撰文 ｜ 文燁豪
編輯 ｜ 吳先之

從生物工程到3D打印，從AI到元宇宙，互聯網的話語似乎一直在變。

“由技術擁有者推動、媒體涌入加以渲染的造勢潮，是技術發(fā)展過程中的必然，但很多技術至今都沒有達到人們想象中的程度�！睉�(zhàn)略投資顧問李博告訴光子星球。

而在諸多盛極一時的造勢神話里，AI的故事最令人意難平。

在這場造勢潮下，元宇宙作為當紅炸子雞仍處浪頭，AI、云計算余熱未消，而3D打印、生物工程等舊時代的遺物，已很難在今天的語境下再激起水花。

11月22日，商湯科技通過港交所上市聆訊。作為2020年亞洲收入排名最高的AI公司，商湯科技從投融到上市，究竟是融資續(xù)命、套現走人，還是加速讓這項技術實現落地應用？

AI賽道潮起潮落

2016年，Alpha Go橫掃圍棋冠軍李世石。大眾對AI的印象開始由概念轉向應用，AI也就此成為行業(yè)熱點，AI浪起。

可以說，彼時AI的火熱程度絲毫不亞于當下的元宇宙。2017年3月，AI被寫入政府工作報告，從國家層面釋放出積極信號。

造勢與補貼雙重紅利加持下，一眾企業(yè)泥沙俱下，有人寄希望于以AI破局，也有人試圖締造AI騙局。

“比如我是一個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)負責人，也想搞AI，雖然能不能把AI搞出來還很難說，但我得先把項目立起來，立項后考核達標便能拿到補助，補助拿到了，AI本身是否搞得出來就是另外一回事了。”李博說道。

然而，政策紅利本身具有時效性，并不能支撐企業(yè)持續(xù)發(fā)展，“窗口期”一過，劣者自然會被淘汰。因此，李博口中的荒唐現象并沒有延續(xù)太久，隨著新能源、機器人賽道騙補丑聞的曝出，各地政府均加強了相關審核，紅利日益褪去，別有用心的玩家也隨之退場，AI賽道重回正軌。

其中以AI四小龍（ 商湯科技、曠視科技、云從科技、依圖科技）為代表的佼佼者借助東風，以技術、人才積累博得資本重注，短短數年便躍升成為獨角獸。然而隨著時間推移，一眾AI企業(yè)在吸血成長后卻并未如預想中那般飛升，而是暴露出了薄弱的真實面。

楊旭是一位以謹慎見長的投資人，投資過程中，楊旭往往會關注企業(yè)商業(yè)模式的競爭力與科創(chuàng)能力。他告訴光子星球：“我不在乎投資對象能否成為偉大的公司，只在乎它能不能變現。還處于早期階段的技術收益高風險也高，距離落地也比較遠，相比之下我更愿意被成熟的商業(yè)模式和數據打動。”

楊旭的擔心不無道理，根據Gartner所提出的新興技術成熟度曲線，任何新興技術從誕生到落地，都需要經歷萌芽期、期望膨脹期、泡沫破裂低谷期、穩(wěn)步恢復期及生產成熟期五大階段。

李博告訴我們，造勢之所以成立，來源于輿論會對新興技術爆發(fā)出的巨大期望，而忽視了客觀技術水平與落地情況。造勢之下，泡沫產生，各路人馬紛紛投身其中，最終暴露出不達期望的技術真實價值。因此，新興技術短期效益與研發(fā)所需的長期投入間始終存在有矛盾。

正如一位業(yè)內人士所說：“AI本質上并非賽道，而是一門技術�！睙o論技術多么天花亂墜，都面臨著成果無法落地、商業(yè)化進展緩慢的風險。

根據IT橘子數據，從2016年鼎盛時期一年誕生528家AI企業(yè)銳減至2020年的25家，AI之勢急轉直下。

新鮮血液缺失，存量市場卻陷入廝殺的慘狀。云從科技在招股書中指出：“若公司未能及時準確地把握行業(yè)發(fā)展趨勢和市場需求、突破技術難關，無法研發(fā)出具有商業(yè)價值、符合市場需求的新技術和新產品，可能對公司未來的競爭能力和持續(xù)經營能力帶來不利影響�！北娝�周知，企業(yè)的最終目的是盈利，但AI似乎并不能賺錢。

