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商汤上市三日股价翻倍!AI界第一段子手身价逾500亿

2022-01-04 06:03  来源:上海证券报

    “AI四小龙”的龙头商汤科技于2021年年底成功实现港股IPO,上市前,几乎所有的观察者都对公司长期烧钱的财务状况、前景未明的商业模式、科学家导向的治理结构颇有微词与质疑。

    但商汤上市后的股价走势展示二级市场投资者截然不同的真实看法。

    2021年12月30日,商汤开盘一度飙升23%,收盘仍上涨逾7%;12月31日,商汤科技突然大涨超30%;2022年1月3日,商汤再度大涨41%,收盘报收7.75港元,成交金额近32亿港元,三日股价已较发行价翻倍,总市值达2579亿港元。

    汤晓鸥身家534亿

    商汤股价暴涨,首先受益的便是公司创始人。

    招股书显示,IPO前,商汤科技创始人汤晓鸥持股21.73%,以目前市值计算,汤晓鸥身家达534.75亿港元。

    中国AI界对汤晓鸥有一个有趣的评价:一位被人工智能事业耽误的杰出脱口秀演员。

    “轮到我演讲了,我先帮大会发一个通知,今天午饭取消了,改下午茶了,大家不着急,慢慢听吧。”

    “组委会告诉我说今天有大概一千万人在网上看直播,所以我非常紧张,我就做了个一百页的PPT,我想十万人一页也对得起观众,但是组委会就非常紧张,一直问我说40分钟讲一百页,会不会超时,我就跟他们保证说,放心吧,一定会的。”

    “我们吃的是草,挤的是AI。”

    回溯资料,出生于辽宁省鞍山市的汤晓鸥,在从中国科学技术大学本科毕业的次年,赴美国深造,拿下了硕士和博士学位。从麻省理工博士毕业后,汤晓鸥回国加入香港中文大学,并一手创立港中大多媒体实验室。正是在这间实验室,成了汤晓鸥的黄埔军校,带出了商汤科技的创始团队。

    在港中大,汤晓鸥结识了一位年轻人——徐立。来自上海的徐立,2000年被保送至上海交大计算机系,四年后被保送研究生。随后,他在香港中文大学计算机科学与工程系取得博士学位。

    在随后加入的几位联合创始人中,王晓刚毕业于中国科技大学少年班;徐冰同样来自港中大多媒体实验室,他在上大二时,就修读了汤晓鸥的计算机视觉课程,之后加入多媒体实验室;再之后是在微软亚洲研究院工作多年的杨帆。

    徐立曾公开称,“人工智能的竞争是人才的竞争。”截至2021年6月底,商汤科技拥有一支囊括了40位教授、250多名博士和博士生,以及3593名科学家和工程师的技术研发团队,占比公司全员超三分之二,且平均年龄31岁。

    除了创始团队外,商汤科技IPO的基石投资人可能最直接受益于股价暴涨的群体。

    此前出于某些众所周知的原因,商汤科技港股IPO曾被中断,后迅速重启。但重启的IPO出现了一个变化——基石投资人名单有所改动。

    此前,商汤引入9名基石投资者,分别是中国诚通发起设立的混合所有制改革基金、国盛海外香港、上海人工智能产业股权投资基金、上汽香港、广发基金、Pleiad基金、WT、Focustar及HelVed。

    但新IPO中,原有的中国诚通发起设立的混合所有制改革基金、国盛海外香港、上海人工智能产业股权投资基金、上汽香港未变,新引入了上海徐汇资本、国泰君安证券投资、香港科技园创投基金、希玛眼科、泰州文旅;但原名单中广发基金、Pleiad基金、WT、Focustar及HelVed却已消失。

    这一进一退,不知当事人作何感受。

    中国AI企业长期价值之辩

    商汤的成功IPO与股价暴涨,何以引起市场高度的关注?

    围绕商汤的诸多争议,可以看作外界对中国AI行业近十年来商业逻辑与发展境遇的评判缩影。

    多年以来,中国AI企业基本以toB的模式立足,其本质是定制化的“外包”业务。看似高大上的AI公司,干的却是给硬件公司做算法、SDK项目这类“最辛苦的活儿”,并且“落地口径窄,需求不稳定”。

    进入垂直赛道时,AI企业遭遇传统产业龙头“+AI”的竞争。这背后,是AI公司过去引以为傲的部分技术正在通用化、大众化,不能将AI公司和非AI公司再作为简单有效的行业壁垒,某些通用性的、基础设施性的技术正在潜移默化的被所有行业内的公司所使用。

    构建平台布局时,AI企业又面临BAT等互联网巨头免费开放平台的夹击。这背后的产业现实是,通用AI技术的门槛已降得非常低;而巨头们的算盘,是通过吸引更多企业用户入驻,打造生态并积累数据,并与已有的云计算等业务形成“AI揽客,云计算挣钱”的盈利闭环。

    面对上述的产业现实,为何今日的商汤获得了资本市场的“高看”?

    有AI产业人士持有一种观点,随着AI商业化的持续落地,各行各业也将出现越来越多的长尾细分需求,虽然应用频次较低,但拥有巨大的商业价值,是打通价值闭环的关键。行业内亦有论断:AI的商业化困难,最直接的原因在于,每一个场景的独特性决定了其定制化成本高企。

    但中国完备产业链的庞大规模与复杂场景,在积累到一定量级后,能够实现“标准化+定制”的样板,这在电子商务F2C模式中已得到验证,在行业不断进化、案例不断积累的今天,标准比例不断攀升,定制化需求走向纵深,越过阈值后,成本将得到有效控制。

    由此,原来技术路线是单一方向、单一路线的,而今天通用正在变成可能。强大的通用模型加上行业属性,就能够推动一个行业的突破。

    但这些既需要专业AI团队的算法研究,也需要算力积累、平台建设的长期大资本投入。此前每一年,商汤把将近四成的收入投在核心研发上,成立至今在北上广、东京、新加坡等地建设了多处超算中心,在算力基础设施投入百亿。

    AI不像消费互联网,能够依靠业务模式的迁移和大资本的涌入,快速创造业务、利润规模。技术研发、场景挖掘、市场教育、通用能力与定制化能力都需要时间,时间不可压缩,也不会辜负。

    这使得商汤在“传统产业+AI”与“互联网开放AI平台”之间,探寻到了一个独特的生存地带。

    就在几日前,徐立在上市仪式中深情的说道:“先有持续的大规模技术投入带来创新,再有商业模式发展,这是一条罕有人走的路。艰难之处在于商业的不确定性。但当我们看到人工智能在诸多行业突破了‘工业红线’的时候,让我们更加坚信技术突破能带来的普惠价值。”

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