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泡沫严重的“AI四小龙”,终于憋出了“第一股”

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2021年07月21日 10:21

“AI四小龙第一股”终于要来了? 

7月20日,“AI四小龙”之一的云从科技顺利通过科创板上市委审议。被称为“AI国家队”选手的云从,通过了此次上会大考,可以说是给行业注入了一剂强心针。毕竟,“AI四小龙”的上市征程自2019年就拉开了序幕,但两年多过去,“第一股”却始终没有诞生。 

2019年之前,“AI四小龙”吸金能力一流,估值蹿升速度堪比火箭,动辄达百亿元。如今,AI泡沫过后,一级市场融资不再那么容易、二级市场上市推进缓慢,昔日的明星独角兽“AI四小龙”像是都被泼了“卸妆水”。创新工场创始人李开复在2020年曾公开表示,“不少AI公司割了投资人的韭菜,很多VC因为虚荣心想要参与AI项目,导致AI公司估值膨胀。” 

今年7月举办的2021世界人工智能大会 (WAIC) ,除了商汤之外,其余旷视、依图、云从三家都没有参加。各家的状态或许能从中窥见一二。 

旷视折戟港交所后转战科创板,依图主动撤回了上市申请终止IPO,云天励飞、格灵深瞳等AI企业也在上市排队中,上市,成了AI企业一道不易跨过的槛。当监管和审核难度越来越大,上市战线越拉越长,如今的标准是,无论上市后表现如何,先拿到“入场券”比较重要。 

最晚入场的“国家队”选手云从成功过会,成了“AI四小龙”上市历程中的一个转折点。但已经披露招股书的云从、旷视、依图三家,无一例外都是在财务数据上大幅亏损、商业模式存疑。长期来看,整个行业需要应对数据合规、研发投入大、回款周期长等挑战。短期内,云从、依图内部变动频频,裁员降薪的消息接连曝出。AI行业太需要一些好消息了。 

巨亏、裁员,AI四小龙走下神坛

成立于2015年的云从,是“AI四小龙”中最年轻的选手,也成了距离上市敲钟最近的选手。“AI四小龙”其他几位选手也没有放弃对于“AI第一股”的争夺,但各遇荆棘。 

商汤科技被行业人士爆料,其或将于8月开启A+H上市 。7月18日,商汤对外公布,瑞信中国前CEO唐臻怡将加盟出任副总裁。这被业界认为是正为下一步上市合规工作做准备。 

旷视科技自2019年登陆港股市场失败后,今年也选择向科创板发起冲刺,并于5月28日披露了科创板首轮问询的答复,目前还在排队中。 

依图已经先停了下来 。7月2日,据上交所官网显示,依图科技的科创板IPO已变更为终止状态。 

四小龙中目前已经开始“上市跑”的三家,最终都选择了科创板 。科创板给了尚未盈利的科技公司在国内上市的机会,但当前进入门槛也在提升。2021年以来,科创板IPO的监管审核力度加大,仅前3个月,便有23家公司终止科创板上市。递交了招股书的云从、旷视、依图在问询阶段也都面临了来自上交所的多轮质疑。 

也因此,云从能够成功过会,倍受行业关注。不过云从的财务状况并不算好,招股书显示,其2018-2020年营收分别为4.84亿元、8.07亿元、7.55亿元;净亏损分别为2亿元、17.63亿元、7.2亿元,过去三年营收20.46亿元,但亏损了接近27亿元。 

“AI四小龙”中除了尚未揭开神秘面纱的商汤之外,依图、旷视公布的招股书,也将巨额亏损的问题暴露在了闪光灯下。2018年到2020年上半年这两年半,依图亏损近61亿元,而旷视在2018年至2020前三季度已经合计亏损超122亿元。 

制图 / 深燃 

人工智能浪潮开始褪去的表现之一是,亏损成行业普遍难题,多家自身业务难造血,有的亏损比收入还多。持续到今年上半年,或许是上市前景不明朗,四小龙频频传出裁员、降薪的消息。 

“去年和今年对比,公司总人数减少了20%,其实还不止。”云从一位工程师对深燃表示。而依图也有一位内部员工称,原本想要发力医疗的依图,在2021年上半年大幅裁员,不但如此,还全员降薪10%,部分职级降薪比例更高。 

有业内人士认为,无论降薪还是裁员,依图在缩减人力成本,是为上市做谋划。但从终止IPO的结果来看,显然并没有达到理想的结果。 

“AI四小龙比惨大会”在脉脉上一度成为热门话题。有认证为依图员工的用户爆料称,1月依图裁员20%,N+1补偿,没有年终奖;依图3月上市IPO中止;5月依图降薪10%,且P5-6降薪10%、P7下调20%、P8下调30%;依图期权不回购;最近传依图医疗团队解散,从去年到今年3月,医疗团队已经裁了70%。 

刚从“AI四小龙”公司之一离职不久的一位HR表示,“还记得最开始依图的医疗风风火火恍恍惚惚轰轰烈烈,而到如今却也是昨日黄花,令人惋惜不已。” 

盈利、伦理、合规,都是问题

成功上市,或许是一颗“救命丸”,但事实上,也难除“AI四小龙”的病根。从目前已披露的招股书来看,普遍面临的困局是,商业化领域的落地难题。 

持续大额研发投入是各家亏损的重要原因之一。 

2018年-2020年,云从研发费用累计11.8亿元,其中2020年的研发费用占营收的比例高达77%。旷视2020年前三季度的研发投入达到7.46亿元,甚至高过当期营收7.16亿元。依图2020年上半年投入研发费用3.81亿元,和营收比肩。 

