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文 | 光子星球，作者 | 文燁豪，編輯 | 吳先之
從生物工程到3D列印，從AI到元宇宙，網際網路的話語似乎一直在變。
“由技術擁有者推動、媒體湧入加以渲染的造勢潮，是技術發展過程中的必然，但很多技術至今都沒有達到人們想象中的程度。”戰略投資顧問李博告訴光子星球。
而在諸多盛極一時的造勢神話裡，AI的故事最令人意難平。
在這場造勢潮下，元宇宙作為當紅炸子雞仍處浪頭，AI、雲計算餘熱未消，而3D列印、生物工程等舊時代的遺物，已很難在今天的語境下再激起水花。
11月22日，商湯科技透過港交所上市聆訊。作為2020年亞洲收入排名最高的AI公司，商湯科技從投融到上市，究竟是融資續命、套現走人，還是加速讓這項技術實現落地應用？
AI賽道潮起潮落2016年，Alpha Go橫掃圍棋冠軍李世石。大眾對AI的印象開始由概念轉向應用，AI也就此成為行業熱點，AI浪起。
可以說，彼時AI的火熱程度絲毫不亞於當下的元宇宙。2017年3月，AI被寫入政府工作報告，從國家層面釋放出積極訊號。
造勢與補貼雙重紅利加持下，一眾企業泥沙俱下，有人寄希望於以AI破局，也有人試圖締造AI騙局。
“比如我是一個鄉鎮企業負責人，也想搞AI，雖然能不能把AI搞出來還很難說，但我得先把專案立起來，立項後考核達標便能拿到補助，補助拿到了，AI本身是否搞得出來就是另外一回事了。”李博說道。
然而，政策紅利本身具有時效性，並不能支撐企業持續發展，“視窗期”一過，劣者自然會被淘汰。因此，李博口中的荒唐現象並沒有延續太久，隨著新能源、機器人賽道騙補醜聞的曝出，各地政府均加強了相關稽核，紅利日益褪去，別有用心的玩家也隨之退場，AI賽道重回正軌。
其中以AI四小龍（ 商湯科技、曠視科技、雲從科技、依圖科技）為代表的佼佼者藉助東風，以技術、人才積累博得資本重注，短短數年便躍升成為獨角獸。然而隨著時間推移，一眾AI企業在吸血成長後卻並未如預想中那般飛昇，而是暴露出了薄弱的真實面。
楊旭是一位以謹慎見長的投資人，投資過程中，楊旭往往會關注企業商業模式的競爭力與科創能力。他告訴光子星球：“我不在乎投資物件能否成為偉大的公司，只在乎它能不能變現。還處於早期階段的技術收益高風險也高，距離落地也比較遠，相比之下我更願意被成熟的商業模式和資料打動。”
楊旭的擔心不無道理，根據Gartner所提出的新興技術成熟度曲線，任何新興技術從誕生到落地，都需要經歷萌芽期、期望膨脹期、泡沫破裂低谷期、穩步恢復期及生產成熟期五大階段。
李博告訴我們，造勢之所以成立，來源於輿論會對新興技術爆發出的巨大期望，而忽視了客觀技術水平與落地情況。造勢之下，泡沫產生，各路人馬紛紛投身其中，最終暴露出不達期望的技術真實價值。因此，新興技術短期效益與研發所需的長期投入間始終存在有矛盾。
正如一位業內人士所說：“AI本質上並非賽道，而是一門技術。”無論技術多麼天花亂墜，都面臨著成果無法落地、商業化進展緩慢的風險。
根據IT橘子資料，從2016年鼎盛時期一年誕生528家AI企業銳減至2020年的25家，AI之勢急轉直下。
新鮮血液缺失，存量市場卻陷入廝殺的慘狀。雲從科技在招股書中指出：“若公司未能及時準確地把握行業發展趨勢和市場需求、突破技術難關，無法研發出具有商業價值、符合市場需求的新技術和新產品，可能對公司未來的競爭能力和持續經營能力帶來不利影響。”眾所周知，企業的最終目的是盈利，但AI似乎並不能賺錢。
技術裸奔，難以變現AI為什麼不賺錢很難回答，但未成熟技術為什麼不賺錢則很好理解。
