坐擁3500多名工程師，三年卻虧240億，商湯忍不住要上市了？

來源：一壺濁酒話相逢 釋出時間：2021-12-06 09:31

　　【導讀】教授和博士雲集，再加上數千位科學家和工程師，要是用這樣的夢幻陣容組建一家公司，會是一副怎樣的光景呢?說起來你可能不信，這樣的公司還真的存在。

　　在不久前，一家名叫商湯科技的AI公司，就通過了港交所的上市聆訊。這隻AI領域的獨角獸，就正匯聚了40多名教授、250多名博士。另外5000多名員工中，有三分之二的都是科學家和工程師。更牛的是從2014年成立至今，商湯已經在各種頂刊上發了600多篇論文，相關的專利也有8000多項。

　　用一句話形容，那就是科技含量爆棚。更出乎意料的是，有了這麼多牛人，商湯三年還是虧了240多億。而今天呢，和大家講講商湯科技，這個有“AI四小龍之首”的公司的故事。

　　首先一說到商湯，就不得不提湯曉鷗這位大牛。上世紀90年代本科畢業的他，選擇去美國求學，並在麻省理工攻讀博士學位，也正是在此期間，他接觸到了人臉識別演算法。在拿到博士學位之後，這位大佬則在香港中文大學和微軟亞洲研究院工作，繼續從事著計算機視覺演算法相關的研究。

　　身任港中文資訊工程系教授的他，還組建了香港中文大學多媒體實驗室，而商湯科技也正初創於此。在當時呢，人臉識別領域其實一直存在著瓶頸，那就是如何提高演算法的識別準確率。

　　簡單地說，就是提高判斷兩照片是不是同一人的能力。而人眼97.53%的準確率，在那時一度被認為是演算法不可超越的天花板。但湯曉鷗並不答應，2014年，湯曉鷗團隊用原創的GaussianFace演算法超越人眼，整出了98.52%準確率的“怪物”，創造了歷史。

　　隨後，高產的湯曉鷗團隊又立馬釋出了更加變態的DeepID演算法，直接把實驗成績提高到了99%以上。逆天的資料一出，IDG的投資人也聞風而至，計劃投資數千萬美元，助力商湯人臉識別技術的商業化，而商湯科技也由此正式成立。

　　至於公司為啥取名叫“商湯”，他們官方是的解釋是，商朝目前是咱們中華文明最早發現文字的時代，文字的出現帶來了人類文明的進步，他們認為科技也是如此的，商朝的開國皇帝正好叫湯。只不過呢，大夥們卻更喜歡另外一種解釋，那就是湯曉鷗從教授轉去經商了，經商的湯教授，簡稱商湯。

　　由於前幾年由阿法狗引發的全球AI熱，再加上的本身實力夠硬。商湯科技就一直是資本市場眼中的香餑餑。從2015年至今，公司一共經歷了12輪融資，總共籌集了52億美金，而商湯的生意也是越做越大。

　　在其起家的計算機視覺領域，就為華為、小米、OPPO等知名手機廠商提供解決方案，據說全世界有4億多部手機上都用了商湯的演算法。而成都雙流機場、廣州白雲機場、鄭州的地鐵站也都用上了基於商湯技術的刷臉門禁機。

　　在其他方面，商湯還基於自己的老本行，建立起了一套通用人工智慧基礎設施，為各個領域助上一把AI之力。就拿智慧城市為例，商湯能用視覺分析，檢測如井蓋、圍欄護欄的位移，抓去違章停車的影象。還能預估交通擁堵情況，預測火災的發生等等。

　　就這樣，商湯的技術用在了生活中、城市中的各個角落。而根據去年的資料，商湯也成為中國最大的計算機視覺軟體公司、亞洲最大的人工智慧軟體公司。並且在和雲從、依圖、曠視等同行的比較中也脫穎而出，擁有近百億市值的商湯，就這麼成為了AI四小龍之首。

