2017年6月23日,浙江乌镇,谷歌人工智能阿尔法狗和世界排名第一的天才棋手柯洁对弈。4小时后,柯洁败下阵来。
阿尔法狗的出现,人们才意识到,原来人工智能已经这么聪明了。
2017年也被认为是人工智能的元年,AI赛道开始大热。行业的代表商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技(合称为“AI四小龙”)也获得了一轮又一轮的融资。
由于商业化困难,AI四小龙盈利问题成了老大难,现金流也捉襟见肘,只好开始上市之路。2021年7月20日,AI四小龙的云从科技成功过会,让行业看到一丝希望。
对于烧钱的AI赛道来说,过会、上市融资是一个重要的赛点。没有通过这一关的企业要么迅速扭亏,要么继续寻找外部融资,而这两条路哪一条都不容易。
AI四小龙在经过多轮融资后,都无比渴望到二级市场获得更多输血。
成立于2014年的商汤科技,到2019年,已经完成了9轮融资,已披露的总金额超过30亿美元,被外界戏称为融资机器。
在此后的两年时间里,商汤科技都没有新的融资。是不需要外部输血了吗?未必。
的确有一些消息称2017年商汤科技就实现了盈利,网 传的一份融资计划书显示商汤科技2017年和2018年的净利润为1100万元和5900万元。不过,净利润不等于净现金流入,毕竟其他三家公司都有销售回款久、应收账款高企的特点,商汤科技也不例外。
直到2020年底,商汤科技完成了一轮Pre-IPO融资,投后估值120亿美元,具体融资金额没有披露。
今年6月,有消息称商汤科技开启了A+H股上市,8月份将向港交所递交招股书。有关商汤上市的消息,已经传过好几轮了,这一次又是一个模糊的答案,不予置评。
同为AI四小龙的旷视科技也没有好到哪里。
旷视科技上一轮的融资停留在2019年5月。从2013年到2019年,旷视科技累计融资金额近90亿元。
招股书统计的不到四年的时间里,旷视科技的累计亏损为130.6亿元,剔除优先股的影响,亏损合计约29亿元,再加上一些投资活动的现金支出,90亿也不禁花。
随着上市进展缓慢,根据其2020年三季度的数据,账上的货币资金和容易变现的交易性金融资产加起来不足28亿元,按照2019年的经营节奏和投资进度,经营活动和投资活动的净流出约为25亿元,如果没有新的资金进入,按照之前的烧法,这28个亿也就能维持一年。
所以,旷视科技拟上市募集里,除了用于建设项目的47.5亿元,还有超过12亿是用于补充流动性。
再看看终止上市的依图科技,去年传出了降薪、裁员、取消年终奖等消息,本打算上市后将22.38亿元的募集资金补充流动性,计划也泡汤了。22.38亿元,比2020年6月30日依图科技账面上的资金还要多近7亿元,资金压力可见一斑。
相对于前面几家,云从科技的资金压力小很多。上市前有35亿元的融资,近三年合计亏损额也较低,约13亿元,幸运的是又拿到了二级市场的入场券,预计能募资37.5亿元,其中7亿元用于补充流动资金。
资本不是慈善,都是逐利的,推进公司的上市是资本的退出途径,也是实现资本升值的手段。有一些企业会与拟上市公司签订对赌协议,如果不能上市,要履行股份回购的义务,也算是一种明股实债,当然这些不会摆到明面上。
这无疑会让一些企业的现金流更加紧绷。
业内有句话,10家AI企业有9家在亏损,还有一家正在申请破产。一句话精准地描述了AI企业的烧钱特性。
那么,钱都花到哪儿去了?
