正文:网络江湖
什么样的公司才是好公司？在2022年下半年寻找答案，你会大概率得到这样的答案:有韧性的科技公司。
有韧性的科技公司应该具备这些特征:逆境成长，第二曲线，底层价值的重建。
逆境不一定是业绩翻了多少倍，市场份额增加了多少，而是在行业整体下行趋势下保持增长的能力。互联网有几个领域很难被颠覆，比如搜索、内容、电商。因为头部玩家在这些领域的技术生态和市场份额优势已经确立，具备逆境成长的能力。
“第二条曲线”实际上代表了企业的不连续创新能力。不连续创新能力越强，企业挖掘增量市场的能力越强。
如果一个公司的“第二曲线”商业化足够成功，在达到商业化的“断裂点”后，可能会影响整个公司的市场估值的逻辑基础。这就实现了第三个特征:“潜在价值的重构”。
中国的科技型企业很多，真正成熟的第二曲线，正在进行价值重构的科技型企业不多，可能算是一个。那么，第二条曲线的增长质量如何呢？离底层价值的重建还有多远？让我们浏览一下财务报告。
8月30日，截至2022年6月30日的第二季度未经审计的财务报告。数据显示，第二季度营收296.47亿元，非美国通用会计准则下净利润55.41亿元，同比增长3%，环比增长43%。
以2022Q2财报为节点，几年后我们或许会蓦然回首。这份超出市场预期的财报，透露的不仅仅是一家科技公司长期成长的信心，更是市场增强对AI技术价值判断的关键节点。
在AI技术创新和商业落地的周期之初，在移动生态商业的全力支持下，对AI领域的关注正在推动底层价值的重构。
撬动价值增值的因素:生态商业韧性+AI价值支点
我们先来看看这份财报的主要数据。季度营收近300亿，净利润55亿。
首先，营收规模非常稳定。从去年的Q2到今年的Q2，有近300亿的营收规模。稳定的业务规模意味着稳定的现金流。单季度55亿元的自由现金流还是稳定的。
这是一份典型的中国科技巨头的财报:稳定的营收规模，第二曲线业务的高增长趋势，对未来增长的持续投资。财报显示，核心RD费用占核心收入的比例已经连续七个季度超过20%。
从行业角度来看，QM数据显示，第二季度中国互联网广告规模为1474.4亿元，同比下降7.6%。腾讯方面，第二季度互联网业务营收为186.38亿元，比去年同期的228.3亿元下滑18.4%；阿里，佣金和广告收入同比下降10%。
可见，在行业下行压力下，移动生态业务依然带来了稳定的现金流。
从互联网广告行业整体趋势来看，虽然上半年互联网广告市场增速放缓，但移动生态保持稳定。预计随着广告市场的逐步回暖，移动生态业务的增长势头将进一步恢复。
移动业务的韧性还体现在用户规模的稳步增长上。
数据显示，6月App月活跃用户达6.28亿，同比增长8%，日登录用户占比84%。根据IDC和科纳仕公司的最新报告，2022年第一季度，小度再次位居中国智能音箱出货量第一。
生态学的基本价值单位其实是流量。总用户规模越稳定，增加个人用户付费的空空间就越大，广告业务和服务业务的实现就非常稳定。
换句话说，移动生态基本盘有足够的韧性和足够的抗风险能力。在生态业务稳定现金流的支持下，它可以安全地将更多的资源和精力投入到智能云和自动驾驶等新业务中。
现金流的稳定带来了AI战略的稳定。
在自动驾驶行业，一些走L4路线的自动驾驶公司开始做L2。核心原因是自动驾驶需要长期的资金和技术投入，这些公司不得不专注于二级市场来获得融资。二级市场显然更愿意看到实际的商业化成果，于是一些公司不得不向L2转型，理想的战略路线也不得不最终向“牛奶和面包”的现实低头。
就不会有这种焦虑。只要智能手机、电脑、平板电脑是人们获取信息的主要设备，知识和信息的入口地位就不会动摇，移动生态依然繁荣，现金流依然稳定。
除了现金流的稳定，做自动驾驶不仅需要技术能力，还需要战略穿透力，强大的组织能力，丰富的商业能力和经验。营收稳定、多项业务协调增长的巨头显然更有优势。这就是为什么大家都在大周期中“收缩”，却还在“逆周期”扩张。
而“逆周期扩张”主要是两个方向，一个是AI技术的深化，一个是商业化的拓宽。
