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商湯泡沫的破裂，也意味着AI行業的遮羞布被撕開一角。

作者丨樟稻  編輯丨伊頁

來源：科技新知

郭晶晶代言、九次迭代、首個消費級人工智能產品，近日，在疊了數個buff的發佈會上，商湯推出了新產品：一款名爲“元蘿蔔SenseRobot”的AI下棋機器人，標準版1999元，Pro版2499元。

“筷子都準備好了，就給端來個這。”這款機器人一經亮相，前期的高期待霎時變爲失望，更是引來業內人士的熱議：

“看來AI商業化真的很難，搞出了這麼個僞需求的東西”

“典型的拿着錘子找釘子的產品設計思路”

“門面性質的東西罷了”……

吐槽之外，更有華爾街財經媒體《CapitalWatch》CEO朱江對商湯科技業績的質疑，其在朋友圈表示：

既然請郭晶晶代言，商湯的這款產品“銷售業績”應該有2億收入，他們一般是這樣操作：找一家中間第三方公司，拿2億元以入股的方式“投資”給四五家公司，最後，這四五家公司在充當商湯的代理商，給商湯轉去2億元銷售款……

該推論的嚴謹性且先不論，客觀來說，這款下棋機器人確實會面對兩大現實困境：

其一，與象棋相比，國內類似的圍棋產品更具備商業化的基礎，象棋機器人應用場景有限；其二，娛樂功能、社交屬性纔是象棋對弈的真正吸引之處，而AI機器人顯然難以做到。

截至發稿前，在京東平臺預售界面，這款機器人在開售的數天時間裏，只有約258人預訂了“元蘿蔔SenseRobot”，低開之局顯然難以抵消前期投入的巨大成本。

商湯似乎下了一步臭“棋”。

對於商湯而言，爲何多次“大動干戈”造勢，銷售業績是否存疑，商湯的表現是否間接扯下AI行業的遮羞布？這是本文的跟腳所在。

Part.1

“多元”敘事爲哪般？

結合商湯的現狀，倘若將“元蘿蔔SenseRobot”視爲給投資機構、二級市場看的站臺產品，或者說是一場爲保市值的投機行爲，一切都似乎合理起來。

作爲集萬千寵愛的人工智能企業，爲何要如此行事？這個敘事邏輯的前提是，常年虧損和業務基本盤受制是商湯的先天不足。

從財報來看，2018-2021年，商湯的營收分別爲18.53億元、30.27億元、34.51億元、47億元，實現了逐年增長。但與此同時，其淨利潤卻持續虧損。

招股書顯示，2018-2020年，公司淨虧損分別爲34.33億元、49.68億元、121.58億元。而在上市後的第一份財報中，剔除公允價值變動，經調整後2021年虧損額14.18億元，商湯難以止血。

另一方面，商湯近年來業務基本盤受制。根據財報，其業務主要分爲智慧商業（41.7%）、智慧城市（45.6%）、智慧生活（8.8%）和智能汽車（3.9%）（括號內爲2021年收入佔比）。

顯然，智慧商業和智慧城市是商湯兩大主力收入來源，合計貢獻了87.3%的營收。這兩大業務本質上屬於安防業務，而安防這個容量有限的市場，早已經變成了一片紅海。

現如今，儘管商湯等AI頭部公司在人工智能算法和模型等技術方面擁有很強實力，但近年整個AI行業的進入門檻大幅降低，技術越發普及，在商業落地上，各家廠商的技術差距正在縮小。

隨着安防領域內的老牌玩家，如海康威視、大華股份、宇視科技不斷補齊自身的短板，和這些在渠道、供應鏈等方面具有優勢的傳統軟硬件廠商相比，AI公司的算法優勢反而被削弱。

對於商湯而言，持續的虧損，加上安防領域發展瓶頸，無疑使得很多投資者對商湯的實力產生質疑。擺在商湯麪前的，是必須要找到安防之外的第二增長曲線。

最先盯上的是在四大業務中營收墊底的智能汽車業務。2021年初，新能源汽車行業備受關注，商湯隨即推出了智能汽車解決方案SenseAuto絕影。

公開資料顯示，在汽車智能化要素上，商湯從智能座艙到ADAS輔助駕駛，再到L4高階自動駕駛，幾乎涉獵整個電動汽車智能化下半場所有環節。從技術路徑來看，商湯也對單車智能和車路協同各有關注。

