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[科技知识]商汤科技的技术为什么不能盈利？ |
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商汤科技的技术为什么不能盈利？ 关注问题?写回答 [img_log] 人工智能 科技 金融 IPO 承销商 SenseTime 商汤科技的技术为什么不能盈利？ |
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ai就就像是学历，小孩不读吧，别人都在读，万一真有用，那别人家小孩长大了都甩你几条街了。但你读吧，那是真烧钱，从一出生开始就在烧钱，一刻不能停。 智力本身是奢侈品，很多搞ai的人不理解这一点。 从产业角度来说做ai的都没几个能盈利的，大公司做ai也是亏钱，都是靠原有业务养着的。 如果一个企业没有做好需求，客户，现金流，这些基础的内容，直接上ai非常容易暴毙。其他企业都是有正常经营的业务了，然后用ai去做进一步的提升，或是维持品牌形象。 而商汤就没有基础业务，对用户需求视而不见，只做ai，非常有“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”的感觉。 一个公司要注重人才多元化，既要有把研究做到极致的科学家，博士，也要有工匠精神的硕士本科，还要有愿意出差跑腿应酬的专科生。这样才是一个比较有潜力的公司，文化氛围不同，也会更容易理解不同人的消费场景。 而商汤本身并不像一个公司，而像一个研究院，而一般研究院是有不差钱的大佬拨款的。而商汤直接上市拿钱做科研。然后给自己先套现一波财富自由。 还有最重要的一点，ai本身业务也非常有差异，商汤主要是CV，在图像生成，语言模型这两个最新的市场上比较乏力，前期优势在2022-2023年被降维打击。 |
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今天是2024年1月 因为在AI相关的行业里，关注了几个公众号，经常看到他们的PR，也日常刷他们在CVPR的论文，一方面，他们的学术成就真是非常突出，CVPR23那个端到端的无人驾驶大模型一如既往的非常惊艳，另一方面，他们发布会搞的一些产品经常让我满头雾水。 我怀疑这公司的产品思路是，但凡能挣一分钱就算输，他们一定和赚钱这个事情有仇。 简直是，AI届手工耿。 |
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想起个事情，当年元宇宙火的时候我去和商汤游戏业务的人聊他们给游戏公司一些技术服务，什么虚拟人啊，NLP啊，还有AI NPC这些… 我看了演示觉得技术都还可以，就问： 你们和游戏客户咋签合同呢？ 或者更直白点说， 你们给到客户的交付物是啥？ 他说： 我们直接派工程师入场客户公司… |
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这个问题可以引申一下，以商汤为代表的AI技术公司本质上是toB行业的一种，这个问题可以归结为，为什么中国互联网行业可以成功，而toB不行？ 首先要明白，类似于商汤这种toB公司虽然技术、产品等等跟很多互联网大厂高度重合，但本质上toB领域和互联网领域是两个东西。互联网领域虽然也一直在强调技术，但其实技术从来就不是核心，互联网行业能成立的核心是商业逻辑。 其实就目前来看，所有互联网企业（不论国内国外），核心的商业逻辑就只有一种——平台双边经济。主要是由（生产者、平台、用户）三者构成。生产者提供产品（文章、短视频、商品、网页、出租车等等），平台分发给用户。这种平台双边经济模式具有典型的“跷跷板效应”，生产者和消费者本身是彼此促进，相互循环的关系。一方的发展会反过来刺激另一方的发展，从而走上一个“强者愈强”的正向循环。不论是微信、抖音、淘宝、滴滴、美团等等都是这种模式。这种模式BUG的点在于： 一方面平台的核心壁垒是生产者和用户构成的生态，平台本身所谓的技术等等根本不具有什么不可替代性，但是因为这种巧妙的杠杆结构让平台可以拥有最大话语权垄断近乎全部利润。 另一方面，生产者和用户构成的生态垄断性极强，一旦形成平台几乎什么都不用做别人都无法打破垄断。 这种模式的形成条件，只需要生产者和用户体量足够大就可以，而且这种模式本质上挣得根本不是用户的钱，而是流量变现的逻辑。所以并不强依赖于用户本身的收入情况。 