“AI四小龍”兩家中止“登科”若虧損格局不改或難上市

陳秋

人工智能IPO公司之所以出現“上市難”情況，關鍵因素來自這些企業普遍暴露出來的高研發投入、持續虧損等問題。

未來機器人CEO兼聯合創始人李陸洋對《紅周刊》記者表示，“這是最壞的時期，也是最好的時期”。他進一步解釋說，去年的疫情讓AI企業迎來前所未有的發展機遇，行業涌入眾多新進入者，同時整體估值水平大漲。“AI企業排隊上市，是為了融資推動自己的產品盡快商業化，進而取得競爭優勢。如果企業真正有‘硬實力，應該盡快拿出真實的落地數據和商業化方案，讓盈利能力匹配自己的估值。”

在盈利能力和高估值存在落差的同時，還有另外一個因素在發揮作用。一位不愿具名的北京私募機構研究總監告訴記者，科創板細化了上市門檻，要考核利潤。同時為了防止突擊融資，新規定要求IPO前12個月入股的，必須鎖定三年。“這導致一些企業不得不撤回注冊申請”。

人工智能風口漸熄初創公司從排隊IPO到集體“回家”

2018年是人工智能行業的融資大年，其中，依圖科技兩輪融資拿到了3億美元，云從科技拿到了10億元，商湯三輪拿到了22.2億美元。但到了2019年，AI企業融資金額同比下降達34.8%。整體上，在那兩年，AI企業融資開始顯現出聚焦頭部初創公司的格局。

據了解，“AI四小龍”的投資方陣容強大，數量眾多。根據天眼查顯示，依圖科技從2012年9月至2020年6月共經歷了10次融資，戰略投資方包括紅杉資本中國、高瓴資本等;商湯科技2014年11月至2018年9月共經歷了9次融資，投資方包括軟銀愿景基金、厚樸投資、銀湖資本、阿里巴巴、Temasek淡馬錫、IDG資本等;云從科技從2015年4月至2020年5月共經歷了10次融資，投資方包括中網投、上海國盛集團、南沙金控、工商銀行、眾安資本、順為資本等;曠視科技從2011年11月至2019年5月共經歷了7次融資，投資方包括工銀資管有限公司、阿布扎比投資局、中銀投資、麥格理資本、阿里巴巴、螞蟻金服、聯想創投等。

有些投資機構分投兩家AI公司，以實現“投賽道”的目的。在資本助力之下，從去年底到今年初，AI公司排隊IPO。

麥吉洛咨詢（Magirror Research）資深分析師司馬秋對記者表示，“這幾家公司常年虧損，但是研發和業務開展都需要大量的資金投入，僅靠投資機構持續輸血是不長久的，所以他們急于上市獲取更多的資金支持。其次，投資機構也希望通過上市從AI四小龍上獲得回報，推動AI四小龍上市。最后，為了鼓勵更多的科技企業上市，科創板初期政策比較松，更容易上市。”

元氣資本研究員寧泊為也對記者表示，上市進程通常與融資輪次以及資本需求關系較大。“而科技企業從2019年末開始，融資的難度已經很大，主要是估值泡沫的問題。過去是有技術提供想象力即可，而現在對商業模式的落地看得更謹慎。”

如今，被市場關注的AI IPO公司大多“止步”科創板。對此，IT互聯網觀察家、科技新媒體釘科技創始人丁少將對《紅周刊》記者表示，“從資本趨向看，近兩年投資本身就在趨于理性，同時有更多的概念領域被關注，包括實體經濟也在近年更受重視。而在AI概念本身沒有重大利好情況下，冷處理屬于正常。”

未來機器人市場總監陳欣告訴記者，2020疫情倒逼AI行業發展，許多細分領域投資熱度高漲，“投資人最關心的是業務的真實性和可持續性，而且除了看重技術和產品，也開始重視整個業務各個環境的競爭力，包括運營、客戶關系、生產制造等環境。在AI產業發展中，場景比技術更為重要。”

