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2021年AI公司將會更加困難

如意 ? 來源:財經年刊 ? 作者:謝麗容 ? 2020-11-29 10:51 ? 次閱讀
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人工智能AI)被認為是下一代技術浪潮,借著這股東風,AI公司們在過去幾年里成為創投領域最炙手可熱的明星。但這個故事已經講不動了:一些投資機構對AI已經“投怕了”;科技巨頭與產業巨頭們步步緊逼,都將AI當做重要發展戰略;上市艱難,即使有了科創板,真正意義上的“AI第一股”還沒出現。

2020年的一個特殊變化是新冠疫情暴發,當疫情對各行各業造成沖擊時,一些AI公司發現了商機。人臉識別測溫儀,語音識別電梯控制,行動軌跡智能化監測……突發疫情給了AI公司們商業化的契機。

但中國疫情很快就得到控制,隨之而來的影響是出口貿易受阻。有不少AI公司此前已經將業務做到了海外,例如東南亞市場,疫情讓這部分業務熄火。

所有人都承認AI泡沫的存在,一些公司熬不過去就此止步,即使主動擠掉泡沫,過程也顯得非常艱難。2021年是AI產業繼續回歸理性的階段,短期內對于個體公司來說,外部環境會顯得難上加難,需要扛過去。

01

融資難題

2020年,AI領域的融資情況基本與被稱為“資本寒冬”的2019年持平。數據服務商企名片數據顯示,中國人工智能領域,2019年共計完成371筆融資交易,融資金額約為271.9億元人民幣,2020年截至目前,共完成305起融資,總金額約243.2億元。

這個數字和2018年的數字相比,熱度是明顯下滑的。2018年,中國AI領域共計完成523筆融資交易,融資金額約為667.1億元。

AI公司的資金來源主要是三類機構。一開始看準這個賽道的是美元基金,相比人民幣基金,它們的投資周期相對更長,偏好新技術領域,并且更有錢。

早些年,AI公司也更希望拿美元基金的錢,因為它們愿意給更高的估值。隨著公司估值水漲船高,投資機構的賺錢空間開始變小,此時產業基金開始進入,包括阿里巴巴、騰訊、百度等互聯網巨頭,以及富士康、TCL、聯想等產業基金,它們或看中AI技術與自身業務的結合,或希望把AI這張新時代的船票捏在手里。

政府基金也及時介入。2017年,國務院發布《新一代人工智能發展規劃》,將AI上升到國家戰略層面,各地政府開始大力扶持AI產業。

但到了今年,這三座資金池都在減少對AI公司的投資。受國際關系影響,不少美國基金,包括養老基金、高?;鸬龋奸_始減少對中國的投資,在中國的投資圈,美元基金的光環已經消失。不僅如此,美元基金們甚至開始避諱提及對中國AI產業的投資,擔心有政治風險。

產業基金投資AI的積極性在下降,一些企業受疫情影響資金吃緊,恢復自身業務是當務之急。政府基金同樣受到疫情影響,各地政府都投入大量資金在疫情防控和疫后恢復上。

鑒于以上原因,AI公司的融資難題在2021年很難緩解。

中國AI領域的創業公司格局已經到了相對穩定的階段,頭部的獨角獸們已經拿到了足夠甚至太多的融資,下一步就是上市。處于早期階段的AI公司大多開始深耕細分行業,背靠科技行業巨頭是它們的首選,但行業巨頭們對新技術非常敏感,所有人都看到了數字化、智能化的趨勢,不少科技行業巨頭都成立了自己的數字化公司,它們更希望把技術掌握在自己手里。

截至目前,不少AI公司都確定了上市計劃,AI四小龍中,曠視科技的IPO一波三折暫時沒有最新進展,依圖科技與云從科技都在籌備科創板上市,商湯科技的上市情況依然撲朔迷離。

2019年3月,科創板的出臺給AI公司提供了新的退出渠道,目前成功上市的只有AI芯片公司寒武紀,寒武紀最新財報數據顯示,今年前三季度共營收1.58億元人民幣,虧損3.1億元,最新的市值是733億元,相比兩個多月前剛上市時,市值下跌13.8%。