但是toB行业不行，toB行业其实跟这套平台双边经济的互联网打法完全没任何关系，它就是非常传统的卖软件模式，根本没有什么“跷跷板效应”存在，只是一个简单的（公司->用户）的双边逻辑，即使所谓的摊平成本的SaaS模式，也无非是传统制造业烂大街的“销量摊平成本”的概念而已。这就导致了3个很尴尬的点： 第一点：在这种商业模式下，企业不可能形成像双边平台经济（生产者、用户）构成的生态那种几乎无法逾越的护城河。所谓的护城河只是自己的技术优势、渠道优势等等而已。这种东西看着挺实在，但其实完全跟互联网企业那种看似“虚无缥缈”实际坚固无比的生态优势比不了。 第二点：这种传统商业模式基本只能挣用户的钱，这就很依赖于用户整体的收入情况了，我们国家相对欧美来说，不论是人均收入，还是企业利润率，都差的很远，它们可行的tob模式其实我们根本就复制不了，想用技术达到他们那种利润率是痴心妄想。这跟互联网是完全不一样的逻辑，因为本质上互联网不是只挣用户的钱。 第三点：其实如果只是利润率低也就罢了，毕竟我们国家也能发展很多制造业。但更麻烦的是商汤这种AItoB行业基本所有的技术点都是跟互联网行业重合的，技术人才高度重合，这就导致虽然你不是互联网行业，但是你必须维持互联网行业的薪资水平和人力成本，那只能采用互联网那种高举高打的方式去做这个本质上是传统制造业的行业。互联网企业其实这么做也不行，但人家至少可以用互联网业务反哺，但商汤这种公司肯定是不行的。而且商汤的核心高层几乎全是技术、学术背景出身，就目前来看商业思维都不怎么样，全靠政府关系支撑，所以更加难以盈利了。 |
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纯粹的技术是没办法盈利的，最终都要以提供产品或服务的形式来进行变现。AI只是一项泛称的技术，要具体下沉到行业，解决客户的问题，并以产品（软件或硬件）的形式体现，客户才会为此买单，也才会产生收入。 搞一个自称屌炸天的技术，但是没有跟客户实际的应用场景相结合，那只是闭门造车，孤芳自赏。中国不是西方发达国家，国外善于整合资源，一大把的大公司愿意尝试初创公司的新技术，以打造产品竞争力，若是看好，甚至投资或合并。在中国可还没有孕育出这种文化，大公司更多的是山寨，美其名叫致敬，搞个团队自己干，靠资金优势熬死对方。腾讯与360大战后好一点了，至少肯投资，而不是逼上绝路了，但也只能作为工具存在，难以发展壮大。 商汤若是做安防，要嘛海康、大华愿意直接采用他的解决方案，合者两利。若是海康觉得这个很简单，自己也能干，那商汤的直接竞争对手就是原先一票的老玩家。又没有市场优势、也没有资金优势，也就是有那么一丁丁点的技术优势，想从头建设渠道突破，确实挑战蛮大的。 可以参考科大讯飞在语音的做法，视频识别跟语音识别类似，都具备很强的通用性，先作为基础工具给一票互联网公司授权，赚点生活费，公司先能活下来。有了现金流，再找个行业切入点，最好是增量市场，就会容易一些。 都到这里了，顺手点个赞呗 @九月晴泓 |
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现阶段AI产品更多的是打辅助。 没有主力产品，单纯的AI在市场上没有战斗力。 推荐算法––电商，短视频 人脸识别––监控，摄像头 机器翻译––翻译服务 语音识别––智能设备，交互软件 对话系统––社交服务 目标检测，语义分割––无人驾驶 其他cv––医疗图像，缺陷检测 运动控制––机器人产业 这些技术，大手子企业自己就搞搞了。 小企业用不起定制，实在有需求租个云服务就解决了。 |
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个人认为，最核心的原因还是商汤做的事情，别的公司也能做，不是说 AI 不难，也不是说能做和做到几个 9 是同一件事情，而是 AI 现在的的确确门槛被打下来了。 就比如大模型为例，我从来不看好商量这个产品会有多少人用，更别说盈利了，不是说他产品做的多不好，而是入局的人实在太多，其次是现国内做的都半斤八两，远达不到用户的期望。 大模型这条路，对讯飞、百度来讲是行得通的，对商汤来讲行不通，原因在于讯飞百度的 2c 产品只是做着玩，真正想赚钱，能赚钱的是 2b 的云，现在文心 4.0 都有自信收费了，还怎么从产品力上 pk。大模型能突破的点，与其做同质化的产品跟其他公司厮杀，不如真正做一些新的东西，跟已有的模式结合起来，而不仅仅只是做一个助手类产品，比如别人做助手，那我就做带有触角的助手（Agents），别人做大模型+新闻，那我就大模型+今日头条，从 AI 自学习的被动推荐变成主动推荐，别人做 AI 角色扮演，那我就更进一步做 AI+角色扮演+社交。总之，只有在创新和创造中才能杀出一条血路来。 我觉得讯飞是一家很厉害的公司，靠语音起家，同样是技术领域，讯飞俨然有愈战愈勇之势。 当然对这些公司的诸多业务我们也不是很了解，仅从一个消费者的角度来看，从商汤这局面比较难突围。 |
