外包|人工智能 = 外包？

【外包|人工智能 = 外包？】
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编者按：本文转自公众号计算广告，创业邦经授权转载。
十七年前，我到微软研究院语音组报道。午饭时问起老同事：“咱们这儿做人工智能的不少啊？”老同事惊得掉落了筷子：“嘘！别提这个词，我们是正经做研究的！”
那是AI的第二次低谷期，干这个就是这么不露脸。可是十年以后，风向变了，真AI和伪AI创业大军如一万匹草泥马，在资本的皮鞭下奔腾。伪AI不用多说，就看我们这个楼吧，从一层到二十层，每层都有大于等于一家的前台slogan里有“人工智能”的字眼——也包括只有一家食堂的二十层。
而真AI呢？我看着朋友圈的报道，一个激灵发现，这行的大佬多半是我当年在微软研究院的同事：商汤的汤老师，是年会上的冷面幽默主持；依图的林晨曦，跟着王坚搞机器学习；旷视的首席科学家孙剑，是研究院最被看好的青年科学家；而云从的周曦老板，当年跟我实习了一年。而这几家合在一起，江湖上又给喝了个号，叫“AI四小龙”。
从生物学的角度看，既然有四小龙，那准得有四大龙。我打听了半天，才搞清答案：四大龙大约指的是国家指定的第一批四家人工智能基地：BAT再加上老东家科大讯飞。
在这八条龙里，BAT人家是打酱油的，放下不表；讯飞和四小龙，则是直眉瞪眼靠AI活着的。现如今，按照VC十年左右的退出周期，当年那批AI企业都该交卷了。除了早就上市的讯飞，四小龙们纷纷撸胳膊挽袖子，或港股或A股，要在资本市场的锅里蒯出点稠的来。
俗话说：好奇害死仁波切。作为一个AI从业者，我也是听人说才知道，AI是抢过互联网接力棒的下一个选手。现在这位选手已经要加速了，我好歹也得了解一下，当年我们曾经感觉艰难度日的这条赛道，真的到了收获季节么？
于是，我翻了翻这几条小龙的招股书。说实话，看得有点云山雾罩，不过，倒是有两点印象很深刻。
AI业务这么能亏钱么？
第一个疑问就是，干这买卖，居然这么能亏钱么？
看看下面这张好事者整理的图，这几家的业务数据特点倒是挺一致：亏得都不少，而且基本是挣一块花两块的劲头。当然，块头越大的，收入和亏损也越多。

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当然，这里面的亏损，并没有那么夸张：其中大部分应该是优先股公允价值变动带来的财务减计，而不是实打实的业务扩张带来的亏损。就拿商汤说吧，业务上的净亏损，2020年只有8.8亿。
真亏那么多的话，倒未见得是坏事。大家知道，今天TMD这些巨头，无一不是上百亿地亏才烧出垄断地位的。所以，能亏损几十亿，那真的不是一般的主儿！在报表上拉出动辄数亿数十亿的亏损，如果伴随着业务高速成长的话，倒可以说是好事。可是，实际的业务体量和增速，远没有那么夸张。
从数据上看，几家公司经过了若干年的发展，很难说表现出了复合式的高速增长，而且，经营上出现吃得多拉得多的一边倒趋势(千万别扯毛利)，并没有看出商业模式趋于稳定。当然，这也不叫事儿，如果产品定位清晰、市场接受度强，那厚积薄发地多打磨几年，商业模式再等一等，倒也不是坏事。
那么咱们再来看看，这几家公司的拳头产品是啥。这也就产生的我的第二个困惑。
AI公司到底是弄啥的？
第二个疑问有关产品，这些早已是独角兽的AI公司，到底是卖啥的呢？
我带着无可无不可的心理，查了查给这几家公司带来核心收入的产品，结果是一头雾水，大家看看下表：