AI“独角兽”正变成“吞金兽”?
【CPS中安网 cps.com.cn】魔幻的2020年,让人工智能(AI)市场的气氛变得愈发“焦灼”。
作为曾经的资本市场宠儿,当AI企业在面对一级市场投资者 “地主家也没有余粮”的态度时,他们显然有些尴尬。
一方面,动辄上百亿的估值越来越不被资本市场认可,盈利不稳、烧钱不断的表现让太多投资者失去了耐心;另一方面,即便启动IPO,AI企业似乎也无法为投资者讲述出多么新鲜的故事,能够提升AI企业变现能力的应用场景有待探索。
所以,对于旷视科技、寒武纪这些AI明星企业来说,在一级市场投资者捂紧钱袋子的情况下,一场残酷的IPO抢滩登陆战将在所难免,但能够成功上岸的能有几个?
AI的狂飙时代
虽然人工智能(AI)概念的提出已经有数十年的时间,但真正成为资本市场的投资风口,还要从2016年算起。
2016年,谷歌的AI机器人AlphaGo以4:1战胜围棋九段高手李世石,之后又战胜了我国围棋第一人柯洁,“AI机器人VS人类”的话题,不仅引发了全球的关注,也掀起了一波人工智能热潮,让AI成为了妇孺皆知的热点话题,AI企业也开始在资本的助推之下一路狂奔。
数据显示,2014年至2019年,中国AI行业总计共有2845起投融资事件发生,总计融资金额高达3583.65亿。自2014年起,我国人工智能领域融资呈逐年递增,仅2018年就有超过1000家一级市场投资机构参与布局人工智能领域。
重金之下,大量顶级科技人才被吸引到AI行业之中,商汤科技、云从科技等人工智能企业脱颖而出,并开启了前所未有的“融资竞赛”。
从2018年4月到9月,商汤科技在短短5个月时间完成三轮融资,融资金额超过22亿美元;云从科技在2018年6月宣布获得10亿元人民币B+轮融资;依图科技也在6月、7月接连宣布两轮融资斩获3亿美金……
在那个需要不断创造投资风口的时代,“AI时代即将来临”几乎成为共识。
BAT等互联网巨头也纷纷加入到AI战场,百度喊出了“All in AI”的口号,腾讯提出“AI in all”的策略,阿里巴巴也快速启动了NASA计划并创立达摩院,华为的全栈AI策略火速推出。
国内AI行业像被打了“催熟剂”的西瓜一样,看着又大又圆,但是到底“甜不甜”,或许只有投资方和AI企业自己知道。
“其实,整个市场对于AI的盈利模式并不是很清楚,但是这个技术很具有想象力,先投钱占位,再思考商业落地,这是很多AI行业投资方的想法。”一位聚焦科技领域投资方的负责人回忆道,“AI企业很‘吃香’,你不投资,后面有的是人拿着钱等着投资。”
与此同时,政府也出台了不少政策,推动AI行业的快速发展。
2017年7月,国务院公布《新一代人工智能发展规划》;同年12月,工信部推出《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》;2018年4月,教育部推出《高等学校人工智能创新行动计划》等……
在AI的狂飙时代,整个行业的状态是资金充裕、人才济济、政策扶持,似乎一切都很美好。
独角兽OR吞金兽?AI行业变现难
经历高歌猛进的发展后,AI行业在2019年遭遇“当头一棒”,融资数量和金额呈断崖式下跌。
猎豹全球智库报告显示,2019年中国人工智能企业的融资金额从2018年的1484.53亿元,骤降至967.27亿元,下降幅度高达35%;融资数量也从737次降至431次,降幅达41.5%。
除了受到资金紧张的大环境因素的影响,对于AI企业的投资,VC/PE市场正变得越来越理性:AI企业到底是能赚钱的独角兽,还是喂不饱的“吞金兽”?变现为什么这么困难?