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“算法不值钱” “大家的算法都差不多” “没有技术优势就不能盈利” “融的钱比累计收入高得多” 结合起来就理解了 |
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人工智能的落地长期被诟病，商汤也不例外，但是从各种公开资料可以看到，商汤的技术确实在赋能各行各业，也已经有了实战案例来验证商汤技术的实用性。 举个例子，中国一汽集团在应用商汤的企业管理运营系统“商汤方舟企业开放平台”后，能够在6-12秒内自动检测金属零件中的超过34种缺陷，检测率超过99%，而且能够高稳定性地全天候运行，极大提高了生产效率。 据招股书数据，在智慧城市方面，商汤方舟城市开放平台上包含14000多个人工智能模型，可与城市的IT基础设施无缝结合，提高了城市的安全性、效率、便利性。截至2021年6月30日，城市方舟已经在国内外119个城市部署。在智慧生活方面，截至2021年6月30日，商汤科技SenseME和SenseMARS软件平台已累计支持了超过4.5亿部手机及超过200个手机应用程序，包括5个月度活跃用户数超5亿的手机应用程序。 目前商汤的业务涵盖智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车四大板块，深入汽车、医疗、工业制造、物业管理、城市管理、消费电子等十多个细分行业。而基于SenseCore商汤AI大装置不断深入的平台化，也为商汤科技带来了丰厚的市场回报。根据IDC的报告，2021上半年中国人工智能之计算机视觉应用市场规模达9.87亿美元，其中商汤的市场份额为20.5%，位列第一。 |
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看着商汤我的感觉就是：the good old days 那个时候，大洋彼岸的零利率美元就像水龙头中的自来水一样廉价。你不需要产品，不需要商业变现能力，甚至不需要谈赚钱，只要有那么一个梦想的影子，就能融到大笔的钱，多到几辈子花不完的钱。 the good old days |
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商汤科技只要找不到自己直面终端客户的 ToC 或者 ToB 的路，不能直接把自己的技术变成解决方案或者产品，直接销售，只是卖技术，那只能赚个程序员的钱！所以永远不能发财！也更不可能盈利！ AI 技术提供商，这是一个很典型的非垄断式的服务市场，换句话说，是一个红海，是个有无数供应商，甚至开源代码简单做个 FineTune 都能用的市场。 那大家为什么选择商汤？它确实是在早期依靠自己的技术能力取得了一定的领先优势 ，但是我觉得商汤、旷视、依图、云从这所谓的四小龙还有后续的一些 AI 技术型企业都忘记了，高科技企业的本质是“垄断”，是通过科技手段迅速聚拢资金，然后达到规模上的上限，进而在行业或者消费者群体中形成垄断地位，才有了自己超水平的盈利能力。 而商汤不是，它的“技术服务”模式，注定了它做不到“垄断”，只能是一个相对有一点儿门槛，不是那么随随便便可替换的，是随便可替换的那种“供应商”的角色而已。 所以，你把它当成个供货商看待，你就清楚了它是什么了。 而你再看这个行业还有跟它一样的：旷视、云从、依图一类的一大票，你就不难理解，为什么它不盈利了。 |
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在供应商体系里，一供做得，二供做得，连三供也做得，凭什么让你赚那么多钱？你活着是为了有一个不错的商业技术提供商，是为了压二供、三供，而不是你“垄断”！！！ |
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我在2022年之前就有一个观点。就是： 深度学习这种东西是没法做项目的。 我说一下我在企业里做项目的经验。首先一个项目的目标是：稳定性和可靠性。 打个比方：如果一个冰箱在万分之一的概率里，不制冷。那么工程师要复现出来这万分之一的可能，之后解决它。 但是，深度学习技术现在给不出来这种东西。例如人脸识别存在识别失败的可能性。毕竟就算是用活人识别，也有可能失败。 但是在工程上，这就是不行。 |
