AI 企业上市困局：AI 价值商业价值

莱阳妞妞

7 [$ t, g# r# O2 k! A撰文 | 苏 舒
6 R$ h5 h6 g. w& Y0 k: y/ u编辑 | 杨博丞
; W4 q" }$ s) {; H. r# T; R( C题图 | IC Photo
旷视很难再激起太大的水花，除了上市。
即便是在脉脉上，旷视被曝出裁员的消息也没能激起千层浪，甚至外界还没来得及验证真伪，就已经消失在一片寂静之中。
" 沉寂 "，并不是旷视一家的状态，而是整个人工智能赛道未能成功上市，甚至是已经成功上市独角兽们的共同境况。
五年前，人工智能赛道有多火热，现在就有多 " 沉寂 "，资本退潮，媒体的聚光灯散去，这群 AI 独角兽们，最终还是跌落神坛。
5 u. g$ T) D& Z% e' Q! [3 mAI 独角兽们何至于此。有人曾如此解释道，"AI 改善人类生活方式并不是那么有市场效益，也并不像移动支付那样，是一次颠覆式的改变。"
/ W  A  j+ |+ i* `7 U3 y; o9 o* N01.等待上市的救赎独角兽们
5 c+ C% ^! k8 q/ @7 P7 i还有相当大一批 AI 独角兽们等待二级市场的救赎，旷视不是唯一，但极具代表性。
2010 年之后，一大批有着 " 高学历 "、" 大背景 " 的技术人才涌入人工智能赛道。拥有名校光环或是大厂背景创始团队在刚刚决心创业之初，就赢得了不少资本的青睐。
- k- a2 L! a* s+ ]$ G2015 年，Google 旗下 AI 创业公司 DeepMind 发布了人工智能围棋机器人 AlphaGo，当年，AlphaGo 约战世界围棋冠军并以 4：1 的成绩击败职业九段棋手李世石而一举成名。也正是因此，让资本、创业者们更加坚信了人工智能的未来。
资本的潮水涌来，这群还在襁褓期的独角兽们被推上了潮水的正中央。
旷视即是如此。从成立开始，旷视几乎每年都可以拿到一笔融资，融资的数额也随着人工智能的热度水涨船高，到 2019 年 D 轮时，旷视直接拿到了 7.5 亿美元融资。不过这样的大手笔融资，在 AI 赛道上已是常态。
时间来到了 2019 年 8 月，旷视向港交所递交招股书，也正式打响了 AI 创业公司上市的第一枪。但可惜的是，三年时间已过，旷视依旧未能成功上市。
这期间，也历经了不少曲折。六个月后，旷视在港交所招股书失效。没多久，旷视就向科创板发起上市申请，并于 2021 年 9 月成功过会。本以为一帆风顺的 IPO 之路，却在之后面临了一轮又一轮的问询，直到现在，旷视依旧等待着 IPO 注册批文的到来。
和旷视一样，上市之路多舛的还有依图科技、云天励飞、第四范式等。除了上市之路受阻之外，这些企业招股书中都呈现出一个问题，自我造血能力有限，亏损不断扩大。
此前有不少分析师谈到，人工智能企业上市的窗口期出现在 2021 年前后，未能在窗口期成功上市的企业，除了要面临资金的压力，还有面对来自早期投资机构退出的压力。即便是在窗口期成功上市的企业，估值倒挂，股价下跌的现象也屡见不鲜。
如此境况之下，这些独角兽们也不得不选择各种方式来降低成本，毕竟活下去才能看到新生的机会。也正是这一段时间，AI 企业裁员的消息开始满天飞。隔一段时间就会出现一次，云从、依图、旷视、格灵深瞳等企业都或多或少有裁员消息传出，甚至裁员幅度达到 20%-30%。
" f2 S) o0 ^3 x, j这一次在脉脉上传出旷视裁员的消息，也并没让外界感到惊讶。不过，旷视官方并没有对此次爆料有所回应，只是最初曝出旷视裁员的脉脉发文，已被删除。
# E( q% e: d+ Y; ^除了裁员之外，高管离职、降薪也成为了这些独角兽们缩减人力成本，优化股权结构的手段之一。
另外，这些独角兽们也开始想尽办法自我救赎，提高自我造血能力，比如投资。近日，第四范式就被曝出开启了投资新业务。
