繁荣与泡沫背后，AI独角兽的IPO“野望”
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钛媒体注：本文来自于新浪科技，作者：杨雪梅 韩大鹏，钛媒体经授权发布。
市场都在等待一家真正的AI公司上市。
在过去的几年时间里，中国诞生了14家估值达到或超过10亿美元的人工智能（AI）公司，总价值达到405亿美元。
如今，行业将目光聚焦在落地应用、AI技术进入商用阶段，而头部的公司不再只是融资，开始谋求上市。
这一年，商汤、依图、云从、寒武纪均传出过科创版上市传闻；云知声在7月初已经和中金公司签订了上市辅导协议，拟在科创板上市；同月，优必选完成招股说明书的主要编写。
有人说，AI公司已经聚焦在使用场景中，正解决实际问题；另有观点认为，多数公司对AI的理解过度泛化，还处于“盲人摸象”阶段……
一边是繁荣一边是泡沫，IPO是否是AI独角兽们的最优选择？进入2020年，AI公司的“上市潮”真将来临吗？
首股之争：急套现VS求发展？
今年8月25日，旷视科技向香港证券交易所提交了招股书，正式打响第一枪。同时，中国AI公司的生意经开始逐渐呈现在了外界面前。
外界认为，如果旷视此次赴港IPO，则是首家上市的完全以技术为核心的创业公司，即真正意义上的AI第一股。
为何大家如此期盼？这一问题的回应呈现出两派声音。
一派认为，目前AI公司缺乏落地应用，导致赚钱能力不足。
北京一AI公司高管在接受新浪科技采访时坦言，包括CV四小龙在内，其实运营收入压力都很大，“很多公司难以维持，资本是要看到回报的，所以大家都在等待第一股，口子一开，一些公司就会跟风上市，很多投资人就能套现”。
另一派则认为，上市将让更多的企业看到人工智能的前景。
在接受新浪科技采访时，云从科技联合创始人姚志强提到，AI第一股上市之后的走向会代表的一部分人对AI行业的看法；另一方面也会带动更多的企业看到人工智能有更多的机会。
一直以来，大多以技术研发为核心的行业都面临烧钱的问题，AI更是如此。
以旷视为例，根据其招股书，在研发投入上，自2016年至2018年，三年期间，旷视此项开支接近9亿元。而2019年上半年研发开支达到4.68亿元，占公司上半年总收入49.4%。
面对如此巨大的资金投入需求，资本成了关键的推动力。这也是行业玩家们站上资本市场风口的原因之一。
姚志强认为，上市只是一个公司发展的阶段而不是目的，有利的地方在于可以有更多的资本去推动产业发展，但这同时也带来挑战，“在战略方向与业务开拓上需要更公开透明的沟通。”
值得注意的是，受大环境、行业发展等原因影响，AI领域的投资热度也在锐减。
根据IT桔子统计数据显示，AI投资热度在2019年Q2再创新低，仅完成30起融资，同比下降45.5%，融资总金额50亿元，不足去年四成，AI领域投融资逐渐恢复理性。
姚志强表示，在具体行业具体场景下，领先企业的领先优势会越来越明显，如果新进入的企业还是踏入同样或者类似的场景，那就可能很难获得资本的关注。“于资本、于技术、于赛道，当你领先，你就越来越领先。”
红杉资本全球执行合伙人沈南鹏也曾提到，如果说两年前人工智能投资还集中于底层技术投资，现如今投资人更关注创业团队对于场景的理解和把控能力。“市场竞争越来越激烈，随着算法、大数据、芯片等技术的标准化程度越来越高，只有解决垂直行业痛点的公司，才有机会成为伟大的公司。”
泡沫之患：期望期VS失望期？
然而在成为伟大的公司之前，很多企业往往很难靠自身盈利能力捱过市场迭代。
据北京经信委白皮书的数据显示，截止2018年5月，全球AI公司共4040家，但是拿到融资的仅有1237家，仅占总数的三成，且大部分都处于A轮阶段。
近一年半过后，这1237家AI创业公司又还剩多少？
住百家创始人张亨德曾揭示过互联网领域的投融资规律：“根据数据，创业公司中从A轮到B轮之间有60%多的公司会挂掉，B轮到C轮差不多接近70%的公司都挂掉了，A轮到C轮其实会死亡88%”。若以此计算，近千家AI创业公司可能已经“阵亡”。
对于“活下来”的企业而言，上市则意味着企业要经历一个去泡沫化的过程。
那么何谓泡沫？
“多数都是‘伪’”，另一位AI创业公司高管回答得直截了当。
以AI人才成本举例，很多人被称为算法工程师，甚至有些毕业生也应聘该职位，“底薪都是20K（2万元人民币）起，但就是‘标数据’的，根本不需要懂数学，基础的看看教学视频都能会”。
“本身这个职位的活儿，可能不值这个价，但是没办法，全行业标得都很高”，该高管坦言，软件工程师的薪酬则更“吓人”，硕士35万、博士70万，有经验者时常开出百万年薪，“这不是泡沫，又是什么？”
此前，科大讯飞轮值总裁胡郁同样表示，人才薪酬在AI公司中占有很大比重，“干了五年以上，如果做得比较好的，都能拿到200万年薪。如果是原来什么研究院院长一级的人，都是五六百万，我们公司现在有些人薪水确实比我们这些当总裁的还要高”。
