商业模式（商业模式包括哪些模式）

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直面竞争：技术优势遭遇硬件龙头

根据前面的研究，人工智能的落地场景虽然很多，但找来找去，最大的一部分仍然是基于视频监控的视觉计算。在这个赛道下，商汤无疑会与海康威视、大华股份等传统硬件龙头公司有一番较量。

商汤的优势很明显，就是技术先进。

技术优势的评估是很困难的，不像外观、口味、品牌等比较直观的属性。我们可以从以下几个维度来了解商汤的技术实力：

截至2021年上半年，公司拥有40名教授，5000名各类雇员，其中约三分之二为科学家及工程师，超过250名博士及候选人。

创始人汤晓鸥为香港中文大学教授，2009年获得了CVPR最佳论文奖，为亚洲第一人。联合创始人徐立、王晓刚、徐冰等也都是香港中文大学的博士或助教，学术背景深厚。

公司在人工智能领域全球竞赛中获得超过70个冠军。

2015年到2021年6月底，公司在全球前三大计算机视觉会议上发表的研究论文数量排名第一，发表了600多篇顶级学术论文。

截至2021年6月底，公司已拥有8123项专利及专利申请，其中一半为海外知识产权。

2019年拥有总计1152个模型，到2021年6月底，已累计生产22000个人工智能模型。

公司自主研发AI基础设施SenseCore，支持人工智能模型的工业级量产，正在上海临港建设大型人工智能计算中心（AIDC），预计能够产生每秒3.74百亿亿次浮点运算的总算力。

我们也可以从研发投入来看公司在研发的重视程度，公司在2020年的研发费用达到了24.5亿元，已经接近于大华股份的30亿元，远超其他AI初创公司，研发费用/收入也达到了71%。公司非常重视研发。

公司在不同项目上已经与多个一线城市、小米、万科、本田汽车等进行了合作，大公司的背书是对公司技术和产品的认可。

综上，可以看到，商汤科技在人工智能算法和模型等技术方面确实有很强的实力。

不过安防龙头相对于商汤也有他们的相对优势，比如规模化、渠道、客户理解与硬件优势。

规模化方面，海康和大华的研发费用都只占到收入的10%出头商业模式，而商汤则超过了70%，在这种情况下绝对金额仍不及前面两家公司。同时，安防龙头非常强调算法复用，就是让同一套算法用到更多的项目中，也可以实现规模经济。这样的规模化就为安防龙头的盈利创造了空间，也为业务创新提供了保障。

在渠道和客户理解方面，海康威视超过4万名员工，分布在全国、全球各地，在分销渠道方面也更完善。安防龙头的销售和技术人员可以和客户获得更紧密的联系，对客户的需求有着更接地气的理解，所以即便在算法并不算最出色的情况下，也能够设计出满足客户需求的产品。所以在产品落地方面，安防龙头是有优势的。

另外，算法也只是安防产品中的一个组成模块，工程化能力、对产品硬件的理解也非常重要，这些也都是硬件厂商的优势。

从业绩层面看，在人均毛利润这个指标下，商汤科技虽然作为科技公司，但与海康、大华这种硬件类厂商相比也仍有差距，即便这两家公司中都包含了一些生产人员。不过商汤的人均薪酬却比较高，考虑股票期权后商业模式，商汤人均薪酬达到56万元，确实达到了科技企业的标准，相比而言，海康威视为26万元，大华股份为38万元。

可以看到，两种公司在竞争中各有千秋，就看各家公司能否把现有优势发挥到最大化，并快速弥补劣势与差距了。当然，这与各自护城河本身的宽窄程度、管理层的能力以及公司幸运程度都有关系。现阶段来看，在不少大型安防项目上面，安防的属性要大于科技的属性，传统龙头的优势似乎更加占优。

技术优势构成的护城河够深吗？

既然商汤科技等AI公司的护城河都是技术优势，那我们就需要考察这条护城河到底有多深。先考虑单纯的技术优势，正如我们在《常识的力量》一书中所言“单纯技术公司的护城河并不深”。

对比来看，技术优势的特点是“善攻不善守”，就像一名爆发型选手。一项新的、突破性的技术，往往具有很强的攻击性，可以用来颠覆其他竞争对手，破坏力很强，这是技术善攻的方面；但想要保持住技术领先却很难，因为偶得的创新容易，持续的创新却非常困难，所以技术领先的生命周期往往不长，维护成本也很高，需要持续投入研发。

技术构建的已有优势并不稳固，技术很大一部分来源于创意，而这种东西容易被抄袭、被模仿；后期投入转化为新的技术优势的确定性又弱，之前的创新方法后期不一定适用。

从AI比赛（ImageNet）中的成绩也可以看到，特定技术的进步接近成熟时，边际进步速度是减缓的，这也意味着头部企业和后面的企业技术差异会缩小，这在手机、电脑、电视等等科技产品上体现得很明显。所以技术优势构建的护城河，相较于其他护城河不够宽、不够深。

《常识的力量》一书中也给出了一个很好的案例——寒武纪这家以AI芯片设计技术为主要优势的公司，经营并不顺利，丢掉大客户华为后，一路波折。寒武纪的技术优势就丧失得很快，大客户华为可以自己设计AI芯片，于是抛弃了这个合作伙伴，而且这项技术扩散得很快，后来很多公司都获得了AI芯片设计能力，仅本次讨论中所提及的商汤、依图、大华，都可以自己设计AI芯片。