　　看到這相信就有差友會說了，商湯科技既然這麼頂，上市之後只不是可以立馬梭哈，直接賣爆商湯股票!那小編可能要說停停了，先別衝動，因為商湯科技看似成果滿滿的背後，其實都是錢砸出來的。

　　商湯科技也可以說就是如今AI行業的一個完美代表，光鮮亮麗的背後，其實是鉅額虧損。。。就這麼說吧，雖然近三年來商湯科技的營收是18.5億、30.3億和34.5億。但是抵去研發在內的各種成本之後，其實商湯每年都是虧損的。其中光是這三年累計虧損了240多億。

　　為啥會這麼燒錢呢?簡單地舉個例子啊，其中商湯光是為了建設他們自己的AI超算中心，商湯就投資了50多億。但超算中心這玩意兒，可不是建完了之後就能一勞永逸了，因為它是一隻實打實的吞金獸。商湯的研究員就曾稍微估算了一下，按下超算中心那個標有run(執行)的按鈕，一次資料訓練的迭代整體就要花費至少50萬元。這麼說吧，賣幾百只火鍋，可都不夠摁一下。

　　商湯內部那麼多的科學家和工程師們，每天可都靠著按“run”來訓練自己的AI模型呢。並且啊，這還沒算上科學家們的工資，還有每年追加採購GPU叢集的數億成本。是的，AI就是這麼一個燒錢的遊戲。這還不是商湯的個例，其他的AI三小龍在研發上的投入也絲毫不小氣，動不動就是幾億甚至幾十億的研發。但是呢，投了錢不一定有成果，有成果不一定能商業化，不投錢又怕被淘汰，AI行業就陷入了這麼一個怪圈。再加上地鐵、機場等智慧城市專案的建設週期長，回報週期也長;而且很多手機廠商對AI演算法實行買斷制，你沒有投錢新玩意兒弄出來，他們肯不會再次掏錢給你。

　　虧損，也就這麼成了如今AI行業的家常便飯。這兩年國家對個人資訊，特別是人臉資料的重視，也讓單純的人臉識別資料更難獲得，所以說啊，靠這起家的“商湯們”還真是遇到了些瓶頸。這麼看的話，建超算也算是一波方向調整。而這次商湯的上市計劃，則準備把IPO籌集到的60%資金，再次投入到AI研發當中。所以啊，作為一個科研機構，這些爆論文和瘋狂砸錢“商湯”們確實很優秀。但是作為一家公司，盈利和商業化才是他們的目的，在這方面，“商湯”們暫時還是不及格的。

　　另外，AI行業的故事還讓我想到了創新領域一個名叫“死亡之谷”的理論。簡單地說，就是科技創新從提出，到真正地走向產業化之間，還有很長的路要走。而其中大多數的專案都會死在這條路上，這個從科研到產業化之間的鴻溝也被叫做“死亡之谷”。

　　在前幾年的AI狂熱，靠個PPT就能融到資的時代過去之後，如今的AI行業似乎就即將進入這個深谷之中。雖然AI在很多領域都得到了應用，97%到99%準確率之間的飛躍，或許需要幾百億的真金白銀投入，但說實話對於差評君這類老百姓來說，感知其實真的不是很大。而且從如今AI行業的表現來看，虧損很可能會成為家常便飯。

　　最後呢，這些AI行業的盈利能力可能存疑，但是對於AI的未來，差評君還是很看好的。就像砸錢無數，早在上個世紀五十年代就整出了“現代通訊理論”、UNIX作業系統、移動電話技術的貝爾實驗室一樣，他們肯定也沒想到這些技術在幾十年後能生根發芽，甚至改變世界。

　　AI行業或許也一樣，相信一路燒錢一路融資到現在的“商湯們”，也會種下的AI種子，而它們也很可能在未來，真正結出改變世界的果子來。

　　來源：網易