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      沖刺上市,商湯科技能否撐起近千億市值?

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      20 智能相對論 ? 2021-09-10 13:56:07  來源:智能相對論 E3066G0

      作者|Kinki   來源|智能相對論(ID:aixdlun)

      8月27日,商湯科技正式向港交所遞交招股說明書,根據此前融資估值,商湯科技估值約為120億美元,預計上市成功后,商湯科技將成為人工智能領域全球最大的IPO,估值近千億。

      成立于2014年的商湯科技是一家人工智能軟件公司,基于自主研發的深度學習平臺,專注于打造人工智能視覺引擎,輸出全套人工智能視覺技術,包括成像處理、感知、識別,服務于金融、平安城市、機器人、無人駕駛等多個行業。

      根據弗若斯特沙利文報告,按2020年營收來計算,商湯科技是亞洲最大的AI軟件公司,同時也是中國最大的計算機視覺軟件公司,與曠視、依圖、云從在業內并稱為計算機視覺中的“AI四小龍”。

      自2020年開始,“AI四小龍”就紛紛籌劃上市,只是目前,均仍在各自的上市之路上沖刺,尚未傳來好消息。那么,商湯科技會否搶先一步順利迎接“上市”,又將憑何沖刺千億估值?

      連續虧損三年,

      盈虧平衡點尚未到

      數據顯示,人工智能軟件是未來十年增長最快的商業領域之一。2020年至2025年,人工智能軟件的年均復合增長率為31.9%,2025年將達到1218億美元的總市場規模。

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      為此,“AI四小龍”一直也被稱為行業內的獨角獸,頗受資本的追捧,以商湯科技為例,在IPO前便至少已獲得10輪融資,主要投資人包括軟銀、春華資本、銀湖資本、IDG、上海國際集團、賽領資本和鼎暉資本等,融資規模或達40-50億元。

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      但盡管作為資本的寵兒,商湯科技仍然著急上市,我們或能從招股書找到原因。

      先看商湯科技18-21年上半年的營收狀況,分別為18.53億元、30.27億元、34.46億元、16.52億元,收入規模均逐年遞增,但從去年開始,營收增速開始放緩,19年的同比增速為63.3%,去年同比為13.88%。

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      過去三年半,商湯科技扣除優先股公允價值變動等非經常性損益,調整后累計虧損為28.6億元。而在今年上半年,營收相比去年同期增長91.8%,但商湯科技仍沒有實現利潤,經調整后的虧損額為7.26億元。由此可見,商湯科技離自身的盈虧平衡點仍有一定距離,而上市,也成了商湯科技尋求資金支持的重要途徑。

      那么,商湯科技賺來的“錢”都去哪里了?從營收數據來看,主要還是用于了研發投入。

      技術出身的創始人,奠定了商湯科技“重研發”的風格。過去三年半,商湯科技的研發開支達到69.91億元,分別為8.49億元、19.16億元、24.54億元和17.72億元,在營收中的占比分別為45.9%、63.3%、71.3%和107.3%。在今年上半年,研發費用已經超過了營收規模。

      如果我們單看商湯的毛利率,其實也并不低,過去三年半分別為56.5%、56.8%、70.6%、73.0%。

      那為何商湯科技高毛利率背后沒有高利潤,這就跟大多軟件行業的情況類似。目前來看,商湯科技的主要業務是基于通用人工智能基礎設施SenseCore ,來為客戶開發并提供具有模塊化靈活性的標準軟件平臺。

      而軟件行業則普遍是毛利率高而凈利率不高,從成本角度來看,一套正版軟件的光盤不值幾個錢,但其背后研發投入、銷售開支、行政開支等則頗為龐大,因此,在剔除以上投入后,商湯科技的凈利率仍難以轉正。

      在招股書中,商湯科技也表示AI行業受到快速技術變革的影響,于技術創新方面亦在快速發展,需要于研發方面投入大量資源,包括財政資源,以取得技術進步,從而擴大產品線并使產品及服務具有創新性及市場競爭力。

      因此在“智能相對論”看來,商湯科技并非不能賺錢,而是為了賺更長遠的錢。目前其投入仍未能完全轉化為產出,故而,只能在“虧損”的路上再走一會兒了。

      巨量研發投入之外,

      商湯“增利”的難點何在?

      事實上,巨額研發費用的投入,一直都是AI行業內的共同趨勢。雖然商湯科技的研發總費用是其它“三小龍”所不能比的,但如果對比幾家公司的研發費用占比,我們不難發現商湯科技的研發費用率一直是以一個穩定的態勢在增長,并不會忽高忽低,目前來看,也屬于行業內的平均值。

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      既然投入難減,那么,增利可行嗎?

      可以說,商湯、曠視、依圖、云從這“AI四小龍”,均是崛起于安防攝像頭升級帶來的紅利,簡單來理解,就是政府安防項目帶來的紅利。

      以商湯科技為例,在17年以前,商湯營收主要分為四個方面,分別是安防、汽車、手機以及新型業務,其中安防是大頭,占營收30%以上。

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      過去,安防市場空間巨大,過去十年政府在安防方面的支出帶來了巨大的需求,但隨著政府支出的減少,行業增速開始有所放緩。

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      對商湯科技來說,這帶來了兩個問題。其一,對政府項目依賴過重。從目前商湯科技的主營業務來看,主要分為智慧商業、智慧城市、智慧生活和智能汽車四部分,其中,對接政府的智慧城市項目收入占比,一直不低。

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      另外,過去三年半,商湯科技同期末前五大客戶應占收入的百分比分別為28.4%、 26.3%、31.4%和59.3%,今年上半年,大客戶的收入占比已經過半了。