投資者將寒武紀歸為芯片領域,受行業環境和政治因素影響,當下芯片公司被寄予的希望高于AI公司。所有人都在關注第一批上市的AI公司,他們的表現決定了接下來的投資方向。

02

2021,更苦更累

不過,這一輪的“燒錢”,讓AI公司和投資方們對這個領域看得更清晰了,站在數字經濟發展的視野上看,AI只是一個工具,目前智能化程度還不夠高,只能起到輔助作用,且必須在實際的業務中跑起來才能不斷進化。

從投資人對AI公司的判斷標準變化,也能看出這一趨勢。最早,投資人問的是,公司有哪些技術大牛;隨后,大家開始比拼機器識別準確率;但很快,投資人開始關心AI公司們的落地案例、合作伙伴和客戶;到今天,市場判定標準變得理性且單一:收入有多少?

AI聽起來高大上,但落到實際業務中,卻是苦活累活。

AI領域目前以To B業務為主,每個客戶,即使是同一領域,需求也千差萬別。目前行業的標準化還沒有形成,這意味著就算費心費力服務好一個客戶,也很難把成熟的經驗和方案簡單批量復制給其他客戶。

AI應用屬于SaaS領域,這個領域能夠出現高市值的公司,是因為可以實現標準化和規?;茿I算法還無法做到。在一個簡單的場景中,可能就需要用到大量不同的算法,不少企業和政府客戶發現,在很多場景中,使用新技術,還不如用人工。

每個細分行業都已經有自己的游戲規則,幾乎大的行業都有固定的總包公司,2G行業的總包需要有政府發放的牌照,例如安防資質等。無論怎么宣傳,一家新公司進入行業的路徑是一致的,參與招投標,拿出產品名錄,建立銷售渠道。總包公司會根據客戶的需求,采購來自不同公司的產品。

而目前中國的AI公司們還沒有強到可以從另一個路徑來打破目前的游戲規則,這意味著大部分時候,AI公司只能被集成,且只能分到一小塊“蛋糕”,還要面臨回款壓力。不僅如此,大家發現,科技巨頭們掌握的AI技術,相比AI創業公司來說,更具有商業化價值,因為它們業務龐大,可以幫助算法訓練,讓技術更好地融入業務。

通過一個個項目來創造收入,對于高估值的AI公司們來說,太慢了,理解一個新行業至少需要1年-2年的時間,找到客戶、制定方案、交付、回款,又是一個漫長過程。

行業開始形成潛規則,通過政府補貼、外部收購、投資換訂單等方式來制造收入。一些AI公司開始在多個地方落戶,以此換取政府補貼和投資,在還沒有做到收入利潤良性發展時,用融資的錢來進行對外投資、收購。

這些都是活下去的手段。但二級市場比一級市場更加透明,收入質量、收入來源和現金流等關鍵指標,都會被放大。一家頭部公司出現問題,就會產生“蝴蝶效應”,影響很難估計。

AI公司接下來能做的,只有埋頭苦干,專注在某一領域而不是把攤子鋪得太大,找到行業痛點和空白;打磨優勢能力,提高在單個產品上的壁壘。放棄“講故事”,先確保能活下去。

這條路非常艱難,是考驗也是機會,習慣了享受光環的AI明星們,誰能放下身段,誰就有機會活到新技術趨勢爆發的那一天。

2016年開始,隨著谷歌AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石,全球人工智能技術升級和產業化勢頭洶涌。到了2019年,AI技術已步入全方位商業化階段,在金融、醫療、安防等多個領域實現技術落地,且應用場景越來越豐富。人工智能商業化帶來了企業數字化加速、產業鏈結構改善、信息利用效率提升等積極效應。可以預見的是,AI將改變整個世界。

但這個過程將是漫長的,對于這個領域的創業公司來說,盛世帶來機會,但風險也時刻相伴,甚至是死亡。

中國在基礎技術領域一直未能做到世界領先,AI公司們聚集了大量的技術專家和資金,擁有相對寬松的數據獲取渠道,可以專注進行基礎技術突破,在AI的一些細分領域,例如人臉識別,中國已經做到世界領先。

但是AI產業的發展才剛剛開始,外部環境的變化也越來越難以預測,這是一個比互聯網和移動互聯網更慢的過程,它們需要更多耐心,熬過這個冬天。
責編AJX

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