一个严肃的问题：什么是“硬技术”公司？

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自2019年A股科技创新板成立以来，“硬技术”已成为国内资本市场的热门词汇。2021后，“硬技术公司”经常被比作“互联网公司”——前者专注于基础研发和重大发明，而后者只想从交通业务中赚钱；前者是智力密集型和技术密集型企业，后者只能被视为人力密集型和资本密集型企业；前者代表着人类社会真正的发展方向，后者则可能是经济发展过程中的一条弯路。

什么是“硬技术”？根据《上海证券交易所关于企业在科技创新板发行上市申请和建议的暂行规定》（2021年4月修订），科技创新板上市公司应属于以下行业：新一代信息技术、高端设备、新材料、新能源、，节能环保、生物医药；与此同时，金融科技和模式创新企业被限制在科技创新板上市。

在“新一代信息技术”中，人工智能无疑是最受欢迎的，其普及程度可能仅次于半导体和集成电路。谈到人工智能，大多数投资者可以立即想到两家公司的名称：尚唐科技（已在香港上市）和旷世科技（已申请科技创新委员会但尚未持有）。在一级市场著名的“人工智能四小龙”中，他们是最早申请上市的两个，这显然符合资本市场“硬技术”的定义。

尚唐、匡实为纯B类公司，产品应用范围狭窄，营业收入有限，处于亏损状态。2021，上塘调整后净亏损率高达30.2%；旷世没有透露2021的数据，但上半年净亏损扣除率高达138.8%。投资者对这一巨大损失有不同的看法。一些人认为“硬技术公司”应该在早期阶段亏损，而另一些人则希望尽快减少亏损，并提出盈利路线图。2021前，国内资本市场人工智能企业的风险承受能力较高，2022年后出现明显收缩。

根据招股说明书和财务报告中披露的数据，匡石和上塘均具有较高的客户集中度，并依赖大客户——2021上半年，匡石前五大客户贡献了25%的收入，上塘最大客户贡献了23%的收入。这一现象是众所周知的：两家公司都没有对应用场景的直接控制权，而且缺乏消费者客户和中小企业客户；至少在这个阶段，他们必须首先向负责应用场景和客户服务的大型企业销售他们的技术解决方案。事实上，许多“硬技术公司”目前正在实践这种商业模式。

因此，问题是：假设一家具有类似技术研发能力的公司碰巧也拥有庞大的消费业务，并且可以将其研发成果直接应用于消费场景，那么它是一家硬技术公司吗？

这样的公司是存在的。美国互联网巨头，尤其是alphabet（谷歌）、亚马逊（Amazon）和meta，在人工智能和机器学习方面取得了大量研发成果，并直接用于内容推荐、商品推荐、广告推送和广告效果测量。微软还拥有强大的人工智能技术，主要用于azure云服务。苹果在这一领域的存在感较弱，但iPhone用户应该非常熟悉Siri；在地图和流媒体服务方面，苹果还需要广泛使用人工智能。

别误会我。当然，上述科技巨头将利用国外技术，与外部公司或科研机构进行研发合作。然而，他们的核心技术主要是通过收购自主开发或“自主开发”（亚马逊和苹果尤其擅长这项业务）。假设亚马逊想收购一家精通机器学习技术的初创公司，该公司由于研发费用高昂而处于亏损状态。这样的公司显然符合我们对“硬技术”的定义；那么，通过收购继承了其所有技术成就的亚马逊是一家“硬技术公司”吗？

事实上，腾讯、阿里巴巴、百度和字节跳动等国内互联网巨头出于商业原因一直在大力研究人工智能和机器学习技术。2017-20年广告业务的快速增长，以及同期桃溪电商Gmv和广告收入的稳步增长，很大程度上得益于算法推荐准确性的提高；腾讯不仅在广告业务上需要机器学习，在游戏业务（尤其是PVE）上也需要机器学习；百度在无人驾驶技术上投入了大量资金，这显然是一项高度技术密集型的业务。

然后问题又来了：为什么上述互联网巨头不被称为“硬技术公司”，而是经常被列为硬技术的反面？是不是因为他们在消费者方面太成功了？是因为他们直接参与了应用场景吗？还是因为他们的业务规模太大，外部世界很难准确识别哪些部件具有高技术含量？不管是什么原因，他们都会因为“太成功”而受到惩罚。

2021，上塘和矿石的研发费用总额约为48亿元（注：矿石未披露年度数据，估计是上半年数据的两倍）；美团、百度、腾讯和阿里巴巴的研发费用分别为该数字的3.5%，5倍、5倍、2倍、109倍和12倍。当然，研发支出是一个有很大局限性的财务指标，不能单独代表一个企业的研发实力；此外，互联网巨头的研发团队需要分散在许多不同的方向。然而，只要阿里巴巴将十分之一的研发资源投入腾讯或人工智能领域。我们没有理由认为，互联网巨头的硬技术水平将低于纯“硬技术公司”！

有人会反驳：“但互联网巨头只会努力学习技术来巩固自己的垄断地位，这对整个社会不利。只有纯硬技术公司才会向全社会出口技术！”不幸的是，这种假设是错误的。互联网巨头还将向外界输出“硬技术”研究成果，这不是因为他们的善意，而是因为这是一项有利可图的业务。

机器学习即服务（mlaas）是云计算领域的一个新方向，也是主要公共云平台战略家的战场。据《福布斯》杂志预测，全球mlaas市场在2020年已达到73亿美元，2024年将增至306亿美元。简而言之，科技巨头从云端为客户提供全套机器学习工具，因此客户不必自行研究和部署相应的技术。例如，亚马逊的机器学习服务可以帮助客户处理自然语言，发布聊天机器人，建立时间序列预测模型，进行图形和视频分析，以及文本/语音转换服务——几乎所有的机器学习功能。

此外，以云服务的形式向大量客户提供标准化的机器学习工具，将帮助大量企业和组织享受最新的技术进步，从而减少技术不平等。正如alphabet在其2021的财务报告中所说，“互联网是人类历史上最大的均衡器。”如果我们不是通过互联网，而是通过传统的软件服务提供机器学习能力，那么只有最大的组织才能享受它。硬科技成果不是应该以最快的速度为最多的人服务吗？

四种“机器学习即服务”平台的功能比较

资料来源：alexsoft

根据alexsoft的分析，在全球四大领先的mlaas平台中，亚马逊和微软排名第一，功能最完善；谷歌排名第二，进展迅速；IBM沃森位居第二。我们不得不感叹，在人工智能领域，IBM一大早就起床了，但却赶上了一个晚插曲。由于多年来收入和利润停滞不前，IBM出售了沃森医疗，这曾经是最重要的业务。很难指望它在mlaas领域与三大互联网巨头平等竞争。讽刺的是，根据一些国内投资者的标准，IBM必须是一家“硬技术公司”，而亚马逊肯定不是。

恩格斯在马克思墓的讲话中提到：“人们必须先吃、喝、住、穿，才能从事政治、科学、艺术、宗教等活动；因此，直接物质生活资料的生产……构成了基础。”对于企业来说，基础研发是一项相对高级的工作，必须为前端业务部门提供现金流、应用场景和生态系统支持。这个事实是非常直观和不言而喻的。不幸的是，在美国或中国，很少有人真正理解它。

本文摘自互联网窃贼组织对美国科技巨头神话与现实的深入研究报告。读者可以点击阅读原文（约50000字）

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