這一熱門賽道90%企業虧損,龍頭企業一日蒸發900億

這幾天,港股市場出現歷史性一幕。

6月30日,市值2000億港元的“AI第一股”商湯科技盤中直線跳水式暴跌,收盤股價為3。13港元/股,跌幅達46。77%,已跌破 3。85 港元的發行價。市值一日內蒸發近920億港元(約785億人民幣)。

此後幾天交易日,商湯科技仍跌跌不休。7月7日,股價已跌至2。6港元,市值只剩871億元,近1200億就這樣灰飛煙滅。這意味著如果沒有賣出股票,不僅是基石投資者,包括D輪和D+輪在內投資者都面臨虧損。

這一熱門賽道90%企業虧損,龍頭企業一日蒸發900億

股價閃崩的直接導火索是鉅額解禁,

如今商湯科技上市滿6個月整、投資者與基石投資者所持股份全部解禁,解禁股份約佔商湯科技總股本73%。在上市之前商湯一級市場估值就已經炒到700億以上,不少投資者自然想著趕緊套現離場。

其實上市後6個月的解禁期對於上市公司來說都是一次大考,快手解禁期當日下跌超過15%。但跌成商湯這樣的,也真是罕見。

大跌後,核心管理層承諾於12月29日之前不會出售股票,

但仍難掩市場的恐慌情緒,一方面是延長時間不代表不賣,另一方面是商湯業績

實在是虧的太慘了

根據商湯科技釋出的上市後的首份年報,2021年公司實現營收47億元,較上年同期的34。46億元,同比增長36。4%。但2021年公司的總虧損額達到了171。4億元,

虧損額是營收的

3.6

倍。“一家公司花掉171

億元只‘買’回來47

億元的營收,這還確實挺有技術含量的。”

有投資者如此表示。

總而言之,

商湯科技兩天暴跌65%

,對市場的影響將是深遠的,

更多的投資者將謹記以下三點教訓

——

1、投資的專案上市不是成功,退出才是;

2、退出前的浮盈都是紙面財富,錢只有落地才能為安;

3、不以盈利為目的的公司都是耍流氓!

從5000億估值到50億市值,AI泡沫迎來破裂時刻

其實商湯科技的現狀,正是折射了資本市場對於AI公司態度的變化——大多數投資人已經不再相信“燒錢換市場、博士多就是技術高、技術高就能盈利……”的邏輯,AI賽道正在進入擠估值泡沫時期。

回想當年,資本市場可謂是給予了AI最大程度的看好。以AI公司格靈深瞳為例,當時真格基金徐小平、紅杉資本沈南鵬、聯創策源創始合夥人馮波對其未來作估值的畫風是這樣的——

徐小平:“格靈深瞳未來的估值起碼5000億美元。

沈南鵬:“1000億美元比較實在”。

馮波:給個折中價格,3000億美元的折中價格。

從整個行業來看,

AI

也是資本競逐的新高地。

根據CVSource資料,在2013年,人工智慧創企全年融資額為15億元,2017年增長到338億元;到了2018年,僅一季度融資總額就超過了2017全年,達到402億元;2018年人工智慧領域融資總額達到1131億元人民幣。

尤其是AI四小龍們,更是成為了資本熱捧的“融資機器”。根據天眼查顯示,商湯科技總計融資9輪,累計融資超過26億美元;曠視科技7輪融資額超過12億美元;雲從科技11輪融資額超過34億人民幣;依圖科技10輪融資超過20億人民幣。

但是時間到了現在,資本對

AI

的態度開始大幅降溫。

據《財經》雜誌的報道,多家頭部AI獨角獸的老股東尋求打折出售股權,但仍找不到買家,“6折,且能確定很快上市,才有可能賣出去”。

根據億歐資料顯示,在2018年AI行業融資數量達到397起的高峰之後,2019年就下降至234起、2020年是182起、2021年略回溫至247起。

像我們前文提到的格靈深瞳,正式上市時的發行價為39。49元,如今的股價只有26。37美元,市值僅為48。78億。

這就是因為,在經歷過太多光燒錢不增長的“獨角獸”的慘痛教訓之後,資本對這種

高估值、

高虧損、難盈利的故事越來越不感冒了。

除了商湯科技之外,“AI四小龍”的其他公司,雲從科技三年累計虧損超25億元,依圖科技三年半虧了72多億元,曠視科技三年半更是虧了165億元。“燒錢”“泡沫”“造血能力差”“裁員”等爭議不斷。

