AI 明星失速:活下来,比什么都重要

技术的光环褪去,资本的热情消散,AI 四小龙旷视、依图、云从、商汤不得不在产品上厮杀,让投资人看到盈利的可能性(www.twor.cn)。然而,在没有持续投资的情况下,加快上马的新业务,只能让本不富裕的公司,更加雪上加霜。商汤需要停下来想一想,自己的核心竞争力到底是什么。

2018 年 11 月,香港中文大学教授汤晓鸥,被邀请参加民营企业座谈会,他落座后,身边是一水的明星大佬,马化腾、李彦宏、雷军、张近东、宗庆后齐聚一堂。。

会上,有十位企业家发言,有万向集团的总裁鲁伟鼎,有恒瑞医药的董事长孙飘扬,跟他们相比,汤晓鸥显得默默无闻,不过他也是发言人之一,身份不再是教授,而是商汤科技的董事长。

他主要谈人工智能,发言时间不长,准备的发言稿只有 1124 个字。关于人工智能,汤晓鸥提了两条建议:科学规划,布局人工智能发展;鼓励国企与民企联手,推动国际合作。

会议结束后,汤晓鸥还在央视露脸,谈到他参与座谈会的感受是:" 信心 " 满满。

那一年,商汤科技是资本圈炙手可热的公司,一年之内完成 C 轮、C+ 轮和 D 轮融资,狂揽超过 22 亿美元(约合人民币 150 亿元),软银、淡马锡、老虎基金抢着跟投。

从香港中文大学一个没有电话、没有工位的 " 皮包公司 ",到知名投资机构抢投,商汤科技只用了四年时间,如今估值已经超过 100 亿美元。

今年 7 月份,AI 芯片第一股寒武纪登录科创板,首日开盘上涨 290%,市值突破 1000 亿元,所有 AI 赛道的创业公司耳旁都响起了一个倒计时——何时才能上市?

AI 四小龙之一,有 " 融资机器 " 之称的商汤科技,自然被推到了风口浪尖。彭博社报道,商汤科技正考虑在香港、上海两地进行 IPO,另有媒体报道,商汤科技计划在年内完成 10-15 亿美元的新一轮融资。

面对外界的议论纷纷,商汤保持了缄默。时至今日,新一轮融资尚未落地," 商汤太贵 " 的论调却已甚嚣尘上。

" 融资机器 " 乏力

资本的狂热褪去,AI 行业是否有利可图成为衡量的标准,融资变得更加困难。

商汤科技已经近两年没有融资了。

2020 年,AI 四小龙之中,依图科技完成 2 亿美元融资,云从科技完成 18 亿元的融资,旷视科技则在等待上市中,唯独商汤科技的融资至今还没落地。

商汤科技的上一轮融资,还停留在 2018 年 9 月,软银一举投了 10 亿美元。这笔巨额投资既为商汤提供了充足弹药,也将其置于一个尴尬的境地,此轮完成后,商汤成为了业内估值最高的独角兽,外界质疑接踵而来——真的值这么多钱吗?

这其实是整个 AI 行业都面临的问题,只不过商汤被推到了潮水的最前方。

分水岭在 2016 年 3 月,一场预谋已久的 AI 事件彻底改变了一切——谷歌研发的 AlphaGo 击败了围棋世界冠军李世石,世人震惊于算法的威力,资本嗅到了不寻常的气息。与此同时,移动互联网商业模式创新也走到了尽头,山头已现,泡沫丛生,一片狼藉,资本从这块根据地批量撤出,转向以技术为核心驱动力的 AI 创业公司。

在此之前,商汤还只是一家小有名气的 AI 创业公司,刚完成两轮融资,每轮还停留在几千万美元的额度。之后,各路资本纷纷登门拜访,当年 12 月的新一轮融资,投资方数量便已倍增,次年 7 月,再次倍增,并且一发不可收拾,淡马锡、深创投、软银,这些国际一线资本争先恐后上船,唯恐被落下。

2016.12-2018.9,不到两年时间,商汤就完成了 8 轮融资,成为名副其实的 " 融资机器 "。

投资人们可能看不懂复杂高深的 AI 论文,但他们却拥有梦幻般的想象力。

除了商汤,其它 AI 创业公司也备受各路资本青睐,资本一投就是一个赛道的习惯,早已在互联网界耳熟能详。这期间,旷视科技、云从科技、依图也在疯狂吸金,"AI 四小龙 " 格局初现。