技術裸奔，難以變現

AI為什么不賺錢很難回答，但未成熟技術為什么不賺錢則很好理解。

Gartner《2021年AI成熟度曲線》顯示，AI市場處于進化狀態(tài)，大部分AI應用仍處于技術萌芽期與期望膨脹期，僅有智能聊天機器人趨近于成熟，市場所尋求的能力超出了目前AI應用所具備的能力。這也就意味著，廣義的AI應用仍未走出研發(fā)環(huán)節(jié)。

事實也確實如此，現如今AI技術路線的同質化即是最好的證明，以AI四小龍為例，在被稱作中國AI元年的2017年，四者均處于計算機視覺與圖像賽道。

“如今的技術迭代速率很快，這其中首先需要考慮的是技術本身是否可行，因為很少真正有能適用于行業(yè)的技術�！蹦辰鹑跈C構技術負責人侯匡告訴光子星球。而站在2017年這樣一個時間節(jié)點，擠在狹窄的計算機視覺與圖像賽道的四小龍，究其核心業(yè)務均為安防工程，顯然沒有太大的想象空間。

“理論上，大部分基金都會參與新興技術項目投資，但實際上大家都清楚，光靠技術基礎層很難變現，失敗率也比較高�！睏钚窀嬖V光子星球。因此，受資本青睞或只是表象，而真實的AI企業(yè)遠不及表面那般風光，落地問題始終無法回避。

對于走在實驗探索階段的AI行業(yè)來說，技術上的試錯無可厚非，但對企業(yè)來說，必須用虧損來為AI技術的進步買單。

工信部賽迪研究院副總工程師、AI產業(yè)創(chuàng)新聯盟秘書長安暉曾表示，全球近90％的AI公司仍處于虧損狀態(tài)，中國AI產業(yè)鏈中90％以上的企業(yè)也處在虧損階段。

可見，虧損嚴重是AI行業(yè)的通病——拿依圖來說，2018 年至2020上半年，依圖分別虧損 11．68 億、36．47 億、13．03億，兩年半累計虧損超60億。而曠世同期同樣虧損嚴重，累計虧損超百億。

歸根結底，AI賽道不斷投入的研發(fā)開支是虧損的癥結所在。正如云從招股書表示：“由于公司業(yè)務仍處于快速擴張期，研發(fā)費用將會持續(xù)增加，公司未來一定期間內存在無法盈利的風險�！倍�2020全年，云從科技研發(fā)費用高達5．78億元，占總營收比的75．59％。

面對業(yè)務的不明朗，資本也在撤離與駐守中搖擺不定。李開復曾公開表示：“有三個AI專家就能估值7億、靠AI概念忽悠投資人的時代已經過去了�！�

而據《2020年中國AI產業(yè)投融資報告》顯示，2019年AI相關融資金額7年來首次下降，“資本寒冬”下，上市、轉型，成為了AI企業(yè)下一階段亟需解決的命題。

然而，AI企業(yè)的上市路，卻不再如過往融資般坦蕩：曠視科技赴港IPO未果，沖擊科創(chuàng)板仍處聞訊階段；依圖科技IPO終止，在商湯科技通過港交所IPO聆訊前，僅有云從科技順利過會。而即使成功上市，沒有盈利性業(yè)務支撐，故事也將難以延續(xù)。因此，朝向應用轉型，成為了技術路線AI企業(yè)最后的出口。

對此，李博告訴我們：“有時候技術跑得太快了其實沒必要，純技術路線就像美女，雖然性感，但只能看看而已，根本不可能掙錢，要么To G要么To VC。而應用路線雖然不性感，但卻是操持家務一把好手，寒磣點，但是能把錢給掙了�！�

不論過去還是現在，To G項目一直都是AI企業(yè)重要的營收來源。以商湯科技為例，2018年至2020年，其智慧城市相關營收占比分別為29％、42％、40％。而在2021上半年財務數據中，智慧城市占比更是達到了48％。

占比年年攀升，但營收增速卻在放緩，2019年至2020年，智慧城市的增速則分別為139％、7％，足以說明強調渠道的To G業(yè)務始終不具備持續(xù)性，To VC在趨于冷靜的資本市場也難以跑通。在此背景下，技術流AI企業(yè)紛紛轉型、拓寬賽道以謀求新的增長空間。

轉型之外，必然的等待

在AI商業(yè)化困難、技術落地存在瓶頸的現狀下，AI四小龍選擇了更為細分、也更容易商業(yè)化的賽道力求落地。

轉型后，四小龍紛紛找到了自己的定位：云從集中精力于人機協同操作系統，曠視科技進軍AI物聯網，依圖發(fā)力云端定制芯片，商湯定位AI＋平臺型公司，在每個垂直行業(yè)輸出技術和解決方案。科大訊飛也于近期宣布對下屬控股公司訊飛醫(yī)療分拆上市，加碼智慧醫(yī)療板塊。