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因为上一轮的AI做不了太多事情，实用价值有但不大，就不应该赚钱。商汤代表着上一轮所谓的AI，就是人脸识别、目标检测这类cv应用，应用场景单一，落地范围极小。 如果商汤单纯去做软件核心层面的东西，卖不出很高的价格。于是商汤被迫做了很多系统集成的事情，就是把软件和硬件捆绑在一起打包卖，提供所谓的“一体化解决方案”。你不能说系统集成没有创新点，但和真正的chatGPT这样的创新比起来就相形见绌了。系统集成又是一个非常消耗人力资源的事情，大量的人才就投入到无谓的琐事当中，最终商汤错过了下一轮的AI浪潮。 到了chatGPT，是真的能干很多事了。写代码、问常识、逻辑推理、车轱辘话生成，chatGPT也很快就能赚钱了。 商汤做的所谓计算机视觉CV AI，和现在OpenAI多模态的给一张图片开始用流畅的自然语言给你解释，甚至出代码解题，能是一回事吗？ 2023年12月的最新消息，openAI的年化收入已经16亿美元了，并且还在飞速增长之中。虽然说OpenAI距离盈利还有距离，但是这种收入和现金流的增长速度已经远超行业预期了。你拿出真正有用的东西来，那自然就能产生现金流。 |
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盈利不是科技公司的必要条件，但当一个科技公司既有高PE又能盈利的时候，那就是“两全”状态了，比如OpenAI。OpenAI在享受高估值的同时，最近的年化收入超过了16亿美元，高于10月中旬的13亿美元。 国内的AI四小龙现在基本没有一个好过的，之前商汤创始人汤晓鸥去世更是令商汤雪上加霜。 2023年可以叫做人工智能元年，未来十年都会是人工智能的时代，因此明年人工智能的大发展是在预期之中的。 还是那句话，这个世界是属于权益所有者的，你只有成为全球人工智能龙头的股东或者币东，才能充分享受人工智能带来的巨大财富效应。你仅仅作为人工智能用户的话，那你还是待宰的羔羊，你的唯一价值是向人工智能提供数据。 关于人工智能我在2023年年终复盘和2024年展望里已经说的很清楚了，详见 复盘2023，从A9到A10；展望2024，迈向A11的新征程285 赞同 · 59 评论文章 |
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从我去年11月全网最早发掘人工智能大风口开始，我人工智能的总体盈利接近一个小目标RMB。主要标的为WLD、agix、fet。同时在美股方面，我还向铁粉推荐了英伟达、特斯拉等。 |
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有利益的地方就叫江湖——从OpenAI内斗进展看全球人工智能投资的”五重浪“38 赞同 · 6 评论文章 |
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人工智能和加密货币：先进生产力和生产关系的融合32 赞同 · 5 评论文章 |
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人工智能（AI）会导致大规模失业吗？46 赞同 · 5 评论文章 Worldcoin代币上线，人工智能和Web3.0加速融合33 赞同 · 19 评论文章 我为什么说AIGC是Web3和元宇宙的重要素材23 赞同 · 3 评论文章 我之前关于人工智能的回答详见《如何看待 ChatGPT 当选《自然》杂志 2023 年度科学人物？》、《OpenAI 投资者向董事会施压，要求恢复奥特曼的 CEO 职务，如何看待此事？》、《多位知情人士透露董事会正与奥特曼讨论重返 CEO 岗位，如何看待此事？他会回去吗？》、《OpenAI 创始人兼 CEO 被罢免，CTO 临时接棒，新任 CEO 到底何许人也？为何是她接任？》、《Open AI 大地震，ChatGPT 之父山姆·奥特曼遭董事会罢免，董事长格雷格也辞职，发生了什么？》。 |
