悬崖边上的AI四小龙

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作者 | 樟稻  编辑 | 伊页

“少了探讨哲学的马云，世界人工智能大会也缺了些趣味”，一位参会人士私下吐槽道。

 

近日，在上海召开的2021世界人工智能大会（WAIC）正式落幕。于2018年创办的世界人工智能大会，今年是第四届。此次大会，不止少了马云，马化腾也没有亲自出场，而是通过语音参会。BAT中，李彦宏成了大会现场仅剩的“独苗”。

 

为期3天的大会上，大佬们你来我往，对AI行业展开诠释，其中不乏夹带私货，对公司所处赛道几度赞誉，本也无可厚非。一派热闹的氛围中，大会落幕，行业内又多了几份热菜可炒。

 

和如今AI行业的“门票”地位不同，2016年之前，AI概念并没有得到主流大厂认可。

 

2015年，Google旗下AI创业公司DeepMind发布了人工智能围棋机器人AlphaGo，并直接约战当时的世界围棋冠军，最终，这场“人机对决”的结果以AlphaGo 4：1击败职业九段棋手李世石告终。此后，人工智能一跃成为人才和热钱奔涌的赛道。

 

不过，随着时间推移，一张PPT只要打上AI标签就能拿到融资的时代早已远去，投资人和机构更加关注AI公司的落地能力，泡沫难逃泡沫的宿命，AI行业加速出清，这种现象在新兴赛道中十分常见。

 

泡沫破灭，才知深浅。作为AI赛道中较为出圈的公司，商汤、云从、旷视、依图，被冠以“计算机视觉四小龙”的称号。2020年，IT桔子发布的《2020年中国新经济人工智能独角兽》行业榜单，AI四小龙皆位列其上。

 

但最近的半年里，AI四小龙境遇颇为不佳，行业发生的一系列事件，都直指各自的软肋，城头变幻大王旗。资本天性逐利，经营环境变化下，一场资本与行业的变形记正在上演。

 

01 够不着的第一股

 

 

7月2日，上海证券交易所发布消息，决定终止对依图科技首次公开发行存托凭证并在科创板上市的审核。这意味着，依图科技筹备8个月的科创板IPO计划，以失败告终。

 

而在3个月前，上交所披露，依图科技有限公司因发行人及保荐人主动要求中止审核，决定中止其发行上市审核。彼时，为了避免争议，依图科技回复媒体称，是“中止”而非“终止”，一语成谶。

 

与依图科技一样，其他四小龙的上市之路同样遍布荆棘。

 

目前，云从科技、旷视科技都在向科创板进击。2020年12月3日，云从科技在上交所披露上市文件，今年3月31日，由于财务资料已过有效期，上交所中止其发行上市审核，到了6月2日，中止审核情形消除后，上交所才恢复云从科技的上市审核。

 

旷世科技此前登陆港股市场失败后，也选择向科创板发起进击，5月28日，旷视科技披露了科创板首轮问询的答复。

 

商汤作为AI小龙中最神秘的存在，市场最新的动态是，商汤科技或将A+H上市，保荐人为中金公司，最快将于8月向港交所提交上市申请。

 

从上述各家进度来看，四小龙对于“AI第一股”的名头。皆抱有很大的决心。

 

争夺第一股确有益处，资本市场存在“第一股效应”，对于AI四小龙，同处于计算机视觉垂直赛道，面临高度同质化的竞争效应，谁能率先上市，就能拿到“AI第一股”的称号。考虑到AI赛道的明星效应，第一股将享受高估值溢价，从而压缩其他玩家的生存空间。

 

拿前段时间回港上市的百度来说，临近上市，被媒体冠上“AI第一股”的名头，无非是为了能更好拥抱AI赛道的明星光环，以期获得二级市场的青睐。

 

实际上，不止四小龙，赛道内的其他企业也加入了这场争夺战。6月22日，格灵深瞳科创板IPO申请获得上海证券交易所受理，排队等在IPO大门前的人工智能企业又添了一家。

 

