编者按:本文来自微信公众号“CV智识”(ID:CVAI2019),作者 余洋洋,编辑 张丽娟,36氪经授权发布。
2019年,中国人工智能领域的投融资热情大幅降低,交易量随之急剧下降。
尴尬的是,历经了大浪淘沙后的人工智能创业者到了正需要用钱的时候。人工智能还没有发展到可与互联网同日而语的成熟阶段,作为“硬科技”中的一个子类,其周期同样长久,资本的陪跑之路也才刚刚开始。
风口挪移间,复刻了互联网“砸钱“模式的硬科技投资逻辑开始显现其弊端:钱在市场最疯狂的时候“有去无回”了。
等到市场回归理性,好项目浮现,初创科技公司仍需融资续命的时候,资本市场上留给人工智能的钱却有些不够用了。“孩子正到了长身体的时候,食物却不够了,这个时候就很容易营养不良。”
人工智能领域缺钱与亟需钱的矛盾在今年集中体现了出来。
今年的市场比过去5年的任何一年都要冷静,噪音少了,可钱也少了。
“伪技术消沉了,过去几年的事实证明了这些所谓的风口技术是不成功的。经历了整个这5年的经济周期和行业周期的迭代,这些伪风口也被迭代掉了。“
“资本不再冲昏头脑,热到去投伪技术了,所有的噪音和泡沫下去的时候,真正的技术才被检验出来。”星瀚资本创始合伙人杨歌认为,今天更适合投技术,最重要的原因之一即是筛选成本降低了,现在投中好项目的概率比四五年前大。
随着噪音减小,许多投资机构也在近两年从消费、文娱、互联网转向开始关注硬科技项目。问题是,好项目慢慢浮现出来了,市场上的钱却有些不够用了。
据投中研究院与崇期资本联合发布的《2019中国人工智能产业投融资白皮书》显示,中国人工智能领域的总体融资规模从2015年的458亿人民币增长至2018年的1189亿人民币,增长超过两倍。
然而到了2019年的前三个季度,这个数字是577亿。中国人工智能领域的投融资热情,在经历了五年的飞速增长之后,在2019年急速跌落。
“2015年左右的时候有一个问题,大家用互联网的惯性思路去做技术,而这些技术相对来讲却是不够硬核的于是出现了很多的技术风口,导致一批资本进去之后,其实没有得到很好的回报。”
星瀚资本创始合伙人杨歌认为,前几年复制了互联网“砸钱”模式的硬科技投资逻辑被证明是失灵的,一批资金进场之后有去无回,正是造成今天的资本市场“缺钱“、初创科技公司融资难的一大原因。
“不差技术,也不差人才,差的是钱。”一位硬科技产业投资者向CV智识感叹。
扶持人工智能创业公司发展需要大量资本,以AI芯片为例,仅仅是流一次片的成本就高达数千万美金,如果无法保证每一步的资金到位,还没走到产品做出来的那一步,一些好项目很可能就这么死掉了。
“这一年几乎就是在冰水里泡着”,“行业热度在下降,机构的投资也在收缩”。一位人工智能领域创业者对CV智识表达了真实感受到的市场寒意,他原本计划在今年完成新一轮融资,但结果并不如意。
不缺人才和技术,缺的是钱,这体现在自动驾驶赛道上尤其明显。由人工智能领域权威学者吴恩达创办的自动驾驶初创公司Drive.ai在今年6月份被苹果以7700万美元低价收购。
两年前,Drive.AI的估值一度达到2亿美元,并宣称自己是为数不多已经为公众服务的未来主义乘车公司之一。
Drive.ai黯然离场并非由于本身的技术缺陷,其创始团队还在斯坦福的时候就曾经打造出世界上最大的神经网络。
但随着自动驾驶行业步入商业化落地时期,越来多的热钱涌入,技术竞争已然演变为资本竞争,资本成了帮助初创公司实现商业化落地的最大推手。反观Drive.ai的竞争对手,Waymo, Cruise,Aurora, Nuro,Argo AI等自动驾驶初创企业无一不在持续融资烧钱。
但自2015年成立以来,Drive.ai仅获得7700万美元融资。最近的一轮融资还发生两年之前,由东南亚的App打车公司Grab领投,这样的融资能力显然不足以支撑其在商业化落地时期的激烈竞争。
资本市场缺钱,亟需大量资金来投入研发的AI公司们则陷入青黄不接的尴尬境地,一些原本技术实力不错,仍有希望继续活下去的AI公司,就是在这样的情况下“挂掉”的。
如今的黯淡是曾经的疯狂换来的。
2015年,可以说是人工智能风口最盛的年份。
风口起来时,大把大把的钱如同流水般涌入这个行业,却也让当时一股脑挤进来的创业者和投资人们在几年后尝到了苦头。
伴随着AlphaGo战胜李世石,人工智能也随之一举成名天下知。懂AI的,不懂的;做视觉的,做语音的,做NLP的;从高校里出来的,从大公司出来的……创业者鱼贯涌入这个领域。
那段时间不缺项目。一位硬科技行业投资人向CV智识回忆起四五年前人工智能领域创业的盛况,“2014年在中关村创业大街,每天都有无数人找上你,说我是高科技。”
“但你一看其实就是一个完全忽悠的情况,这是2014年。” 人工智能创业与投资热情齐头并进的那几年,鱼龙混杂、水平参差不齐的项目也给市场带来了一轮阵痛。
“那个时候噪音很大,意味着市场上有1万个玩家,这其中有9000多个都说自己是搞技术的,但实际上这9000多个人里面,真正做技术的可能不过几个人,却难以被大家所关注,这个时候大家的目光都被遮蔽了。”