寒武纪的问题是产品很单一、壁垒不够高、模式不太好，但这并不意味着技术优势就支撑不起伟大的公司，历史上有很多技术卓越的优秀公司，想要成为这样的优秀公司，还需要额外条件：

首先要尽可能保持住技术优势。持续、大量的研发投入自然不可少，除此之外还要做到让自己的技术尽量不容易被复制，比如要让技术转化为不容易被绕过去的专利，用法律手段铸就壁垒；比如要让技术少靠一点创意，少靠一点人，多依靠体系、依靠过往的技术经验、依靠公司独有的资源。以此来延长技术优势的生命周期。

更重要的是，要让技术优势转化为其他优势，获取利润。早期的技术优势为企业的发展挖出了第一桶金，为企业的发展争取了时间、空间。如果企业可以把这些早期资源转化为品牌、渠道、用户粘性、网络效应等优势，就可以突破技术优势本身的限制，持续创造超额利润。

伟大的公司往往都是将前面所述的两方面结合起来，新的优势不断创造利润，反哺技术，技术也强化新优势，形成正向循环。

《常识的力量》一书中做了很好的总结：“技术研发能力如果能落地为产品能力、营销能力和品牌力，从而给公司创造可观的利润，并利用自己的盈利能力建立起强大的、持续的技术研发能力，那么这就是很深的护城河。”

微软依靠早期的技术优势迅速占领市场，培养出用户对软件的粘性和类网络效应（大家都用办公三大件）；英特尔的技术优势转化成了芯片软件相结合的路径依赖；苹果的技术优势转化为品牌、代工模式创新、供应链管理、用户粘性、产品生态等。

这种案例不胜枚举。

烧钱换成长，出路在何方？

AI四小龙的经营表现，落实到财务报表上，都挺难看。我们以商汤、旷视为例，两者的调整后净利润都是大幅亏损的，亏损额有时甚至超过营业收入。相比起来商汤会更优秀一些。

不过从毛利润端来看，商汤科技表现优秀，旷视表现也还不错。毛利润与调整净利润的主要差额，来源于研发费用，两者的研发费用占收入的比例常年超过60%，平均也在70%左右（安防龙头公司控制在10%左右）。这就意味着商汤等公司在自己的核心竞争力——技术优势上不断投入、持续加码，换句话说，他们不断在技术研发上烧钱。

我们在这几年见证了各种互联网公司的烧钱，或成功、或失败，那么这种为技术研发烧钱的模式可行吗？

其实烧钱，无非就是一种资源的提前投入，希望通过前期的高投入换取后期的可持续性盈利。烧钱，可以让很多本难成功的商业模式成为可行（如打车软件、外卖平台），拓宽了商业边界。一些企业通过烧钱，烧出了成功的商业模式，能拉到投资、有钱可烧，甚至也可视作企业的竞争优势。

我们先来看一个简化的盈利模型，涉及三个关键变量：用户数量、单位收入、单位成本。一个企业（产品）的盈利就容易计算，盈利=用户数量x（单位收入-单位成本）。如果前期的烧钱投入，可以让三个变量想着有利于提升盈利的正向变动，且能达到持续较高盈利，那这钱就烧的值得。

如果一个行业满足规模经济、可以提升用户粘性、实现垄断地位，那么这种行业就很适合烧钱，随着让利带来的用户数量提升，单位收入会提升，单位成本却会下降（很多成本是固定投入，不随用户增长而增加）。互联网行业就是典型的具备如上属性的行业。

腾讯各种产品（如游戏）依靠获取流量培育出了垄断地位和用户粘性，后期卖皮肤卖会员等提升单位收入，而前期产品研发成本可以摊薄；电商公司如阿里、京东，可以早起让利获取买家和卖家，数量多了之后形成了垄断和双边网络效应，从而可以提升交易佣金等提升单价，产品研发费用也会被摊薄；外卖行业、打车软件、共享单车也是如此，只不过他们的规模效应体现在外卖员、司机、单车的效率提升。

上述的互联网或类互联网公司，模式都基本走通了，但投入资金提升技术的模式似乎与他们有明显差异。

前面提到了，技术的保鲜期比较短，如果只是被迫不断研发寿命不长的新技术才能维持住成长或者领先地位，那么这种模式似乎并不太妙，因为我们看不到积累沉淀，看不到可持续性盈利，我们姑且称这种模式为“不妙模式”。

庆幸的是，大量的技术投入也有可能实现可持续的盈利模式，这里提供两种思路。

第一种，我称之为“突破模式”。如果这家公司可以通过技术的持续研发，超越瓶颈期，获取突破性的技术成果，而且在相当长的时间内是难以被模仿的。那么企业可以尽情用这种突破性技术获客、垄断、提价、盈利。这种模式下，在技术上烧钱是走得通的。

第二种，我称之为“积累模式”。这种情况下，公司所研发技术的数量要尽可能多，技术也是处于稳定期的技术。这时，公司可以以量取胜。一边通过新技术、新方案扩大用户基数，一边通过大量的技术给客户提供更丰富、更有针对性的产品组合。这样，公司可以不断获客，可以实现一定程度的垄断。更关键的是，在后期少研发新产品的情况下，公司可以减少投入、减少成本，从而获得稳定盈利。这种模式，看起来也走得通。

至于商汤科技到底走向“不妙模式”“突破模式”还是“积累模式”，我们仍需要继续观察，无须急于下结论。