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商湯上市三日股價翻倍!AI界第一段子手身價逾500億

2022-01-04 06:03  來源:上海證券報

    “AI四小龍”的龍頭商湯科技于2021年年底成功實現港股IPO,上市前,幾乎所有的觀察者都對公司長期燒錢的財務狀況、前景未明的商業模式、科學家導向的治理結構頗有微詞與質疑。

    但商湯上市后的股價走勢展示二級市場投資者截然不同的真實看法。

    2021年12月30日,商湯開盤一度飆升23%,收盤仍上漲逾7%;12月31日,商湯科技突然大漲超30%;2022年1月3日,商湯再度大漲41%,收盤報收7.75港元,成交金額近32億港元,三日股價已較發行價翻倍,總市值達2579億港元。

    湯曉鷗身家534億

    商湯股價暴漲,首先受益的便是公司創始人。

    招股書顯示,IPO前,商湯科技創始人湯曉鷗持股21.73%,以目前市值計算,湯曉鷗身家達534.75億港元。

    中國AI界對湯曉鷗有一個有趣的評價:一位被人工智能事業耽誤的杰出脫口秀演員。

    “輪到我演講了,我先幫大會發一個通知,今天午飯取消了,改下午茶了,大家不著急,慢慢聽吧。”

    “組委會告訴我說今天有大概一千萬人在網上看直播,所以我非常緊張,我就做了個一百頁的PPT,我想十萬人一頁也對得起觀眾,但是組委會就非常緊張,一直問我說40分鐘講一百頁,會不會超時,我就跟他們保證說,放心吧,一定會的。”

    “我們吃的是草,擠的是AI。”

    回溯資料,出生于遼寧省鞍山市的湯曉鷗,在從中國科學技術大學本科畢業的次年,赴美國深造,拿下了碩士和博士學位。從麻省理工博士畢業后,湯曉鷗回國加入香港中文大學,并一手創立港中大多媒體實驗室。正是在這間實驗室,成了湯曉鷗的黃埔軍校,帶出了商湯科技的創始團隊。

    在港中大,湯曉鷗結識了一位年輕人——徐立。來自上海的徐立,2000年被保送至上海交大計算機系,四年后被保送研究生。隨后,他在香港中文大學計算機科學與工程系取得博士學位。

    在隨后加入的幾位聯合創始人中,王曉剛畢業于中國科技大學少年班;徐冰同樣來自港中大多媒體實驗室,他在上大二時,就修讀了湯曉鷗的計算機視覺課程,之后加入多媒體實驗室;再之后是在微軟亞洲研究院工作多年的楊帆。

    徐立曾公開稱,“人工智能的競爭是人才的競爭。”截至2021年6月底,商湯科技擁有一支囊括了40位教授、250多名博士和博士生,以及3593名科學家和工程師的技術研發團隊,占比公司全員超三分之二,且平均年齡31歲。

    除了創始團隊外,商湯科技IPO的基石投資人可能最直接受益于股價暴漲的群體。

    此前出于某些眾所周知的原因,商湯科技港股IPO曾被中斷,后迅速重啟。但重啟的IPO出現了一個變化——基石投資人名單有所改動。

    此前,商湯引入9名基石投資者,分別是中國誠通發起設立的混合所有制改革基金、國盛海外香港、上海人工智能產業股權投資基金、上汽香港、廣發基金、Pleiad基金、WT、Focustar及HelVed。

    但新IPO中,原有的中國誠通發起設立的混合所有制改革基金、國盛海外香港、上海人工智能產業股權投資基金、上汽香港未變,新引入了上海徐匯資本、國泰君安證券投資、香港科技園創投基金、?,斞劭?、泰州文旅;但原名單中廣發基金、Pleiad基金、WT、Focustar及HelVed卻已消失。

    這一進一退,不知當事人作何感受。

    中國AI企業長期價值之辯

    商湯的成功IPO與股價暴漲,何以引起市場高度的關注?

    圍繞商湯的諸多爭議,可以看作外界對中國AI行業近十年來商業邏輯與發展境遇的評判縮影。

    多年以來,中國AI企業基本以toB的模式立足,其本質是定制化的“外包”業務??此聘叽笊系腁I公司,干的卻是給硬件公司做算法、SDK項目這類“最辛苦的活兒”,并且“落地口徑窄,需求不穩定”。

    進入垂直賽道時,AI企業遭遇傳統產業龍頭“+AI”的競爭。這背后,是AI公司過去引以為傲的部分技術正在通用化、大眾化,不能將AI公司和非AI公司再作為簡單有效的行業壁壘,某些通用性的、基礎設施性的技術正在潛移默化的被所有行業內的公司所使用。

    構建平臺布局時,AI企業又面臨BAT等互聯網巨頭免費開放平臺的夾擊。這背后的產業現實是,通用AI技術的門檻已降得非常低;而巨頭們的算盤,是通過吸引更多企業用戶入駐,打造生態并積累數據,并與已有的云計算等業務形成“AI攬客,云計算掙錢”的盈利閉環。

    面對上述的產業現實,為何今日的商湯獲得了資本市場的“高看”?

    有AI產業人士持有一種觀點,隨著AI商業化的持續落地,各行各業也將出現越來越多的長尾細分需求,雖然應用頻次較低,但擁有巨大的商業價值,是打通價值閉環的關鍵。行業內亦有論斷:AI的商業化困難,最直接的原因在于,每一個場景的獨特性決定了其定制化成本高企。

    但中國完備產業鏈的龐大規模與復雜場景,在積累到一定量級后,能夠實現“標準化+定制”的樣板,這在電子商務F2C模式中已得到驗證,在行業不斷進化、案例不斷積累的今天,標準比例不斷攀升,定制化需求走向縱深,越過閾值后,成本將得到有效控制。

    由此,原來技術路線是單一方向、單一路線的,而今天通用正在變成可能。強大的通用模型加上行業屬性,就能夠推動一個行業的突破。

    但這些既需要專業AI團隊的算法研究,也需要算力積累、平臺建設的長期大資本投入。此前每一年,商湯把將近四成的收入投在核心研發上,成立至今在北上廣、東京、新加坡等地建設了多處超算中心,在算力基礎設施投入百億。

    AI不像消費互聯網,能夠依靠業務模式的遷移和大資本的涌入,快速創造業務、利潤規模。技術研發、場景挖掘、市場教育、通用能力與定制化能力都需要時間,時間不可壓縮,也不會辜負。

    這使得商湯在“傳統產業+AI”與“互聯網開放AI平臺”之間,探尋到了一個獨特的生存地帶。

    就在幾日前,徐立在上市儀式中深情的說道:“先有持續的大規模技術投入帶來創新,再有商業模式發展,這是一條罕有人走的路。艱難之處在于商業的不確定性。但當我們看到人工智能在諸多行業突破了‘工業紅線’的時候,讓我們更加堅信技術突破能帶來的普惠價值。”

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