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全域撒網AI模式,為何撐不起暴跌的商湯?

文 | 談擎說AI,作者 | 鄭開車

6月30日開盤,商湯股價在沒有重大業務利空的情況下大幅跳水,有網友覆盤,如果切到當時的分鐘線來看的話,商湯在30號開盤後只花了9秒破四,隨後又只用了7秒破三,實為驚情16秒。

從訊息面來看,6月30日商湯公司股票解禁,其總市值與流通市值達成一致,也就意味著商湯的股票已經在昨日全流通。

對此事的原因種種,談擎說AI第一時間諮詢了多位業內投資人士,大家所得出比較一致的觀點是:

商湯暴跌的原因大機率沒有什麼懸念,即原始投資機構解禁後清倉式的拋售。

如果從結果推動因,某投研諮詢公司BA何斌(化名)向我們表示,

“這(商湯股價暴跌)給我很直觀的一個感受就是,上市前投資人今天對商湯長期發展缺乏信心,或者說是耐心。”

似乎也是看到了這一層可能會影響到日後投資者決策的隱憂,面對如此讓人傻眼的暴跌,商湯在昨日迴應稱,公司一早也發了公告,商湯科技高管及若干管理層作出自願禁售承諾,管理層對本集團長期價值及前景充滿信心。

但是想要以此讓二級市場買賬,顯然並沒有太奏效,截止發稿前,商湯的股價仍舊是在3。85港元的發行價以下苦苦掙扎。

疑似早期投資機構們對商湯信心的崩塌,究竟從何而來?如果他們真的大量離去,那散戶們繼續在二級市場為商湯堅守的價值究竟還有多少?甚至說商湯的暴跌在此次巨震後是已經趨於平穩,還是才剛剛開始?

今天我們不妨在此,對商湯這家“AI四小龍第一股”當前的局面做出進一步分析。

願景巨人的現實泥潭

透過現象看本質,也許我們沒有能力去盤問每一家解禁後可能拋售了商湯股票的機構:是否還對商湯的未來有足夠信心?但一個值得關注的問題是,

願景巨人的現實泥潭

對於很多人工智慧企業而言,真實價值究竟幾何往往是很難斷定的,因為任何新技術驅動下的產業往往具備估值高、營收低、風險高、週期長、不確定性高等特徵。

這也就導致很長一段時間裡,市場上關於AI公司的估值意見其實是沒有統一的,整個二級市場對於這些AI企業的估值仍缺乏完整的評估模型,需要透過

商湯發展至今,似乎的確不是一家讓投資人們能足夠安心觀瞧其生長的企業。

的模板來抬高估值,其中“故事”更是這些企業的核心魅力所在。

這其實是老生常談了,但談擎說AI認為,

“故事+業績”

所以緊接著,不妨看一看商湯“故事”裡的星辰大海。

今年三月份,時任商湯科技副總裁的孫大鵬表示,商湯業務基本可以概括為“一平臺,四支柱”。“一平臺”就是人工智慧基礎設施,搭載自主研發的訓練框架。“四支柱”就是在此基礎上形成的四個業務板塊,分別是智慧商業、智慧城市、智慧生活和智慧汽車。

不難發現,寥寥數字,但商湯的業務矩陣可謂是幾乎籠罩了AI這條大賽道里的每一寸土地。

談擎說AI此前就表述過,

“故事”這事兒也是有天花板的,頭頂的板不踏實了,知道的人自然是誰都睡不安生,畢竟為夢想窒息這種事兒,沒有人希望落到自己身上。

巨頭模子下,商湯的業務陣容之龐大,商業、城市、生活、汽車,一定程度上是完全可以跟百度、阿里等科技網際網路巨頭們掰一掰手腕的。

但問題很顯然,百度、阿里們之所以是巨頭,是因為其業務的大矩陣基於一個相對生態化的前提,故事的大,能夠有業績的根系來滋養。

帶入波士頓矩陣來看,就比如移動生態之於百度,電商之於阿里,其實都是能撐起星辰大海的現金牛基本盤。

商湯一直以來都像是一位套上了巨頭殼子的獨角獸。誠然,AI這片星辰大海里的每一地風物都想盡收囊中,無疑可把故事撐得如史詩般恢弘,但業績黑洞膨脹,就是其必然要付出的相應代價。