然而，轉型并不意味著擺脫頹勢，“新的場景”也并不能作為AI企業(yè)困局的解答。反之，即使業(yè)務逐漸靠向To B板塊，但應用場景依然不足以支撐技術的大規(guī)模商業(yè)化，導致常年的虧損卻仍未停止，AI最后的遮羞布也被扯下。

根據商湯科技招股書：2018年、2019年、2020年、2021年上半年，商湯科技營收分別為人民幣18．53億元、30．27億元、34．46億元、16．52億元；凈虧損分別為人民幣34．33億元、49．68億元、121．58億元及37．13億元，盈不抵虧已成常態(tài)。而依圖科技，也并未在重注“求索”芯片的兩年后止虧為盈，反而折戟科創(chuàng)板IPO。

何以至此？除賽道內其他玩家的施壓與攪局影響外，更多是AI技術與To B賽道的不契合。

“就像是老人買iPhone，你iOS系統如何如何好其實并不會被關注，因為用戶所需的只是打電話、買菜等具體的解決方案。不管是基礎技術研發(fā)，還是應用、產品技術層面的研發(fā)，只要無法解決行業(yè)實際痛點，就很難具備真正的價值�！焙羁锔嬖V光子星球。

另外，企業(yè)采納AI應用本質上也是商業(yè)行為，除了考慮技術的可行性，還需考慮成本與效益是否統一，這也就帶來了新的問題。

首當其沖的，便是技術可行性與效益的問題�！安季諥I未必會帶來收益，即使紙面上數據變好看了，但也有可能是市場發(fā)展自然增長的結果，如果真有什么技術能顛覆行業(yè)，那早就被所有企業(yè)所采用了。”侯匡說道。

而對To B業(yè)務更大的基本盤——產業(yè)數字化來說，AI應用依舊水土不服。對此，侯匡告訴光子星球，拋開戰(zhàn)略角度，數字化程度高的企業(yè)受限于邊際成本不愿意用AI，而產業(yè)數字化的主體傳統企業(yè)，也并不愿意為AI投入成本。

“以傳統制造業(yè)為例，遭遇產品瑕疵問題，與其投入大量成本引入AI圖像識別技術篩選瑕疵品，還不如多請幾個人呆在生產線上盯著。如果遇到業(yè)務危機，老板往往也會選擇裁員或停產，尤其是中小型企業(yè)，任何的選擇都關乎其存亡，更不可能費錢費力去搞AI。”侯匡解釋道。

AI看似朝向To B發(fā)展，但業(yè)務實際上卻仍停留在醫(yī)療、金融等熱門賽道，難以契合各個行業(yè)，落地仍然舉步維艱。而業(yè)務模式受阻，變現也成為了偽命題。

此外，《數據安全法》《個人信息保護法》的陸續(xù)出臺，要求企業(yè)遵循數據、個人信息獲取的安全、可控，個人生物特征數據也就此被立法保護，這也為需數據喂養(yǎng)的AI算法蒙上陰影。

終

目前，無論是資本，還是企業(yè)，對于AI潮流已趨于冷靜，不再盲目追逐概念。在李博看來，這其實是好事：“我們不該盲從概念，也不該排斥概念，概念與技術本身沒有對錯，只有合適與否的問題，現在國內還沒有孕育出適合AI大規(guī)模落地的土壤，AI技術本身也沒有達到落地的要求，但這些年的造勢卻是有意義的�！�

“從新興技術發(fā)展的角度來講，一是研發(fā)成本很高，二是不確定性很大，三是需要構建生態(tài)環(huán)境與供應鏈，因此，一個新興技術想要走向應用，巨大的社會資源投入不可或缺。而想要達到這一點，造勢自然不可避免，雖然這會在一定程度上造成資源的浪費，但確實能幫助其迅速度過早期階段提前落地�！崩畈┙忉尩�。

得益于造勢，AI產業(yè)的耕耘也抵達了尾期。Gartner在《2021年AI成熟度曲線》分析稱：“成熟度曲線中多半技術有望在兩到五年內被廣泛采用。包括邊緣AI、計算機視覺、決策智能和機器學習在內的創(chuàng)新都將會在未來幾年對市場產生變革性影響。”

泡沫褪去后的AI，或許也將同昔日泡沫破裂的互聯網那般，以更為務實的身份重回視野。