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车展上仔细参观了商汤展台，为了更好的商业化，推出了智能座舱商汤绝影，开始在汽车行业进行发力。商汤绝影主要包括: 1. Face ID人脸识别 Face ID是一项非常好的技术，通过人脸识别车辆解锁上车，许多新势力OEM已经量产，这个是第一个在汽车行业可以商用化落地的项目，但是技术壁垒比较低，市场的车辆配备比例比较低，对营收的影响小。 2. DMS疲劳监测 Dms疲劳监测，如果仅作为座舱的娱乐功能，在仪表上提醒客户，以防止驾驶疲劳，这个功能对安全要求就比较低，车厂商业化落地相对容易。但如果配合驾驶辅助功能，当疲劳驾驶的时候，强制退出驾驶辅助功能，让驾驶员自行接管，就可能影响安全。此时对软件的精度要求就比较高，可能会涉及到功能安全相关要求，量产落地难度增加。 3. AI Ecall Ecall的功能在传统车企已经非常成熟，AI Ecall相当于在传统车企的功能上做一个小优化，即当驾驶员发生车祸后，已经无力拨打救援电话，此时通过监控驾驶员的表情，自动拨打，就是AI Ecall的设计理念，这种场景非常相对来说非常少，商业价值不是很高。 4. 唇语识别 当驾驶员打开车窗之后，语音功能因为车外的高噪声抑制，此时通过识别驾驶员的嘴唇状态进行指令的执行，这个是唇语识别在OEM端的使用也是一个优化功能，功能的体验存在感不强。但是多模态语音的融合是语音发展的趋势。 5.隔空操作 设计理念：儿童坐在安全座椅或者靠后的时候，他的手是没有办法够到屏幕的，有一定的角度和距离，此时就给他一些空间，用入门级的手势隔空去控制屏幕。 商汤大楼前的吉祥物，乘风破浪拿着商汤标志的小旗帜，非常可爱。 |
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商汤的AI展示公园，用六节绿皮火车改造组成，里面展示了商汤的最新科技成果。 |
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商汤的科技前沿在Demo阶段，离OEM的量产的要求非常远，其主要是基于底层的Gpu和算法平台构建护城河。 GPU更依赖于芯片供应商，而应用算法技术门槛不高，加上研发的投入非常高，技术成果转为商业化的进程非常缓慢，导致商汤迟迟不能盈利，并且亏损持续放大。港股的市值也不断创出新低。 |
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做人工智能，盈利目前有几个方面的可能性：（1）做算力芯片，就是比较专用有些通用的很大的芯片，类似英伟达GPU的xPU，这个在如今AI经过大语言模型LLM成功带来突破以后，所使用的仍然是一个傻算的方式，所有想要自己构建AI云服务的公司都大量需要，并且美国那边对最好型号的还禁运买不到，所以国内自研，如果能够找到代工生产，就是AI时代的卖水人，至少还能大赚10年，不过不仅需要芯片，还要给它配合研发底层计算软件的架构，这点至今国内几十家已经成功流片AI算力芯片的公司就都还没做好，因此别人用不了，仍然是英伟达绝对主力。此外，智能驾驶汽车上，倒是每辆车都需要这样的大算力AI芯片，这个就可以做到很定制化的，卖芯片的同时直接也提供目前流行的智驾算法完整框架，车厂自家研发团队就只纳入数据和极少的外围开发即可。计得商汤有这方面布局已经盈利，不过汽车算力芯片市场也已经竞争巨激烈，早就不是蓝海，除非某家有特殊的芯片+特殊的算法能够在性能上达到极大突破价格又低很多那样的根本性提升，才能独占市场一两年！（2）做云服务，可以自建智能算力中心（楼房）、机架、整个服务器硬件、连好网、甚至为了省电费而建在西北荒凉地区风电光伏用不完处。这样大量中小型需要AI算力、或者自家提供AI服务的公司，都可以租买它家的云服务。不同于以前的简单数据库和流量的云服务，现在就要包含了很多基础AI算法、以及方便用户技术人员进行自家配置、训练模型、自选服务类型等的基础服务，也就是说这样的“AI云服务”公司自己必须先是很好的AI算法公司，让不那么懂得AI却想提供AI服务的大量入坑公司，出点小钱，就能跑起来。反正AI服务未来是否赚钱，现在谁也不知道，就风险分散一些，大家就都能前进一步。（3）面对“所有”高低大小的AI的最新算法本身的研发，并且面对“所有”应用场景各类用户具体“需求”的满足，商汤这类上有公司是一定要做的，因为算法本身的世界级跟进和一些原创级研发，它在它家所有商业链上都是需要的。但是它和类似公司的难题，就是如果只做算法部分，卖不了钱，因为下游厂商太缺少自家的落地能力，连自己业务逻辑都想不清楚在中国是大面积的事情，更不要说在链条上添加了AI这个大黑箱了！