商汤股价暴跌的背后：深度学习技术在应用角度已经接近了天花板

商汤股价大跌反映了市场情绪，也刺破了AI（人工智能）行业估值的市场泡沫。

6月30日，亚洲“AI第一股”商汤遭遇黑色星期四。受公司上市前投资者和基石投资者解禁的影响，商汤股价单日跌去46.77%，截至当天收盘，股价报收3.13港元。

尽管商汤提前预见了市场情绪。董事长兼CEO徐立、首席科学家王晓刚、执行董事徐冰等联合创始人开盘便宣布追加所持股票限售期，但是这些举措仍没有扭转商汤股价一路向下的颓势。

股东解禁总能引发上市企业股价波动，但是商汤这样的暴跌却并不常见。资本市场为何会如此看空商汤，这只国内AI行业的领头羊呢？

在逐鹿资本市场之前，商汤一直是资本方热烈追捧的香饽饽。公开信息显示，它在上市前进行了12轮融资，获得共计52亿美元的天量资金。

不过，天下没有免费的午餐，正如我们借款付息一样，商汤融来的钱也是有代价的。投资人看重的是商汤上市后的资本溢价。于是，商汤在不断融资的同时，也把自己的命运和投资人盈利套现的诉求紧紧绑在了一起。

2021年12月，商汤正式登陆港交所。尽管它的发行价不高，但在赫赫声名加持下，公司的股价很快便迎来翻倍，商汤的总市值也一路摸高至3000亿大关。

看着商汤在资本市场的出色表现，那些投资者距离获得预想中的资本溢价，也就仅剩禁售期这一道门槛了。

草蛇灰线伏脉千里。商汤首次公开发行的股份数为17.25亿股。不过，彼时散户能认购的流通股却并不多，这也为商汤股价在迎来上市前投资者和基石投资者解禁后的暴跌埋下了重重的伏笔。

对于上市前买入商汤的投资者而言，解禁便意味着在一级市场的投资取得了成功。但对于上市后买入商汤的投资者来说，解禁则增大了他们沦为韭菜的可能性。从各自的诉求出发，商汤股价大跌的导火索便是上述两种不同立场的集中对立反应。

值得注意的是，随着商汤股价的大跌，投资们也再度开始讨论AI估值是否存在泡沫。一部分投资者直言，商汤股价大跌意味着AI估值泡沫破裂，未来它的股价仍有继续下探的可能。

作为亚洲最大的人工智能公司，商汤成立至今仍未实现盈利。近四年来，商汤持续经营业务的年度亏损分别为34.33亿元、49.68亿元、121.58亿元以及171.77亿元，呈逐年递增的态势。

尽管商汤已经是一家市值千亿的上市公司，但从经营的成熟度而言，它其实仍没能用过硬的产品服务去向市场和投资者证明自己的实力。

当前，商汤还面临着新业务不成熟和应收账款数目巨大的问题。

商汤的主营业务包括智慧商业、智慧城市、智慧生活以及智能汽车四个方面。其中，智慧城市以及智慧商业贡献了绝大部分的营收。2021年，商汤智慧商业和智慧城市的营收分别为19.58亿元和21.43亿元，而智慧生活和智能汽车营收即便相加也没有前两项任意一项的业务的营收多。

如果要形容商汤的业务结构，头重脚轻一词似乎很贴切。

商汤为何会形成这样的业务结构呢？很大程度上，这与AI技术应用场景的高度受限息息相关。AI技术要想赋能现实场景，首先要搭建一个与之相适应的算法模型。然而，精心搭建的模型却不能包治百病，现实场景的任何细微变化都会影响模型的效率。

目前来看，商汤的AI技术在智慧商业和智慧城市领域的应用最为成熟。

以智慧城市为例，截至去年底，商汤的智慧城市平台城市方舟已搭载了22,425个AI模型。反观智慧生活和智慧汽车业务，虽然商汤已布局多年，但相关业务仍处于攻坚阶段，距离成为新的增长极也需很长时间。

商汤的明天或许是好的，但由于要不断投入研发新业务，持续亏损也将是大概率事件。

另外，从商汤的财务报告来看，其账面也存在着纸上黄金的问题。2021年，虽然商汤的营业收入为47亿元，但是它同期的经营活动所用的现金净额却为－24.85亿元。这就反映出一个问题，商汤虽然挣了很多钱，但是钱却没有进入它的腰包。

这些钱去哪里了呢？从它提交的报表来看，这些钱一方面被商汤花掉了，另一方面则成为了看得见摸不着的应收账款。

2021年商汤的研发开支同比增长47.3%至36.14亿元。不过，为人所诟病的是，其所增加的研发开支并没有用于技术攻关，而是用于扩张队伍和提升待遇。截至去年年底，商汤共有员工6113人，其中70%为研发人员。受以上因素影响，商汤去年的总支出也有所提升。

不过，相比花掉这么多钱，挣回来的钱无法进入自己腰包更令商汤头疼。

商汤的客群以G端和B端为主。基于G端良好的信用状况，公司往往将对它的收入先计入应收账款，给予一定的账期。因为这样的操作，商汤的账面常常会出现营收增加，应收账款增加，但钱没到账的情况。

去年由于疫情反复的影响，商汤的B端客户也开始挂账。于是公司的第三方应收账款也由去年的35.62亿元激增为60.18亿元，同比增长68.95%，这些纸上财富也影响了商汤自身的造血能力。

其实，无论是业务结构头重脚轻，还是公司造血能力被侵蚀，都会增加投资者对商汤的怀疑。AI这条赛道前景固然不错，但是愿景归愿景，商业归商业，商汤至少目前还没有在商业层面证明自己。

同样，商汤遇到的问题也困扰着国内其他AI企业。这些企业一方面要向投资者证明自身的价值，一方面又要不断烧钱钻研技术。然而，他们也都忽视了AI发展的局限性和商业化模式单一的双重难题。

人工智能专家、中国科学院院士张钹在2019年时曾若有所指地表示，技术改良很难彻底解决目前阶段人工智能的根本性缺陷，除了在语音识别、图像识别和围棋这三个领域显露出“奇迹”，其它领域并未将此“奇迹”重现，其技术应用的边界和条件已经逐渐清晰。

事实上，即便从全球范围来看，AI企业都会面临赛道过窄的挑战，AI技术很先进，但它也充满了“屠龙刀”一样的低适配性，就像张院士所言的那样，人工智能在本世纪第二个十年的活跃得益于深度学习领域的突破，而深度学习技术，从应用角度来看已经接近天花板了。

还未大放光彩，便已触及行业天花板，对于刚刚上市不久的商汤来说，这个故事的答案也许它早就知道了，而资本市场的大规模撤退，则是给这个答案手动点了一个赞。

现在，依然还沉浸在这个故事里的人，恐怕就只有那些一天之内承受近5成暴跌的股民了。