坐擁3500多名工程師,三年卻虧240億,商湯這是扛不住要上市了?

教授和博士雲集,再加上數千位科學家和工程師,要是用這樣的夢幻陣容組建一家公司,會是一副怎樣的光景呢?

説起來你可能不信,這樣的公司還真的存在。

在不久前,一家名叫商湯科技的 AI 公司,就通過了港交所的上市聆訊。

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這隻 AI 領域的獨角獸,就正匯聚了 40 多名教授、 250 多名博士。另外 5000 多名員工中,有三分之二的都是科學家和工程師。

更牛的是從 2014 年成立至今,商湯已經在各種頂刊上發了 600 多篇論文,相關的專利也有 8000 多項。

用一句話形容,那就是科技含量爆棚。

更出乎意料的是,有了這麼多牛人,商湯三年還是虧了 240 多億。。。

而今天呢,差評君也準備蹭蹭商湯上市的小熱點,和大家講講商湯科技,這個有 “ AI 四小龍之首 ” 的公司的故事。

坐擁3500多名工程師,三年卻虧240億,商湯這是扛不住要上市了?

首先一説到商湯,就不得不提湯曉鷗這位大牛。

上世紀 90 年代本科畢業的他,選擇去美國求學,並在麻省理工攻讀博士學位,也正是在此期間,他接觸到了人臉識別算法。

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在拿到博士學位之後,這位大佬則在香港中文大學和微軟亞洲研究院工作,繼續從事着計算機視覺算法相關的研究。

身任港中文信息工程系教授的他,還組建了香港中文大學多媒體實驗室,而商湯科技也正初創於此。

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在當時呢,人臉識別領域其實一直存在着瓶頸,那就是如何提高算法的識別準確率。

簡單地説,就是提高判斷兩照片是不是同一人的能力。而人眼 97.53% 的準確率,在那時一度被認為是算法不可超越的天花板。

但湯曉鷗並不答應, 2014 年,湯曉鷗團隊用原創的 GaussianFace 算法超越人眼,整出了 98.52 % 準確率的 “ 怪物 ” ,創造了歷史。

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隨後,高產的湯曉鷗團隊又立馬發佈了更加變態的 DeepID 算法,直接把實驗成績提高到了 99% 以上。

逆天的數據一出, IDG 的投資人也聞風而至,計劃投資數千萬美元,助力商湯人臉識別技術的商業化,而商湯科技也由此正式成立。

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至於公司為啥取名叫 “ 商湯 ” ,他們官方是的解釋是,商朝目前是咱們中華文明最早發現文字的時代,文字的出現帶來了人類文明的進步,他們認為科技也是如此的,商朝的開國皇帝正好叫湯。

只不過呢,大夥們卻更喜歡另外一種解釋,那就是湯曉鷗從教授轉去經商了,經商的湯教授,簡稱商湯。

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由於前幾年由阿法狗引發的全球 AI 熱,再加上的本身實力夠硬。

商湯科技就一直是資本市場眼中的香餑餑。

從 2015 年至今,公司一共經歷了 12 輪融資,總共籌集了 52 億美金,而商湯的生意也是越做越大。

在其起家的計算機視覺領域,就為華為、小米、 OPPO 等知名手機廠商提供解決方案,據説全世界有 4 億多部手機上都用了商湯的算法。

而成都雙流機場、廣州白雲機場、鄭州的地鐵站也都用上了基於商湯技術的刷臉門禁機。

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在其他方面,商湯還基於自己的老本行,建立起了一套通用人工智能基礎設施,為各個領域助上一把 AI 之力。

就拿智慧城市為例,商湯能用視覺分析,檢測如井蓋、圍欄護欄的位移,抓去違章停車的圖像。

還能預估交通擁堵情況,預測火災的發生等等。

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就這樣,商湯的技術用在了生活中、城市中的各個角落。

而根據去年的數據,商湯也成為中國最大的計算機視覺軟件公司、亞洲最大的人工智能軟件公司。

並且在和雲從、依圖、曠視等同行的比較中也脱穎而出,擁有近百億市值的商湯,就這麼成為了 AI 四小龍之首。

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看到這相信就有差友會説了,商湯科技既然這麼頂,上市之後只不是可以立馬梭哈,直接賣爆商湯股票!

