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新智元报道
来源：zhihu
编辑：yaxin 瘦瘦
三年半研发开支近70亿，累计亏损242亿。
AI这门生意好像越来越不好做了。
近日，商汤科技已向港交所递交IPO申请。招股书显示，商汤近三年半累计扣非净亏损242亿元。
有网友便提出疑问，这是科学家的狂欢吗？
云从亏损近30亿，依图三年半累计亏损超72亿，旷视累计亏损150亿。
如今，AI四小龙冲刺IPO举步维艰。
就连一直以「强研发」和「烧钱」著称的DeepMind背靠谷歌才实现历史首度盈利。
在AI赛道上，商汤距离自我造血还有多远？
源起实验室，汤晓鸥带队创商汤
昔有成汤，自彼氐羌，莫敢不来享，莫敢不来王。
商汤一名蕴含深意。
2014年3月，汤晓鸥团队在香港中文大学发布了 GaussianFace 人脸识别算法，在 LFW 数据库上准确率高达 98.52 %。
这一算法在当时首次突破了人眼识别能力，因此汤晓鸥声名鹊起。
紧接着，6月份发表的DeepID系列算法，逐步将人脸识别准确率提升至99.55%，开启了整个人脸识别行业技术落地的时代。
汤晓鸥实验室的三个人脸识别算法占据了LFW识别率的前三名，而Facebook的DeepFace也只位列第四。
至此，IDG资本合人慕名而来，凭借此算法，汤晓鸥团队拿到IDG资本投出的数千万投资。
在2014年，AI还是个冷门营生。
而汤晓鸥带领团队走出实验室，并于2014年10月成立了商汤科技。
成立伊始的乐观自信让商汤走上了一条扩张、「大跃进式」的融资道路。数据显示，商汤目前已融资12轮，共计38亿美元。
在人员上的扩张也毫不吝啬，汇聚许多顶尖人才。
5000多名员工，开发人员占七成，其中教授40名，博士250多名。
人才云集必然是超高的薪水，3593名研发人员共计获得15.7亿人民币的薪资，人均年入43万。
脉脉人才大数据显示，商汤、科大讯飞、数美成为2021年AI人才吸引力最强的三家人工智能企业。
董事和高管薪资更是夸张到让人震惊，10名董事和高管共获得6.8亿薪酬，人均年入6800万。
巨轮融资，高精尖人才，高薪资，这一切都彰显了商汤在扩张上魔鬼般的疯狂。
而商汤目前真实现状如何？
高估了深度学习，下错了棋
深度学习包打天下，事实真是如此吗？
成立于2014年的商汤科技基于自主研发的深度学习平台，专注于打造人工智能视觉技术，包括处理，感知，机器人和无人驾驶等多个行业。
根据弗若斯特沙利文的报告描述称，按2021年的营收来计算，商汤科技是亚洲最大的AI公司，同时也是中国最大的计算机视觉软件公司。
智慧商业，智慧城市，智慧生活和智慧骑车时商汤科技四大业务板块，其技术都是来自商汤科技的人工智能基础设施Sensecore。
Sensecore的本质是一套算法，能够将非结构化数据转换成数字信息，最终实现数据分析的能力。
正如一位网友指出，「商汤的战略错误的根源不复杂，就是高估了深度学习的能力边界。」
商汤的业务基础是AI基础能力以及行业解决方案，按照成立初期的想法，只要开发通用软件就可以在所有场景中通用，并未定制个性化的开发。
通过在榜单上不断刷榜，就足以证明其算法是不同场景中应用的最优算法。潜在客户也必然从榜单来选择优秀供应商。
然而，当前神经网络的发展还不能完全撑起大规模的场景应用。
神经网络在更大程度上依赖「数据」，输入什么才能得到什么。
那么当转换到大规模应用场景中，这个模型/算法不知道要做什么了，根本无法实现应用。
现在AI应用场景非常多，就比如公司出入使用人脸识别，对客户消费行为统计，银行服务等等，这都称为时下刚需。
而商汤如今的困局在于，现实与远景差距太大。
大量支出研发和人力成本，与其打造全景化AI大平台，还不如深耕垂直领域。
网友：就像红楼一样，终究是梦一场
「就像红楼一样，终究是梦一场：眼看他起高楼 眼看他楼塌了……其实都懂」
@甲鱼
程序员的工资来源只有一个产品落地。而商汤公司，他最大的问题就是--产品单一，只有「解决方案」。
假设他要和腾讯合作，他不仅要和腾讯合作，为其提供解决方案，同时作为一个纯AI公司，还要和腾讯的AI部门竞争。这样导致他的产品根本无法落地。
@诗与星空
大量并不直接面向市场的科学家们，在公司潜心做学术，他们发Paper讨论高端精尖技术，已经远远脱离了客户们的需求。
没有客户，何谈盈利？
@GuoXun
想要突破，还需要持续的解决算力，数据，算法中最关键的算力问题，并且进一步突破因果模型。
商汤科技投资56亿元巨资打造其AI新行算力中心。
准确说，就是提供一个平台，里面有开源算法，算力，然后完全按照AI模式来生产自己需要的AI能力。
网友揭露，「深度学习并不是人工智能，商汤倒闭无悬念，但是高管却跟联想高管一样赚足了钱，即使最后留下一地鸡毛，也可以拍拍屁股走人」
还有网友表示，
「小公司自己的算法虽然没商汤的好，但是符可以自定义需求。
商汤这样AI公司提供的算法虽然结果准确，但是不能根据我们的产品需要进行小的定制化的修改，那还是没法用。
还不如自己的算法工程师肝一肝做的准确率差点的算法。」
如果AI不能在深度学习领域引发新一轮的范式革命，那么这些困于圈内的公司如何才能破局？
参考资料：
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