市场消息称，由第四范式连同红杉等其它资本方一同参与的北京范式人工智能股权投资基金（有限合伙）（以下简称 " 范式基金 "）已于近期完成首次关账，一期期望规模为 5 亿元，目前二关也正在进行中。据悉，第四范式作为范式基金的基石投资人而存在。
从 2022 年 1 月至今，已有 4 家创业公司成为范式基金投资标的，投资轮次均为涵盖天使轮、种子轮、B 轮等早期轮次。从投资标的来看，第四范式进军风险投资的意图，除了直接的投资收益之外，更多的还是在于围绕 AI 进行产业布局，大有打造 AI 生态之势。
此前，旷视也曾曝出开启了投资行动。天眼查显示，旷视科技目前共有 14 起投资事件，涉及零售、视觉、大数据、物联网等领域。此外，旷视科技还入股了芜湖旷沄人工智能产业投资基金（有限合伙）和北京城市大脑管理咨询合伙企业（有限合伙）两家公司，其中第四范式曾出资 500 万入股北京城市大脑管理咨询合伙企业（有限合伙）。
不过，相比于此，上市依旧是现在能够救赎这些独角兽们的关键所在。
# H; B4 O3 e6 m* E: N0 w% H02.寻找迷失的 " 价值 "
! g7 Q; l$ `- R; s9 A回到最根本的问题，这些企业 " 流血 " 上市背后的问题，还是在于看不清落地场景，或者说是难以找到极具商业价值的场景。
其实这都是老生常谈的问题，更残酷一点说，这应该是 AI 创业公司成立之初就看到了的问题。只是在资本的催熟下，这些企业开始拿钱造场景，让前几年所有人都陷入 AI 应用期已至的错觉中。
独角兽们对 AI 落地场景最自信的时候，出现在 2019 年。那个时候，独角兽们对外的宣传充斥着 "AI+ 行业 " 一说，安防、金融、物流、医疗、汽车、消费电子、商业等场景越分越细，据当时统计，AI 四小龙具体切入的场景都不少于 5 个，甚至更多。
/ B2 `% G- \3 y8 U( t9 R1 z4 U& I最热闹的时候，企业每涉猎一个细分场景，都会喊出 " 颠覆 XX" 的口号。但 2020 年之后，随着技术落地瓶颈显现，资本回归冷静后，泡沫消散，外界这才发现，原来技术落地并不容易，深度算法迟迟未曾突破，落地场景碎片化，产品标准化程度低等类似问题并不少。
/ w, v2 _& H# K1 s) p( s. W6 _! N也是从那个时候开始，这些 AI 独角兽们很少去谈一个细分的场景，而是将其归纳为智慧城市、智慧汽车等。在商汤的招股书中，其主营业务分类为智慧商业、智慧城市、智慧生活和智慧汽车。云从这边则提到智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业四个领域。格灵深瞳、旷视均是如此。
探索的场景越来越多，但类别却越说越少，也很少有企业再打出颠覆行业的宣传标语。究其原因，还是在于，这些企业从最开始的 "AI+ 行业 "，回归到最初的 " 行业 +AI" 之上。
0 d1 N: @. q# d  m* o5 j& }5 s8 t在 AI 还未能到达产品标准化，赋能一切的时候，在看得见需求的场景下，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，发挥技术的价值，才能实现技术的商业化，这也就是所说的 " 行业 +AI"。
在这之中，究其根本还是因为目前深度学习算法的局限性。此前，复旦大学科学技术学院教授邱锡鹏曾在接受《财新》采访时表示，目前 AI 仍属于所谓 " 弱人工智能 "，特点是以具体任务为导向，依赖特定场景，而研究层面要突破这个局限性还有较大距离。
7 @1 K. G% G  o/ x& m  T, ~另外，深度学习算法匮乏也间接导致了解决方案定制化以及成本拉高。旷视研究院周而进研究员也曾表示，当前，大量算法生产过程还是非标准化的，因为非标准化，所以算法生产过程充满不确定性。
; I0 i5 E. o$ Z% b此外，在看得见的成熟场景之下，这些创业公司们还面临着百度、阿里、腾讯这样的大厂玩家、海康威视这样的传统硬件厂商等众多对手，相当于这群独角兽们需要在同一块并不大的蛋糕上，和资源比他们多、资金他们雄厚的对手正面相对。