噪声淹没了真实,喧嚣冲散了理性,正在经历盛宴的人是意识不到盛宴背后的危机的,大把大把的钱就这么投进去了。
资本市场也不缺钱,或者说,那时的资本市场至少比现在资金充沛。不论发育不良与否,市场上的一大批人工智能项目在这个时候拿到了钱。
据投中研究院与崇期资本联合发布的《2019中国人工智能产业投融资白皮书》显示,2014到2018年,布局人工智能赛道的投资机构数量不断攀升,2018年突破1000家机构,可见资本市场对人工智能赛道的关注,不断加码人工智能赛道的布局。
捏在投资人手里的钱,则被大把大把地投进了这些鱼龙混杂的项目,一些好项目成功了,并且发展成了今天的独角兽。
也有一些顶着AI名头的伪科技项目,在几年之后露出了其张牙舞爪的真面目,还有一些曾经辉煌一时、被寄予无限希望的AI公司,则在此后的商业化发展过程中历经阵痛。这样的公司,包括曾拿到软银投资的印度“伪AI”公司Engineer.ai,以及近两年在市场上音量渐小的格灵深瞳。
一家由印度码农创办的公司Engineer.ai在今年9月份被多家媒体曝出用程序员冒充AI。以AI 作为幌子来“骗取”融资,实质上的技术工作都由“印度码农”承担。这家伪AI公司还曾获得由软银旗下公司领投的3000万美元融资。
在贴个AI标签就能为公司赢得融资与关注的时代里,一批以Engineer.ai为代表的伪AI公司,以AI之名、行人工之实,乘着风口获得了资本的一时青睐,也吸走了市场上的钱。
2014 年间,由前GoogleGlass团队核心成员赵勇创立的AI公司格灵深瞳一度获得红杉、真格等一线投资机构的青睐。
格灵深瞳曾无数次在媒体中提到其融资的光辉历程, “一次饭局上,徐小平和红杉资本的沈南鹏、联创策源的冯波聊到格灵深瞳未来的估值。徐小平乐观地说起码 5000 亿美元,沈南鹏说 1000 亿美元比较实际。” 实际上即使是 1000 亿美元,也足够进入中国互联网公司前三名。
后来的事实证明,格灵深瞳也承担了这句话所带来的压力,钱不好拿了,商业化的路径也迟迟没找到。时隔三年,格灵深瞳才拿到了下一笔融资,而这个时候,人工智能的热度已经冷却,资本市场上的钱也不够多了。
“那个时候有没有技术呢?有,但是你在一个非常大的沙漠里去找那几个金子,难度比较大。”资本市场上涌动的热钱为人工智能的发展提供了肥沃的土壤,也助长了泡沫。
泡沫消散之后,市场几度荒芜。
向前一步无法快速盈利,向后一步融资不够支撑其衣食无忧地活下去,在青黄不接的2019年,AI公司活得比以往任何一年都要艰难。
融资不够,赚快钱来凑。为了避免公司因为资金问题而倒闭,一些创业公司与投资人达成一致,走起了“以副业养主业”的路子。
美国风投基金The Engine首席执行官KatieRae表示,普通的风险投资周期一般在10年左右,而“硬科技”风投周期最高可达18年。
在这漫长的周期中,创业者们必须面对自身发展周期与外界发展的不适配:赚快钱还是做产品?为了生存,越来越多的创业者选择了前者。
一位硬科技领域创业者向CV智识透露,拿智能制造业来说,辛辛苦苦一年赚个2000万,但地方政府招商一块地直接能卖好几个亿,还有些投资人会跟创始人提议围绕产业链做基金,做上下游收购,“这可比辛辛苦苦研发创业赚钱啊”。
“有些创始人本来可能想潜心的把这事做成,最后可能被资本挟持,或者被市场驱动,以致于忘了最后还要怎么发展。”
缺钱和需要钱的矛盾在今年集中体现了出来。
迫于生存压力,部分AI公司为了保证不因为资金问题而死掉,走上了一条“以副业养主业“的道路。由于市场化、资本化难,部分变现周期长的初创科技公司另寻他路,以服务的形式来代替公司主营业务,形成早期的收入。
由于变现周期长,即使融资不断的头部独角兽也受到了一定影响。CV智识了解到,估值已达70亿美金的AI独角兽商汤科技,在今年把落地和营收看得过分重要,以至于内部不时出现反对声音,“过分看重落地,会不会太浮躁了?会不会伤害公司的长远发展?”
为什么钱对于人工智能公司来说如此重要?
多位人工智能领域投资人告诉CV智识,因为行业周期长,变现慢,需要大量钱去研发、试错。而现在行业正处在一个需要大量砸钱去探索商业化落地初始阶段,好的项目总有一天会盈利,但在这个过程中需要砸足够多的钱,保证其不因为资金问题而死掉。
若将行业放到一个科学的周期逻辑下,哈工创投合伙人兼执行总裁赵文宇判断,“2025年到2030年期间,可能是中国企业转型成果见效的时候,会有一些企业在那个时候成为支柱。”
人工智能的长期价值几乎无人否定。但融资难、落地难、赚钱难、周期长,同时还要面临来自巨头的激烈竞争,独角兽尚且战战兢兢,尚且在襁褓中的初创公司更是有可能过早死在融不到资的路上。
在这场竞争激烈且周期漫长的人工智能商业化落地之战中,技术实力不可或缺,资本加持则显得更加必要。
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