技术研发投入虽高,但在真正落地整体方案时,还得需要第三方的软硬件。以云从为例,云从的主营业务为人机协同操作系统和人工智能解决方案,但后者的毛利率低于前者。2018年-2020年,人机协同操作系统的毛利率维持在75%以上,人工智能行业解决方案的毛利率三年内均未超过30%。主要原因是云从的人工智能解决方案中,占比最高的一部分是从第三方采购软硬件,再提供给自己的客户。 

从上交所给各家的问询函可以看出,收入结构是被关注的重点,其中便包括对于大客户的依赖问题。 

云从在2017年-2019年,前五大客户销售收入占比都高达50%以上,到2020上半年,这部分收入占比才降到了31%。依图也面临类似局面,2017年-2020年上半年,前五大客户的营收占比逐渐升高,在2020上半年达到62.02%。两家都是大客户集中度较高。 

此外,“AI四小龙”还面临付款周期长,回款慢的的挑战。这与To B、To G业务对渠道依赖性较强有关。AI四小龙早期的收入模式基本是靠国家安防、智慧城市的时代红利,客户多为政府、国有企业等大单位,付款审批流程较长,回款周期较慢。 

以旷视为例,招股书显示,旷视的应收账款周转率从2017年的2.14次/年,到2020年变为1.2次/年,回款难度在增加。 

接下来就是市场空间的问题。四小龙的第一单或多或少都与安防或金融有关系,但行业竞争激烈,传统安防企业已经占据了不小的市场份额,“四小龙”的未来一定不能局限在安防或金融领域,它们根据各自的技术能力,规划的是不同的故事线。 

云从面向行业提供人机协同操作系统与人工智能解决方案;商汤是AI平台型公司、AI算法提供商;旷视是人工智能产品和解决方案公司,强调专注物联网等领域挖掘算法价值;依图将芯片技术与算法技术结合,发力AI算力技术及产品领域。 

但每条故事线在短期内实现全面盈利都有一定难度,而且如今科学伦理和数据合规问题还摆在各家面前。 

自今年315晚会曝光人脸识别侵犯隐私的乱象后,云从和旷视在上交所的问询函当中,也都被问及数据合规和伦理风险问题。双方都表明,数据由客户采集、管理和使用,自身并不涉及数据采集和应用。不过,旷视也补充披露,人工智能健康发展的伦理道德保障机制仍然不够健全,未来新出台的国家或行业伦理道德规章制度也可能给公司带来合规成本。 

前有狼后有虎, 

AI四小龙变四小虫?

“AI四小龙当前最紧要的是如何能够扭转持续亏损的财务数据。”国科嘉和基金合伙人陆佳清对深燃表示,“业界人士对于AI企业上市最担忧的,莫过于股价撑不住,出现一二级市场估值倒挂的现象。” 

从最早期靠PPT就能拿融资,到如今商业化落地、实现盈利成了核心指标。2021年资本的视线转向了半导体、芯片、自动驾驶等相关硬科技领域,对于AI的关注也早已从纯AI向行业AI转变。 

四小龙早期高额的研发投入曾带来了一定的技术壁垒,在行业里获得了一定的先发优势。但发展至现阶段,一方面,市场留下的窗口期越来越短,“四小龙”既面临着同类型AI独角兽企业的竞争,包括算法技术、应用以及行业解决方案等多维度的比拼,又面临着传统行业厂商、互联网巨头加码AI的投入所带来的竞争。 

在视频监控方面,海康威视、大华、宇视是传统安防巨头,在硬件、供应链方面拥有着深厚积累。旷视的五大客户之一原本有蚂蚁集团,但随着蚂蚁集团相关技术服务外部采购的减少,已不再是旷视的大客户。蚂蚁金服在2020年曾对外表示,其刷脸系统早已不再与旷视科技合作,由蚂蚁金服独立研发。 

“四小龙有技术也有人才,但是商业逻辑和变现能力,在大公司的体量面前,显得有些薄弱。”一位从业者表示。 

另一方面,如何赚钱实现盈利成为重中之重 ,具体而言,客户更加关注的可能不是技术领先了多少,而是如何真正适用于场景。越来越多的行业人士认为,与其说是“AI行业”,不如说“行业AI”更恰当。一位人工智能行业观察人士对深燃表示,AI的未来属于有场景业务的各种行业龙头,如果只是提供技术,没有场景不懂业务,很难打动客户。 

面对互联网巨头对于AI的加码,华创资本合伙人熊伟铭曾对深燃表示,只靠算法的时代过去了,就看各家的落地能力如何了。四小龙在今天的市场里也不具备当时的绝对优势了。既然“屠龙刀”每人都配了一把,就不是比刀的问题了,而是看谁能找到适合自己的“猎物”。 

如今,云从过会,获得了“第一股”的先发效应,但对于AI四小龙,行业泡沫被撇开,最关键的是,能否扎深场景体现自身价值。 

*题图及文中配图来源于Pexels。 

本文来自微信公众号 “深燃”(ID:shenrancaijing),作者:王敏,编辑:向小园,36氪经授权发布。

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