Google|百亿估值的AI企业:神话背后的残酷真相

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面对AI行业的爆发 , 不同机构的投资者都早早布局 , 用资本砸出了一个个高估值企业 。 兴盛之下 , AI公司也迫于投资人的压力 , 陷入用盈利来支撑自身估值的窘境 。
AI产业不仅是近年来最大的科技热点 , 也是未来的发展方向 。 处在风口之下 , 人工智能企业也备受瞩目 , 在技术的支持和资本的助力下 , 很快孕育出一批AI界的“独角兽”公司 。
这些受市场追捧的明星公司 , 普遍拥有相当高的估值 , 而与此同时 , 它们依然在落地和盈利上困难重重 , 更是背上了高估值的枷锁 。
资本推出的高估值人工智能作为一种通用技术 , 可以运用在相当多的领域 , 特别是AI+IoT的概念提出后 , 智能家居、自动驾驶、安防等领域都迎来了新的机遇 。
2018在世界经济论坛举行期间 , 中国货币网发布了一份报告 , 列出了中国14家估值超过10亿美元的AI公司:
大疆(150亿美元)、优必选科技(50亿美元)、商汤科技(45亿美元)、寒武纪科技(25亿美元)、云从科技(20亿美元)、旷视科技(20亿美元)、依图科技(20亿美元)、地平线机器人(15亿美元)、碳云智能(10亿美元)、出门问问(10亿美元)、奥比中光(10亿美元)、小马智行(10亿美元)、同盾科技(10亿美元)以及云知声(10亿美元) 。

名单里的公司很多成立时间都不到5年 , 高估值背后不禁让人疑问 , 在中国的AI领域是否存在泡沫 , 特别是当它们还无法产生可观收入的时候?
对于偏重研发的企业来讲 , 投资者通常会更具包容性 , 它们看重企业未来的营收和业务指标 。 AI早年的全部成本都用于技术研发 , 商业化空间很狭窄 , 在市场上属于新兴的领域 , 投资界对其估值普遍基于对于其技术的未来价值判断 。
这种判断本身就存在误差 , 加上AI受到的空前关注 , 所以难免会出现估值过高的情况 。
AI产品虽然展现了良好的商业前景 , 但目前的市场并没有完全放开 , 独角兽们造血能力弱的问题也正在凸显 。
以旷视科技为例 , 成立7年的旷世科技 , 总计融资金额达到13.49亿美元 , 约合人民币100亿元;其估值也达到了40亿美元 , 约合人民币280亿元 。
在2016-2018年三年间 , 公司营业收入分别为6780万元、3.13亿元和14.27亿元 , 亏损则达到3.43亿元、7.58亿元和33.52亿元 , 2019年的亏损更是高达52亿 。
陷入商业化困境2018年创业仅两年的国内AI芯片初创公司深鉴科技 , 宣布将被全球芯片巨头赛灵思(Xilinx)收购 。
深鉴科技的资本方包括三星、联发科、金沙江创投、蚂蚁金服等知名机构和公司 , 估值一度超过10亿美元 。
深鉴科技的主攻方向有三个:安防、金融和手机 , 后来又宣布布局自动驾驶 。 不过无论是哪种方向 , 深鉴科技都没能实现完整的产品化落地 。
创立2年被赛灵思收购 , 表面上看是一个被巨头认可的好事 。 但据接近这笔交易的人士称 , 公司由于商业化落地失败 , 投资人耐心失尽 , 才牵线搭桥 , 逼迫创始人团队完成交易 。 其目的 , 是不想让自己的早期投资打水漂 。
最后 , 收购金额被定在了3亿美元 , 远低于一级市场给予的估值 , 有投资人分析 , 这3亿美元 , 大部分会优先偿还给投资人 , 给予原始团队的比例会非常少 。
2018年 , 深鉴科技的技术其实并不完善 , 可由于资本寒冬 , 使得公司在没有完善的准备下进行了商业化的尝试 , 导致现金流进一步紧缺 。
其实 , AI企业商业化的困境早已显现 , 比如智能家居方向的硬件铺设难度高 , 不同品牌缺乏统一控制标准 , 比如线下无人超市的高成本及低回报率 , 比如高等级自动驾驶的安全问题...