AI企业争抢“AI第一股”的动作越发激烈，除了获取高估值溢价，更深层的原因是什么？

 

对AI四小龙分析可知，四者在融资、经营现状均有相似之处。依图科技最后一轮融资停留在2020年6月，商汤科技融资停留在2018年9月，云从科技融资停留在2020年5月，旷视科技融资停留在2019年5月，AI四小龙融资步伐正在放缓。

 

另一方面，AI企业的造血能力有限。据招股书披露，除了未公布财务数据的商汤科技之外，招股书口径下，旷视科技的累计亏损为130.6亿元，依图科技和云从科技的累计亏损分别为72.68亿元、22.81亿元。

 

高估值和高投入之下，四小龙都远未实现盈利，商业模式岌岌可危，AI四小龙背后的投资机构同样坐不稳钓鱼台，催促所投企业尽快上市，成为最迫切的“解套”方式。

 

为了缩减人力成本、优化股权结构，一些AI企业甚至不惜采用裁员手段。

 

“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%”，相关人士在脉脉上发帖爆料。

 

除了依图，近期，云从也相继被爆出有裁员30%的现象。此外，旷视、依图、格灵深瞳等AI企业，也都有相关高管离职现象。

 

尽管如此，对于AI四小龙，顺利上市依旧不容易，除去财务状况不佳外，以奔赴科创板的依图、云从、旷视为例，三者都收到了上交所的数次问询函，云从科技被问询了29个问题，依图科技是47个，旷视科技是36个。

 

拿旷视科技的问询来说，其中涉及了数据合规及科技伦理方面的问题。如今，随着滥用人脸识别的安全隐忧日渐凸显，以计算机视觉起家的AI四小龙将面临监管与合规的挑战，上市之路又添上了几分阴影。

 

02 行业身位不保

 

行业内，一个比较现实的情况是，以AI四小龙为代表的独角兽光环正在逐渐褪去，四小龙面临着前所未有的危机，主要表现在纵向产业链维度、横向企业维度两个方面。

 

从产业链维度来看，人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。

 

基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。

 

技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径。

 

应用层是人工智能产业的延伸，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

2020年之前，国内AI行业处在应用层起步到快速发展的阶段，应用层的投资机会和投入回报率远高于技术层和基础设施层。因此，国内大部分AI公司都会从应用层或技术层切入。拿AI四小龙来说，在技术层面，属于计算机视觉赛道，在应用层，则在安防、金融等多个领域布局。

 

一般而言，当应用层出现泡沫时，投资机会可能更多地出现在技术层，当技术层停滞并出现泡沫时，投资机会可能更多在基础设施层，越是在上层布局的企业面临的泡沫越多。如今，AI行业的泡沫早已蔓延到了技术层。

 

AI四小龙所处的计算机视觉赛道尤为明显，近十年来，AI四小龙所处计算机视觉赛道在融资数量上排名第三，占比10%，但AI医疗、芯片/半导体相关技术、自动驾驶相关技术等领域的融资数量正在上升。资本天性逐利，随着计算机视觉赛道的AI四小龙构不成盈利闭环，用脚投票就不可避免。

 

纵向产业维度如此，横向企业维度同样不容乐观。

 

当前，国内正在经历人工智能发展的第三次浪潮，AI正在潜移默化地改变人们生活和社会活动的方方面面。AI企业是AI技术发展和创新的主要推动群体之一，国内AI企业主要分为三类：互联网巨头、传统软硬件厂商、AI独角兽企业。

 

 

互联网巨头资金雄厚，人才集聚效应强，研发实力强大，结合自身业务优势，投入基础研究，建设技术平台，代表企业如阿里、百度、腾讯等，但在落地层面，受制于行业经验和知识的积累。

 

传统软硬件厂商行业耕耘时间已久，有着稳固的客户关系和渠道，通过硬件开发、软件开源的合作形式，提供软硬件定制服务，发挥产业集群效应。不过出于风险控制等考虑，在人才招募、算法研究、基础设施等方面投入都相对保守。

 