可問題是，業務大而全的商湯科技能否做到廣而精？面對產業鏈中做精做專的蘑菇車聯、小馬智行等獨角獸公司和有着產業影響力的百度、華爲等大廠的夾擊，商湯想在智能汽車領域開拓的困難程度可想而知。

2021年，商湯智能汽車業務實現營收1.8億，佔比4.6%。儘管營收同比有所上漲，但營收佔比下降，側面說明商湯對安防業務的依賴並未減弱。

既然汽車業務還不足以講成一個宏大的故事，商湯繼而又把眼光瞄向元宇宙。在招股書中，47次提及了“元宇宙”，更是表示商湯是最大的元宇宙賦能平臺。

不過，現階段的元宇宙概念一直存在爭議。中信證券發佈的《元宇宙的未來猜想和投資機遇》分析稱，元宇宙初期產品往往爭議較大，商業化效果具有較強不確定性；全球各國對元宇宙的政策和監管的不確定性等等。

研報最後稱，當前距離終極元宇宙還有較長的發展路徑，亦具有較多不確定性。對於商湯而言，元宇宙這張牌太過虛幻，且反應到財務數據上，元宇宙所屬的智慧生活板塊，並未帶來更多的營收。

恰恰相反，智慧生活業務板塊出現了營收同比減少的情況。財報顯示，2021年商湯智慧生活板塊營收爲4.15億元，佔總營收8.8%，而2020年這一板塊營收爲4.33億元，佔總營收12.6%。

基於以上，尋求認可的商湯無疑需要一次次地刺激市場，此次飽受非議的“元蘿蔔SenseRobot”亮相，也就不難理解。

Part.2

“銷售業績造假”惹爭議

此次朱江朋友圈發言對業績造假的質疑，亦可能成爲引發商湯更深層次幻滅的導火索。

《CapitalWatch》和商湯算是老冤家，在今年3月就發佈了《AI神話爆破九問商湯科技》做空報告，對於商湯的銷售業績質疑也來源於此。在上述報告中，據調查，商湯有兩大宗關聯交易最可疑：

第一是關聯公司軟銀（SoftBank)，它是商湯科技主要股東之一，2020年商湯科技向軟銀的銷售額高達1.879億元人民幣，爲當年總收入的5.5%。

軟銀全資子公司JapanComputerVisionCorp.(JCV)於2019年5月註冊，同年8月30日便與商湯科技簽訂分銷協議，成爲商湯科技的代理商，2020年爲商湯科技帶來1.64億元人民幣收入，時間差有違常理。

第二是上海益邦智能技術股份有限公司。2019年，商湯科技對上海益邦的銷售額爲3529.3萬元人民幣，2020年商湯科技投資上海益邦，持股11.3%，入股後一年銷售額暴增至1.24億元人民幣。

這兩單沒有向外透露詳情的關聯交易，共同特質都是短時間內建立關係後交易額就暴增，不免讓人質疑商湯是否是在上市之前粉飾賬面。

除了關聯交易外，報告同樣指出招股書顯示，商湯科技的客戶同時也身兼供應商，重疊身份情況常見，賬面銷售也是和商湯相互來往。

其中，涉及公司包括阿里雲計算有限公司、Alibaba Cloud (Singapore) Private、杭州商警雲智能科技有限公司、上海益邦智能技術股份有限公司、北京物靈科技有限公司、青島轟轟智能機器人有限公司。

此外，根據《(2020)蘇(0903)民初(1048)號》民事裁定書顯示，原告商湯公司、被告精儀達公司及上海易華電子商務有限公司三方之間爲循環貿易，此案出現“走單、走票、不走貨”的情形。

行內出現“走單、走票、不走貨”的情形，即採購過程出現確認收貨的單據及開出發票，卻沒有交付實際貨物。根據這些披露的信息，此次朱江對於商湯銷售業績造假的質疑，並不是空穴來風。