据风投调研机构 CB Insights 的数据显示,2017 年全球共有 152 亿美元资金流向 AI 初创企业,中国 AI 创业者获得了 73 亿美元投资,占比为 48%。其中,对 AI 企业的投资主要集中在面部识别与芯片领域。

资本助推下,AI 行业风起云涌,科学家们纷纷下海创业,算法工程师身价倍增。

除了垂直领域的创业公司,BAT 等互联网巨头也开始自建团队,分别成立自己的 AI 研发部门,错过移动互联网浪潮的百度更是宣布 All in AI,资本与人才大战一触即发,行业硝烟弥漫。

疯狂之下,皆是虚妄。

2018 年,李开复在《AI · 未来》中谈到,AI 的概念很火,不少公司都想借 AI 来包装自己,这给 AI 行业带来不少泡沫。随着行业的发展和落地,相关概念和常识的普及,AI 创业开始 " 袪魅 ",说到底就是一个大数据 + 深度学习的软件,具体商业落地场景还需要探索。

时光轮转," 互联网 +" 变成了 "AI+",都要面临业务场景的问题,相比之下,后者在 " 烧钱 " 方面还有过之而无不及,盈利问题凸显。

亿欧报告显示,2018 年全年,近 90% 的人工智能公司处于亏损状态,而 10% 赚钱的企业基本是技术提供商。以旷视科技为例,其提交的招股书显示, 2017 年到 2019 年上半年,公司亏损分别达到 7.58 亿元、33.52 亿元、51.97 亿元。

2018 年,新一轮金融危机袭来,一级市场开始闹钱荒,冷静下来的资本开始追问 AI 创业公司的盈利情况,外界也期盼能尽快看到 AI 的商业成果,资本的徘徊与犹疑,让整个人工智能行业的融资数量和金额呈现出断崖式的下跌,到 2019 年,AI 创业公司迎来倒闭潮,到处都是梦碎的声音。

2019 年整年,商汤并未融资," 去年大部分时间都在用 C 轮融到的 20 亿美元扩大研发和市场投入,做增长,也在频繁跟资本市场路演讲述公司故事。" 这一年,商汤奋力将营收做到了 50 亿,相比 2018 年增长了 147%。

这背后,无疑是资本的巨大压力。

" 病急乱投医 " 的业务布局

AI 技术积累的红利消耗殆尽,人工智能公司只能拼产品、拼运营。

世界上没有任何钱是好拿的,尤其是资本的钱。

甜蜜期过后,面对投资回报率的灵魂拷问,AI 公司们陷入了挣扎,一面是需要大量投入的技术研发,一面是压力巨大的业务营收。

面对营收压力,商汤科技给出的解决方案是多面出击,不断扩大业务范围。根据官网显示,其业务覆盖智慧城市、智能手机、泛文化娱乐、智能汽车、智慧健康、企业业务、教育和广告八大领域。

抛开眼花缭乱的产品线,商汤的主要收入源于两大块——安防和智能手机。

安防是作为计算机视觉起家的商汤最主要的应用场景,也是其最重要的收入来源,这背后是全国各地兴起的 " 智慧城市 " 项目,下游市场巨大,号称 " 万亿 " 级别,但这块 " 蛋糕 " 并不是那么好切的。

一是安防作为传统行业,早已经有海康威视、大华安防这种巨头盘踞多年,其产品的成熟度远非商汤这种新兴创业公司所能比拟,在政府关系上,也远不如二者积累深厚。

二是政府采购项目,天然存在回款周期长的问题,加上庞大的项目体量,对 AI 创业公司的资金链压力不小,如果遇到领导换届,项目还会存在烂尾的可能性,风险较大。

而在智能手机领域,据虹软科技招股书显示,在手机厂商采购量最大的 AI 拍照算法市场,虹软科技在安卓主流手机市场的占有率超 80%,也就是说,商汤和其它 AI 算法公司只能瓜分剩下的 20% 的市场,算下来总共只有 1.4 亿的市场规模。

