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文/何玥阳

来源：市值榜（ID:shizhibang2021)

商汤科技在一波三折中登上了港股。

IPO时，商汤的发行价3.85港元是发行价区间的下限，当时港股市场比较萎靡，商汤的暗盘交易结束时，跌破了发行价，下跌1.04%，种种迹象表明商汤上市后的表现不容乐观。

上市首日，商汤冲高回落，收涨7.27%，在港股，这并不算是很漂亮的涨幅，也就是说，多空双方胜负未定。

次日，商汤上涨势头坚决，分时走势一路上扬，收出一根光头光脚的大阳线，涨幅33.17%。上涨又保持了两个交易日，最高点9.7港元，商汤的最高市值超过3200亿港元。这种强势没有继续维持下去，目前商汤科技股价6.86港元。

二级市场的分歧也正如一直存在于商汤乃至AI四小龙身上的争议。

作为AI四小龙中的老大，又是唯一一个成功上市的，商汤上市后的走势对于人工智能概念的股票有重要意义。

我们需要回答的是：商汤为什么能够强势上涨？这种上涨是理性的吗？会昙花一现吗？

上涨：短期内的稀缺性

商汤在上市初期几个交易日的上涨，直接原因是筹码稀缺，造成筹码稀缺的原因包括两个方面：流通股少和概念。

第一，先看流通盘。

在香港上市的公司，原始股东有禁售期，也就是平常说的锁定期。

如果是同股不同权公司上市，享有更高投票权的持股人所持股份不得在上市日的12个月内出售相关的A类股份。基石投资者认购的是上市时发行的部分股份，其所持有的B类股份则有6个月的锁定期。

商汤科技的流通盘有多小呢？

发行价及配售结果公告显示，部分投资者持有的股票锁定至2022年12月29日，部分锁定至2022年6月29日，总的结果是，目前，处于非流通状态的股票占总股本的98.59%，换句话说，只有1.41%是流通盘。

1.41%是什么概念？

2022年1月3日，商汤科技涨幅40.91%，当天成交量4.66亿股，成交金额31.65亿港元，换手率1.4%，等同于所有能交易的股票都换了持股人。

流通盘小，意味着筹码的稀缺，必须加价才能获得，价格更容易被推高；

流通盘小，也意味着只需要少量的资金就可以控盘，实现股价的快速拉升。

比如，短庄的代表温州帮，经常选择小盘股，强势拉涨停，分时巨量对倒，然后暴力出货，有时直接跌停板出货。

也有一些长庄，如仁东控股，高度控盘，庄家之外基本没什么流通盘了，股价一路走高，但没有对手盘出货也比较麻烦，一有风吹草动，容易跌得稀里哗啦。

商汤科技流通盘小，再加上港股实行的T+0交易制度，当日买进当日就可以卖出，博短线快进快出的投机性行为也容易放大上涨或者下跌的情绪，造成股价的大幅波动。

在这种情况下，股价只是流通股的股价，而不是市场给商汤整体公司的估值。

第二，概念的稀缺性。

商汤不仅是AI四小龙中的老大，收入规模远超其他三家，也是港股的“AI科技第一股”。

第一股，除了意味着最先得到监管、审核和投资者的认可，从而获得相应的溢价，也因为没有锚而容易经历非理性的炒作。

商汤既是先上市者又是龙头，更容易成为那个锚。后上市者的定价总会和先上市者的市盈率或者市销率相关，在短期的行情中，一些业务有相似之处的公司，也会跟随锚的行情而变动。

比如商汤12月31日和1月3日连续两天的上涨，给科创板的相关公司带来了信心，1月4日（3日，A股休市），当虹科技和虹软科技分别大涨16.7%、14.07%。

在香港，这种稀缺性更加凸显。因为长久以来，港股市场都是金融和地产的天下，2018年改革以来，这种局面慢慢被扭转，但其科技属性仍然不强，商汤必然会获得估值溢价。

商汤短期是否过热？

有新闻报道，国信证券（香港）研究部副总裁程嘉伟（Gary Ching）在接受彭博新闻社采访时表示，在他看来，这种趋势不会持续下去，因为“公司仍然面临很多坏消息”。

上涨态势果然没有持续，截止2022年1月14日收盘，商汤科技的股价下跌至6.86港元，近几日成交量急剧萎缩，最低0.07%，这种下跌会是常态还是为下一阶段的上涨进行调整蓄力？

理性：亏损股的估值逻辑

脱离基本面的稀缺性，只可能向下走，不可能更加稀缺。

筹码上，等6个月、12个月后，股票供应的绝对值会上升；其他科技属性强的公司会降低商汤的稀缺，同属四小龙的旷视科技如果在科创板上市，两者之间的估值也会有一定的勾连。

彼时，在没有其他变化的情况下，估值会更加理性。

商汤科技理性的估值是什么样的？

第一，相对估值法下，28倍市销率（PS）较高。

商汤一直处于亏损当中，无法以市盈率进行估值。市销率（总市值/收入）更适合此类成长性强、暂无利润或者利润很低的公司。

当前，商汤科技股价6.86港元股价，市值2283亿港元，以2020年上下半年的比值推算，2021年全年收入约为66亿元，按照1.2259的汇率，市销率为28。

怎么理解市销率28？就是买入这家公司后，即使一切经营都没有成本、所有赚到的钱都可以立刻变成现金，也要28年才能回本。如果不是为了获得股价上涨的资本利得，则显然不是一笔好投资。