所以上游公司就必须一五一十都给做好，称为完整“方案”，才会有下游买单。所以这部分商汤类型的公司内部投入极大，不仅是算法要做到极好，所有外围落地环节也必须要为下游公司做得差不多完成，然后还要自己出资金人力去完成市场推广。亏本不盈利，主要来自于这部分了，但又不能不做！ 商汤这类公司不讲，其它LLM突破以后涌进来的中小公司，可以有另外一个做法，那就是做所谓“垂直领域”。如果对自己某个互联网服务在AI纳入之前已经很了解，就缺几个点上的良好智能功能了，那就可以解决上述第三点的部分问题，而其中算法本身，就也自己用开源代码和复现一些网络社区工程如来自GitHub的去攒一个、用自己数据训一个。这样自家也需要几个简单的“算法工程师”，主要拿来主义，软件工程上要过硬。上线以后的流量等费用由用户买单等等。但这样攒出来的系统性能竞争力肯定上不去，不断跟随美国每次做完整了的工程实施也只能做到八九折的效果、而从更加领先的论文+开源工程去打开来看码代码再训练优化，自家工程师能力显然还需要大力投入招聘高手或者培养高手才会有。那么这样的服务，体验效果就靠快、最先想到互联网服务并且对其内部逻辑掌握和实施到位，而AI部分只做到普通水平（人有我也凑合有），凑凑合合运维吧。肯定不可能有高的盈利、后续一定需要不断找新路，在AI算法部分和落地逻辑部分都继续下功夫才能存活了（算力还总是自家成本呢）。 实际上对于自家“业务逻辑的内部”有好的理解能力的，中国公司又有几家呢？其实互联网服务的整个模式和背景思想，也都是进口的夹生饭和剩饭为绝对主力，加上自家996出来的而已。所以，往后的日子，倒是一旦这里好好发掘，会有新的前景，也出来一些中国原创的新模式范式多好！ |
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再好的技术，你只有应用和嫁接到成功的商业生态上，你才能赚钱，道理就是这样简单。 商汤的技术只是在中国是最开始做，当时也是最先进的，但是在世界范围来看，则未必。更关键的是它后来在技术上和同类相比，并没有优势，在商业上更是没能走出自己的路子。 另一个类似的就是讯飞做语音的，日子比商汤好，但是未来的趋势也是这样的，自己没有大生态。 |
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这不是具体公司的问题，是整个行业的问题。大部分的AI技术到目前为止，对大公司而言，属于《创新者的窘境》里所说的持续性技术而非破坏性技术，因此，新公司相对于老公司并不具备优势。同时，AI技术的商业化周期比较漫长，即使有个别的破坏性技术出现，大公司也能反应过来，不容易建立商业门槛。对比新能源汽车，从狗不理到香喷喷，整个变化在2-3年发生的，由于是破坏性技术，旧的技术体系，转换吧，会影响旧体系产品的销售，不转换吧，市场被挤压，等看清楚形势了，已经晚了。 AI很香，对大公司，业务成熟的公司，zf，国企，香的不得了。但是对这些公司来说，ai 的作用不可见。而对ai创业公司来说，就不香了，很难形成商业闭环。就形成这样的现象：这玩意很火，很热，但是 ai 公司看着都不咋地。 |
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太卷了。。。汤老师在国内还有一大批竞争对手，低端产品跟高校竞争，但是高校搞外包花的是学生爹妈的钱。高端跟一众大公司竞争，比如翻译，门禁系统，摄像头。 |
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不能盈利就是成本高，售价低。 售价能涨吗？ai四小龙，服务的售价涨了就卖不出去了，所以不能赚更多钱。 成本可以降吗？恐怕也不行，不涨人都被同行挖走了。 所以如果没有自己能做，其他人不能做的赚钱项目，商汤的亏损会逐年扩大。ai里就几乎没有这种只有自己能做的场景。 并且，google和巨硬等巨头也没放弃ai啊，出海竞品也不比国内少，价格还是涨不上去啊，成本也肯定降不下来。 至于更细节的东西，只问盈利不盈利都不必深究了。价格能涨今天就涨了，成本能降早就降了，资本家还需要人去教怎么赚钱？ 跟滴滴是一个局面，滴滴无人驾驶也没做出别人做不出的成果，打车也赚不到cover成本的钱，涨价用户没了，降本人没了。 能赚钱，但是目前赚不够成本的，窟窿靠融资PPT补齐，也是生存之道。 |