不难推测的是,也正是因为安防和智能手机这两大块市场竞争受阻,商汤急于在其它领域进行突围。

问题的关键在于,商汤起家的核心技术——计算机视觉,经过了 5 年发展,神经网络算法在这一领域的潜力基本已经被开发殆尽。

更深层次的麻烦在于,神经网络这个技术本身,在短期内很难有所突破,正如原腾讯副总裁吴军所言:" 人工智能技术 20 年内恐怕很难再有重大突破,因为今天的人工智能已经用光了 40 年来所积累的技术红利。"

AI 虽然是近几年才火起来,但人工智能其实并不是什么新技术,它已经诞生了超过 50 年,深度学习只是其中一个算法,得益于移动互联网的急速发展和大数据的积累,被时代选中了而已。

在可预见的未来里,商汤和一众 AI 公司都将陷入同质化产品的红海竞争泥沼中,谁也不具备更独特的技术竞争优势。所以无论商汤进入哪一个新领域,都要面临同样的市场困境,商务能力和工程服务能力要比技术研发能力更重要。

笼罩在商汤身上的高科技光环正在散去,其庞大的明星研发团队反而成了一个尴尬的存在,既要源源不断进行输血,又不能立竿见影产生市场价值。

科学家创业团队,终究还是要拿起刺刀,冲进波谲云诡的商场比拼运营能力。

技术改变世界的梦想,一旦照进真实的世界,都难免化为一堆无趣乏味的名词——成本控制、财务规划、渠道建设、客户服务,终归沦为职业经理人的竞技场。

从 " 科幻故事 " 到 " 商业故事 "

科学家创业者们,对市场有多大、增速有多快没有概念,需要经历漫长的交学费期,才能从科技思维转化为商业思维。

汤晓鸥和商汤科技 CEO 徐立在创立公司时,就有一个共识:" 不做高高在上的技术,而是要把技术转化成商业和生产力 "。

然而,技术一旦进入产业落地,无可避免会走进同一个宿命——如何成为一家能够盈利的商业公司?

马斯克能成为 " 钢铁侠 ",并非其对技术的狂热,而在于他无与伦比的商业落地能力,在新能源、火箭技术、电动汽车等高科技领域都构建了成功的商业公司。

让 " 钢铁侠 " 一度飞不起来的,也并非技术的研发阻力,而是资金的压力。

创业者们最开始都会葆有一个初心,只要能为社会创造价值,市场自然会给予丰厚的回报,这是一条颠扑不破的底层逻辑,也是广为流传的热血鸡汤。真实的世界,远没有如此简单,你要真信了这句话," 初心 " 不改,那多半活不到 " 初心 " 实现的时候。

活下来,比什么都重要,而怎么活下来,就是问题的关键了。

人工智能火的那几年,包括资本和科学家创业团队,可能都没有想清楚这个问题,但先下手为强似乎是没错的,花一大笔钱,把一大批牛人先圈养起来,至于怎么变现,到时候再说。

在 AI 创业圈子里,大多都是以商汤为代表的科学家带队的创业团队,见过大量科学家的投资人都会发现:科学家们往往会低估商业。" 这个事情基本市场有多大、增速有多快,他们可能都是没太大概念的。"

汤晓鸥虽然一开始就定下商业的基调,但仍旧没能逃脱科学家创业的窠臼,不断跟 " 技术思维 " 做斗争,为 " 产品思维 " 交学费。

相对于互联网创业,人工智能创业有着根本的逻辑差异:前者是先确立一个商业场景,然后通过技术进行产品落地,后者是根据自己所掌握的核心技术,寻找匹配的商业场景。

换句话说,当一个互联网创业项目诞生时,它的产品形态多半就已经出来了,而一个人工智能创业项目诞生时,它很可能还只是一堆发表在学术期刊上的 paper,打比方的话,就好比产品经理主导的创业和程序员主导的创业,切入点是不一样的。

能否成功完成 " 产品思维 " 洗礼,并落地为新的业务增长点,决定了商汤的生死存亡,包括一众 AI 创业公司,都要学会如何从讲一个 " 科幻故事 " 变成讲一个 " 商业故事 ",一个有商业逻辑支撑的 AI 产业。

来源:豹变

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