出品：新浪財經上市公司研究院

作者：IPO再融資組 / 肖恩

美國針對華爲的制裁，暴露了中國在半導體上游孱弱的事實，但美、日、臺在半導體領域的領先優勢也是經過了多年的摸索和調整的。

而市場變化無常，一個行業的商業模式往往會隨着時間調整、變化甚至顛覆。

最初芯片公司都是以IDM模式發展，即集芯片設計、製造、封裝和測試等多個環節於一身，如英特爾、意法半導體、德州儀器等。後來由於摩爾定律的魔咒，廠家需要不斷的更新生產設備才能跟上時代的發展，芯片公司爲了更好的專注於設計和讓自己輕資產化，就誕生了高通、聯發科、博通等Fabless公司，只負責芯片設計和銷售，沒有自己的芯片製造工廠。並同時爲臺積電、聯電等Foundry公司（晶圓廠）創造了市場需求，作爲代工廠並不負責芯片設計，只負責芯片製造。

現在，包括英特爾在內的很多IDM芯片企業也都有意轉向Fablite模式，即維持好自己的通用生產線，把需要更高科技的芯片外包到Foundry晶圓廠製造。

在快速成長階段，細化分工成爲不少行業的“帕累託”更優選擇。但隨着經濟總體規模進入存量競爭階段，上下游整合又成爲控本增效的重要競爭路徑。地產是這樣，鋰電是這樣，光伏也是這樣，雲計算還是這樣。

而商湯科技則一直困於互聯網巨頭的合縱連橫之下，號稱“賦能百業”走純靠算法的AI產品模式，自己並無足夠的落腳場景。而AI又是特別講究學習、反饋、進化的，相較於阿里雲、騰訊雲，商湯的研發並無優勢，而相較於海康威視、特斯拉、美團等也無落地場景優勢。

純視覺AI軟件賦能模式，能走遠嗎？

起步於人臉識別

2014年3月，還是香港中文大學信息工程系主任的湯曉鷗，帶領團隊發佈了GaussianFace人臉識別算法，該算法在國際權威的LFW（Labeled Faces in the Wild）數據庫上準確率達98.52%，在全球首次突破人眼識別能力。

湯曉鷗隨後在2014年6月發佈了Deep ID系列算法，更是將人臉識別準確率提升至99.55%。計算機算法的識別率超過人眼，讓湯曉鷗名聲大噪，很快迎來了IDG資本數千萬美元的A輪融資，由此商湯科技在2014年10月正式成立。

早在1992年，還在美國麻省理工學院攻讀博士學位的湯曉鷗就開始接觸人臉識別算法了，至今三十多年的積累後，據弗若斯特沙利文的報告，按收入計算商湯科技2020年已經位列亞洲第一的人工智能軟件公司，也憑藉11%的市佔率成爲中國排名第一的視覺AI軟件提供商。

顯然，商湯科技的產品是AI軟件，再具體一點則主要是視覺AI軟件。與商湯科技處在同一賽道的還有依圖科技、雲從科技、曠視科技等，它們統稱爲“AI四小龍”，曠視、雲從分別位居行業第三和第四，佔比4%、3%，行業CR5僅有27%。

（數據來源：各公司招股書，公開信息）

通常意義的軟件，爲按照特定順序組織的計算機數據和指令的集合，即針對不同的輸入，根據指令得出相應的輸出，比如Office，PS，CRM等。而AI軟件則是指將輸入的非結構化數據轉化爲有價值的結構化信息，並有學習能力、能夠迭代的軟件。隨着學習的深入，軟件模型的輸出會越來越智能。典型如AlphaGo，其主要工作原理是“深度學習”，大量數據自動化處理，棋藝一次比一次高超。

AI軟件的輸入端包括各種類型的數據，常見的包括視覺、語音、交通、醫學影像、數據科學等等，沙利文數據顯示，2020年中國人工智能軟件市場，視覺類佔比達到56.6%，並預計在2025依然有60.98%，而商湯科技主要的技術優勢在視覺識別領域。

（數據來源：公司招股書，沙利文報告）

儘管談到視覺AI，總給人高精尖且快速增長的印象，但視覺AI早已不是新概念，從C端的算法推薦、圖像處理、語音助手，到B端的數字化、智能化，AI已經融入到各種場景中。行業增速也逐漸回落，全球AI軟件未來5年增速預計僅有31.9%，沙利文中國市場未來預計5年也僅有41.5%的增速，IDC預計只有34.6%，較此前2019在64%的增速明顯回落。

由於行業仍較快成長，未來空間依然可期，因此視覺AI軟件行業的集中度不高，但行業競爭卻比較激烈，這或說明行業技術壁壘並不高。

商湯可以實現的AI功能，同行競爭者基本都能實現。目前商湯科技主要佈局在企業應用、城市管理、消費者應用、汽車應用，而在這幾個領域商湯並無絕對優勢，雲從、依圖、曠視、第四範式、雲天勵飛等均在相同賽道競爭，各有側重點和新方向罷了。

