文丨韓希言
這一次，距離“AI第一股”的誕生真的不遠了。
就在幾天前，港交所文件披露，商湯科技通過上市聆訊，預計很快會在港交所上市，IPO計劃募資10億美元，成為全球最大AI獨角獸IPO。而此前，曠視科技與雲從科技也分別於今年下半年在科創板過會。至此，“AI四小龍”中已有3家拿到了二級市場的“通關文牒”。
關於這次上市潮，在外界看來是必然結果。人工智能行業投資回報週期長、投入高、虧損嚴重，已經成為共識，而投資市場已不再像前幾年那樣盲目押注AI賽道。
據招股書顯示，商湯的團隊多為科研羣體：40位教授，5000名員工2/3為科學家和工程師。
“所有人都等不起、等不及了。”一位投資人向投資人直言。“在未能實現有效造血的時候，上市成為了這些獨角獸們共同的、唯一的選擇。”“（對於AI公司來説）現在的形勢是哪裏能上就上哪裏。”
去年7月29日，曠視科技CEO印奇表示，所有AI企業都已經步入生死之谷。他認為，AI產業落地進入了深水區，穿越時間可能在未來18~24個月。
這讓部分AI創業者也產生一種常態焦慮：如何更加快速地推進AI技術與產業相融合，如何走出泡沫期，如何不被淘汰。
直至今日，以“四小龍”為代表的AI大小玩家們走出“生存之谷”了麼？也許很快，也許還需要更長的時間。
注：本文內容主要來自鉛筆道記者採訪和有權威信源的公開信息，論據難免偏頗，不存在刻意誤導。
“AI”四小龍爭相上市
11月22日晚間，據港交所文件披露，商湯科技通過港交所上市聆訊，聯席保薦人為中金公司、海通國際和匯豐銀行，預計很快會在港交所上市，IPO計劃募資10億美元。
值得注意的是，2021年6月商湯完成最後一輪融資，投後估值超120億美元，近期資本市場又預測其估值達到130億美元。若成功上市，商湯或將成為目前人工智能領域全球最大的IPO。
實際上在此之前，路透社就曾報道商湯科技港股IPO獲得批准。商湯科技當時對外的回應均是：“感謝您的關注，公司對此不予置評。”如今，隨着港交所“官宣”，真相也得以水落石出。
成立於2014年的商湯科技，是一家專注於計算機視覺和深度學習技術的AI軟件公司，主要業務包括智慧商業、智慧城市、智慧生活、智能汽車四大板塊。其中，智慧商業和智慧城市扛起了商湯的營收大旗，並且兩者的佔比逐年提升，今年上半年，兩大業務收入佔比合計超過8成。
據招股書顯示，商湯是可謂是AI行業亞洲收入第一的公司。2018年、2019年及2020年，商湯營收分別為18.5億元、30.3億元、34.5億元。
但是在營收表現向好的同時，商湯科技企業虧損的情況同樣值得留意。2018年、2019年、2020年及截至2021年6月30日，商湯科技分別淨虧損34.33億元、49.68億元、121.58億元及37.13億元。
作為AI獨角獸，商湯科技一直備受資本青睞。根據招股書披露，商湯科技共計完成12輪融資，總融資金額達52億美元（約合人民幣336.58億元）。股東方面，商湯最大股東依然是創始人湯曉鷗教授，持股21.73%。外部股東中，軟銀持股14.88%，阿里以淘寶中國持股7.59%，春華資本持股3.08%，銀湖資本持股3.05%，IDG資本持股1.42%。
至於受資本追捧的原因，商湯聯合創始人徐冰曾接受媒體採訪時披露了一部分：“我們所有的投資人，目前得到的回報都遠超他們的平均回報率。銀湖資本是市場上有名的投TMT行業的投資機構之一，過往30年的平均投資回報率是37%。這是非常可怕的一個數字，在全球TMT投資領域應該是數一數二。包括銀湖在內的投資人，在投資我們後，回報率都遠遠高於這個數字。我們已讓所有投資方賺到了大錢。”
忘了從什麼時候開始，江湖上流傳起“AI四小龍”的説法。從融資到上市，“四小龍”的發展節奏都高度協同。“四小龍”之中第一個申請上市的曠視曾於2019年就向港股提交了招股書，但不到十個月便終止赴港上市進程，隨後曠視從港股轉戰科創板並於今年9月過會。此外，雲從在2020年向科創板遞交招股書，今年7月也已成功過會。目前唯一有點落後的是依圖，它在2020年上市申請獲上交所受理後，卻在今年6月主動撤回上市申請。
“四小龍”為什麼競速上市？投資人楊俊（化名）對鉛筆道分析稱：“所有人都等不起、等不及了。”
人工智能行業投入高、回報週期長，虧損嚴重，已經逐漸成為普遍認知，而投資市場已經不再向前幾年那樣盲目押注AI賽道。“也因此，在未能實現有效造血的時候，上市成為了這些獨角獸們共同的、唯一的選擇。”
對於上市進程，此前還有投資人感嘆：“（對於AI公司來説）現在的形勢是哪裏能上就上哪裏。”
看不見的AI，看得見的虧損
為錢焦慮，是AI創業者的常態，且與公司的體量大小無關。
翻開“AI四小龍”的招股書，共同點都是未能實現盈利。粗略統計，“四小龍”三年累計虧損超400億。雖然虧損都包含了“公允價值損失”（主要是員工期權造成的虧損），扣除非經常性損益的虧損後，各公司的調整虧損淨額都有降低，但數字依然龐大。