Gartner《2021年AI成熟度曲線》顯示，AI市場處於進化狀態，大部分AI應用仍處於技術萌芽期與期望膨脹期，僅有智慧聊天機器人趨近於成熟，市場所尋求的能力超出了目前AI應用所具備的能力。這也就意味著，廣義的AI應用仍未走出研發環節。
事實也確實如此，現如今AI技術路線的同質化即是最好的證明，以AI四小龍為例，在被稱作中國AI元年的2017年，四者均處於計算機視覺與影象賽道。
“如今的技術迭代速率很快，這其中首先需要考慮的是技術本身是否可行，因為很少真正有能適用於行業的技術。”某金融機構技術負責人侯匡告訴光子星球。而站在2017年這樣一個時間節點，擠在狹窄的計算機視覺與影象賽道的四小龍，究其核心業務均為安防工程，顯然沒有太大的想象空間。
“理論上，大部分基金都會參與新興技術專案投資，但實際上大家都清楚，光靠技術基礎層很難變現，失敗率也比較高。”楊旭告訴光子星球。因此，受資本青睞或只是表象，而真實的AI企業遠不及表面那般風光，落地問題始終無法迴避。
對於走在實驗探索階段的AI行業來說，技術上的試錯無可厚非，但對企業來說，必須用虧損來為AI技術的進步買單。
工信部賽迪研究院副總工程師、AI產業創新聯盟秘書長安暉曾表示，全球近90%的AI公司仍處於虧損狀態，中國AI產業鏈中90%以上的企業也處在虧損階段。
可見，虧損嚴重是AI行業的通病——拿依圖來說，2018 年至2020上半年，依圖分別虧損 11.68 億、36.47 億、13.03億，兩年半累計虧損超60億。而曠世同期同樣虧損嚴重，累計虧損超百億。
歸根結底，AI賽道不斷投入的研發開支是虧損的癥結所在。正如雲從招股書表示：“由於公司業務仍處於快速擴張期，研發費用將會持續增加，公司未來一定期間記憶體在無法盈利的風險。”而2020全年，雲從科技研發費用高達5.78億元，佔總營收比的75.59%。
面對業務的不明朗，資本也在撤離與駐守中搖擺不定。李開復曾公開表示：“有三個AI專家就能估值7億、靠AI概念忽悠投資人的時代已經過去了。”
而據《2020年中國AI產業投融資報告》顯示，2019年AI相關融資金額7年來首次下降，“資本寒冬”下，上市、轉型，成為了AI企業下一階段亟需解決的命題。
然而，AI企業的上市路，卻不再如過往融資般坦蕩：曠視科技赴港IPO未果，衝擊科創板仍處聞訊階段；依圖科技IPO終止，在商湯科技透過港交所IPO聆訊前，僅有云從科技順利過會。而即使成功上市，沒有盈利性業務支撐，故事也將難以延續。因此，朝向應用轉型，成為了技術路線AI企業最後的出口。
對此，李博告訴我們：“有時候技術跑得太快了其實沒必要，純技術路線就像美女，雖然性感，但只能看看而已，根本不可能掙錢，要麼To G要麼To VC。而應用路線雖然不性感，但卻是操持家務一把好手，寒磣點，但是能把錢給掙了。”
不論過去還是現在，To G專案一直都是AI企業重要的營收來源。以商湯科技為例，2018年至2020年，其智慧城市相關營收佔比分別為29%、42%、40%。而在2021上半年財務資料中，智慧城市佔比更是達到了48%。
佔比年年攀升，但營收增速卻在放緩，2019年至2020年，智慧城市的增速則分別為139%、7%，足以說明強調渠道的To G業務始終不具備持續性，To VC在趨於冷靜的資本市場也難以跑通。在此背景下，技術流AI企業紛紛轉型、拓寬賽道以謀求新的增長空間。
轉型之外，必然的等待在AI商業化困難、技術落地存在瓶頸的現狀下，AI四小龍選擇了更為細分、也更容易商業化的賽道力求落地。
