來源：新財富雜誌
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。
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作者:木宇
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，布局人工智慧發展；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錄科創板，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。彭博社報導，商湯科技正考慮在香港、上海兩地進行IPO，另有媒體報導，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。
01
「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。這筆巨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量撤出，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像力。
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。
風投調研機構CB Insights的數據顯示，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，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布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」，說到底就是一個大數據+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。
02
「病急亂投醫」的業務布局
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、智慧型手機、泛文化娛樂、智能汽車、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——安防和智慧型手機。
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」項目，下遊市場巨大，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。
二是政府採購項目，天然存在回款周期長的問題，加上龐大的項目體量，對AI創業公司的資金鍊壓力不小，如果遇到領導換屆，項目還會存在爛尾的可能性，風險較大。
而在智慧型手機領域，虹軟科技招股書顯示，在手機廠商採購量最大的AI拍照算法市場，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型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，神經網絡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，神經網絡這個技術本身，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算法，得益於移動網際網路的急速發展和大數據的積累，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。
03
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，然後通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項目誕生時，它的產品形態多半就已經出來了，而一個人工智慧創業項目誕生時，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。