麦格理给出的目标价为4港元，认为16倍的PS是合理估值。

第二，绝对估值法下，分情况讨论。

商汤科技一直处于亏损状态，2018年、2019年、2020年及2021年上半年的亏损分别为34.33亿元、49.68亿元、121.58亿元和37.13亿元。即使剔除优先股和股份激励等因素，这三年半合计亏损近26亿元。

两类亏损非常有代表性，第一种是盈利前的京东，第二种则是科创板的寒武纪。

2018年以前，京东一直亏损，因电商平台会沉淀较多对商家的应付款，自营业务，自身地位也可以形成对上游的优势，京东的经营活动现金流量净额要比净利润漂亮得多。

经营活动现金流净额对自由现金流有重要意义，后者是DCF模型（自由现金流贴现模型，用于计算企业的绝对价值）的重要因子。

也就是说，亏损企业如果有比较强的生产现金流的能力，用别人的钱做自己的生意，也会是投资者认可的模式。

显然，商汤和京东不是同一种模型，仅经营活动现金流为正就没有满足。商汤和寒武纪的相似度更高。

二者都是备受关注的明星公司，同属人工智能赛道，持续亏损且无自主造血能力。不同的是寒武纪主营AI芯片，偏硬科技，商汤偏软，不过也在自己做AI芯片。

寒武纪因明星光环，大热赛道，即使在上市时亏损严重，收入连研发都无法覆盖，仍在上市首日上涨超过200%，保持上涨4个交易日后，开始走下坡路，目前股价还不到最高点的三分之一。

寒武纪的股价走势，至少能给我们两点启示：

1、“AI芯片第一股”的概念对估值有一定的加成，但这种加成是一时的，可持续性不强。

2、即使是看重科技含量，相对弱化净利润的科创板，投资者也难以完全不考虑公司的盈利能力。

商汤科技是不是下一个寒武纪不好说，毕竟商汤的收入规模要远强于寒武纪，但可以确定的是，对商汤的估值必须回到老生常谈的技术优势和商业化能力上。

困局：研发还是盈利？

研发大于收入，也是2021年上半年，商汤的尴尬。

2020年，情况要好一些，商汤科技收入34.46亿元，研发费用24.54亿元，经调整后的净亏损为5.78亿元，于是有一种声音认为，只要商汤减少研发类的支出，就可以实现盈利。

这也正是商汤们两难的地方。

商汤科技将自身定位为用技术赋能百业、行业领先的人工智能软件平台型公司，自主研发并建立了深度学习平台和超算中心。

根据弗若斯特沙利文报告，以2020年收入计算，商汤科技是亚洲最大的AI软件公司，在国内也是最大的计算机视觉（CV）软件公司。

商汤的收入涵盖智慧商业、智慧城市、智慧生活和智能汽车四个板块，通过销售软件应用许可、软硬件一体产品解决方案和软件订阅费实现收入。

具体来说，比如为小米、vivo等品牌设备提供人脸解锁、智能影像等功能解决方案；为北京大兴国际机场航站楼安检通道的“智能旅客安检系统”提供人脸识别技术；为商超提供AR导航、互动等服务。

和政府打交道的智慧城市业务增长最快，不过这部分业务会受到如人口增长和政府财政政策变化的影响。

智慧生活业务商业化进展相对缓慢，2021年上半年更是出现了收入下滑。

智能汽车业务还不成规模，自动驾驶的吸金能力被验证之后，从传统车企，到互联网企业，再到AI企业，谁都想分一杯羹，竞争的激烈程度可想而知。

研发，是保持技术优势和竞争力的前提，这三年半，商汤累计发生的研发支出近70亿元，也是AI软件公司无法实现盈利的重要原因。

减少研发投入，不利于技术优势的积累，不减少研发投入，迟迟见不盈利。从其募集资金的投向来看，60%用于研发，也并没有要减弱研发的倾向。

研发绝对值无法降低，只能寄希望于规模性，即每一份研发支出回报上的提升。

一方面，尽管商汤的Sensecore能缩短人工智能模型的开发时间，具有效率优势，但在为数据更新、系统迭代提供稳定的商业生态上有所欠缺，通过数据喂养出“智能度”进程会受阻。

另一方面，AI落地的场景碎片化，项目之间有明显的差异，导致研发成果难以复用，制化方案多于标准化方案，研发方面的支出无法被摊薄，盈利就变成了镜花水月。

研发和盈利，是商汤在未来很长时间里的左右两难。

此外，数据安全也是必须引起重视的问题。

旷视科技在施行注册制的科创板，在注册阶段，被问询了两轮，两轮都涉及到数据安全。一轮是具有普适性的问题，比如获取、处理使用数据的合法性，网络安全审查对其的影响等，第二轮涉及到具体客户。

从2021年发生的诸多事来看，隐私问题和数据安全问题，也是悬在人工智能软件公司头上的一把剑。

参考文献：

[1]《商汤科技3年半亏掉243亿 纯AI赋能模式能走多远》，新浪财经

[2]《四天翻倍，商汤唤醒港股科技股》，巴伦周刊；

[3]《商汤现出了快手相》，字母榜；

[4]《商汤2000亿，旷视稳了？》巨潮WAVE；

[5]《商汤科技，全球“最贵”AI独角兽》，财熵