轉型後，四小龍紛紛找到了自己的定位：雲從集中精力於人機協同作業系統，曠視科技進軍AI物聯網，依圖發力雲端定製晶片，商湯定位AI+平臺型公司，在每個垂直行業輸出技術和解決方案。科大訊飛也於近期宣佈對下屬控股公司訊飛醫療分拆上市，加碼智慧醫療板塊。
然而，轉型並不意味著擺脫頹勢，“新的場景”也並不能作為AI企業困局的解答。反之，即使業務逐漸靠向To B板塊，但應用場景依然不足以支撐技術的大規模商業化，導致常年的虧損卻仍未停止，AI最後的遮羞布也被扯下。
根據商湯科技招股書：2018年、2019年、2020年、2021年上半年，商湯科技營收分別為人民幣18.53億元、30.27億元、34.46億元、16.52億元；淨虧損分別為人民幣34.33億元、49.68億元、121.58億元及37.13億元，盈不抵虧已成常態。而依圖科技，也並未在重注“求索”晶片的兩年後止虧為盈，反而折戟科創板IPO。
何以至此？除賽道內其他玩家的施壓與攪局影響外，更多是AI技術與To B賽道的不契合。
“就像是老人買iPhone，你iOS系統如何如何好其實並不會被關注，因為使用者所需的只是打電話、買菜等具體的解決方案。不管是基礎技術研發，還是應用、產品技術層面的研發，只要無法解決行業實際痛點，就很難具備真正的價值。”侯匡告訴光子星球。
另外，企業採納AI應用本質上也是商業行為，除了考慮技術的可行性，還需考慮成本與效益是否統一，這也就帶來了新的問題。
首當其衝的，便是技術可行性與效益的問題。“佈局AI未必會帶來收益，即使紙面上資料變好看了，但也有可能是市場發展自然增長的結果，如果真有什麼技術能顛覆行業，那早就被所有企業所採用了。”侯匡說道。
而對To B業務更大的基本盤——產業數字化來說，AI應用依舊水土不服。對此，侯匡告訴光子星球，拋開戰略角度，數字化程度高的企業受限於邊際成本不願意用AI，而產業數字化的主體傳統企業，也並不願意為AI投入成本。
“以傳統制造業為例，遭遇產品瑕疵問題，與其投入大量成本引入AI影象識別技術篩選瑕疵品，還不如多請幾個人呆在生產線上盯著。如果遇到業務危機，老闆往往也會選擇裁員或停產，尤其是中小型企業，任何的選擇都關乎其存亡，更不可能費錢費力去搞AI。”侯匡解釋道。
AI看似朝向To B發展，但業務實際上卻仍停留在醫療、金融等熱門賽道，難以契合各個行業，落地仍然舉步維艱。而業務模式受阻，變現也成為了偽命題。
此外，《資料安全法》《個人資訊保護法》的陸續出臺，要求企業遵循資料、個人資訊獲取的安全、可控，個人生物特徵資料也就此被立法保護，這也為需資料餵養的AI演算法蒙上陰影。
終目前，無論是資本，還是企業，對於AI潮流已趨於冷靜，不再盲目追逐概念。在李博看來，這其實是好事：“我們不該盲從概念，也不該排斥概念，概念與技術本身沒有對錯，只有合適與否的問題，現在國內還沒有孕育出適合AI大規模落地的土壤，AI技術本身也沒有達到落地的要求，但這些年的造勢卻是有意義的。”
“從新興技術發展的角度來講，一是研發成本很高，二是不確定性很大，三是需要構建生態環境與供應鏈，因此，一個新興技術想要走向應用，巨大的社會資源投入不可或缺。而想要達到這一點，造勢自然不可避免，雖然這會在一定程度上造成資源的浪費，但確實能幫助其迅速度過早期階段提前落地。”李博解釋道。
得益於造勢，AI產業的耕耘也抵達了尾期。Gartner在《2021年AI成熟度曲線》分析稱：“成熟度曲線中多半技術有望在兩到五年內被廣泛採用。包括邊緣AI、計算機視覺、決策智慧和機器學習在內的創新都將會在未來幾年對市場產生變革性影響。”
泡沫褪去後的AI，或許也將同昔日泡沫破裂的網際網路那般，以更為務實的身份重回視野。