AI

公司之所以虧損嚴重,與其

鉅額的研發投入

關係密切。

以商湯科技為例,據其招股書顯示,2018年到2020年研發投入分別為8。49億元、19。16億元、24。54億元,2021年上半年更是達到17。72億元,目前已經累計投入69。91億元,分別佔收入的45。9%、63。3%、71。3%,2021年上半年佔比為107。3%。

高研發投入沒關係,但問題在於,巨大的成本支出卻沒有相應的營收回報。

商湯科技主要業務領域包括智慧商業、智慧城市、智慧生活、智慧汽車。但從2018年到2020年,智慧商業、智慧城市、智慧生活三大業務增速都出現了不同程度的下滑。雖然智慧汽車營收在2020年出現較大攀升,但是這一業務佔營收比重較低,所以對業績增長貢獻微乎其微。

畢竟,

上市公司

不是純粹的科研機構,

若是

連年的研發鉅額投入若見不到回報,資本市場

會失去

耐心

,用腳投票。

90%的公司虧損,AI為啥賺不到錢?

2020年,工信部賽迪研究院副總工程師、人工智慧產業創新聯盟秘書長安暉公佈過一個數據,全球近90%的人工智慧公司仍處於虧損狀態,中國AI產業鏈中90%以上的企業也處在虧損階段。

那麼,為啥被寄予“人類社會變革”希望的

AI

,如此叫好不叫座,盈利這麼困難呢?

有業內人士分析,這個問題要分兩個層面看,一是第三方獨立的AI公司賺不賺錢;二是AI業務賺不賺錢。“如果把BAT這些網際網路巨頭的AI業務單獨拿出來,體量不知道要比‘AI四小龍’大多少倍,而且肯定也會是盈利的。”

AI

想要盈利的前提有二:

足夠的應用場景可以實現商業變現,

過硬的業務實力使其具有不可替代性。

對於以商湯科技為代表的純AI公司而言,這兩大前提都還面臨著無法克服的挑戰。

首先,AI在各個行業的滲透率較低,主要應用場景還是在網際網路領域,這也是不少AI公司發展初期的大單來源。但問題是,由於這部分業務涉及到公司業務核心,以華為、阿里、騰訊、百度為代表的大廠已經開始自己做AI,

昔日的“客戶”變成了“對手”。

此外,從業務實力來看,獨立AI公司們還面臨著缺乏資料支撐的考驗。

資料、演算法、算力是構成人工智慧的三大要素之一。當一個演算法模型被設計好後,需要有大量的資料去訓練機器,從而讓機器更“智慧”。

而在獲取資料方面,還是自己擁有C端資料的企業更有優勢,能夠擁有源源不斷的資料支撐其系統的更新。AI企業需要與外界合作才能獲取資料,而合作物件往往是企業和政府,但後者出於資訊保安的考慮,雙方合作還存在相當障礙,將導致成本高、推進難等系列問題。

這兩個因素結合在一起,就形成了

商業模型制約

的戰略問題。

由於在各類應用場景中,AI並不具備一個通用型的、可以像網際網路一樣一次投入無限複用的標準化方案,這意味著無法形成規模效益,需要對於????‍各個場景給出各種針對性的解決方案,投入大、賺錢難。

結語

根據行業公認的Gartner技術成熟度曲線,業界人士認為,人工智慧行業已經經歷了五六年的早期爆發期,現在則正處在“死亡之谷”的泡沫期,“淘汰出局”將是所有不能帶來真實商業價值的公司的最終結局。

毫無疑問,市場的大洗牌已經開始。

那些高估值的明星企業會迎來回落時刻,更是有大量“裸泳”的小企業將面臨倒閉風險。如創新工場創始人李開復在參加某活動時表示,“最近我見了一個做內衣的,也說自己是人工智慧的企業,這是非常不正常的現象。現在,人工智慧領域的泡沫化特別嚴重。”

我們相信,這個領域一定將會有大量的企業倒下;但我們也相信,這個領域也一定會誕生偉大的企業。

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