流血上市:AI獨角獸的自救

2020-12-24 驅動中國
  • 來源: 驅動號 作者: 劉曠   2020-12-23/12:12
  • 配圖來自Canva可畫

    與如火如荼的AI產業相比,近年來國內AI企業的日子似乎並不好過。在2019年資本逐漸離場後,深陷虧損泥潭的AI企業面臨的形勢,就開始變得愈加嚴峻起來。

    重壓之下,國內AI企業紛紛開始通過上市的方式緩解自身焦慮。但在行業整體盈利前景並不明朗的情況下,IPO能否解決行業面臨的盈利難題,仍然是個未知數。

    資本輸血趨緩

    隨著市場對AI行業了解的不斷深入,資本對AI企業的態度也變得越來越理性了。特別是在2018年資本開始加速離場之後,AI行業即陷入了融資困局之中。這從國內AI行業投融資數量和金額的急轉直下,可以看出部分端倪。

    在AI行業投融資熱潮最盛的2018年,國內AI行業投融資次數達到651次,投融資總金額超過699億元。但到了2019年,行業的投融資次數就出現了斷崖式下跌,暴跌至331次,投融資金額也下滑至387億元。無論是投融資次數還是投融資金額,都近乎縮減了一半。

    而在市場投融資次數、金額下滑的同時,投融資金額向頭部企業集中的趨勢也更加明顯。據前瞻產業研究院數據顯示,2018年7月,國內AI領域融資企業達到了116家,而在被投資的眾多企業中,商湯科技、曠視科技、依圖科技等頭部AI企業,獲得了遠超其它細分領域企業的投融資金額。到了2019年,AI行業的投融資更趨向業內前5名企業集中。

    從市場出現的諸多變化來看,資本市場對AI行業的謹慎態度已經非常明顯了。而資本態度的轉變,與AI企業羸弱的盈利能力有很大關係。

    比如,業內享有盛名的CV(圖像視覺)四小龍之一—雲從科技,成立至今共虧損達23億元;近日衝刺科創板的雲天勵飛,自2017至今虧損達16億元;深耕AI領域的雲知聲,在2017年至今年上半年也已虧損了6.9億元。

    從這些企業的表現來看,AI企業自身的造血能力實在讓人憂心,而這也正是導致資本加速退場的主要原因。在失去資本市場的輸血後,AI企業的處境也變得日益艱難。這種情況下,如何獲得新的資金來源,就成了身處困境之中的AI企業,迫切需要解決的問題。

    上市募資求解

    困境之中,AI企業們都把衝擊IPO,當做了必須抓住的機會開始全力衝刺。而對AI企業更為友好的科創板,自然成了它們上市最好的選擇。

    比如,科創板實施的五套上市標準,允許AI企業虧損上市,這為連年虧損的AI企業打開了衝擊IPO的大門。另外,重組審核規則後的科創板,將審核周期由65天減少至47天,對於提升AI科技企業上市的效率也大有助益。

    在行業盈利艱難的情況下,拿不到融資的AI企業,也一直在為衝擊IPO而蓄力。比如寒武紀、雲知聲、雲從科技等知名AI企業,都先後為衝擊IPO做了不少準備,業內領先的商湯科技等企業,更是通過投資、併購的方式來提升自身估值,以求其在上市之後能募集更多的資金。

    不過,AI企業的上市之路並不是一帆風順的。直到今年3月,寒武紀才成功IPO。在寒武紀成功IPO的影響下,其他AI企業也加快了上市步伐。比如,雲知聲、雲從科技、雲天勵飛等多家AI企業,緊隨寒武紀之後,紛紛開啟衝擊科創業板上市的新徵程。

    IPO難解長久之困

    AI企業集體衝擊科創板,已經成為了行業熱議的話題。但IPO究竟能為AI企業提供多少助力,依舊有待時間驗證。

    對衝擊科創板的AI企業而言,IPO為它們帶來的收益主要在於取得新的融資渠道。企業通過審計成功上市後,能夠獲得大筆資金流入,進而提高企業淨資產、改善資本結構,同時增強企業的抗風險能力。

    另外,IPO還可以提升企業的知名度和品牌形象,既可以幫助國內的AI企業拓展市場,同時還能讓它們有更多的機會,獲得地方政府的補貼和支持。從這些方面來看,IPO給企業帶來的現金流,的確可以暫時緩解AI企業的虧損焦慮,但這並不能從根本上解決其盈利能力疲弱問題。

    比如衝擊IPO的雲從科技,在2019年投入研發費用達到了營收的112%,僅研發投入就超過了當年的營業收入。除了雲從科技之外,位居CV四小龍之列的依圖科技,其2019年投入的研發費用也佔到了營收的91.63%。在這種高強度的研發支出之下,其虧損自然就不可避免了。

    而對於衝擊科創板的AI企業來說,IPO並不能有效降低研發成本,只是為它們在AI這條路上爭取更多的時間而已。因此,AI企業如果在之後還不能解決其盈利問題,其後續發展仍將面臨更多的挑戰。

    和時間賽跑,AI企業還有機會嗎?

    正是因為這個原因,很多人對商業化不夠理想的AI企業並不看好。那麼,對於當前仍在和時間賽跑的AI企業來說,還有絕地逆襲的機會嗎?要回答這個問題,還需要從多方面的情況來加以討論。

    比如,在商業模式成熟領域布局的AI企業,自然有更多的機會。比如當前市場中應用最廣泛的人臉識別領域,商業化模式就較為成熟,並且市場仍在蓬勃發展。這對深入該領域布局的CV四小龍來說自然大有裨益。

    此外,近些年智能音箱、教育機器人等產品的興起,使得智能語音技術的應用場景更加廣泛,為布局AI語音領域的企業帶來了利好。另外,由於AI語音行業主要面向的是C端市場,商業化前景也比較明朗,這將對譬如雲知聲等自研IOT晶片技術的企業,將起到積極影響。

    同時在智慧醫療、智慧零售等領域,AI企業也有著不錯的應用前景,投資者也更願意投資該類企業。比如在智慧醫療領域展開布局的依圖科技,就受到了資本市場的青睞。但對於盈利模式還不清晰的AI教育領域,目前仍存在著極大不確定性,在該領域探索的企業,其商業化前景仍不夠明確。

    從這些領域的對比來看,AI企業的發展前景,跟企業入局的領域有很大的關係。目前只有在AI企業盈利模式明朗的領域,資本市場才會給予更多的資金支持。而對於那些前景不明、商業模式不清楚領域布局的AI企業來說,其後續融資則面臨諸多挑戰。

    這意味著接下來,資本向盈利模式領域清晰的行業頭部企業集中的趨勢會更加明顯。而這些得到資本青睞的頭部AI企業,也將會有更多的機會拓展技術應用場景,來提升自身的商業化能力,從而獲得更大的發展。但對於那些商業化不清晰的企業來說,很可能由於「輸血不足」而逐漸被市場所淘汰。

    文/劉曠公眾號

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