商汤之贵( 二 )

据《晚点LatePost》报道， 2019年商汤的营收超过50亿元，相比一些科创板公司已经算是不少。但与其100亿美金估值显得有些配不上。
商汤的估值逻辑：市梦率+击鼓传花
那么，商汤的估值又是如何一步步被推高的呢？
至今AI公司的发展历程大致可以分为三个阶段：
第一阶段是2012-2016年。2012年，深度学习突破工业化红线，促使一批实验室研究者外出创业，掀起了第一波创业浪潮。商汤、旷视都成立于这一时期。
这一阶段，在AI还未到技术商业化的大环境下，能够体现AI公司价值的就是算法、人才。因此AI公司估值的最初逻辑，可以简化表达为：
V(2012-2016)=f（算法，人才）
2014年1月谷歌以6.6亿美元收购DeepMind ，就是反映人才价值的一个典型案例——当时这家公司只有12位博士和教授。
商汤敏锐地意识到了这一信号，在2015年11月，先后完成千万美元级别的A轮和A+轮融资后，商汤的估值达到了8亿美元。
其联合创始人徐冰在2017年接受《中国企业家杂志》采访时曾明确表示，商汤的估值对标了DeepMind ， “我们在那个时间点是一个三十多个人的团队， 2011年开始做深度学习，比DeepMind还要早一年。”
第二阶段是2016-2018年。
2016年AlphaGo事件后， AI被推上风口。风口效应推高了资本对AI的想象和期望，使得“市梦率”和“行业地位”进入了估值因子，这一阶段AI公司的估值逻辑可概括为：
V(2016-2018)=f（算法，人才，市梦率↑ ，行业地位↑）
这时，市场上已存在的AI公司获得了先发优势，他们已建立的行业地位、人才储备吸引了大量资本，行业头部溢价开始显现。
2017年，中国AI创业公司的融资总额是1131亿人民币，而“CV四小龙”——商汤、旷视、依图、云从合计拿走了其中200多亿，占总额的五分之一。
在“市梦率”和“行业头部溢价效应”的助推下， 2017年9月，商汤的估值已达到60亿美元。
但到2018年，一级市场对AI的态度发生了微妙的变化。
一方面，随着技术进入普及化阶段，算法与人才的重要性下降；
另一方面， AI整体发展到技术商业化阶段，市场期待看到更多商业成果，最初的“市梦率”消退，真实商业价值的重要性上升。
而目前弱AI的通用能力有限，在商业落地上又必须深入各行业，行业本身的市场空间、公司对场景know-how的把握和能调动的场景数据就变得尤为重要。这一阶段的新逻辑开始变为：
V(2018-至今)=f（算法↓ ，人才↓ ，市场空间↑ ，数据↑ ，行业地位↑）
但到这一阶段，尽管深入场景的商业化能力变得更为重要，尽管商汤的商业化能力并没有匹配到相应的估值，但商汤的估值并不会随之回调，这与一级市场的第二层估值逻辑相关：击鼓传花，只升不降——
在一级市场，一个墨守成规的默契是：公司估值只能一轮比一轮高，不存在根据实际情况回调的现象。
在“市梦率”、“行业头部溢价效应”、“只升不降”等逻辑下，商汤的估值就这样被一步步推向名不符实的百亿美金。