拋開商湯不談，這種一連串的交易操作似乎正在成爲AI行業內的潛規則，“AI四小龍”之一的曠視科技亦曾受到類似質疑。「科技新知」曾在《曠視印奇，天才少年的坎坷上市路》一文中分析：

根據招股書，城市物聯網業務是曠視收入的核心支柱，而曠視在城市物聯網較大的客戶是上市公司易華錄。2019年，易華錄作爲第一大客戶，貢獻了8570.11萬元的營業收入，佔比6.80%。

但在2020年，易華錄則成爲曠視的供應商，提供“光磁一體化平臺、服務器、基礎設施平臺、中臺平臺等”，交易額共計1.19億元，採購金額佔比達10.88%，成爲曠視第二大供應商。

有意思的是，曠視2020年第一大供應商是“皓雷科技股份有限公司”，亦是易華錄藍光光盤的經銷商，曠視向其採購易華錄的藍光光盤共計1.45億元。

這意味着，曠視科技2020年向易華錄直接及間接採購金額至少爲2.64億元，大概佔易華錄2020年全年收入的9%。總之，通過股權層面綁定關係，再進行大額交易，成爲曠視科技擴大營收的慣用技巧。

深究可知，曠視、商湯財務數據頻現貓膩背後，與AI公司普遍面臨的盈利瓶頸脫不了干係。

Part.3

商湯扯下AI遮蓋布

商湯敘事邏輯的失敗，其實已經被驗證過了。今年6月30日，在禁售期到來之際，商湯科技股價大跌，截至出稿，報收2.250港元，跌破發行價，市值較最高時蒸發了2000多億港元。

股價暴漲暴跌背後的機制已經被解讀過多次，但商湯泡沫的破裂，也意味着整個AI行業的遮羞布被撕開一角。

從行業側來看，作爲人工智能軟件市場規模最大的領域，計算機視覺的不堪表現，其中面臨最大的問題就是難以量化。

原因在於，計算機視覺需要通過深度學習訓練來提升，而深度學習的基礎是對海量樣本進行訓練，不斷迭代優化準確度，因此對樣本的依賴性極強。而當跨場景導致訓練樣本徹底改變，就需要重新訓練。

根據《財新》測算，2018-2020年，“AI四小龍”四家公司的研發、銷售、管理三大期間費用在總收入中佔比高達135%，其中，總收入中約75%花在了人力成本上。

這意味着，四家公司在每掙1元錢的同時，僅僱人就花掉0.75元。可以說，正由於其技術場景的普適性不高，人工智能公司幾近淪爲高勞動密集型公司。

對於普適性問題，商湯曾聲稱，“我們打造了行業內前所未有的通用人工智能基礎設施通用平臺SenseCore，實現了多功能超高精度AI模型的大規模量產。”

但事實卻是，商湯建立的平臺技術難以泛化應用，所做的生意多以項目定製化爲主，即是因應不同客戶去度身定製相應產品，導致成本居高不下。

除了普適性之外，另一掣肘之處是先天的“侷限性”。AI通用技術（比如語音、計算機視覺）本身並無商業價值，AI公司需要花費更多時間將自己研發的AI技術落地到客戶場景中，才能給客戶帶來價值。

而這就意味着，當AI公司必須進入到一個與產業結合的市場，事實上也進入到一個由原本產業中的巨頭所主導的領域。AI公司在拓客的同時將面臨不斷補齊AI能力的競爭對手，且後者在產業鏈上下游更具優勢。

當下，根據Gartner技術成熟度曲線，業界人士認爲，人工智能正處在“死亡之谷”的泡沫期，即“微笑曲線”谷底往上爬的階段，AI行業正在加速出清。

曠視聯合創始人印奇，在2020年7月29日的一場交流會上，推測穿越“死亡之谷”的週期大概在18-24個月，而現在這一時間週期剛好結束，可行業拐點仍舊沒有出現。

從更大的週期來看，人工智能仍有諸多瓶頸尚未突破，行業是在等待下一輪技術浪潮，還是停滯不前，未來的時間會證明一切。