上市折戟,荣光不在,“AI”怎么了?
文/陳文琦
來源/深響(ID:deep-echo)
加上 AI 兩個字母就能到處“騙錢”的日子一去不復返了。
回望 2015 年,人工智能機器人 AlphaGo 大戰圍棋世界冠軍李世石并4:1 輕松獲勝,一時間圍繞人工智能(AI)的各種創業項目瘋狂涌現,又正值當時 VC/PE 市場資金充足,AI 創投熱潮一浪高過一浪。有投資人描述當時的盛況:“天使輪的項目投資人看看方向、團隊,聊一聊就定了。很多公司什么都沒有,一個 PPT 只要打上 AI 的標簽就能拿到不錯的估值。”
“其實當時大家對 AI 的盈利模式也看不太清楚,但是這個技術肯定是先進的,先在技術上占位以后再思考落地是不少 AI 創業公司的投資方共同的想法。”
與此同時,當時的大公司們也都篤定著人工智能的未來——百度率先表明了“All in AI”的決心,騰訊隨后提出“AI in All”,阿里巴巴啟動 NASA 計劃并創立達摩院,華為的全棧 AI 策略火速推出。AI 時代大有接棒互聯網成為下一個未來的勢頭。
但就在這不知不覺中,硬科技的資金流向發生了微妙的變化——半導體的突然崛起,自動駕駛、機器人等更上一層樓的領域步入高速發展期,曾經的資本寵兒 AI,走下神壇。
而這一方面是 AI 獨角獸在二級市場的遇冷反饋回來,讓一級市場投資趨于冷靜,加速 AI 泡沫出清;另一方面也是 AI 發展到今天已經進入到了一個平臺期,低垂的果實所剩無幾,接下來需要攀登更艱難的險峰,當 AI 成為基礎設施,主賽道的走向也發生了偏移。
上市折戟
最新的壞消息來自“AI 四小龍”之一的依圖。
依圖的上市申請在 2020 年 11 月被上交所依法受理,擬募資 75.05 億元。本來有希望成為四小龍里的 AI 第一股,但就在上周(7 月 2 日),上交所決定終止對依圖首次公開發行存托憑證并在科創板上市的審核。直白地說,依圖的上市夢徹底擱淺了。
其他幾條 AI 龍的命運也不甚樂觀。
曠視于 2019 年 8 月在港交所遞表,但始終不見進展。去年 6 月,據報道,受美實體清單影響,曠視已主動中止了港交所上市進程。今年,曠視又正式啟動沖擊A股,1 月接受上市輔導,3 月科創板交表,4 月遞交聆訊后資料。
而另一家 AI 獨角獸商湯上月又傳來年內A+H上市消息,公司官方慣例“不予置評”。
整體來看,曾在一級市場風光無限、被稱為“融資機器”的“AI 四小龍”商湯、依圖、曠視、云從在二級市場的反饋并不如人意。“AI 四小龍”之外, 同在上市路上的,還有海天瑞聲、云天勵飛、格靈深瞳、云知聲(已中止),其他有上市傳聞的還有地平線、第四范式、思必馳等。
唯一撕開了口子的 AI 公司是頂著“AI 芯片第一股”的名號登陸科創板的寒武紀。但情況也不容樂觀。
上市首日,寒武紀高開,其開盤價較發行價上漲了 288.26%,第二天延續漲勢,盤中拉升超 27%,觸發臨停,總市值逼近 1100 億。但是一周不到,股價快速進入下跌通道。如今股價為 129 元/股,市值為 516 億元,這一數據距其峰值時的 1124 億元,已經腰斬。
寒武紀業績快報傳來,仍是虧損,2020 年全年凈虧損 4.35 億元,上年同期虧損 11.79 億元。今年一季度虧損 2.06 億元,上年同期虧損 1.08 億元。
二級市場的表現倒掛一級市場,資本對“估值高,回報周期久”的 AI 公司失去耐心。
泡沫出清
從 2018 年的熱火朝天、一片光明,到如今的興趣退潮、上市折戟,AI 領域究竟如何在技術和資本的博弈中生存、成長?AI“去泡沫化”已有時日,進程幾何?
