AI 明星失速：活下來，比什麼都重要

技術的光環褪去，資本的熱情消散，AI 四小龍曠視、依圖、雲從、商湯不得不在產品上廝殺，讓投資人看到盈利的可能性。然而，在沒有持續投資的情況下，加快上馬的新業務，只能讓本不富裕的公司，更加雪上加霜。商湯需要停下來想一想，自己的核心競爭力到底是什麼。

2018 年 11 月，香港中文大學教授湯曉鷗，被邀請參加民營企業座談會，他落座後，身邊是一水的明星大佬，馬化騰、李彥宏、雷軍、張近東、宗慶後齊聚一堂。。

會上，有十位企業家發言，有萬向集團的總裁魯偉鼎，有恆瑞醫藥的董事長孫飄揚，跟他們相比，湯曉鷗顯得默默無聞，不過他也是發言人之一，身份不再是教授，而是商湯科技的董事長。

他主要談人工智慧，發言時間不長，準備的發言稿只有 1124 個字。關於人工智慧，湯曉鷗提了兩條建議：科學規劃，佈局人工智慧發展；鼓勵國企與民企聯手，推動國際合作。

會議結束後，湯曉鷗還在央視露臉，談到他參與座談會的感受是：“ 信心 ” 滿滿。

那一年，商湯科技是資本圈炙手可熱的公司，一年之內完成 C 輪、C+ 輪和 D 輪融資，狂攬超過 22 億美元（約合人民幣 150 億元），軟銀、淡馬錫、老虎基金搶著跟投。

從香港中文大學一個沒有電話、沒有工位的 “ 皮包公司 ”，到知名投資機構搶投，商湯科技只用了四年時間，如今估值已經超過 100 億美元。

今年 7 月份，AI 晶片第一股寒武紀登入科創板，首日開盤上漲 290%，市值突破 1000 億元，所有 AI 賽道的創業公司耳旁都響起了一個倒計時——何時才能上市？

AI 四小龍之一，有 “ 融資機器 ” 之稱的商湯科技，自然被推到了風口浪尖。彭博社報道，商湯科技正考慮在香港、上海兩地進行 IPO，另有媒體報道，商湯科技計劃在年內完成 10-15 億美元的新一輪融資。

面對外界的議論紛紛，商湯保持了緘默。時至今日，新一輪融資尚未落地，“ 商湯太貴 ” 的論調卻已甚囂塵上。

" 融資機器 " 乏力

資本的狂熱褪去，AI 行業是否有利可圖成為衡量的標準，融資變得更加困難。

商湯科技已經近兩年沒有融資了。

2020 年，AI 四小龍之中，依圖科技完成 2 億美元融資，雲從科技完成 18 億元的融資，曠視科技則在等待上市中，唯獨商湯科技的融資至今還沒落地。

商湯科技的上一輪融資，還停留在 2018 年 9 月，軟銀一舉投了 10 億美元。這筆鉅額投資既為商湯提供了充足彈藥，也將其置於一個尷尬的境地，此輪完成後，商湯成為了業內估值最高的獨角獸，外界質疑接踵而來——真的值這麼多錢嗎？

這其實是整個 AI 行業都面臨的問題，只不過商湯被推到了潮水的最前方。

分水嶺在 2016 年 3 月，一場預謀已久的 AI 事件徹底改變了一切——谷歌研發的 AlphaGo 擊敗了圍棋世界冠軍李世石，世人震驚於演算法的威力，資本嗅到了不尋常的氣息。與此同時，移動網際網路商業模式創新也走到了盡頭，山頭已現，泡沫叢生，一片狼藉，資本從這塊根據地批次撤出，轉向以技術為核心驅動力的 AI 創業公司。

在此之前，商湯還只是一家小有名氣的 AI 創業公司，剛完成兩輪融資，每輪還停留在幾千萬美元的額度。之後，各路資本紛紛登門拜訪，當年 12 月的新一輪融資，投資方數量便已倍增，次年 7 月，再次倍增，並且一發不可收拾，淡馬錫、深創投、軟銀，這些國際一線資本爭先恐後上船，唯恐被落下。

