“AI四小龍”的龍頭商湯科技于2021年年底成功實現港股IPO，上市前，幾乎所有的觀察者都對公司長期燒錢的財務狀況、前景未明的商業模式、科學家導向的治理結構頗有微詞與質疑。

    但商湯上市后的股價走勢展示二級市場投資者截然不同的真實看法。

    2021年12月30日，商湯開盤一度飆升23%，收盤仍上漲逾7%；12月31日，商湯科技突然大漲超30%；2022年1月3日，商湯再度大漲41%，收盤報收7.75港元，成交金額近32億港元，三日股價已較發行價翻倍，總市值達2579億港元。

    湯曉鷗身家534億

    商湯股價暴漲，首先受益的便是公司創始人。

    招股書顯示，IPO前，商湯科技創始人湯曉鷗持股21.73%，以目前市值計算，湯曉鷗身家達534.75億港元。

    中國AI界對湯曉鷗有一個有趣的評價：一位被人工智能事業耽誤的杰出脫口秀演員。

    “輪到我演講了，我先幫大會發一個通知，今天午飯取消了，改下午茶了，大家不著急，慢慢聽吧。”

    “組委會告訴我說今天有大概一千萬人在網上看直播，所以我非常緊張，我就做了個一百頁的PPT，我想十萬人一頁也對得起觀眾，但是組委會就非常緊張，一直問我說40分鐘講一百頁，會不會超時，我就跟他們保證說，放心吧，一定會的。”

    “我們吃的是草，擠的是AI。”

    回溯資料，出生于遼寧省鞍山市的湯曉鷗，在從中國科學技術大學本科畢業的次年，赴美國深造，拿下了碩士和博士學位。從麻省理工博士畢業后，湯曉鷗回國加入香港中文大學，并一手創立港中大多媒體實驗室。正是在這間實驗室，成了湯曉鷗的黃埔軍校，帶出了商湯科技的創始團隊。

    在港中大，湯曉鷗結識了一位年輕人——徐立。來自上海的徐立，2000年被保送至上海交大計算機系，四年后被保送研究生。隨后，他在香港中文大學計算機科學與工程系取得博士學位。

    在隨后加入的幾位聯合創始人中，王曉剛畢業于中國科技大學少年班；徐冰同樣來自港中大多媒體實驗室，他在上大二時，就修讀了湯曉鷗的計算機視覺課程，之后加入多媒體實驗室；再之后是在微軟亞洲研究院工作多年的楊帆。

    徐立曾公開稱，“人工智能的競爭是人才的競爭。”截至2021年6月底，商湯科技擁有一支囊括了40位教授、250多名博士和博士生，以及3593名科學家和工程師的技術研發團隊，占比公司全員超三分之二，且平均年齡31歲。

    除了創始團隊外，商湯科技IPO的基石投資人可能最直接受益于股價暴漲的群體。

    此前出于某些眾所周知的原因，商湯科技港股IPO曾被中斷，后迅速重啟。但重啟的IPO出現了一個變化——基石投資人名單有所改動。

    此前，商湯引入9名基石投資者，分別是中國誠通發起設立的混合所有制改革基金、國盛海外香港、上海人工智能產業股權投資基金、上汽香港、廣發基金、Pleiad基金、WT、Focustar及HelVed。

    但新IPO中，原有的中國誠通發起設立的混合所有制改革基金、國盛海外香港、上海人工智能產業股權投資基金、上汽香港未變，新引入了上海徐匯資本、國泰君安證券投資、香港科技園創投基金、希瑪眼科、泰州文旅；但原名單中廣發基金、Pleiad基金、WT、Focustar及HelVed卻已消失。

    這一進一退，不知當事人作何感受。

    中國AI企業長期價值之辯

    商湯的成功IPO與股價暴漲，何以引起市場高度的關注？

    圍繞商湯的諸多爭議，可以看作外界對中國AI行業近十年來商業邏輯與發展境遇的評判縮影。

    多年以來，中國AI企業基本以toB的模式立足，其本質是定制化的“外包”業務。看似高大上的AI公司，干的卻是給硬件公司做算法、SDK項目這類“最辛苦的活兒”，并且“落地口徑窄，需求不穩定”。

    進入垂直賽道時，AI企業遭遇傳統產業龍頭“+AI”的競爭。這背后，是AI公司過去引以為傲的部分技術正在通用化、大眾化，不能將AI公司和非AI公司再作為簡單有效的行業壁壘，某些通用性的、基礎設施性的技術正在潛移默化的被所有行業內的公司所使用。

    構建平臺布局時，AI企業又面臨BAT等互聯網巨頭免費開放平臺的夾擊。這背后的產業現實是，通用AI技術的門檻已降得非常低；而巨頭們的算盤，是通過吸引更多企業用戶入駐，打造生態并積累數據，并與已有的云計算等業務形成“AI攬客，云計算掙錢”的盈利閉環。

    面對上述的產業現實，為何今日的商湯獲得了資本市場的“高看”？

    有AI產業人士持有一種觀點，隨著AI商業化的持續落地，各行各業也將出現越來越多的長尾細分需求，雖然應用頻次較低，但擁有巨大的商業價值，是打通價值閉環的關鍵。行業內亦有論斷：AI的商業化困難，最直接的原因在于，每一個場景的獨特性決定了其定制化成本高企。

    但中國完備產業鏈的龐大規模與復雜場景，在積累到一定量級后，能夠實現“標準化+定制”的樣板，這在電子商務F2C模式中已得到驗證，在行業不斷進化、案例不斷積累的今天，標準比例不斷攀升，定制化需求走向縱深，越過閾值后，成本將得到有效控制。

    由此，原來技術路線是單一方向、單一路線的，而今天通用正在變成可能。強大的通用模型加上行業屬性，就能夠推動一個行業的突破。

    但這些既需要專業AI團隊的算法研究，也需要算力積累、平臺建設的長期大資本投入。此前每一年，商湯把將近四成的收入投在核心研發上，成立至今在北上廣、東京、新加坡等地建設了多處超算中心，在算力基礎設施投入百億。

    AI不像消費互聯網，能夠依靠業務模式的遷移和大資本的涌入，快速創造業務、利潤規模。技術研發、場景挖掘、市場教育、通用能力與定制化能力都需要時間，時間不可壓縮，也不會辜負。

    這使得商湯在“傳統產業+AI”與“互聯網開放AI平臺”之間，探尋到了一個獨特的生存地帶。

    就在幾日前，徐立在上市儀式中深情的說道：“先有持續的大規模技術投入帶來創新，再有商業模式發展，這是一條罕有人走的路。艱難之處在于商業的不確定性。但當我們看到人工智能在諸多行業突破了‘工業紅線’的時候，讓我們更加堅信技術突破能帶來的普惠價值。”