商汤科技即将上市。据港交所数据，商汤昨日启动香港首次公开招股，每股发行价3.85-3.99港元，计划最多筹资60亿港元。
有意思的是，商汤是AI四小龙中最晚提交IPO招股书，却最早启动上市计划的企业。
在发行价公布之后，众说纷纭。但是在引发热议的同时，一些新的疑虑也随之而来。
据不完全统计，从2014年成立至今，商汤科技可谓“逢热点必追”，其先后踩在了人工智能、元宇宙等风口之上，业务规模与企业估值不断提升，但在这背后，公司的业务线却也越做越杂，不断扩大的运营成本和企业利润，大量的资金被投入到技术研发领域后，转移到商业层面的造血能力却有待于提升。
商汤不懂商业套路？
从2014年成立至今，商汤科技先后完成了12轮融资，整体估值达130亿美元。
伴随着整个AI行业迎来资本风口，商汤的融资节奏进入高频阶段。然而，在公司发展迅猛的同时，公司的营收基本面却不太理想。
据招股书显示，2018年、2019年及2020年，商汤营收分别为18.5亿元、30.3亿元、34.5亿元。但亏损同样堪忧，在2018年、2019年、2020年及截至2021年6月30日，商汤分别净亏损34.33亿元、49.68亿元、121.58亿元及37.13亿元，共计242亿。
即使是在经过调整之后，公司的亏损净额也保持在1.5亿元、11.55亿元、7.08亿元及5.78亿元。
从企业支出的角度来看，研发投入正在成为公司营收占比中越来越高的一部分。
据商汤科技财报数据，2018年-2020年和2021年上半年，其研发开支分别为8.49亿元、19.16亿元、24.54亿元及17.72亿元，分别占营收的45.9%、63.3%、71.3%、107.3%，合计研发支出达69.9亿元。
重研发的企业风格，让商汤在技术领先性上取得了很大的突破。但是，短期来看并未给商汤的营收增长带来明显的回报。
“在商汤科技身上透露着一种学术人特有的‘理想主义’，在技术上的无限钻研，造就了产品的进步，在技术层面的实力毋庸置疑。但资本市场远没有学术领域那般纯粹和理想”，有业内人士评价称。
值得一提的是，截至2018年底、2019年底、2020年底和2021年6月30日，商汤科技应收账款余额分别为13.32亿元、26.25亿元，37.48亿元和39.26亿元，逐年增加。计提的坏账也在不断提升，2018年以来分别为1.02亿元、2.11亿元、6.1亿元和7.85亿元。
换句话说，技术相对领先的商汤科技，正遭遇着“完成了任务却收不到酬劳”的尴尬处境。
多元“危机”与研发“困境”
事实上，由于AI技术作为一项通用型技术，其在解决问题的同时往往需要融合进入其他技术或者场景之中，其服务型属性较重。这导致的直接结果是，AI更多需要遵从于甲方需求做出调整，个性化、差异化服务特征明显，难以实现产品和技术的规模化复制。
事实上，为了解决AI技术的规模化运用及部署问题，商汤科技也曾有多重举动。
一方面，频繁地拓展业务，以提升公司场景和技术能力的覆盖面。作为四小龙企业中业务单元最为丰富的企业，据招股显示，商汤科技业务已覆盖智慧商业、智慧生活、智慧城市等十余个领域。
但是，在不断多重场景之后，多业务发展带来的业务分散与管理成本提升问题凸显。与此同时，其投资56亿元用于通用人工智能基础架构及其相关领域扩张，不仅面临着底层技术研发困难，芯片自主能力薄弱等方面的困境，同时也正对公司的企业营收造成新的挤压。
有业内人士向新浪科技直言，“若商汤无法产生足够的收入，可能会继续于未来遭受重大损失，并可能无法实现或维持盈利”。
什么热，就蹭什么？
相比于“竞品”，成立于2014年的商汤科技是目前“视觉四小龙”中人数最多、规模最大的一家。但是，在人员规模超出其余三家企业的同时，商汤科技的亏损规模也远超其他三家。
相关数据显示，2018年至2020年，云从科技累计亏损近29亿，依图科技累计亏损51亿元，旷视科技累计亏损近143亿元，而商汤科技则亏损达205.5亿元。
一路狂飙突进当中，“学术派”氛围浓厚的商汤科技，对于风口的兴趣程度也十分浓厚。
2016年成立之初，AI公司盛行比拼论文数量与参加各类技术比拼，商汤凭借庞大的工程师队伍，持续保持公司在CVPR、ICCV和ECCV上发表的论文数量排名长期靠前。
2018年以来，基础软硬件等新型基础设施崛起，商汤对于AIDC大装置的研发推进工作启动。
进入2021年，造车开始成为科技圈热点，商汤紧接着又在今年推出了智能汽车解决方案独立新品牌——SenseAuto绝影。
而在最新的IPO招股书中，商汤科技又“狂蹭”了一波元宇宙概念，招股书中47次提及元宇宙。
上述业内人士在感慨商汤蹭热点速度的同时，也对其长期亏损情况表示担忧，“AI已经到了商业化落地阶段，盈利能力正在成为衡量企业发展潜力的关键，一直在拓展边界的商汤科技究竟什么时候才能赚到钱呢？”
随着越来越多的AI企业逐渐开启上市之路，商业能力正在成为衡量企业发展潜质的关键，如何在营收而不是亏损能力上更胜竞争对手一筹，或许才是AI企业们值得加倍重视的关键。
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