拿本次即將上市的商湯舉例，在財報中，商湯將虧損歸因於鉅額研發支出，其中研發人員的薪酬開支佔了大頭。
商湯科技聯創兼CEO徐立曾表示，“人工智能的戰爭是人才的戰爭。”所以，自2014年完成天使輪融資後，商湯即開始地毯式招攬人才。招股書顯示，截至2021年6月30日，商湯有5286名員工，其中3593名為研發人員（超過另外三家研發人員的總和），另外還有40名教授帶領研發工作。
所以也有觀點認為：“AI公司是科學家的狂歡，但學術論文是產生不了營收的，總得有人來給員工的高薪、昂貴的集羣和電費買單。”
在鉅額虧損的另一面，投資人對盈利的迫切性越來越強烈。華盛證券認為，目前AI創業公司已經成長多年，已經從“技術突破”轉向“商業成長性”週期，資本對其的選擇也從技術突破轉向了能否落地的實現商業化的階段。
可是，AI商業化並非易事。一家AI企業創始人此前對鉛筆道分享自己感受：“AI創業，死亡隨行。”其核心原因就在於技術投入高，但是賺錢難度大。
就目前來看，AI的商業化落地場景比較集中，“AI四小龍”都在安防、金融領域進行競爭。大方向的“異曲同工”，部分垂類業務的重合，使得競爭者之間從避免同質化走向了同質化。
當然，AI難賺錢的局面是由多種因素導致的。一位業內人士分析，“四小龍”雖然擁有非常強悍的技術實力，但在市場上用來招攬客户的，往往是比較樸素的大眾化產品，很難實現非常高的利潤。
換言之，雖然AI技術正在高精尖方向快速迭代，但市場上的需求還是比較低端。“比如商湯的困頓來源於願景與現實的巨大落差，當下的AI技術無法實現平台型的商業模式，而碎片化的定製場景無法支撐過高的估值。”
一位“四小龍”其中一家公司的員工表示，“四小龍”尚未盈利主要是行業本身特點和技術受限所致。
從模式上，國內的大部分企業（尤其是大部分中小企業）沒有形成為服務付費的習慣，所以AI 公司的業務大部分只能 to G 或 to 大客户。而 to G 和to 大客户通常項目定製化程度高，項目的可複用程度差，邊際效應太低，成本過於高昂。
在技術層面，當前 AI 技術尚不夠成熟，可落地的僅有識別（主要是人臉識別）技術時，就導致各家的產品與服務較為單一，市場規模相對較小。市場對於AI 技術的需求很多，但很多需求準確性暫無法做到商業可用，甚至有些需求完成實現不了。
總結來説，燒錢能力驚人且商業化進展緩慢，這便是包括“四小龍”在內的AI企業飽受外界質疑的一部分原因。
對於投資人來説，前期的估值水平太高，但相關公司的發展勢頭目前看來很難維持高增長，且看不到盈利的階段。
更關鍵的是，不僅在於現階段虧損，而且未來幾年時間內，AI公司大概率還會繼續虧損。
當潮水褪去
那些曾經被風口和概念掩蓋的問題，隨着資本退潮，赤裸裸地呈現在AI行業面前。
面對困局，“AI 四小龍”除了向二級市場尋求新的資本外，還需要新的故事。“四小龍”也在謀求轉型，開始在更加垂直的領域，去尋求商業模式的差異化。
在招股書中，商湯表示本次IPO募資60%將用於公司研發投入；15%用於業務拓展，主要是新興商業機會和國內外市場拓展滲透；15%用於投資併購，商湯稱將尋求對外戰略投資和併購機會，擴大AI生態，以及在各行各業的影響力。
實際上，商湯科技一直在不斷地擴大業務範圍，戰線逐漸拓展到自動駕駛、智能手機、醫療健康、文娛、廣告、新零售等領域佈局後，又宣佈進軍AI教育，成立了子品牌商湯教育。
當元宇宙概念出世後，外界紛紛給AI企業們出主意，建議它們用最快的速度與元宇宙關聯起來。
確實，元宇宙的實現離不開AI技術。商湯科技招股書也50次提及元宇宙，並表示公司已構建用於賦能IOT設備及驅動元宇宙的多層基礎設施，其SenseMARS軟件平台已成為最大的元宇宙賦能平台之一，內含超過3500個AI模型支持的全新的元宇宙體驗，公司一直在開發可廣泛部署在雲及物聯網設備上的元宇宙相關技術，有望構築元宇宙無處不在的入口，創造真正沉浸式的元宇宙體驗。
但是，但目前元宇宙還處於概念階段，除了講故事，究竟能給AI公司帶來多少助力尚不能下定論。資本市場要聽的不再是一個面向未來的“科幻”故事，而是實際的商業內容。
湯曉鷗和商湯科技CEO徐立在創立公司時，就有一個共識：“不做高高在上的技術，而是要把技術轉化成商業和生產力。”然而直至今日，如何成為一家能夠盈利的商業公司？對於這個問題，商湯目前還沒有交出一份外界滿意的答卷。
這個問題對於其他AI玩家而言，亦然。“所有AI企業都已經步入到‘死亡之谷’，大家已經有很高的預期，當預期往下回落的時候，到底哪個AI企業能穿越這個‘死亡之谷’，大家都很難預測。”去年7月29日，曠視科技CEO印奇在年中媒體會上如此表示。他認為，可能在未來18~24個月的泡沫期內，不帶來真實價值的AI公司將被淘汰出局。按照他的説法，現在的AI企業們依然還在谷底。
IPO能讓“AI四小龍”續命，但不能解決所有問題。上市不是終點，而是起點，當光環褪去，如何活得越來越好？這成了當下擺在所有AI企業面前的問題。