2016。12-2018。9，不到兩年時間，商湯就完成了 8 輪融資，成為名副其實的 “ 融資機器 ”。

投資人們可能看不懂複雜高深的 AI 論文，但他們卻擁有夢幻般的想象力。

除了商湯，其它 AI 創業公司也備受各路資本青睞，資本一投就是一個賽道的習慣，早已在網際網路界耳熟能詳。這期間，曠視科技、雲從科技、依圖也在瘋狂吸金，“AI 四小龍 ” 格局初現。

據風投調研機構 CB Insights 的資料顯示，2017 年全球共有 152 億美元資金流向 AI 初創企業，中國 AI 創業者獲得了 73 億美元投資，佔比為 48%。其中，對 AI 企業的投資主要集中在面部識別與晶片領域。

資本助推下，AI 行業風起雲湧，科學家們紛紛下海創業，演算法工程師身價倍增。

除了垂直領域的創業公司，BAT 等網際網路巨頭也開始自建團隊，分別成立自己的 AI 研發部門，錯過移動網際網路浪潮的百度更是宣佈 All in AI，資本與人才大戰一觸即發，行業硝煙瀰漫。

瘋狂之下，皆是虛妄。

2018 年，李開復在《AI · 未來》中談到，AI 的概念很火，不少公司都想借 AI 來包裝自己，這給 AI 行業帶來不少泡沫。隨著行業的發展和落地，相關概念和常識的普及，AI 創業開始 “ 袪魅 ”，說到底就是一個大資料 + 深度學習的軟體，具體商業落地場景還需要探索。

時光輪轉，“ 網際網路 +” 變成了 “AI＋”，都要面臨業務場景的問題，相比之下，後者在 “ 燒錢 ” 方面還有過之而無不及，盈利問題凸顯。

億歐報告顯示，2018 年全年，近 90% 的人工智慧公司處於虧損狀態，而 10% 賺錢的企業基本是技術提供商。以曠視科技為例，其提交的招股書顯示， 2017 年到 2019 年上半年，公司虧損分別達到 7。58 億元、33。52 億元、51。97 億元。

2018 年，新一輪金融危機襲來，一級市場開始鬧錢荒，冷靜下來的資本開始追問 AI 創業公司的盈利情況，外界也期盼能儘快看到 AI 的商業成果，資本的徘徊與猶疑，讓整個人工智慧行業的融資數量和金額呈現出斷崖式的下跌，到 2019 年，AI 創業公司迎來倒閉潮，到處都是夢碎的聲音。

2019 年整年，商湯並未融資，“ 去年大部分時間都在用 C 輪融到的 20 億美元擴大研發和市場投入，做增長，也在頻繁跟資本市場路演講述公司故事。” 這一年，商湯奮力將營收做到了 50 億，相比 2018 年增長了 147%。

這背後，無疑是資本的巨大壓力。

" 病急亂投醫 " 的業務佈局

AI 技術積累的紅利消耗殆盡，人工智慧公司只能拼產品、拼運營。

世界上沒有任何錢是好拿的，尤其是資本的錢。

甜蜜期過後，面對投資回報率的靈魂拷問，AI 公司們陷入了掙扎，一面是需要大量投入的技術研發，一面是壓力巨大的業務營收。

面對營收壓力，商湯科技給出的解決方案是多面出擊，不斷擴大業務範圍。根據官網顯示，其業務覆蓋智慧城市、智慧手機、泛文化娛樂、智慧汽車、智慧健康、企業業務、教育和廣告八大領域。

拋開眼花繚亂的產品線，商湯的主要收入源於兩大塊——安防和智慧手機。

安防是作為計算機視覺起家的商湯最主要的應用場景，也是其最重要的收入來源，這背後是全國各地興起的 “ 智慧城市 ” 專案，下游市場巨大，號稱 “ 萬億 ” 級別，但這塊 “ 蛋糕 ” 並不是那麼好切的。

一是安防作為傳統行業，早已經有海康威視、大華安防這種巨頭盤踞多年，其產品的成熟度遠非商湯這種新興創業公司所能比擬，在政府關係上，也遠不如二者積累深厚。

二是政府採購專案，天然存在回款週期長的問題，加上龐大的專案體量，對 AI 創業公司的資金鍊壓力不小，如果遇到領導換屆，專案還會存在爛尾的可能性，風險較大。

而在智慧手機領域，據虹軟科技招股書顯示，在手機廠商採購量最大的 AI 拍照演算法市場，虹軟科技在安卓主流手機市場的佔有率超 80%，也就是說，商湯和其它 AI 演算法公司只能瓜分剩下的 20% 的市場，算下來總共只有 1。4 億的市場規模。