梳理近一年 AI 領域發生的投融資,‘深響’發現,近三年,AI 領域投資的事件數大幅度下降,但是從融資金額總量上看,有上升趨勢。
企查查最新數據顯示:
2016 年以來,人工智能賽道共發生 4389 起融資事件,披露融資金額達 7961.55 億元。
從融資事件數量來看,2016-2018 年保持在 900 起以上;2019-2020 年略有下降,仍有 500 起以上。2021 年上半年共發生 367 起,全年總量很有可能超過去年。
從融資金額來看,2020 年人工智能賽道披露金額近 3400 億元,為歷年第一高。今年上半年,披露金額達 915.94 億元,仍處于融資高位。
究其原因,AI 公司經歷創業高峰期后,已經逐步進入成熟期,頭部效應開始顯現,資金向成熟企業親傾斜。畫大餅的初創 AI 項目不再吸引眼球,投資人緊盯著商業化初現雛形的頭部公司,也反應出投資機構尋求的還是退出,早日落袋為安。
優質的新標的不多。IT 桔子數據顯示,截止今年三月,中國人工智能公司的總量為 5684 家。2015、2016 年是 AI 公司成立的高峰期,但去年,僅有 60 家左右新的 AI 公司成立。
按投融資發生的輪次看,據企查查數據:
從 2016 年到 2020 年,AI 賽道在A輪及A輪前的輪次發生的融資事件約占 67%,但是其比例在逐年下降。
同時,B輪及以后輪次所占比例持續擴大。今年上半年,第四范式、地平線(多次C+ 輪)、云知聲等企業都完成了大額D輪融資。
已經過了純技術積累的階段,“商業化”、“盈利”成為始終懸掛在 AI 公司頭頂的達摩克利斯之劍,第一批 AI 科技公司的上市進程和后續表現會決定之后的投資方向和市場估值邏輯。
但是就目前招股書透露的數據來看,頭部公司給出的答卷不容樂觀。
就說曠視、依圖、云從三家,上市過程中透露出來的財務數據很明顯——雖然營收高速增長,但是高虧損,高投入的狀況并無改變跡象。招股書和公開數據顯示:
資歷最老的曠視,2016 年至 2019 年上半年,三年半時間,累計營收約為 28 億元,虧損 97 億元;
依圖自 2017 年至 2020 上半年,累計營收為 15 億元,虧損 73 元 ;
因為創始團隊中科院背景和身后站著的產業基金而被稱為“AI 國家隊”的云從自 2017 年至 2020 上半年,累計營收為 16 億元,虧損 23 億元;
(曠視和依圖的巨額虧損部分由于優先股公允價值變動,即兩者經過多次優先股融資,公司估值上升,優先股公允價值不斷上升,導致各期行程公允價值變動損失,負債轉入所有者權益。但總之,即便除去公允價值變動帶來的影響,依舊是虧損。)
巨額虧損與它們的高估值放在一起比較,略顯尷尬。前輩們的成績,直接影響到了其他 AI 創業公司。
其實,頭部 AI 公司都在尋找自己的商業定位,奮力地想跟同行形成差異化。從“四小龍”官網來看:
商湯是 AI 平臺型公司,定位 AI 算法提供商,主攻智慧城市、智慧交通、智慧園區、智慧物業、智慧通行、智慧文旅、智能汽車等行業;
曠視是人工智能產品和解決方案公司,三大板塊是消費物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網;
依圖將業務分為智能公共服務(智能城市和智能醫療)以及智能商業;
云從定位為人機協同解決方案提供商,布局智慧金融、智慧治理、智慧出行及智慧商業等四大業務領域。
但是,資本逐利,也不信文字游戲,技術發展和商業化進程也許快不過風口變遷。
賽道偏移
AI 公司們為什么一直盈利難?首先,技術方面投入大,周期長;其次,是實驗室中的技術要找到場景落地應用。
行業的發展和投資行為相輔相成地在進化。當“AI 是基礎設施”的共識形成之后,人們看的不僅僅技術,而是“產業+技術+資本”。
“前幾年我們投過一些獨角獸大多是基礎技術創新企業;2018 年看場景,要創造場景價值;2019 年要有數據,創業項目是否創造出應用價值,商業模式能否成立,要以數據來說話;今年,是‘AI+ 行業’的深度滲透。”科大訊飛旗下的訊飛創投董事長徐景明在去年的一次采訪中說。
根據 IT 桔子分類,從產業鏈維度,AI 企業分布為基礎層、算法層和應用層:
基礎層更偏硬件,生產投入成本高,門檻高,創業企業少,主要包括芯片、數據平臺、傳感系統、云計算設備;
技術層包括機器學習、數據挖掘、自然語言處理等,其中目前發展趨近成熟的有語音識別和圖像識別;
應用層是最接近C端B端消費者和客戶的環節,分類眾多,扎根于此的 AI 公司數量多,涵蓋了工業、交通、電力、安防、農業、零售、教育、家居等各類垂直行業/場景的解決方案。
在 2017、18 年,AI 投資浪潮在國內掀起的階段,計算機視覺(技術核心是圖像識別)和語音方面是熱門賽道。畢竟,深度神經網絡研究的突破性進展最先在這些領域落地。2018 年之后,在語音視覺賽道的投資事件數就下滑了,關注度轉移到其他方面。
雖然 AI 公司的虧損狀態還是常態,但技術的商業化前景只會越來越廣闊。廣義上說,機器人、AI 芯片、自動駕駛(智能汽車)這些當下的風口,其實都是 AI 驅動的。資本還是愿意為想象力買單,占位前沿科技,但是這作用是催熟,還是助力?
還有值得注意的是,科技巨頭一邊自建實驗室,一邊也通過 CVC 完善 AI 矩陣,成為 AI 投資領域重要的資金池。巨頭的投資更看重與自身經濟體的業務協同。
企查查數據顯示,自 2016 年至今,騰訊在人工智能賽道投資 360.24 億元,超過阿里、百度、字節,融資事件達 59 起,也位列第一。騰訊是蔚來汽車、大數據服務公司明略數據、AI 芯片燧原科技的長期投資方。
融資事件數量與騰訊不相上下的是“All in AI”的百度,達到 58 起,但融資金額僅有 71.26 億元,以孵化為主。
阿里屬于投的數量不多,但舍得砸錢,融資事件 29 起,但融資金額達到 142.64 億元,眼光準。阿里覆蓋的 AI 企業更偏向基礎層、技術層,它是寒武紀、曠視、商湯、思必馳等的投資方。
字節作為新晉小巨頭,在 AI 的投入與老大哥們相比略顯遜色,融資事件 24 起,披露金額 12.07 億元。
本質上,AI 是一種底層技術,機會在于與各領域的深度結合。但是在資本市場變幻莫測的情緒和緩慢的技術積累中,AI 企業還是要尋找平衡點,認清定位和要扎根的市場。
畢竟,這不僅是一場技術戰爭,也是一場商業游戲。
總結
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