AI的火爆的确有技术上的进步 , 但技术进步是缓慢的 , 落地更是缓慢的 。 在媒体和资本的吹捧下 , AI公司被神话 , 让其有限价值的技术变成了一种无限可能 。
甚至有业内人士认为 , 早期资本对于AI技术的短期价值预期是失败的 , 而在后期 , 又发现基于数据和算法的AI的商业化空间并不宽裕 。
现在在经济大环境和疫情的影响下 , 在线教育、医疗等产业成了新的风口 , 而AI的商业化却进入瓶颈期 , 其估值模型开始向ToB企业靠拢 , 而在没有盈利之前 , 过高的估值反而给企业自身造成了很大压力 , 也让新的资本望而却步 。
另外一些AI公司虽然没有在商业上急于求成 , 但高估值也影响了公司的未来发展规划 。
成立于2014年的商汤科技 , 总融资额接近30亿美元 。 2018年9月 , 公司又获软银愿景基金领投的10亿美元 。

【Google|百亿估值的AI企业:神话背后的残酷真相】持续资本注入下 , 商汤似乎并没有获得完全的自我造血能力 , 有消息称 , 商汤还在寻求新一轮10到15亿美元的资本 , 此轮融资后商汤的估值将达到100亿美元 。
不过这轮融资在半年多的问询和尝试下迟迟未果 , 很大一部分原因是估值过高 , 让投资人觉得这笔生意“并不划算” 。
商汤目前主要在为政府和央企提供非标准化的服务 , 也导致无法用单一方案去批量化落地 。 加上此类客户较长的付款周期 , 如果新的融资无法到位 , 商汤将面临资金链断裂的风险 , 后续的发展路线就会大受影响 。
从资本催熟 , 到果实落地 , 可能还需要一个大公司大批国内AI公司从诞生之初就不乏资金 , 虽然估值在迅速提升 , 但成熟的应用场景依然太少 。
被收购可能是一个不错的出路 , 事实上 , 从行业发展更早的国外来看 , AI公司被并购的案例正在逐年增多 。 CB Insights数据显示 , 苹果在AI领域进行了13笔收购 , Facebook完成了6笔 , 谷歌有14笔交易记录 , 微软、亚马逊等大型科技巨头的收购案例也在5笔以上 。
大公司通常有更雄厚的资本 , 也有更好的用户群和销售渠道 , 可以在很多领域进行试点 , 并不断优化体验 。 比如亚马逊的无人超市、苹果的智能家居 , 这些大规模的AI布局和落地 , 的确是一个初创公司所无法想象的 。

从AI公司的发展特性和外国的并购案中 , 我们或许可以看出中国AI企业未来的端倪:行业整合并购是大势所趋 。 阿里、腾讯等巨头 , 可能会在合适的时机切入 , 来完成自己在AI版图上的空缺 。
短期来看 , 亏损对于这些公司来说都是正常的现象 , 用牺牲当下利益的方式 , 去获得更多的市场空间 。 但对于当前的一些AI独角兽企业而言 , 并没有几家真正形成了强大的技术壁垒 。
一位行业投资人就直言不讳地指出:
“AI的技术有很强大的通用性 , A家产品能实现的功能 , B家大概率上也能实现 , 技术只是一方面 , 多数独角兽企业走不出来也不是技术原因 , 而更多的可能是缺乏市场需求 。 ”
市场教育可以通过巨头来完成 , 对于初创的AI公司来说 , 更重要的是在长时间内耐得住寂寞 , 持续专注于技术迭代 , 形成自己的技术壁垒 。
资本的介入 , 在本质上依然是一个加速器 , 它可以改变市场的原有规则 , 帮助公司催熟 , 但如果商业模式不成立 , 泡沫破裂只是迟早的问题 。


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