在AI底层技术上，开发的飞桨是中国首个面向开源行业的自研深度学习平台。作为智能产业的底层操作系统，飞桨生态是AI技术的“活水”；在前沿计算领域，8月，超导量子计算机“石干”和全球首个全平台量子软硬件一体化解决方案“全系”正式发布；在自动驾驶领域，首款汽车的定义是自主机器人，而不是普通的具有智能功能的新能源汽车。
要想技术深，就需要商业化宽。
目前AI的价值支点有两个，一个是在智能云上成功商业化并快速增长的业务，一个是自动驾驶相关业务的商业化。
财报显示，第二季度智能云收入同比增长30%，环比增长10%，进一步提升了核心收入占比。云计算显然已经成为AI商业化最成功的领域之一。根据IDC 2022年6月发布的《2021H2中国AI云服务市场研究报告》，智能云第六次在AI云提供商中排名第一。
人工智能云市场仍然是一个快速增长的市场。在数字经济增长的带动下，云计算业务未来的增长韧性也很强。这为AI的商业化提供了有力的支点。
除了云计算，智能驾驶业务可能成为AI技术商业化的新增长点。
Apollo RT6的发布，让外界看到了自动驾驶走向商业化的关键一步。自动驾驶能否成功商业化，不仅是一个技术问题，也是一个成本问题。阿波罗RT6成本来25万，也就是说Robotaxi在成本上真的可以落地。
8月，重庆市和武汉市政府率先发布了自动驾驶全无人化商业化试点政策，并向。也就是说，在上述两个地方，车内没有安全员的自动驾驶车辆有资格在社会道路上开展商业服务。
其实这是一件非常重要的事情，意味着自动驾驶技术开始进入实质性商业化的阶段。
从财务角度来说，如果商业化足够成熟，这可能是未来几百亿营收的业务增量。这可能成为未来除云计算增长之外支撑金融增长的“第三条曲线”。换句话说，萝卜跑的商业化运营，智能汽车的落地，带来了足够的价值支点。
长期来看，移动生态商业韧性+AI价值支点撬动空的未来估值增量，对于二级市场的价值回归显然是好事。
稳步商业化的背后，为什么AI还那么值钱？
从技术演进的角度来看，过去科技行业和互联网行业的成长，最根本的原因是在摩尔定律下，先进芯片的迭代和低成本生产推动了各行业的智能化和信息化。
如今，人们不得不接受这样一个事实:由处理器技术升级所驱动的技术创新正在走向终结。
也就是说，如果信息技术领域再有大的突破，很可能是在软件领域而不是硬件领域。相比其他领域，人显然更容易在AI上有所突破。
并且抓住了开启下一个经济周期的关键:AI技术。
最近对核聚变的投资非常热。有人问我，五十年后还能研究出来是不是一回事。为什么有这么多钱进入这个领域？答案很简单，高投入，高价值。
AI赛道也有这样的特点。
无论是核聚变还是AI，这些技术赛道撬动的真正产业价值空实在是太大了。与AI核聚变不同的是，AI轨道价值数万亿，但其技术路线已经得到验证，商业化已经在进行中。
从规模来看，碳中和以及汽车产业的变革推动了AI技术的落地。能源行业和汽车行业都是万亿规模，掘金机会很多，都是AI技术很有前景的领域。
在能源领域，与国家电网深度合作，基于智能云的AI平台，智能技术真正落地能源行业一线。在工业领域，智能云吴凯工业互联网平台深入制造、生产、品控等领域，将AI技术放在工业制造的第一线，进一步推动数字化转型。
在汽车领域，科技巨头正在通过自动驾驶将AI的战略触角延伸到未来行业话语权的中心，挑战丰田和大众的核心领地。
对于巨头来说，这意味着他们的AI技术开始直接参与价值的生产。
过去互联网价值的本质其实是渠道价值，要么是内容和信息的分发渠道，要么是商品和服务的分发渠道。在这个过程中，互联网技术并没有直接生产商品和服务，而是通过优化流通环节来提高效率。
也就是说，过去互联网技术再发达，实际上也没有直接产生价值，只是通过优化效率间接产生价值。
AI带来的底层变革是，这样的科技巨头开始真正参与商品和服务的生产，直接来到生产价值的一线领域。由此，AI技术不再是抽象的概念，而变成了智能汽车、AI机器人等具体产品。这才是AI商业化的真正意义。
总体来看，AI“掘金”的商业化分为两个递进的阶段。技术价值赋能阶段，成本价值赋能阶段。
因为新技术的商业化，需要在有需求的地方落地。
比如AI在云计算领域的快速落地。一方面是AI的能力和对具体行业痛点的深刻理解。另一方面，主要是AI云计算确实能带来价值增值。这就是技术赋能价值。