持續“失血” 落地乏力AI公司基本面過關難

從AI四小龍公司經營來看，招股書顯示，近三年，曠視科技的營收排名第一，云從科技的營收于2018年、2019年稍高于依圖科技。但在凈利潤方面，曠視

企業、云從科技、依圖科技連續三年虧損，曠視科技位列虧損第一名。“四小龍”之外的云知聲和禾賽科技也有類似情況，其中，禾賽科技一度扭虧為盈，但在2020年1月至9月再度轉虧。

根據招股書，這些公司最大的“失血項”來自研發。云從科技、曠視科技、依圖科技都在招股書中表示，為了保持持續具有核心競爭力，需不斷投入研發資金。曠視科技2017 年、2018年、2019年和2020年1-9月，研發費用占各期營收比例分別為66.50%、70.02%、74.06%及92.23%。云從科技2017年、2018年、2019年和 2020年1-6月，研發費用占各期營收比例分別為92.06%、30.61%、56.25%和112.00%;依圖科技同期占比分別為146.94%、95.77%、91.69%和100.10%。

值得注意的是，在報告期內云從科技、曠視科技主營業務毛利率波動較大，且公司綜合毛利率低于同行業上市公司平均水平。相比之下，依圖科技主營業務毛利率呈上升趨勢，2020年1-6月其毛利率略高于行業平均水平。 （見附表）

附表 云從科技、曠視科技等公司毛利率情況

對于AI公司的這種表現，寧泊為不予認可。他從2019年開始就減少了對人工智能企業的觀察，這兩年主要精力投入到了消費和醫藥領域。他對記者表示，“人工智能企業的估值并不匹配其業務增長，如依圖科技遠超行業的銷售費用率，但換來的收入增長成績平平，而這背后是存在B端渠道的問題。”

“公司手上有一份技術，但沒有與之匹配的運營能力，不僅賣不出價，甚至賣不出量，最好的結果就是打包賣給大廠，可是AI四小龍的估值實際把這條路堵上了。如果等到下游市場有了迫切且巨大的需求，其開拓B端可能會相對好一些。”寧泊為說，市場對人工智能需重新認知。

不過，上述公司存在的問題還不僅僅是運營能力問題。曾任中信證券高級副總裁兼互聯網首席分析師的深度科技研究院院長張孝榮對記者說，“一是人工智能技術‘智商普遍不高，難以全面開花;二是因AI技術落地場景不多，導致四小龍扎堆計算機視覺;三是AI企業多是科學家創業，研究強而商業能力弱;四是AI產業‘青黃不接，產業融資高潮已過，缺少后續資金。”

倫理問題有待破解“殺估值”在所難免

“AI四小龍”面臨的困難，實際也反映了一個行業困境。自人工智能獲得產業界關注以來，一直在“利好”和“利空”中“夾縫求生”。目前，在政策方面，“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要多次提及“人工智能”，為這個行業發展提出了方向，也給了一定的助力。同時，在今年的3·15晚會上，部分商家安裝人臉識別攝像頭抓取個人信息問題被曝光，而近年來關于人臉識別的數據濫用與信息安全問題，也引發了市場層面的擔憂、政策層面的監管以及消費領域的質疑。

對于市場的擔憂，司馬秋認為，“這只是說明人工智能遇到了倫理道德、法律法規問題，配套的法律法規和監管需跟上人工智能的發展進度。”他指出，“倫理問題不會對未來的AI企業估值造成任何影響”。

AI真正的問題依然是商業化問題。司馬秋表示，“從營收角度來看，AI是個超級賽道，擁有巨大的市場前景。但是從AI四小龍的財務數據來看，AI應用落地仍然存在一定難度，營收不如預期，持續虧損。這使投資機構或者輔導機構對AI公司信心大減。”

僅就AI公司商業應用場景而言，陳欣對記者表示，“從商業價值較大的方向看，將計算機視覺技術運用到安防、金融、互聯網、物流、醫療、零售、制造業等不同垂直行業，識別、標注的作業效率顯著提高，推動包括制造業在內的眾多行業快速轉型，變現最快。”

但從上述公司來說，目前仍看不到業績方面的正向回饋。有投資人指出，目前來說，人工智能板塊“殺估值”是不可避免的。

（本文提及個股僅做分析，不做投資建議。）