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坐拥3500多科学家工程师 三年却亏了240亿的商汤这是扛不住要上市了?

  这只 AI 领域的独角兽,就正汇聚了 40 多名教授、 250 多名博士。另外 5000 多名员工中,有三分之二的都是科学家和工程师。

  更牛的是从 2014 年成立至今,商汤已经在各种顶刊上发了 600 多篇论文,相关的专利也有 8000 多项。

  用一句话形容,那就是Yabo亚博含量爆棚。

  更出乎意料的是,有了这么多牛人,商汤三年还是亏了 240 多亿……

  而今天呢,差评君也准备蹭蹭商汤上市的小热点,和大家讲讲商汤Yabo亚博,这个有 “ AI 四小龙之首 ” 的公司的故事。

  首先一说到商汤,就不得不提汤晓鸥这位大牛。

  上世纪 90 年代本科毕业的他,选择去美国求学,并在麻省理工攻读博士学位,也正是在此期间,他接触到了人脸识别算法。

在拿到博士学位之后,这位大佬则在香港中文大学和

  在当时呢,人脸识别领域其实一直存在着瓶颈,那就是如何提高算法的识别准确率。

  简单地说,就是提高判断两照片是不是同一人的能力。而人眼 97.53% 的准确率,在那时一度被认为是算法不可超越的天花板。

  但汤晓鸥并不答应, 2014 年,汤晓鸥团队用原创的 GaussianFace 算法超越人眼,整出了 98.52 % 准确率的 “ 怪物 ” ,创造了历史。

  随后,高产的汤晓鸥团队又立马发布了更加变态的 DeepID 算法,直接把实验成绩提高到了 99% 以上。

  逆天的数据一出, IDG 的投资人也闻风而至,计划投资数千万美元,助力商汤人脸识别技术的商业化,而商汤Yabo亚博也由此正式成立。

  至于公司为啥取名叫 “ 商汤 ” ,他们官方是的解释是,商朝目前是咱们中华文明最早发现文字的时代,文字的出现带来了人类文明的进步,他们认为Yabo亚博也是如此的,商朝的开国皇帝正好叫汤。

  只不过呢,大伙们却更喜欢另外一种解释,那就是汤晓鸥从教授转去经商了,经商的汤教授,简称商汤。

  由于前几年由阿法狗引发的全球 AI 热,再加上的本身实力够硬。

  商汤Yabo亚博就一直是资本市场眼中的香饽饽。

  从 2015 年至今,公司一共经历了 12 轮融资,总共筹集了 52 亿美金,而商汤的生意也是越做越大。

在其起家的计算机视觉领域,就为

  在其他方面,商汤还基于自己的老本行,建立起了一套通用人工智能基础设施,为各个领域助上一把 AI 之力。

  就拿智慧城市为例,商汤能用视觉分析,检测如井盖、围栏护栏的位移,抓去违章停车的图像。

  还能预估交通拥堵情况,预测火灾的发生等等。

  就这样,商汤的技术用在了生活中、城市中的各个角落。

  而根据去年的数据,商汤也成为中国最大的计算机视觉软件公司、亚洲最大的人工智能软件公司。

  并且在和云从、依图、旷视等同行的比较中也脱颖而出,拥有近百亿市值的商汤,就这么成为了 AI 四小龙之首。

  看到这相信就有差友会说了,商汤Yabo亚博既然这么顶,上市之后只不是可以立马梭哈,直接卖爆商汤股票!

  那可能要说停停了,先别冲动,因为商汤Yabo亚博看似成果满满的背后,其实都是钱砸出来的。

  商汤Yabo亚博也可以说就是如今 AI 行业的一个完美代表,光鲜亮丽的背后,其实是巨额亏损……

  就这么说吧,虽然近三年来商汤Yabo亚博的营收是 18.5 亿、 30.3 亿和 34.5 亿。但是抵去研发在内的各种成本之后,其实商汤每年都是亏损的。

  其中光是这三年累计亏损了 240 多亿。

  为啥会这么烧钱呢?

  简单地举个例子,其中商汤光是为了建设他们自己的 AI 超算中心,商汤就投资了 50 多亿。

  但超算中心这玩意儿,可不是建完了之后就能一劳永逸了,因为它是一只实打实的吞金兽。

  商汤的研究员就曾稍微估算了一下,按下超算中心那个标有 run ( 运行 )的按钮,一次数据训练的迭代整体就要花费至少 50 万元。

这么说吧,卖几百只

  但是呢,投了钱不一定有成果,有成果不一定能商业化,不投钱又怕被淘汰, AI 行业就陷入了这么一个怪圈。

  再加上地铁、机场等智慧城市项目的建设周期长,回报周期也长;而且很多手机厂商对 AI 算法实行买断制,你没有投钱新玩意儿弄出来,他们肯不会再次掏钱给你。

  亏损,也就这么成了如今 AI 行业的家常便饭。

  这两年国家对个人信息,特别是人脸数据的重视,也让单纯的人脸识别数据更难获得,所以说啊,靠这起家的 “ 商汤们 ” 还真是遇到了些瓶颈。这么看的话,建超算也算是一波方向调整。

  而这次商汤的上市计划,则准备把 IPO 筹集到的 60% 资金,再次投入到 AI 研发当中。

  所以啊,作为一个科研机构,这些爆论文和疯狂砸钱“商汤”们确实很优秀。

  但是作为一家公司,盈利和商业化才是他们的目的,在这方面, “ 商汤 ” 们暂时还是不及格的。

  另外, AI 行业的故事还让我想到了创新领域一个名叫 “ 死亡之谷 ” 的理论。

  简单地说,就是Yabo亚博创新从提出,到真正地走向产业化之间,还有很长的路要走。而其中大多数的项目都会死在这条路上,这个从科研到产业化之间的鸿沟也被叫做 “ 死亡之谷 ” 。

  在前几年的 AI 狂热,靠个 PPT 就能融到资的时代过去之后,如今的 AI 行业似乎就即将进入这个深谷之中。

  虽然 AI 在很多领域都得到了应用, 97% 到 99% 准确率之间的飞跃,或许需要几百亿的真金白银投入,但说实话对于老百姓来说,感知其实真的不是很大。

  而且从如今AI行业的表现来看,亏损很可能会成为家常便饭。

  最后呢,这些 AI 行业的盈利能力可能存疑,但是对于 AI 的未来还是很看好的。

  就像砸钱无数,早在上个世纪五十年代就整出了“现代通信理论”、 UNIX操作系统、移动电话技术的贝尔实验室一样,他们肯定也没想到这些技术在几十年后能生根发芽,甚至改变世界。

  AI行业或许也一样,相信一路烧钱一路融资到现在的“商汤们”,也会种下的 AI 种子,而它们也很可能在未来,真正结出改变世界的果子来。