这很大程度上还是由于AI企业在商业化落地的过程中,现阶段AI技术与企业客户需求之间存在鸿沟。
换句话说,AI企业提供的产品和服务,需要根据企业客户的需求和目标进行“个性化”的研发,并深入到企业客户所处的行业之中,而在实际的落地过程中,AI企业就会在数据、算法、业务场景理解、服务方式、投入产出比等方面遇到难题。
比如,数据是AI企业应用的基本要素,在数据获取方面,会面临数据积累不足、数据质量差等问题。这是因为在实际业务中,很多数据来自人工填报,这就会造成数据的不准确,需要进行数据核验机制,判断和剔除异常数据。
图:AI企业在数据层面面临挑战
举个例子,一家AI企业为品牌商做销量预测,需要收集各个渠道的促销计划,而这些数据一般由渠道一线销售代表报送,很容易出现报送数据与实际执行状况不匹配的问题,自然就会影响到销量预测的准确性。
除了技术应用层面遇到瓶颈,AI应用的发展也受到了社会伦理的质疑。比如,“AI人脸识别技术是否应该应用于教室”这个话题就曾引发社会的争议。
另一方面,不少AI企业在管理方面的问题也愈发凸显。
在知乎上的《你为什么从Face++(旷视科技)离职?》这个问题中,一位匿名人士以前员工的身份讲述了自己在旷视科技的工作经历。
图:知乎截图
重视技术和创新、忽视管理和市场,成为了很多AI企业发展的弊病,很多时候, AI工程师们投入大量精力不停地试验新方向时,一笔笔资金已经消耗殆尽。
当然,AI技术的价值毋庸置疑:AI机器人能够取代工人进行分拣、组装等重复性劳动;医学影像领域,AI系统辅助阅片,提升医生诊断效率;在安防领域,基于AI知识图谱技术,在几亿个实体中寻找隐性关系,发现团伙作案的行为;零售领域,基于门店销售数据,通过AI的机器学习构建销量预测模型,实现销量预测,降低库存和损耗……
商业化落地困难重重,让AI企业的投资者开始担心未来是否有人接盘。据了解,在“独角汇”等二级市场的交易平台上,AI行业不少明星企业估值都出现了10%到20%的缩水。
“AI落地难、变现难”的观点,开始在资本市场上不胫而走。
AI企业上演IPO抢滩登陆战
2020年4月,全球知名AI公司Wave Computing申请破产的消息,刷屏了全球的科技圈,这也引发了资本市场对于国内AI企业发展现状的担忧。
而在此之前,旷视科技已折戟港交所IPO。
2019年8月,旷视科技向港交所提交了IPO招股书,这是旷视科技首次公开公司的业绩状况。招股书显示,2016年至2018年,旷视科技的营收分别为6780万元、3.13亿元和14.27亿元,经营亏损分别为3.43亿元、7.58亿元和33.52亿元。2019年上半年,旷视科技亏损额度达到惊人的52亿元。
这样的成绩,显然无法让港交所的投资者认可。资料显示,2020年2月25日,旷视科技IPO的进程状态为“失效”。有消息说,旷视科技开始筹备A股科创板上市。
除了旷视科技外,寒武纪提交科创板IPO申请也备受关注。
在面对上交所的硬核问询时,寒武纪甩掉AI明星独角兽的身份,对公司的股权结构、主营业务、核心技术、研发项目、营业收入、募投项目、应收账款等方面一一说明,急需上市“输血”的寒武纪对缺钱的现状也直言不讳。
在回答上交所的“灵魂20问”中,寒武纪回复,“除募集资金外,寒武纪未来3年内仍需30-36亿元资金用于新款芯片研发。”
根据寒武纪的招股书透露信息,此次拟募集的资金为28亿元,当中19亿元将会用于新一代云端训练芯片、推理芯片、边缘人工智能芯片以及系统项目的研发,9亿元作为补充的流动资金。
也就是说,寒武纪前后还需要58-64亿元资金(估算),用于后续的芯片研发和发展。但失去华为支撑的寒武纪能否获得资本市场的认可?
2017年-2018年,与华为连续两年的合作,为寒武纪带来了771.27万元、1.14亿元,占当年营收比重分别为98.34%、97.63%,但到了2019年,该项营收骤减至6365.8万元,占比下滑至14.34%。
在实力雄厚的“狼性”华为面前,寒武纪为麒麟芯片设计的NPU(神经网络处理器)正逐渐被华为自主研发的达芬奇构架所取代,从队友变成“对手”,寒武纪的处境不难想象,这也是很多投资者所担心的地方。
而其他的AI创业企业也在艰难前行。
商汤科技在2018年9月份获得C+轮融资以后,截止目前没有新的融资消息;云从科技在股份制改革之后,传出2020年年底有望国内科创板上市。
相比之前VC/PE抢着送钱的盛况,如今的AI企业在资本市场上面临的局面似乎有些无人问津,甚至现有投资者开始“甩卖”所持股权。在无人接盘的情况之下,“流血上市”成为了很多AI企业无奈的选择。
回过头来看,其实早在2017年年底,AI行业投资过热之时,创新工场董事长、CEO李开复就曾公开预言:“AI项目(融资热)是今年上半年开始的,融资差不多够18个月花,明年底估计有一批公司倒掉。”
这个关于AI行业的预言正慢慢的成为现实,在这场属于AI行业的IPO抢滩登陆战,谁又能全身而退?
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