      雖無法明確在核心客戶中,政府客戶占比有多少,但客戶過度集中,在一定程度上也會影響商湯科技的收入穩定性,而過去依賴政府項目帶來營收的狀況,也會遇到如政府項目裁減等無法控制的變化影響,同樣影響業績。

      另一個問題,則是AI技術會向上游行業轉移的趨勢。以安防攝像頭為例,作為安防行業龍頭的海康威視,早期主營業務也只是攝像頭,但隨后,公司也逐步向以視頻為核心的物聯網解決方案提供商轉變,并提出了以AI CLOUD為核心的解決方案概念。

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      從技術的發展角度來看,技術的發展狀態總會從艱難嘗試到逐步穩定,因而門檻也會漸漸降低,為此,上游公司吃掉“技術紅利”,并非難事。

      從這兩個角度來看,一直維持原有安防業務的話,增利會很困難,因此,商湯科技這幾年也在發力另一板塊的業務,那就是“智慧商業”,從收入占比來看,近年均有超越“智慧城市”的趨勢。

       “后安防時代”,

      商湯如何突破?

      在“安防紅利期”消退之后,商湯科技一直在做的都是兩條腿走路,也就是“智慧城市”和“智慧商業”并行。

      先看智慧城市,雖然安防紅利減少,但政府的城市項目資源仍很豐富,據商湯科技介紹,城市方舟已經成為數字城市運營的操作系統,目前已經在國內外119個城市部署。

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      相對來說,政府項目的體量大,但其定制化需求也多,這類型項目的起步或許會慢,前期研發投入也不少,但只要度過前面的積累期,就會步入加速發展階段。

      這里我們可以參考全球大數據龍頭Palantir的發展,成立于2003年的Palantir最初也是服務于FBI、CIA等政府機構,其后才將觸角伸向金融、能源等領域。

      Palantir最早為服務國防和情報部門時,打造了Palantir Gotham大數據分析平臺,主要以多源數據為起點,與用戶協定制定人本模型,對源數據進行記錄、存儲和分析,其后在Palantir商業化后,這套模型也被廣泛用于金融機構,進行欺詐相關的金融調查。

      而這個例子想要說明的是,政府項目的定制化程度雖然高,但其行業深度往往也高,假如商湯在服務城市項目的過程中,能夠在深度定制中找到一個標準化的方法實現服務的規模化,那么,前面的投入就有了持續變現的能力。

      再看智慧商業項目,簡單理解就是商湯科技提供企業方舟作為智慧商業的核心軟件平臺,商湯科技直接或通過系統集成商向企業交付軟件、硬件及╱或服務。

      其應用目前也比較廣泛,面向行業包括制造、基礎設施、交通、商業空間管理、住宅物業管理及金融服務。截止2021年上半年,商湯科技已經服務了635個智慧商業客戶。

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      相對“城市項目”來說,“商業項目”面向的行業和需求都更為分散,但對商湯科技而言,下游場景的拓寬能能帶來更多的學習機會,長期將有利于推動商湯的智能化升級。

      以商湯人工智能基礎設施SenseCore為例,主要包含三層:算力層(AI芯片及處理卡+AIDC+AI傳感器);平臺層(模型生產+訓練平臺+數據平臺)和算法層(算法工具箱+開源框架)。

      整個SenseCore更像流水線工廠,可以實現不同場景的算法模型的底層抽象,特別是針對AI落地中更長尾的客戶和場景,能夠在組合不同算法套件的基礎上完成新場景的定制,以低邊際成本實現對新場景的規模化覆蓋。

      去年年底,商湯同迅達電梯簽署了戰略合作,協議共同打造自動扶梯安全智能響應系統。實際上,在各類有需求的長尾場景中,商湯的AI算法需要深入更多細分場景,比如乘客是否在扶手梯上攜帶嬰兒車、大件行李等涉險行為,都需要基于很多扎實的摸索和學習才能完善。

      這也是為什么說AI商業化要跨越落地的鴻溝,商湯就必須在不同的商業場景中盡快學習、落地深化,而這,或也是商湯能否在同行業中搶先一步實現其商業價值的關鍵。

      而除了商業應用之外,商湯還在招股書中首次披露了公司的“B面”:自研AI專用算力芯片STPU,該芯片為AI推理芯片,為智慧商業及智慧城市業務的智能視頻分析而定制。

      為什么商湯科技要加速芯片的自研進度,在“智能相對論”看來,人工智能領域的發展,通常離不開這三方面的要素,分別是:對前沿算法的研究、對落地場景的探索和通過芯片設計、制造技術來實現商業需求的能力。

      所以,對商湯科技來說,除了自身在算法技術上的研發之外,假如無法找到充分滿足算法需求的芯片,又希望依靠自身能力提供完整的軟硬件解決方案,就要根據自己的需求來開發定制化的 AI 芯片。

      一般來說,自研發的芯片可以更加準確的把握公司自身的功能需求,在成本控制、研發周期、供應鏈管理等多個環節上來看,都有可能進一步降低成本,當然,最終商湯科技的自研芯片競爭力和實用性如何,就需要時間作進一步的驗證,但從目前來看,是有利于為商湯科技增加“護城河”的,減少受制于芯片行業的窘境。

      總的來說,在技術快速迭代的互聯網時代,商湯科技前期的高研發投入似乎難以避免,由此而帶來的虧損,也是行業內普遍的狀態。

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      “智能相對論”認為,對于目前已在行業內占據龍頭的商湯科技來說,一方面,要加速布局智慧城市,贏得各地區政府的支持,維持現金流;另一方面,也要加速推進現有研發項目,盡可能拓展應用場景,才能進一步加快市場布局,擺脫競爭對手,從而實現“盈虧平衡”的突破。

      編者按:本文轉載自微信公眾號:智能相對論(ID:aixdlun),作者:Kinki

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