相比云计算领域，AI在自动驾驶领域的落地难度更大，因为会涉及到AI商业化的升级阶段:成本价值赋能。
AI对于科技公司的终极目的是什么？它是现有生产模式的成本替代品。
脑洞，如果Robotaxi贯穿，那么在巨大的成本优势下，颠覆出行市场格局的可能性并非不存在。到时候，在资本市场上，有没有可能提高滴滴的成交量估值？
从趋势上看，社会渴望创新，技术赛道将迎来长期成长阶段。AI、自动驾驶、云计算、工业互联网都是未来国家高科技发展的重点领域，也需要强大的科技巨头来驱动行业的商业化。
是国内AI技术领域领先的公司之一，这也是未来AI成长的最大基本面。
中国的数字化、智能化转型将释放未来社会经济增长的驱动力，中国科技企业有太多的机会可以把握。
为什么智能云的业务增长这么快？最核心的原因是基于自身的AI能力和对特定行业的理解，能够真正帮助企业实现数字化增长。
数字赛道是大赛道，AI赛道的知名度一直很高。短期来看，虽然部分领域的商业化可能没有外界乐观估计的那么快，但长期来看，这些领域的成长价值最终还是会被市场进一步实现。
成长估值下的价值解构，科技巨头被低估？
其实对市场的判断是滞后于企业的业务进度的。因为企业更贴近行业实际，可以获得原始的第一手资料。
因此，对于成长曲线处于成长期或者第二曲线业务处于价值成长期的公司，资本市场的估值逻辑会经历一个解构的过程。
特斯拉刚上市的时候估值很低，资本对和马斯克的炒作故事不感兴趣。那为什么资本又买了？最核心的原因是，AI技术商业化之后，并且有了一定的规模，商业变现的规模会快速增长，这是估值端重新解构的过程。
所以一个基本的判断是，随着AI技术的商业化，AI的估值可能也需要经历这样一个过程。今天的其实和特斯拉当时的情况有点类似，都处于业务的价值成长期，现在的估值其实并没有完全反映其价值增长。
和特斯拉最大的区别是，汽车业务全部是特斯拉的，对我来说只是AI商业化足够大的市场之一。当AI渗透到各个行业，协同的力量才真正显现出来。
接下来其实只需要关注两个核心问题，移动生态的护城河是否牢固，AI业务商业化是否顺利。答案已经在Q2的财务报告中给出。在Q2财报的背后，是在业务增长模式上逐渐成为一家AI技术驱动的公司，这对二级市场的估值相当重要。
科技巨头的市场估值一般采用“规模”估值法，而不是“成长”估值法。
科技巨头经历过早期成长估值后，市场在做价值判断时可能会更多考虑营收规模。这些更具体的毛利率指标。也就是说，一些高增长但规模相对较小的业务，其真实价值可能不会直接体现在估值中。
然而，随着业务增长方式的改变，一些机构也更加关注巨头第二和第三业务的增长。
比如被纳入恒生指数，代表AI技术基调的标的估值正在被市场确认。作为港股价值投资的主要参考，恒生指数很有代表性。纳入恒生指数也意味着二级市场认可其长期价值。
另一方面，瑞士瑞信银行、高盛、摩根大通和摩根士丹利等投行也给出了买入和持有等正面评级。
据摩根士丹利女士称，“广告业最糟糕的时期已经过去，但鉴于新冠肺炎疫情的波动，有意义的反弹可能需要时间。严格的成本控制和完整的云增长可能是亮点。”
此外，萝卜跑累计订单超过100万，是全球最大的自驾出行服务商。也是他们获得认可的原因之一。
CS瑞士瑞信银行似乎更看好智能云中的业务，认为“在关键行业的早期增长曲线中，云将保持高于行业的势头”。
知名投行的态度或许表明这些底层的价值逻辑变化正在发生，或许意味着AI的成长性估值正在被更多机构认可。
可以预见的是，随着整个AI行业的商业化，以及更多行业信息的透明化，可能会经历一个估值修复的过程。这样的修复可能是一个长期的过程，因为从资本市场的大环境来看，市场会经历一个平稳发展的时期。在此期间，对于业务充满韧性的企业，资本会有更多的耐心。
总结:
商业繁荣的本质是生产力进步带来的真正的商业繁荣。技术的价值不仅仅是让投资人买单，更重要的是商业化，促进实体经济行业的繁荣。
产业越繁荣，社会经济发展就越蓬勃，我们的伟大复兴之路就越从容。从这个角度来说，培育AI技术的意义不仅在于其自身价值的回归，更在于对未来科技产业发展的推动。
