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商汤科技被传港股IPO获批 AI创业公司上市潮背后困境与未来

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近半年多以来,“AI四小龙”商汤、云从、旷视、依图均在紧锣密鼓地筹备上市,向“视觉AI第一股”发起冲击。随着不断爆出的IPO进展,这场“视觉AI第一股”争夺战很快也将迎来结局。

记者 |冯庆艳

图源 |图虫创意

作为“AI四小龙”之首的商汤科技,11月19日被路透社报道称港股IPO已获得批准,计划募资10亿美元,对此商汤科技相关负责人对经济观察网记者表示,公司对此不予置评。

近半年多以来,“AI四小龙”商汤、云从、旷视、依图均在紧锣密鼓地筹备上市,向“视觉AI第一股”发起冲击。此前,旷视科技登陆港股市场失败,选择转换赛道向科创板努力,9月科创板IPO获得批准;7月,依图科技筹备8个月的科创板IPO计划宣布以失败告终;早前有消息称,保持神秘的商汤科技或将A+H上市,8月商汤科技则向港交所提交了上市申请;7月20日,云从科技顺利通过科创板上市委审议……随着不断爆出的IPO进展,这场“视觉AI第一股”争夺战很快也将迎来结局。

困境中求生

事实上,四小龙上市热潮的背后,隐藏着泡沫褪去之后,国内AI 企业在困境中求生的缩影。近两年,AI企业商业化落地不顺利、短期内无法获得盈利等劣势逐渐凸显,纷纷面临亏损增大、融资困难等问题。商汤科技2021年上半年亏损7.26亿元、2020年亏损8.78亿元;旷视科技2020前三季度净亏损高达28.46亿元;依图科技2020上半年亏损额高达13.03亿元;云从科技2020全年净亏损额为7.21亿元,上市成为他们自救求生的最佳途径。

以商汤科技为例,招股书显示,2018年、2019年、2020年及2021年上半年,商汤科技分别亏损34.33亿元、49.68亿元、121.58亿元、37.13亿元,三年半累计亏损242.72亿元,扣除优先股公允价值变动等非经常性损益之后,公司经调整的亏损同期分别为2.21亿元、10.37亿元、8.78亿元以及7.26亿元,共计28.62亿元。

巨额亏损,与企业的应用落地成本高以及同质化的技术、持续烧钱的研发投入等因素都脱不开关系。其中,四小龙招股书中披露的数据显示,研发投入甚至高昂到超过于当期营收——商汤科技2021年上半年,研发投入超过了营收,研发费用在总营收中占比达107.3%;2020前三季度旷视科技研发费用占总营收比为92.23%;2020上半年,依图科技为100.1%;2020全年,云从科技为75.59%。

商汤科技招股书显示,在研发投入上,2018年、2019年、2020年及2021年上半年,商汤科技分别投入了8.5亿元、19.2亿元、24.5亿元及17.7亿元,三年半累计在研发上投入了69.91亿元。

另一个现状则是款项回收困难。由于AI企业在To B、To G方向的业务主要涉及国家安防、智慧城市、金融、医疗等领域,客户多为政府和国企,因此付款审批流程长、回款周期长。以“AI国家队”云从科技为例,2018 至2020 年,云从科技应收账款期末余额分别约为 2.23 亿元、3.08 亿元、5.23 亿元,对应逾期金额则分别为 1.47 亿元、2.33 亿元、3.17亿元,逾期比例分别为 66%、75%、67%。

招股书显示,2018-2020年,商汤科技营收持续增长,分别为18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元。今年上半年,商汤科技营收达到16.5亿元,相比去年同期增长91.8%。商汤科技收入主要来源于软件平台的销售,其中包括软件许可、人工智能软硬一体产品及相关服务。商汤科技将业务板块分为智慧商业、智慧城市、智慧生活和智能汽车。2018年,智慧商业在总营收中占比达46.1%;2021年上半年,智慧城市收入达7.86亿元,在总营收中占比47.6%,比例已超过了智慧商业。

未来与挑战

AI创业企业短期营收与长期发展的矛盾让资本踌躇,虽然上市是解决当下困境的一条出路,但并不能完全解决它们的生存问题,AI创业企业仍面临许多其他挑战。

一是市场空间问题。艾媒咨询发布的数据也显示,安防和金融是AI企业赋能实体经济市场份额最多的前两大领域,占比分别达到53.8%、15.8%。然而安防、金融领域竞争激烈,并且不小的市场份额已被传统安防、金融企业占据,如何在该领域立足并发挥出AI企业的优势与独特性,是一个值得思考的问题。

二是技术伦理和数据合规性问题。上交所在对云从和旷视的问询函中均问到数据合规和伦理风险问题。两家公司都表示,数据由客户采集、管理和使用,自身并不涉及数据采集和应用。不过,旷视也补充披露,人工智能健康发展的伦理道德保障机制仍然不够健全,未来新出台的国家或行业伦理道德规章制度也可能给公司带来合规成本。

政策红利也许会给AI创业企业带来崭新机遇,同时也带来了更多竞争对手。

2019年,科技部曾提出以企业为主体,鼓励人工智能细分领域领军企业搭建开源、开放平台,面向公众开放AI技术研发资源,向社会输出AI技术服务能力,推动AI技术的行业应用。

今年年初,国家工信部在发布的文件中再次指出,要加强工业互联网基础支撑技术攻关,支持工业5G芯片模组、边缘计算专用芯片与操作系统、工业人工智能芯片及工业视觉传感器等基础软硬件的研发突破。

在政策支持与行业变革中,阿里、百度、腾讯、字节跳动等互联网巨头相继入场,目前都已占据了一席之地,甚至在某些领域处于领先地位,例如百度在智能语音硬件、智能汽车领域均拥有较大的先发优势。

李开复在接受波士顿咨询采访时谈到,“当前,横向的、通用性的技术正在快速地大众化,AI也已经从“AI+”的黑科技发明期迈向“+AI”的应用为王阶段。”

不过他同时也表示,“与横向通用技术相对的,垂直的、行业特定的技术解决方案更能够建立壁垒,‘+AI’的未来,定制化服务的需求要远多于标准化。”

如何实现AI技术的个性化应用,并与不同行业成功结合从而体现自身价值,将成为影响AI企业未来的关键性问题。

The END

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