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    泡沫嚴重的「AI四小龍」,終於憋出了「第一股」

    泡沫嚴重的「AI四小龍」,終於憋出了「第一股」

    「AI四小龍第一股」終於要來了?

    7月20日,「AI四小龍」之一的雲從科技順利通過科創板上市委審議。被稱為「AI國家隊」選手的雲從,通過了此次上會大考,可以說是給行業注入了一劑強心針。畢竟,「AI四小龍」的上市征程自2019年就拉開了序幕,但兩年多過去,「第一股」卻始終沒有誕生。

    2019年之前,「AI四小龍」吸金能力一流,估值躥升速度堪比火箭,動輒達百億元。如今,AI泡沫過後,一級市場融資不再那麼容易、二級市場上市推進緩慢,昔日的明星獨角獸「AI四小龍」像是都被潑了「卸妝水」。創新工場創始人李開復在2020年曾公開表示,「不少AI公司割了投資人的韭菜,很多VC因為虛榮心想要參與AI項目,導致AI公司估值膨脹。」

    今年7月舉辦的2021世界人工智能大會(WAIC),除了商湯之外,其餘曠視、依圖、雲從三家都沒有參加。各家的狀態或許能從中窺見一二。

    曠視折戟港交所後轉戰科創板,依圖主動撤回了上市申請終止IPO,雲天勵飛、格靈深瞳等AI企業也在上市排隊中,上市,成了AI企業一道不易跨過的檻。當監管和審核難度越來越大,上市戰線越拉越長,如今的標準是,無論上市後表現如何,先拿到「入場券」比較重要。

    最晚入場的「國家隊」選手雲從成功過會,成了「AI四小龍」上市歷程中的一個轉折點。但已經披露招股書的雲從、曠視、依圖三家,無一例外都是在財務數據上大幅虧損、商業模式存疑。長期來看,整個行業需要應對數據合規、研發投入大、回款周期長等挑戰。短期內,雲從、依圖內部變動頻頻,裁員降薪的消息接連曝出。AI行業太需要一些好消息了。

    鉅虧、裁員,AI四小龍走下神壇

    成立於2015年的雲從,是「AI四小龍」中最年輕的選手,也成了距離上市敲鐘最近的選手。「AI四小龍」其他幾位選手也沒有放棄對於「AI第一股」的爭奪,但各遇荊棘。

    商湯科技被行業人士爆料,其或將於8月開啟A+H上市。7月18日,商湯對外公布,瑞信中國前CEO唐臻怡將加盟出任副總裁。這被業界認為是正為下一步上市合規工作做準備。

    曠視科技自2019年登陸港股市場失敗後,今年也選擇向科創板發起衝刺,並於5月28日披露了科創板首輪問詢的答覆,目前還在排隊中。

    依圖已經先停了下來。7月2日,據上交所官網顯示,依圖科技的科創板IPO已變更為終止狀態。

    四小龍中目前已經開始「上市跑」的三家,最終都選擇了科創板。科創板給了尚未盈利的科技公司在國內上市的機會,但當前進入門檻也在提升。2021年以來,科創板IPO的監管審核力度加大,僅前3個月,便有23家公司終止科創板上市。遞交了招股書的雲從、曠視、依圖在問詢階段也都面臨了來自上交所的多輪質疑。

    也因此,雲從能夠成功過會,倍受行業關注。不過雲從的財務狀況並不算好,招股書顯示,其2018-2020年營收分別為4.84億元、8.07億元、7.55億元;淨虧損分別為2億元、17.63億元、7.2億元,過去三年營收20.46億元,但虧損了接近27億元。

    「AI四小龍」中除了尚未揭開神秘面紗的商湯之外,依圖、曠視公布的招股書,也將鉅額虧損的問題暴露在了閃光燈下。2018年到2020年上半年這兩年半,依圖虧損近61億元,而曠視在2018年至2020前三季度已經合計虧損超122億元。

    (深燃授權使用)

    人工智能浪潮開始褪去的表現之一是,虧損成行業普遍難題,多家自身業務難造血,有的虧損比收入還多。持續到今年上半年,或許是上市前景不明朗,四小龍頻頻傳出裁員、降薪的消息。

    「去年和今年對比,公司總人數減少了20%,其實還不止。」雲從一位工程師對深燃表示。而依圖也有一位內部員工稱,原本想要發力醫療的依圖,在2021年上半年大幅裁員,不但如此,還全員降薪10%,部分職級降薪比例更高。

    有業內人士認為,無論降薪還是裁員,依圖在縮減人力成本,是為上市做謀劃。但從終止IPO的結果來看,顯然並沒有達到理想的結果。

    「AI四小龍比慘大會」在脈脈上一度成為熱門話題。有認證為依圖員工的用户爆料稱,1月依圖裁員20%,N+1補償,沒有年終獎;依圖3月上市IPO中止;5月依圖降薪10%,且P5-6降薪10%、P7下調20%、P8下調30%;依圖期權不回購;最近傳依圖醫療團隊解散,從去年到今年3月,醫療團隊已經裁了70%。

    剛從「AI四小龍」公司之一離職不久的一位HR表示,「還記得最開始依圖的醫療風風火火恍恍惚惚轟轟烈烈,而到如今卻也是昨日黃花,令人惋惜不已。」

    盈利、倫理、合規,都是問題

    成功上市,或許是一顆「救命丸」,但事實上,也難除「AI四小龍」的病根。從目前已披露的招股書來看,普遍面臨的困局是,商業化領域的落地難題。

    持續大額研發投入是各家虧損的重要原因之一。

    2018年-2020年,雲從研發費用累計11.8億元,其中2020年的研發費用佔營收的比例高達77%。曠視2020年前三季度的研發投入達到7.46億元,甚至高過當期營收7.16億元。依圖2020年上半年投入研發費用3.81億元,和營收比肩。