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AI这个领域成本高，不光是运营成本，研发成本也高的一批，拿出来的产品收费又不能太贵，大多数不错的AI产品目前都提供免费的在线服务，想赚钱确实太难。商汤科技那些产品给政府用用就差不多得了，也没啥更多的付费用户，又花大价钱养着一堆专门发cvpr的，其实发cvpr倒也还好，毕竟搞学术开会人均一次也就几万块，算起年成本一个人几十万到上百万也就cover了，关键是高管收入，这个比较离谱一个人一年拿个上亿，在公司没有稳定持久长远的盈利产品的情况下，这么多钱给高管发工资，能盈利才有鬼了。 |
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ai能带来直接收入的就监控行业，而这行业早就饱和了。 |
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因为阳春白雪曲高和寡。 当前社会发展阶段，在互联网行业，论赚钱还得是直播、带货、送外卖、游戏。。。。 没办法的事，这也是信息时代的“造原子弹不如卖茶叶蛋”。 每个时代都有自己的茶叶蛋和原子弹。 |
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他家的ai技术并不能与市场拉开太大的差距，openAI的chatgpt刚出来多夸张，现在一年过去了，各种类似的免费的大模型层出不穷，OpenAI也没说躺着把钱赚了。 另外，市场不是说你改改网络结构，发几篇CVPR就有人愿意投钱给你。现阶段，在大量数据驱动下，你改那几个结构真的没什么意义，梦该醒了。 |
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盈利的概念是收入多过成本。 商汤现在把AI大装置什么的抛去是不是盈利也不好说。 毕竟财报上看不到这么细的。 但我个人还是持略悲观的态度： 1、商汤能做的场景， 其它公司也能拿GPU服务器+数据标注搞个70%、80%。 2、深度学习边界效应明显， 花100w研究一个场景可能也就让场景准确率提升个1%，对于小场景来说，投入产出比严重不划算。不清楚最近商汤最近还有没有、还有多少这种类型的研究。 |
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因为并没有大幅提升生产力。 |
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泻药。 商汤科技公关如果看到这个问题，不知道会作何感想。所以我这里说的如果技术控看来过于避嫌，还是见谅。当然我也不会说什么不好听的，毕竟还是有点理想主义的。另外纯粹个人观点，也别期望能说出个所以然。 技术盈利的问题，本身不是技术的问题。商汤科技作为国内AI四小龙之一，技术实力肯定没问题。某些人论技术实力，开口就顶会文章之类的，听听就行了。技术盈利的问题，不是技术问题，而是个商业和经济问题。 商业问题，在于市场开拓。这部分我也不太懂。不过商汤在街面摄像头市场中如果没有赚到钱，那就有点说不去了。或者也可能赚到了，但是没有及时转型，应用于现在的电动汽车、工控机床还有智能家电等先进制造业。在这里，商汤的角色是生产性服务业公司，成功案例参考IBM，大象跳舞。 经济问题，在于边际投资效果递减。可能商汤过于看重技术，但是技术的投资是成果越增加，用于新成果的投资就需要越多。但是对于应用来说往往基础的技术就很有效果且能解决大多数问题。 可能扯得有点散，总结来说就是过于注重技术，商业上没有定位（看看《定位》，但这并不容易），经济上技术投入过多在商业上没有足够收入的前提下技术战线过长、研发周期过长，导致资金无底洞。 另外，还想起一件事情，那就是人工智能时代很重要的一点，对于数据资产的无视。 好了，就写到这里，说对了请给个赞。说错了，当笑话看。 逼乎让我恰饭，各位随意。 |
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是金子都会发光... 但不是金子是金鱼 没金子 或者假金子 想卖金子价格 你做梦 你销售再牛逼也卖不掉 |
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因为没有跟诸多甲方搞好关系 国内这么大市场，但凡随便跟几个大厂搞好关系，作为一个AI研究的外部部门，大厂随便提供点项目足够商汤吃饭 这就是有技术的底气，但是人家好像不缺钱，所以不去讨好甲方 |
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