商湯股價大跌反映了市場情緒，也刺破了AI（人工智能）行業估值的市場泡沫。
6月30日，亞洲“AI第一股”商湯遭遇黑色星期四。受公司上市前投資者和基石投資者解禁的影響，商湯股價單日跌去46.77%，截至當天收盤，股價報收3.13港元。
儘管商湯提前預見了市場情緒。董事長兼CEO徐立、首席科學家王曉剛、執行董事徐冰等聯合創始人開盤便宣佈追加所持股票限售期，但是這些舉措仍沒有扭轉商湯股價一路向下的頹勢。
股東解禁總能引發上市企業股價波動，但是商湯這樣的暴跌卻並不常見。資本市場為何會如此看空商湯，這隻國內AI行業的領頭羊呢？
在逐鹿資本市場之前，商湯一直是資本方熱烈追捧的香餑餑。公開信息顯示，它在上市前進行了12輪融資，獲得共計52億美元的天量資金。
不過，天下沒有免費的午餐，正如我們借款付息一樣，商湯融來的錢也是有代價的。投資人看重的是商湯上市後的資本溢價。於是，商湯在不斷融資的同時，也把自己的命運和投資人盈利套現的訴求緊緊綁在了一起。
2021年12月，商湯正式登陸港交所。儘管它的發行價不高，但在赫赫聲名加持下，公司的股價很快便迎來翻倍，商湯的總市值也一路摸高至3000億大關。
看着商湯在資本市場的出色表現，那些投資者距離獲得預想中的資本溢價，也就僅剩禁售期這一道門檻了。
草蛇灰線伏脈千里。商湯首次公開發行的股份數為17.25億股。不過，彼時散户能認購的流通股卻並不多，這也為商湯股價在迎來上市前投資者和基石投資者解禁後的暴跌埋下了重重的伏筆。
對於上市前買入商湯的投資者而言，解禁便意味着在一級市場的投資取得了成功。但對於上市後買入商湯的投資者來説，解禁則增大了他們淪為韭菜的可能性。從各自的訴求出發，商湯股價大跌的導火索便是上述兩種不同立場的集中對立反應。
值得注意的是，隨着商湯股價的大跌，投資們也再度開始討論AI估值是否存在泡沫。一部分投資者直言，商湯股價大跌意味着AI估值泡沫破裂，未來它的股價仍有繼續下探的可能。
作為亞洲最大的人工智能公司，商湯成立至今仍未實現盈利。近四年來，商湯持續經營業務的年度虧損分別為34.33億元、49.68億元、121.58億元以及171.77億元，呈逐年遞增的態勢。
儘管商湯已經是一家市值千億的上市公司，但從經營的成熟度而言，它其實仍沒能用過硬的產品服務去向市場和投資者證明自己的實力。
當前，商湯還面臨着新業務不成熟和應收賬款數目巨大的問題。
商湯的主營業務包括智慧商業、智慧城市、智慧生活以及智能汽車四個方面。其中，智慧城市以及智慧商業貢獻了絕大部分的營收。2021年，商湯智慧商業和智慧城市的營收分別為19.58億元和21.43億元，而智慧生活和智能汽車營收即便相加也沒有前兩項任意一項的業務的營收多。
如果要形容商湯的業務結構，頭重腳輕一詞似乎很貼切。
商湯為何會形成這樣的業務結構呢？很大程度上，這與AI技術應用場景的高度受限息息相關。AI技術要想賦能現實場景，首先要搭建一個與之相適應的算法模型。然而，精心搭建的模型卻不能包治百病，現實場景的任何細微變化都會影響模型的效率。
目前來看，商湯的AI技術在智慧商業和智慧城市領域的應用最為成熟。
以智慧城市為例，截至去年底，商湯的智慧城市平台城市方舟已搭載了22,425個AI模型。反觀智慧生活和智慧汽車業務，雖然商湯已佈局多年，但相關業務仍處於攻堅階段，距離成為新的增長極也需很長時間。
商湯的明天或許是好的，但由於要不斷投入研發新業務，持續虧損也將是大概率事件。
另外，從商湯的財務報告來看，其賬面也存在着紙上黃金的問題。2021年，雖然商湯的營業收入為47億元，但是它同期的經營活動所用的現金淨額卻為－24.85億元。這就反映出一個問題，商湯雖然掙了很多錢，但是錢卻沒有進入它的腰包。
這些錢去哪裏了呢？從它提交的報表來看，這些錢一方面被商湯花掉了，另一方面則成為了看得見摸不着的應收賬款。
2021年商湯的研發開支同比增長47.3%至36.14億元。不過，為人所詬病的是，其所增加的研發開支並沒有用於技術攻關，而是用於擴張隊伍和提升待遇。截至去年年底，商湯共有員工6113人，其中70%為研發人員。受以上因素影響，商湯去年的總支出也有所提升。
不過，相比花掉這麼多錢，掙回來的錢無法進入自己腰包更令商湯頭疼。
商湯的客羣以G端和B端為主。基於G端良好的信用狀況，公司往往將對它的收入先計入應收賬款，給予一定的賬期。因為這樣的操作，商湯的賬面常常會出現營收增加，應收賬款增加，但錢沒到賬的情況。
去年由於疫情反覆的影響，商湯的B端客户也開始掛賬。於是公司的第三方應收賬款也由去年的35.62億元激增為60.18億元，同比增長68.95%，這些紙上財富也影響了商湯自身的造血能力。
其實，無論是業務結構頭重腳輕，還是公司造血能力被侵蝕，都會增加投資者對商湯的懷疑。AI這條賽道前景固然不錯，但是願景歸願景，商業歸商業，商湯至少目前還沒有在商業層面證明自己。
同樣，商湯遇到的問題也困擾着國內其他AI企業。這些企業一方面要向投資者證明自身的價值，一方面又要不斷燒錢鑽研技術。然而，他們也都忽視了AI發展的侷限性和商業化模式單一的雙重難題。
人工智能專家、中國科學院院士張鈸在2019年時曾若有所指地表示，技術改良很難徹底解決目前階段人工智能的根本性缺陷，除了在語音識別、圖像識別和圍棋這三個領域顯露出“奇蹟”，其它領域並未將此“奇蹟”重現，其技術應用的邊界和條件已經逐漸清晰。
事實上，即便從全球範圍來看，AI企業都會面臨賽道過窄的挑戰，AI技術很先進，但它也充滿了“屠龍刀”一樣的低適配性，就像張院士所言的那樣，人工智能在本世紀第二個十年的活躍得益於深度學習領域的突破，而深度學習技術，從應用角度來看已經接近天花板了。
還未大放光彩，便已觸及行業天花板，對於剛剛上市不久的商湯來説，這個故事的答案也許它早就知道了，而資本市場的大規模撤退，則是給這個答案手動點了一個贊。
現在，依然還沉浸在這個故事裏的人，恐怕就只有那些一天之內承受近5成暴跌的股民了。