不難推測的是，也正是因為安防和智慧手機這兩大塊市場競爭受阻，商湯急於在其它領域進行突圍。

問題的關鍵在於，商湯起家的核心技術——計算機視覺，經過了 5 年發展，神經網路演算法在這一領域的潛力基本已經被開發殆盡。

更深層次的麻煩在於，神經網路這個技術本身，在短期內很難有所突破，正如原騰訊副總裁吳軍所言：“ 人工智慧技術 20 年內恐怕很難再有重大突破，因為今天的人工智慧已經用光了 40 年來所積累的技術紅利。”

AI 雖然是近幾年才火起來，但人工智慧其實並不是什麼新技術，它已經誕生了超過 50 年，深度學習只是其中一個演算法，得益於移動網際網路的急速發展和大資料的積累，被時代選中了而已。

在可預見的未來裡，商湯和一眾 AI 公司都將陷入同質化產品的紅海競爭泥沼中，誰也不具備更獨特的技術競爭優勢。所以無論商湯進入哪一個新領域，都要面臨同樣的市場困境，商務能力和工程服務能力要比技術研發能力更重要。

籠罩在商湯身上的高科技光環正在散去，其龐大的明星研發團隊反而成了一個尷尬的存在，既要源源不斷進行輸血，又不能立竿見影產生市場價值。

科學家創業團隊，終究還是要拿起刺刀，衝進波譎雲詭的商場比拼運營能力。

技術改變世界的夢想，一旦照進真實的世界，都難免化為一堆無趣乏味的名詞——成本控制、財務規劃、渠道建設、客戶服務，終歸淪為職業經理人的競技場。

從 " 科幻故事 " 到 " 商業故事 "

科學家創業者們，對市場有多大、增速有多快沒有概念，需要經歷漫長的交學費期，才能從科技思維轉化為商業思維。

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，技術一旦進入產業落地，無可避免會走進同一個宿命——如何成為一家能夠盈利的商業公司？

馬斯克能成為 “ 鋼鐵俠 ”，並非其對技術的狂熱，而在於他無與倫比的商業落地能力，在新能源、火箭技術、電動汽車等高科技領域都構建了成功的商業公司。

讓 “ 鋼鐵俠 ” 一度飛不起來的，也並非技術的研發阻力，而是資金的壓力。

創業者們最開始都會葆有一個初心，只要能為社會創造價值，市場自然會給予豐厚的回報，這是一條顛撲不破的底層邏輯，也是廣為流傳的熱血雞湯。真實的世界，遠沒有如此簡單，你要真信了這句話，“ 初心 ” 不改，那多半活不到 “ 初心 ” 實現的時候。

活下來，比什麼都重要，而怎麼活下來，就是問題的關鍵了。

人工智慧火的那幾年，包括資本和科學家創業團隊，可能都沒有想清楚這個問題，但先下手為強似乎是沒錯的，花一大筆錢，把一大批牛人先圈養起來，至於怎麼變現，到時候再說。

在 AI 創業圈子裡，大多都是以商湯為代表的科學家帶隊的創業團隊，見過大量科學家的投資人都會發現：科學家們往往會低估商業。“ 這個事情基本市場有多大、增速有多快，他們可能都是沒太大概念的。”

湯曉鷗雖然一開始就定下商業的基調，但仍舊沒能逃脫科學家創業的窠臼，不斷跟 “ 技術思維 ” 做鬥爭，為 “ 產品思維 ” 交學費。

相對於網際網路創業，人工智慧創業有著根本的邏輯差異：前者是先確立一個商業場景，然後透過技術進行產品落地，後者是根據自己所掌握的核心技術，尋找匹配的商業場景。

換句話說，當一個網際網路創業專案誕生時，它的產品形態多半就已經出來了，而一個人工智慧創業專案誕生時，它很可能還只是一堆發表在學術期刊上的 paper，打比方的話，就好比產品經理主導的創業和程式設計師主導的創業，切入點是不一樣的。

能否成功完成 “ 產品思維 ” 洗禮，並落地為新的業務增長點，決定了商湯的生死存亡，包括一眾 AI 創業公司，都要學會如何從講一個 “ 科幻故事 ” 變成講一個 “ 商業故事 ”，一個有商業邏輯支撐的 AI 產業。