反觀商湯巨頭殼子之下路人皆知的驚人虧損,顯然就沒有巨頭的命了。

如果對比一下人工智慧各個細分賽道上的主流玩家,不難發現,海康威視,做視覺就是做視覺,小馬智行、文遠知行,做自動駕駛就是做自動駕駛,如此種種,今天大量AI玩家也許出於行業特性,在開源能力上都還相對有限。

說白了,巨頭們雖然不過分節流,也會追求故事,但他們可以開源。

這一定程度上,也就是當前商湯局面的一瞥,在談擎說AI看來,人工智慧究竟何時可以真正普及式落地,沒有人知道,但最起碼短期內對此抱有希望的人並不會太多,那麼一邊是盈利漫漫,另一邊又是攤子過大的鉅虧,投資人們這些年真能睡上安穩覺嗎?

最後,我們不妨直觀地感受一下投資人們關於商湯業績的焦慮。

業績方面,上市以來商湯釋出的首份財報資訊顯示,2021年商湯的年度虧損達到了驚人的171。77億元,擴大41。3%。在扣除員工薪酬激勵、上市開支、金融公允價值等,調整後的虧損淨額為14。18億元,同比擴大高達61。5%。

反觀營收,2021年商湯總收入47億元,雖說較2020年的34。46億元增長36。4%,但隨著這些年營收與虧損的量級差距擴張,盈利的挑戰似乎也越來越大。

(資料來源:商湯科技財報;製圖來源:海比研究院)

天眼查APP資訊顯示,商湯科技早在2014年就已經成立,在近8年的時間流逝後,業績仍是今天這般,投資人們若真的耐心磨損一空,其實也完全可以理解。

“故事”裡的願景巨人,今天在“業績”這座小房子裡愈發躁動,這似乎就從一個非常直觀的角度上,給商湯投資人的信心打了一個大大的問號。

但是打圍點戰,節流就可以做得很好,不至於讓猛烈的虧損架空故事。

把故事的槓桿撥到臨界點,並不意味著喪鐘就要敲響,但故事裡究竟有多少籌碼?這其實是一個無法迴避的問題。

就像當年的特斯拉,在大家都認為純電汽車就是胡鬧的認知下,仍舊頭鐵,雖然槓桿很高,但在諸多要素上業內獨一家的情況下,特斯拉其實一直都是自帶護城河的。

虧損無底洞下,商湯到底是在搞科研還是做生意?

如果進一步在行業裡對比,我們或許能直觀地看到商湯這一讓投資人“有盼頭”要素的缺失。

就比如同在AI視覺領域,海康威視、大華這些業績上會讓人相對安心的企業,其實都是產品思維,但商湯這樣的企業則更像是科研思維佔據主導,似乎也是因此,技術捧得再高,到了見真章的商業化層面也還是會相對孱弱。

除此之外,就像AI大裝置也好,智慧城市也罷,一個個專案下來,商湯給人的印象似乎往往是投入很直觀,但真正要看肉眼可見的產出方向在哪裡時,卻多少有些模糊。

關於這一點,談擎說AI諮詢的投資人士們也有同感,其中一位不願具名的投資人向我們表示:

虧損無底洞下,商湯到底是在搞科研還是做生意?