    技術研發投入雖高,但在真正落地整體方案時,還得需要第三方的軟硬件。以雲從為例,雲從的主營業務為人機協同操作系統和人工智能解決方案,但後者的毛利率低於前者。2018年-2020年,人機協同操作系統的毛利率維持在75%以上,人工智能行業解決方案的毛利率三年內均未超過30%。主要原因是雲從的人工智能解決方案中,佔比最高的一部分是從第三方採購軟硬件,再提供給自己的客户。

    從上交所給各家的問詢函可以看出,收入結構是被關注的重點,其中便包括對於大客户的依賴問題。

    雲從在2017年-2019年,前五大客户銷售收入佔比都高達50%以上,到2020上半年,這部分收入佔比才降到了31%。依圖也面臨類似局面,2017年-2020年上半年,前五大客户的營收佔比逐漸升高,在2020上半年達到62.02%。兩家都是大客户集中度較高。

    此外,「AI四小龍」還面臨付款周期長,回款慢的的挑戰。這與To B、To G業務對渠道依賴性較強有關。AI四小龍早期的收入模式基本是靠國家安防、智慧城市的時代紅利,客户多為政府、國有企業等大單位,付款審批流程較長,回款周期較慢。

    以曠視為例,招股書顯示,曠視的應收賬款周轉率從2017年的2.14次/年,到2020年變為1.2次/年,回款難度在增加。

    接下來就是市場空間的問題。四小龍的第一單或多或少都與安防或金融有關係,但行業競爭激烈,傳統安防企業已經佔據了不小的市場份額,「四小龍」的未來一定不能侷限在安防或金融領域,它們根據各自的技術能力,規劃的是不同的故事線。

    雲從面向行業提供人機協同操作系統與人工智能解決方案;商湯是AI平台型公司、AI算法提供商;曠視是人工智能產品和解決方案公司,強調專注物聯網等領域挖掘算法價值;依圖將晶片技術與算法技術結合,發力AI算力技術及產品領域。

    但每條故事線在短期內實現全面盈利都有一定難度,而且如今科學倫理和數據合規問題還擺在各家面前。

    自今年315晚會曝光人臉識別侵犯隱私的亂象後,雲從和曠視在上交所的問詢函當中,也都被問及數據合規和倫理風險問題。雙方都表明,數據由客户採集、管理和使用,自身並不涉及數據採集和應用。不過,曠視也補充披露,人工智能健康發展的倫理道德保障機制仍然不夠健全,未來新出台的國家或行業倫理道德規章制度也可能給公司帶來合規成本。

    前有狼後有虎,AI四小龍變四小蟲?

    「AI四小龍當前最緊要的是如何能夠扭轉持續虧損的財務數據。」國科嘉和基金合夥人陸佳清對深燃表示,「業界人士對於AI企業上市最擔憂的,莫過於股價撐不住,出現一二級市場估值倒掛的現象。」

    從最早期靠PPT就能拿融資,到如今商業化落地、實現盈利成了核心指標。2021年資本的視線轉向了半導體、晶片、自動駕駛等相關硬科技領域,對於AI的關注也早已從純AI向行業AI轉變。

    四小龍早期高額的研發投入曾帶來了一定的技術壁壘,在行業裏獲得了一定的先發優勢。但發展至現階段,一方面,市場留下的窗口期越來越短,「四小龍」既面臨着同類型AI獨角獸企業的競爭,包括算法技術、應用以及行業解決方案等多維度的比拼,又面臨着傳統行業廠商、網路巨頭加碼AI的投入所帶來的競爭。

    在視頻監控方面,海康威視、大華、宇視是傳統安防巨頭,在硬件、供應鏈方面擁有着深厚積累。曠視的五大客户之一原本有螞蟻集團,但隨着螞蟻集團相關技術服務外部採購的減少,已不再是曠視的大客户。螞蟻金服在2020年曾對外表示,其刷臉系統早已不再與曠視科技合作,由螞蟻金服獨立研發。

    「四小龍有技術也有人才,但是商業邏輯和變現能力,在大公司的體量面前,顯得有些薄弱。」一位從業者表示。

    另一方面,如何賺錢實現盈利成為重中之重,具體而言,客户更加關注的可能不是技術領先了多少,而是如何真正適用於場景。越來越多的行業人士認為,與其說是「AI行業」,不如說「行業AI」更恰當。一位人工智能行業觀察人士對深燃表示,AI的未來屬於有場景業務的各種行業龍頭,如果只是提供技術,沒有場景不懂業務,很難打動客户。

    面對網路巨頭對於AI的加碼,華創資本合夥人熊偉銘曾對深燃表示,只靠算法的時代過去了,就看各家的落地能力如何了。四小龍在今天的市場裏也不具備當時的絕對優勢了。既然「屠龍刀」每人都配了一把,就不是比刀的問題了,而是看誰能找到適合自己的「獵物」。

    如今,雲從過會,獲得了「第一股」的先發效應,但對於AI四小龍,行業泡沫被撇開,最關鍵的是,能否扎深場景體現自身價值。

    本文由《香港01》提供

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