（數據來源：公司招股書，沙利文報告）

從商湯科技所謂“賦能百業”的定位同樣可以看出，視覺AI軟件的落地項目應用可複製難度也不高，但項目定製化的週期可能較長。不過，商湯科技的賣點是其稱擁有的能批量量產AI模型的虛擬工廠---SenseCore，SenseCore本質是一套算法，含模型2.2萬個，涵蓋感知、決策、內容生成和增強等，可以提供流暢、標準化、端到端的人工智能模型生產流程。

儘管不能本質改變AI模型差異化開發，但SenseCore縮短了定製化商用模型生產週期，的確提升了商湯科技的毛利率。2018年商湯科技的毛利率優勢並不明顯，但在2019、2020年同行競爭導致毛利率下探的過程中，商湯和依圖依然有較好的毛利率表現。

（數據來源：公司招股書，沙利文報告）

面對同質化競爭，依圖科技甚至從醫學影象分析轉戰爲AI芯片+算力廠商，曠視科技也更在逐漸強調自己的AIOT定位。相比較來說，目前相對領先的商湯還是繼續固守在視覺AI領域，並自主研發並建立了深度學習平臺超算中心，試圖擴大自己的競爭力。

自有場景缺乏

實際上，算力、算法、數據是人工智能產業發展的三大要素，當一個算法模型被設計好後，需要有大量的數據去訓練機器，從而使模型更“智能”。從這個角度來說，AI軟件行業或註定是需要上下游整合的。

在有了SenseCore量產模型、超算中心提升算力後，商湯科技最需要解決也是最難解決的，就是模型落地和數據生產的自有場景。商湯自身的超算中心也是這一邏輯下的必然選擇，倘若藉助阿里的雲計算能力，怕是有“卡脖子”風險，很難競爭過阿里，畢竟IDC報告認爲依託達摩院底層技術創新、阿里雲商業化及生態能力，阿里視覺AI已經後來居上成爲中國第一。

但事實上，在2021年阿里巴巴雲棲大會上，阿里雲全方位佈局戰略也同樣是昭然若揭。

往上游看，佈局了包括服務器芯片平頭哥倚天710，含光800芯片，玄鐵芯片，磐久服務器。系統方面，佈局了包括神龍4.0架構（自研虛擬化平臺），飛天雲操作系統，龍蜥OS物聯網服務器OS。往下游的IaaS+SaaS，通過雲釘一體，軟硬件技術呈螺旋式上升發展。

這種降本增效的整合趨勢不僅出現在阿里雲，還包括AWS和騰訊雲等頭部雲廠商，一體化成爲了各大廠商存量競爭的重要手段之一。

與騰訊、阿里、美團、亞馬遜、特斯拉等有大量的落地場景不同的是，沒有足夠自有場景的商湯科技走的是純AI軟件的商業模式。不過，目前純AI的商業模式的難點主要在於數據更新、系統迭代則需要一個針對用戶羣體的穩定的商業生態，這纔是AI之所以“智能”的落腳點。

而這正是商湯目前最缺的。

因此，商湯科技今年7月官宣造車也就不奇怪了，畢竟特斯拉全球幾百萬量汽車的海量行車數據是非常誘人的。不過和此前的大疆車載、華爲HI等類似，商湯的獨立新品牌SenseAuto絕影定位於向車企提供智能汽車解決方案。此類賦能汽車的模式能否讓商湯擁有或使用行車數據仍存在較大不確定性，但值得一提的是，百度、華爲、騰訊等實力雄厚的公司早在商湯科技之前就開始相關佈局，與這些企業相比，商湯科技難言能脫穎而出。

招股書顯示，商湯科技的營收主要來自智慧商業、智慧城市、智慧生活和智能汽車，前兩者佔85%以上，支柱業務爲“安防”AI軟件。商湯的智慧商業、智慧城市目前所主打的安防，該領域有海康和大華等公司佔據終端近50%的市場份額，且競爭加劇集中度向龍頭提升。而掌握着終端渠道、品牌和供應鏈的海康們拿到客戶後，則可以讓客戶選擇有海康、曠視、商湯或者依圖的視覺算法。

根據招股書稱，商湯科技的競爭對手包括三類：

以計算機視覺爲中心的軟件公司如虹軟科技、曠視、雲從等；

計算機視覺相關硬件供應商如海康威視，大華股份；

雲服務供應商如阿里雲、騰訊雲、華爲雲等。

（數據來源：公司招股書，沙利文報告）

作爲終端巨頭，海康威視的視覺AI軟件的市場份額已經上升到僅次於商湯科技，而阿里雲也後來居上成爲行業第五。IDC發佈《亞太（日本除外）視覺AI軟件平臺廠商2021評估報告》顯示，阿里巴巴的視覺AI能力位於中國廠商之首。