由於商湯業務矩陣很大,囿於篇幅,並且結合談擎說AI平日更專注的領域,接下來我們就以智慧汽車這一商湯相對較新,且處在風口下的熱門業務為例,進一步看看商湯對業務和商業化的理解。

首先我們來看商湯對業務邊界的理解:

商湯切入汽車智慧化的基座是絕影,一個系統式的智慧汽車解決方案,商湯孫大鵬曾表示,商湯在賦能絕影這個押注汽車智慧化的引擎上形成了三個產品序列:

第一個產品序列是智慧車艙,更多是提供車內智慧化和互動娛樂的解決方案;第二個產品序列是量產的智慧駕駛,主要是面對前裝量產客戶;第三個產品序列是智慧駕駛接駁系列,主要是L4級自動駕駛。

對汽車智慧化有所瞭解的朋友其實已經能直觀地意識到,從智慧座艙到輔助駕駛,再到自動駕駛,商湯可以說是涉獵了整個電動汽車智慧化下半場裡,軟體層面的幾乎所有重要環節,從技術路徑來看,商湯其實也不光押注單車智慧,而是對車路協同也有著一定程度的關注。

這份理解其實很有意思,因為

所以說,“故事”可以講,但想要講得下去而不是淪為擊鼓傳花,一定程度上就需要具備能夠讓投資人安心的要素存在。

玩巨頭的主流模式,其實也就隨之也就給商湯提出了一個非常大的問題,

“其實就是教授創業的通病,不是說不好,畢竟人工智慧要立足於技術,但問題在於,這樣的創業陣容如果含量過高,往往就會把企業的專注點本能性放到研發端,而不是產品端,對技術潔癖,但又低估商業化的難度。”

繼續看商湯的理解。

商湯科技王曉剛曾為絕影在落地模式方面做出過如下解釋:

“當硬體合作伙伴能力比較強的時候,我們作為Tier 2提供軟體演算法,由Tier 1來進行整合;

當硬體合作伙伴在實力上有所欠缺時,它會直接影響到演算法的實現效果,在這個時候,我們會變成Tier 1,找供應商設計和供應硬體,我們提供一個整體的打包方案;

車廠自身的能力正在不斷變強,當它能夠比較好的去做軟、硬體整合的時候,我們的角色就變成了軟體的 Tier 1。”

用高情商的話來說,商湯對合作落地時,自身的定位非常靈活態,依據合作伙伴的能力程度“因材施教”,也從側面突出了其軟體業務邊界近乎無限大的優勢。

但用低情商的話來說,

商湯在汽車智慧化上的佈局可謂是和其宏觀業務版圖存在很大的戰略相似性,即又多又散,似乎是隻要跟智慧沾邊,都想進場分上一杯羹。

從行業競爭環境進一步直觀點來看,如果主機廠硬體強,需要軟體,那麼商湯就有了Momenta、毫末智行、甚至博世這樣的老巨頭等一大批強勁對手。

如果合作伙伴軟硬體都差,那商湯的對手就直接變成了華為、百度等科技巨頭。

如果合作伙伴軟硬體整合都能做好,且不說基於此不少主機廠都儘量自研了,就算還有合作需求,細碎需求下,商湯能切下的蛋糕又能有多少?

其實今天有些技術籌碼的主機廠,往往都不再希望依賴於“一條龍”式解決方案,就比如不談座艙,單ADAS一個問題,一家主機廠可能就會找多家供應商,細分到LKA、APV等等子功能,分別找業內垂直到一點上綜合能力最契合自己需求的玩家來合作。

雖然說想把自己全域佈局的優勢發揮到極致,但當一條條細分賽道上的玩家們都成了自己的直接競爭對手時,商湯還如何讓主機廠在茫茫人海里願意選擇自己?

這似乎才是其真正需要回答的問題。

談擎說AI認為,

那就是想全都要,商業化層面究竟應該怎麼落實?

那麼這樣的商湯,又何時才能把堪比史詩般的“故事”變現為“資產”?

在機構們似乎是離了場後,可愛散戶們試圖繼續“用愛發電”前,也許值得深思一下這個問題了。