2 f2 a  w" r/ i, i. L: P( j1 z即便是这群独角兽们在特定领域拥有核心竞争力，但这群独角兽们普遍利润率偏低甚至亏损，面对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。
这些现实不得不将迷失在 AI 赋能行业中的独角兽们拉回现实，也让投资人们趋于理性。如果说前些年，衡量这群独角兽们价值的点还是在于技术，但 2020 年之后，这个点已经换成了商业价值。
所以，即便是最初投资人们押注的是这群独角兽们技术的潜力值，并不在意当期的业绩，但 2020 年后，曾经被看好的技术为能带来相应的商业价值之时，退出的压力开始传递到这些企业之上。
在这样的背景下，在 2020 年旷视的沟通会上，才有了印奇的一番穿越 " 死亡之谷 " 的言论。死亡之谷一说，来源于 Gartner 曲线。在 Gartner 曲线上，技术成熟需要历经技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破裂低谷期、稳步爬升恢复期和生产成熟期五个阶段。
& b7 P4 g7 U/ a  s6 j而现阶段的 AI 企业都在历经低谷期，甚至正走入 " 死亡之谷 " ——泡沫破碎、企业出局。当时印奇给出的谷底周期在 18-24 个月，现在已至 24 个月，行业依旧未能迎来曙光。
5 k7 q' R+ Y. U$ j1 V03.AI 润物细无声
说到这里，不得不抛出一个问题—— AI 的价值何在？
虽然现在机构、外界甚至企业自身在叩问企业的价值何在，但不可否认的是，这群独角兽们一路走来，的确对人们生活做出了改善。
像文章开头说道一样，AI 对人类生活方式的改善更多的是 " 润物细无声 " 的状态，这个改善并不是那么具有市场效益，也并不是所谓颠覆式的改变。
比如说智慧城市下的城市治理，占道经营、沿街晾挂、积存垃圾渣土、机动车乱停乱放等问题，在 AI 技术介入之前，这些场景更多的是通过人力去改善，而现在在 AI 助力下，提高了相关单位和人的工作效率。
再比如智慧教育，通过图像识别技术，人工智能可以提高教师批改作业和阅卷工作的效率；
0 M* T3 y& T2 o5 L( ]  \% \; E, t7 ^& W语音识别和语义分析技术，可以辅助教师进行英语口试测评；而人机交互技术，可以协助教师为学生在线答疑解惑。
) l2 Z8 n2 v2 _" N) S- B" a2 D0 G: b另外，人工智能还能将教学变为大数据分析以及人工智能辅助的以学生为中心的个性化学习，为每个学生提供个性化、定制化的学习内容、方法。
除此之外，包括在医疗、安全、金融、汽车等多个领域，人工智能的确在帮助人们提高效率，改善生活方式。
( p5 S9 T9 w/ O% h; d, T麦肯锡公司全球资深董事、麦肯锡全球研究院院长华强森曾在一次演讲中表示，AI 和大数据、互联网可以提供帮助。现在电脑识图错误率只有 3%，AI 在变得越来越聪明和智慧，这可以根本上改变城市化的质量。AI 的革命与过去 IT 的技术，还有蒸汽机的技术相比，它对经济增长的驱动力量是 3-4 倍的量级增长。包括交通运输行业、健康、教育行业，促进作用是过去几次革命的 3-4 倍，使得人们生活水平不断上升。AI 可以使我们的健康、环境质量、生活质量改善至少 10%-30%，成百上千的生命可以被挽救，而且影响到我们日常出行的方式，现在看到有一些 AI 的自动驾驶汽车，自动驾驶汽车不断地发展。
人工智能技术的确正在润物细无声地改变着人类生活，这些 AI 企业的出现也一定程度上加速了技术改变生活的进程。
但对于企业来说，商业价值的评判是企业生存发展的必然。在颠覆生活方式和商业价值爆发之前，这群独角兽们更需要做的是，找到商业价值努力活下去。