时间:2022-06-30 18:38 | 栏目:观察 | 点击:398次
出品:新浪财经上市公司研究院
作者:壹零
股价暴跌50%,市值蒸发近千亿,商汤科技再次走进了至暗时刻。
2021年9月30日,商汤科技在港交所成功上市。被称为全球最大AI独角兽的商汤科技,曾经备受资本追捧,IDG资本、阿里、淡马锡、软银中国、中金公司等一众明星投资机构都曾向其递来橄榄枝。
然而,半年时间,风云骤变。
2022年6月30日,商汤科技迎来上市之后的首次解禁,上市前投资者和基石投资人全部解禁,持股合计占比超70%。
港股开盘后,商汤科技盘初即跌47%,报价为3.09港元。截止今日收盘,商汤科技的股价为3.13港元/股,已跌破3.85港元/股的发行价。
资料来源:wind与此同时,商汤科技于6月30日发布公告表示,徐立博士、王晓刚博士、徐冰及集团若干管理层成员以公司为受益人持有的公司首次公开发行前股份资自愿锁定期延长6个月至2022年12月29日。
对于这样的股价表现,商汤科技的高管及若干管理层做出了自愿将持有股票禁售延长半年的承诺,表示了对集团的长期价值及前景充满信心。
但即便如此,从结果端来看,管理层的承诺和表示却未能让资本市场的投资者信服,疯狂的抛售仿佛一场久旱逢甘霖的狂欢。
放眼国内的人工智能赛道的公司,特别是曾经的天之骄子AI四小龙,无一不深陷亏损泥淖。靠着讲故事再也拉不来一级市场的融资,艰难流血上市后也要直面资本市场用脚投票。穿越“死亡之谷”的路途荆棘遍布,AI四小龙们或许早该明白,历经上市大考之后也并非皆是坦途,再好再“硬”的技术归根结底要变成生意,实现真正的商业化落地以及创造盈利。
高管自愿延长禁售期难挡股价暴跌 四年亏近四百亿也亏掉了投资者信心
商汤科技的高管和管理层对于自愿延长股票禁售期的承诺之所以未能阻挡股价的暴跌,最直接的原因在于持股比例的差距。
根据招股书显示,管理层自愿禁售承诺规限的相关B类股份总数为20.02亿股B类股份,占已发行股份总数约5.98%。而近日解禁的早期投资者和基石投资人的股份合计比例超过了70%。两者之间所占的比例相差悬殊,即便是做出禁售期延长的承诺在先,面对早期投资者和基石投资人的套现或止亏离场,也无力回天。
根据各轮融资数据,A轮融资者包括IDG与科大讯飞,分别投资了4.5亿股与2500万股,融资成本为0.02美元,此次解禁如若抛售,将坐享近20倍的收益。后续进场的软银、阿里等投资机构,由于融资成本也相对较低,按照今日收盘股价计算,如果没有抛售,也能收获一定的浮盈。但对于基石投资人而言,或许直接亏损超20%。
而在解禁背后,投资者选择抛售股票离场更深层次的原因,或许是对亏了近四百亿的商汤科技失去了信心。
就在前几日,根据国际数据公司IDC发布的《2021H2中国人工智能软件及应用市场追踪报告》显示,2021年下半年,商汤科技在计算机视觉领域市场份额为22.2%,连续五年保持市场第一的位置。
但即便如此,也掩盖不住当下巨亏的现状,左右不了投资者的选择。毕竟,纵然是四小龙之首,AI行业的老大哥,带头亏损也是事实。
根据年报显示,2021年,商汤科技实现主营业务收入47亿元,同比增长36.39%,中规中矩的表现基本符合了券商的预期。而利润方面,2021年,商汤科技亏损171.7亿元人民币,相比2020年亏损的121.5亿元,同比扩大41.3%。经调整亏损整额为14.18亿元,对比2020年亏损8.78亿元,同比扩大61.5%。
算上2018-2020年间,商汤科技分别亏损34.3亿元、49.7亿元与121.5亿元。短短四年间,商汤科技共亏损377亿元,并且亏损金额在逐年扩大。
研发投入不应为亏损背锅 专利与论文的另一面是商业化落地实属不易
2021年,商汤科技的研发投入为30.6亿元,占当年营业收入的65.1%,过去四年内,累计研发投入超80亿人民币。同时,截至2021年底,商汤科技的研发人员为4274人,较 2020年的2803人新增了1471人。
在年报公布后,很多评论认为,是因为研发人员规模扩张导致商汤研发投入进一步加大,进而加剧了亏损。但事实上,在需要建立技术壁垒的人工智能赛道,扩大的研发投入对于连年亏损而言,真的是一个合理的挡箭牌吗?
一方面,专利和论文数量并不能衡量真正的研发成果。截止2021年底,商汤科技累计拥有11494件全球专利资产,在各学术顶会发表论文超过700篇。这的确是商汤科技注重研发投入的重要佐证,但并不是技术能够真正商业化落地、带来切实收益的证明。
另一方面,人工智能是一种计算机技术,需要结合落地场景或者相关产品得到商业化应用。对于商汤科技而言,当前能够创造收入的业务领域为智慧城市与智慧商业方面,客户分别为政府及企业,重点落地在安防场景中。但是众所周知,在安防领域中海康威视、大华股份、宇视科技一统江湖,对于具体的落地场景经验更为丰富,并且也在发力人工智能的研发。
而这或许直指当前人工智能领域的公司所共同面对的难题,即拥有了前沿的技术,但真正的商业化落地实属不易。
掰开所有专利、人才、论文的内核,或许能够真正解决行业内应用痛点,同时也能够创造盈利、为资本市场投资者带来预期回报的才是一门好生意。
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