那差評君可能要説停停了,先別衝動,因為商湯科技看似成果滿滿的背後,其實都是錢砸出來的。

商湯科技也可以説就是如今 AI 行業的一個完美代表,光鮮亮麗的背後,其實是鉅額虧損。。。

就這麼説吧,雖然近三年來商湯科技的營收是 18.5 億、 30.3 億和 34.5 億。但是抵去研發在內的各種成本之後,其實商湯每年都是虧損的。

其中光是這三年累計虧損了 240 多億。

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為啥會這麼燒錢呢?

差評君簡單地舉個例子啊,其中商湯光是為了建設他們自己的 AI 超算中心,商湯就投資了 50 多億。

但超算中心這玩意兒,可不是建完了之後就能一勞永逸了,因為它是一隻實打實的吞金獸。

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商湯的研究員就曾稍微估算了一下,按下超算中心那個標有 run ( 運行 )的按鈕,一次數據訓練的迭代整體就要花費至少 50 萬元。

這麼説吧,賣幾百只火鍋,可都不夠摁一下。

商湯內部那麼多的科學家和工程師們,每天可都靠着按 “ run ” 來訓練自己的 AI 模型呢。

並且啊,這還沒算上科學家們的工資,還有每年追加採購 GPU 集羣的數億成本。是的, AI 就是這麼一個燒錢的遊戲。

這還不是商湯的個例,其他的 AI 三小龍在研發上的投入也絲毫不小氣,動不動就是幾億甚至幾十億的研發。

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但是呢,投了錢不一定有成果,有成果不一定能商業化,不投錢又怕被淘汰, AI 行業就陷入了這麼一個怪圈。

再加上地鐵、機場等智慧城市項目的建設週期長,回報週期也長;而且很多手機廠商對 AI 算法實行買斷制,你沒有投錢新玩意兒弄出來,他們肯不會再次掏錢給你。

虧損,也就這麼成了如今 AI 行業的家常便飯。

這兩年國家對個人信息,特別是人臉數據的重視,也讓單純的人臉識別數據更難獲得,所以説啊,靠這起家的 “ 商湯們 ” 還真是遇到了些瓶頸。這麼看的話,建超算也算是一波方向調整。

而這次商湯的上市計劃,則準備把 IPO 籌集到的 60% 資金,再次投入到 AI 研發當中。

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所以啊,作為一個科研機構,這些爆論文和瘋狂砸錢 “ 商湯 ” 們確實很優秀。

但是作為一家公司,盈利和商業化才是他們的目的,在這方面, “ 商湯 ” 們暫時還是不及格的。

另外, AI 行業的故事還讓我想到了創新領域一個名叫 “ 死亡之谷 ” 的理論。

簡單地説,就是科技創新從提出,到真正地走向產業化之間,還有很長的路要走。而其中大多數的項目都會死在這條路上,這個從科研到產業化之間的鴻溝也被叫做 “ 死亡之谷 ” 。

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在前幾年的 AI 狂熱,靠個 PPT 就能融到資的時代過去之後,如今的 AI 行業似乎就即將進入這個深谷之中。

雖然 AI 在很多領域都得到了應用, 97% 到 99% 準確率之間的飛躍,或許需要幾百億的真金白銀投入,但説實話對於差評君這類老百姓來説,感知其實真的不是很大。

而且從如今 AI 行業的表現來看,虧損很可能會成為家常便飯。

最後呢,這些 AI 行業的盈利能力可能存疑,但是對於 AI 的未來,差評君還是很看好的。

就像砸錢無數,早在上個世紀五十年代就整出了 “ 現代通信理論 ” 、 UNIX 操作系統、移動電話技術的貝爾實驗室一樣,他們肯定也沒想到這些技術在幾十年後能生根發芽,甚至改變世界。

AI 行業或許也一樣,相信一路燒錢一路融資到現在的 “ 商湯們 ” ,也會種下的 AI 種子,而它們也很可能在未來,真正結出改變世界的果子來。

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