AI紅海，周圍“高手如雲”，百度、騰訊、阿里等都在佈局AI，服務內容都是提供智能解決方案，業務高度重合，在既有技術又有商業生態的“勁敵”面前，商湯科技明顯趨於弱勢。

商湯科技號稱賦能百業，在多個行業都有算法的落地案例，看的人眼花繚亂，但卻沒有哪個行業能夠打透佔據絕對優勢，難形成具體業務上的競爭壁壘。從安防AI到自動駕駛賦能，商湯都沒有笑到最後的十足把握。

純靠AI算法賦能，能盈利嗎？

商業模式決定盈利模式，目前純視覺AI軟件的項目承包模式，最大的問題是沒有標準化的產品，幾乎所有的項目都需要定製化，週期相對較長，需要數週。

這不是商湯科技一家的問題，所有AI外包公司都很難做到業務的快速擴張，短期沒有規模效益。即使商湯的SenseCore一定程度上縮短了模型生產週期，但模型定製化的本質是不變的，且具體場景越發散，SenseCore生產的模型智能化程度可能就越低，這反過來又影響公司AI軟件的競爭力。

縱觀全球軟件企業，包括Salesforce、甲骨文、SAP等，產品模式優於項目模式，通用模式強於垂直模式。短期看，商湯的視覺AI產品垂直外包模式在收入端難有質變。

目前，商湯的營收主要是向客戶收取軟件許可費以及銷售的軟硬件一體產品，即軟件銷售和軟硬件一體的銷售收入，而軟件的運行可以在商湯提供的雲端/邊緣端。

2018年至2020年，商湯科技的營收分別爲18.53億元、30.27億元和34.46億元，複合增長率爲36.36%，2021年上半年，營收增加91.8%至16.52億元。隨着行業貝塔的增長，服務客戶數從2018年的732名增長至2020年的1225名，商湯科技的營收及毛利也在平穩增長，但客戶營收較爲穩定。

（數據來源：公司招股書）

而在成本端，商湯科技發散的業務路線導致具體業務往往不連貫，先前的技術未能形成沉澱，沉沒的成本沒有轉化爲養分，不能很好地助力新業務，看不到規模效應。而如何規模化、低成本地生產高性能的AI模型，已成爲人工智能行業的主要技術進入壁壘。

2018-2020年和2021年上半年，商湯期內虧損分別達到34.33億元、49.68億元、121.58億元、37.13億元，三年半累計虧損242.72億元。

扣除股份支付費用以及優先股公允價值變動後，2018-2020年和2021年上半年，商湯科技經調整虧損淨額分別爲2.21億元、10.37億元、8.78億元以及7.26億元，期內累計扣非淨虧損爲28.62億元，且虧損呈擴大趨勢。

而這些虧損主要是來自研發費、管理費和銷售費用，以及寬鬆的賒銷政策。2018-2020年和2021年上半年商湯科技的：

研發投入分別爲8.49億元、19.16億元、24.54億元以及17.72億元。

銷售費用分別爲2.05億元、4.53億元、5.37億元以及2.92億元。

管理費用分別爲4.52億元、7.66億元、15.9億元以及14.43億元。

三項費用的費用率從81.27%快速增長至212.29%，其中管理費增速最快，2021上半年的管理費用率就達到了87.35%，而3年前才21.4%。而以股份爲基礎的薪酬開支本質也是管理效率的一部分，即使全部扣除薪酬及股權的影響，管理費用率2020H和2021H的管理費用率也達到了53.9%，31%。

（數據來源：Wind，公司招股書）

AI技術提供商之間的競爭，就是縮短時間，提升生產效率，對外以更快速度給客戶提供模型、更快地訓練算法。過去幾年商湯科技雖有的持續研發投入的SenseCore，但從管理費用看，經營效率似乎還在下滑。

此外，截止2021年中，商湯科技的應收款達到近40億元的規模，其中過去幾年被減值計提虧損的達到了7.84億元，2020年減值近4億，今年上半年就達到1.8億。糟糕的賒銷政策不僅加大了公司虧損，還反映出公司在上下游的話語權並不強勢。

（數據來源：Wind，公司招股書）

分散的業務，對於公司的規模效應、模型的智能化競爭力和經營效率都是一種掣肘。在不計股權薪酬的經營活動現金流方面，報告期內，商湯科技現金流是持續流出狀態，各期分別爲-7.5億元、-28.7億元、-12.3億元及-8.3億元。

因此，無論是從考慮或者不考慮股權薪酬的因素，商湯科技的業務都是虧錢的，而且隨着客戶數量的增多、規模擴大，費用率還在提升。

此外，商湯技資產負債率從2018年的131.65%一路增加到2021年中的171.24%，這其中主要是有可轉換優先股的原因，而這部分優先股也將在未來持續壓制公司的淨利潤表現。