AI四小龙的生意,本质是保持技术的领先优势,然后探索技术的场景化落地。
先看第一点,保持技术的领先优势,就得持续地进行研发投入。寒武纪的研发投入比营业收入还高,依图科技的研发占收入的90%以上,旷视科技和云从科技的比例也在70%以上。
德勤的报告显示,人工智能生态圈分三层结构:基础设施、技术平台、落地场景。基础设施主要包括云计算平台提供商、芯片、IT 软硬件系统提供商;技术平台主要有人工智能算法企业、机器学习平台企业、知识图谱技术提供商、智能语音企业、RPA 提供商、AI 软件框架;落地场景则包括工业、金融、医疗、零售等海量丰富场景。
再看第二点,场景化落地。
AI发展的初期是用技术找落地场景,也就是拿着锤子找钉子,现在的打法变成了根据钉子的样子反向打造合适的锤子。
每一个AI企业的下游都有不同的行业,以云从科技为例,金融、安防、交通等都有要服务的客户,应用的场景就更多了。
而不同的场景适用的AI模型、底层算法都不同,如何让技术和操作系统最贴合某一个场景,需要不断地探索。
现在的人工智能处于发展初期,相关技术和应用场景的定制化解决方案迭代速度也比较快,以云从为例,其产品迭代周期一般只有2-6个月。所以AI行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。
这同样也是技术落地比较难的原因。再加上项目之间有明显的差异,定制化产品多于标准化产品,成本就会不可避免地往上走,看起来AI是高毛利率的行业,实际上血亏。
最后,探索场景的技术落地,最终靠的是营销。
技术优势是基石,但如果技术与市场严重脱节,那对商业化将是致命的打击。
对潜在客户的需求有正确清晰的理解,能够进行有创意的设计和推进,及时对销量不好的产品做出调整,都是产品市场化的重要环节,销售费用也成了重要的支出。
2019年,依图科技、旷视科技、云从科技的销售费用率分别为58.31%、27.04%和28.29%。
所以,不论哪一个环节,都得重资金投入。
烧钱什么时候是个头?
得从AI四小龙源头说起,他们开始都从计算机视觉领域出发,因为应用场景同质化,比如在安防领域的贴身肉搏,又遇到传统安防领域的大佬,竞争变得尤为激烈,蓝海生生被打成了红海,此后AI四小龙开始向不同的细分领域迈进。
依图科技选择了一条比较重的道路,AI芯片+算力厂商,用算法重新设计芯片的架构,在医学影像方面有自身的优势;金融和安防仍然是云从的重点,现在又延展出智慧商业和智慧治理;旷视科技切入AIoT领域,将物联网业务视为未来的增长点;商汤则是业务线铺了一地,从美颜的AR功能到AI教育,自我定位是“AI工厂”。
现在他们各自站在了不同的垂直领域,相同的是,他们都希望能够通过构建标准化可复用的产品与服务、软硬件一体化来降低边际成本,占山为王。
也就是说要在差异化的行业中,做标准化的产品。
那么,问题的关键就变成了差异化的行业够不够多,有没有后进入者,会不会重现安防领域的厮杀?
旷视科技在其港股的招股书中提到:我们所经营的行业竞争十分激烈,且在多个业务领域面对竞争。
当下的竞争包括四个层面:与其他专注于开发及商业化生产人工智能技术的公司竞争;与已涉足的各垂直领域内并非专注人工智能的现有参与者竞争;与新的行业进入者竞争;与全球科技公司的潜在竞争。
依图和云从的招股书也都提到了要与传统安防企业、IT巨头和互联网企业竞争。
《中国成长性AI企业研究报告》指出,人工智能领域巨头盘踞,业界的龙头企业往往会向市场开放框架或者算法技术平台发展,为更多的企业提供基础支撑,而一些市场规模还不大的细化场景,巨头公司基本上不会涉足。
行业不够大,企业自身的发展受限制,行业足够大,又容易引来巨头。前一种情况导致迟迟难以实现标准化降低成本,后一种情况可能会在实现造血之前,行业再次变成红海。
— END —
作者:齐笑
编辑:赵元