对于AI独角兽企业，其在特定领域具有核心竞争力，凭借团队的背景光环，在特定场景中形成优势。但独角兽企业普遍利润率偏低甚至亏损，面对同为技术平台型互联网巨头的挤压和日渐提升的人力成本，烧钱模式难以长久为继。

 

三者各有千秋，现今，互联网巨头和传统软硬件厂商正在不断补齐自身的短板。

 

此前，在澄清李开复关于蚂蚁金服为旷视提供人脸数据一事时，蚂蚁金服宣布，公司刷脸系统早已不再与旷视科技合作，而是由蚂蚁金服独立研发。互联网巨头在前期与行业垂直创业公司合作，积累了一定行业经验后，自研几乎是必走的一条路。

 

 

除此之外，互联网巨头的研发实力同样不能小觑，拿汇集算法的AI中台来说，现今，AI中台是阿里、华为、百度等互联网巨头的标配。

 

同样，在AI四小龙和海康威视、大华等传统摄像头硬件厂商的竞合中，也正在面临越来越多的困扰。

 

近年来，海康威视等视觉设备厂商一直在推进旗下产品的AI转型，拿海康威视和商汤的合作来说，早前海康威视先是通过支付技术授权费用来使用商汤的算法，而后海康转变模式，开始自研算法。

 

更甚于，和这些在渠道和供应链方面居于优势的传统软硬件厂商相比，AI独角兽的算法优势反而被削弱，以至于走上软硬件并行的道路。

 

总之，与行业其他竞争对手相比，AI四小龙面临着边缘化的风险。

03 AI独角兽宿命？

 

AI独角兽何至于此？追本溯源，与行业一直存在的迷思有关，即到底是“AI+行业”，还是“行业+AI”？

 

这个问题适用于诸多被技术改造的行业，核心在于，对于一些行业，即使能被技术改造，但主体似乎仍是行业本身，也就是说，作为技术革新者能否摸索出一套行之有效的盈利模式。

 

以医疗行业为例，即到底是“医疗+互联网”，还是“互联网+医疗”？在「科技新知」此前对互联网医疗的研究中，这个问题困扰着诸多互联网医疗从业者，两方在关于争夺主客体的问题上喋喋不休。

 

不过在AI领域，诸多垂直AI企业却并未喊着“颠覆xx”的口号。

 

最初，这两种模式在行业中同时存在，作为AI对于产业变革的体现，“AI+行业”与“行业+AI”一体两面：依托人工智能快速高效处理数据的能力，提升行业服务能力、改变服务模式，降本增效，即“行业+AI”；随着AI应用的全球化落地，新产品、新应用、新场景层出不穷，AI创造新的需求和增长点，即“AI+行业”。

 

而现在，谈及AI时，更多是指“行业+AI”而不是“AI+行业”。

 

当下热门的各种AI技术，其作为技术自身的商业价值无法衡量，似乎只有通过与其他产业、行业的结合，才能体现出AI技术以及AI公司的价值，在这个结合的过程中，更多是“行业+AI”，行业本身就一直存在，通过AI技术赋能可以使行业效率提升。

 

拿AI四小龙来说，同处于计算机视觉领域，在应用场景的落地上，集中在目前比较成熟的市场——安防和金融为主，同质化程度很高。因此，AI四小龙的策略在于把握市场风向，基于自己的技术优势，拓展出更多的产品解决方案和落地场景。

 

这种经营策略并没有什么不好，实际上，这种“行业+AI”的模式，能够在产品初期避免互联网巨头的侵蚀，原因在于，垂直行业内，互联网巨头缺乏相关经验，某种程度上，核心技术突出的AI创业公司，在产品竞争层面比互联网巨头高出一个身位。

 

现阶段，互联网巨头和传统软硬件厂商在“行业+AI”的模式下，正在迎头赶上AI独角兽，而独角兽们自身却困在盈利魔咒中。最佳路径走不通，不禁让人开始质疑它们的未来。

 

参考资料：

德勤《人工智能行业中国成长型AI企业研究报告：迈向巅峰之路》

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