商汤科技|AI越来越不像门好生意了，不信你问问AI四小龙( 二 )

虽然四家企业对AI落地的领域和主要兜售产品、服务有纷繁的叫法，但总结下来较为成熟的落地领域仍然是基于视觉、语音、文本、数据科学相关的AI技术，同时，行业解决方案、企业服务、机器人、医疗、安防等赛道是大部分AI企业的重点投入领域。
因此，计算机视觉作为应用比重最大的人工智能技术，AI四小龙的营收排名与它们在计算机视觉领域的营收情况关联性依然较高，如下图所示，从营收上来看商汤、旷视、云从、依图在每年的营收排名上与它们在CV领域的市场份额状况相当。
这也从侧面说明，在CV领域外，四小龙的AI落地仍充满着艰难。那些志向远大的希冀并未实现。
营收越高，亏损越多从净利润上来看，四家企业仍然“吞金”严重，每家企业都在疯狂烧钱。尤其值得注意的是，企业的亏损并没有随着营收的增长而逐渐降低，反而呈现出“营收越高，亏损越多”的怪象，除去未来可能兑现员工期权所造成的“公允价值损失”，四家企业的亏损仍然严重。

以其中营收和亏损都最高的商汤科技为例，经调整，2018年到2021年6月30日，商汤科技亏损净额分别为2.21亿元、10.37亿元、8.78亿元以及7.26亿元。商汤科技在招股书中表示未来仍有无法盈利的可能，其预计公司未来将继续扩大业务（探索物联网设备、元宇宙、智慧健康等）、运营以及投资于研发、通用人工智能基础架构和地域扩张上的开支，如据传花费超40亿的商汤上海临港大型人工智能计算与赋能数据中心 ( AIDC )，科研人员用其跑一次数据就需花费50万元。
横向来看，四家企业在可能持续亏损风险上面临着一些类似的问题，一是都需要在研发以及人才招聘上保持高投入；二是在市场拓展和地域扩张上保持高投入。同时，这两个问题也是“营收越高，亏损越多”的直接原因。
人工智能行业是人才和技术密集型行业，各公司需要投入大量资源用于系统层、算法层、操作系统及 AI 重新定义硬件的研究创新，以此来保持在行业的竞争优势。同时，随着市场需求的不断迭代更新，公司同样需要保持技术的先进性。
【商汤科技|AI越来越不像门好生意了，不信你问问AI四小龙】创投圈有个共识：“投人工智能要先投科学家”。算法工程师间的技术、经验差异仍决定着算法模型的生产力高低，百万年薪招AI大牛在业内是再普通不过的事情。商汤科技的创始人徐立甚至表示公司成立之初就将大约一半的资金用在了人才招聘上，其一家公司就囊括了40位教授、250多名博士和博士生，以及3593名科学家和工程师。因此，四家企业的研发支出异常高昂，甚至一些企业当年的研发支出已经超过了全年的总营收。

人工智能企业在市场拓展新赛道上的高投入也是不得已为之。首先，成熟市场的蛋糕有限，像基于人脸识别技术衍生的各类商业应用已有足够多的竞争者，但该赛道远远没有手机、汽车等赛道的广度和深度，不足以支撑这些高估值公司的盈利以及未来发展的预期。

技术壁垒逐渐消失海康威视的总裁胡扬忠曾在媒体采访时表示： “用高成本的人力去跑安防，就像拿步枪打苍蝇一样，投入与产出是非常不匹配的。”
据沙利文的报告显示，计算机视觉软件是全球人工智能最大的软件版块，2020年的占比达到46.9%，其中2020年中国计算机视觉软件的市场规模仅为167亿元，远不足涉入其中的人工智能企业瓜分。因此，开辟新赛道是所有人工智能公司的必然选择。