AI“四小龙”，难以承受的现金流之殇
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。
01 烧钱、烧钱、烧钱
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。
02 为什么需要烧钱？
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。
03 扭亏是否有望？
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
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