实际上，AI泡沫绝不局限于一两个范围，而是几乎所有领域都存在泡沫，例如技术泡沫、资本泡沫甚至商业泡沫。
“其实，AI属于交叉性学科，专业门槛很高，真正懂行有创新思维的人不多。还有很多新的概念，资本一来，行业就会显得有些浮躁”，上述高管说道。
如今，市场上还会涌现出众多AI产品，“很多都是伪智能，打着噱头罢了。AI是要利用算法、数据去服务用户，还要创造价值，智能音箱显然不能代表AI”。
姚志强也坦言，行业是一定会出现泡沫的，突然一下大家看到了希望，出现了特别高涨的泡沫，但从需求端给大家形成一个正确的理解和认识之后，AI又会回到一个正常的发展轨道。“泡沫的破灭也不会改变AI向前发展的本质。”
他认为，目前，AI行业已经历全民热炒的过度期望期，即将进入备受打击的过度失望期，真正进入蓬勃发展期还需时日，短期内市场对泡沫破裂的恐慌已经降临。这是一个正常的、自然的发展曲线。大浪淘沙，方见珍宝。
或许，在泡沫破裂前，通过上市来“解套”也会成为AI公司的一项重要选择。不过，受全球长期竞合的新常态影响，AI公司的海外业务与上市可能会受到一定程度的影响。
生存之道：盈利难VS估值高？
对AI公司来说，资本是市场、公司在一定阶段内的需求，但是企业要取得长足发展，盈利是核心。
而现阶段，AI独角兽普遍面临着两个问题：估值高、盈利难。从旷视招股书，我们可以窥见一家典型的AI独角兽生存状态。
其招股书显示，旷视收入分别来自个人物联网解决方案（18.9%）、城市物联网解决方案（74.1%）及供应链物联网解决方案（7.0%）。其中，占比最高的城市物联网解决方案部分，就包括了核心的安防业务，这正是旷视的支撑业务。其招股书中还披露了安防芯片项目。
而安防正是绝大多数AI公司的核心业务之一，也是最赚钱的板块。安防最早通过一个监视器来完成，如今，计算机视觉带来的人脸大数据，让安防行业发生了颠覆性的变化。
不过，目前安防领域有海康威视等老牌科技企业多年的沉淀，以及BAT科技巨头布局智慧城市，留给AI独角兽们的蛋糕就相对较小。而这部分领域里的竞争也异常激烈，除了计算机视觉领域的CV四小龙，寒武纪、地平线等AI芯片公司，则以终端AI芯片切入安防。
旷视招股书中也提到，如何在技术和市场竞争中脱颖而出，将是旷视日后面临的重大挑战。
市场竞争是一方面，另一方面，AI企业还面临亏损问题。
旷视招股书显示，其近三年亏损持续扩大，今年上半年亏损额度达到52亿元，主要原因是优先股的公允价值变动及持续的研发投资造成的。其中，“优先股的公允价值变动”实际上是按照港股会计准则造成的，并不是因为实际经营层面产生变化。
即便如此，AI作为研发投入高、技术周期长的知识密集型产业，商业化仍是一条漫长的道路。
旷视也在招股书中预期未来的研发开支会持续增加，但同时也表示开发活动本身具有不确定性，大额的资金研发未必能够创造相应利益。
旷视科技CEO印奇在内部信中提到，人工智能创新就是一场无限游戏，“我们也决定尽快实现我们技术的商业化落地，这样才能保证公司业务大幅增长，使客户、员工及股东从中获益。在公司发展中，我们既要坚持长远志向不动摇，也要兼顾达成眼前的商业目标。”
市场之选：A股VS港股VS美股？
对AI独角兽们来说，能否上市不是问题，关键的是资本市场能否给一个好的估值，市场是否认可。
目前，AI公司在资本市场的选择上呈现出不同路径：A股、港股和美股，均有公司“垂涎”。
一位财经领域业内人士告诉新浪科技，美股和港股上市流程简单、时间快，股东套现退出容易。而目前大环境下，对中国AI公司来说，港股相对安全。不过，因为香港缺乏高科技企业，港股市场也存在对高科技公司估值普遍不热情的问题。
而科创板上市，最大的好处就是享受高溢价，估值会放大，“现在科创板比较合适，但是国内资本市场不是很完善，风险也比较大。”
另一位财经专业人士告诉新浪科技，国内部分AI公司持有外资，这类公司会选择在美股上市，相比较而言，美股更看重在未来盈利，而受到政策限制，国内上市往往审核会更加严格，有些AI公司常年亏损，能否过审是个问题。此外，港股的一些优惠政策，往往也有利于企业更快上市。
在不久前举行的2019世界人工智能大会·投融资主题论坛上，上海证券交易所总经理蒋锋表示，下一步上交所将加大力度，进一步提高制度包容性，创造条件推动包括人工智能在内的红筹企业到科创板上市。此外，针对人工智能公司的特点，进一步完善优化审核规则、标准和机制，支持更多人工智能企业在科创板上市。
结语
早在2018年，AI行业就频繁传出AI公司倒闭潮的预测。创新工场CEO李开复早有预言：“在过去的一段时间内，AI项目确实贵了，泡沫是存在的，而到了2018年年底左右，会有一批公司倒掉”。业内还有声音认为“90%的AI企业面临倒闭”。
如今2019年将进入尾声，“大规模倒闭潮”现象并未到来，但可以确定的是，头部玩家已拿走绝大多数的投资金额，而小公司变得无人问津，“集体喝汤”的局面始终都未出现。
那2019年过后，是否才是真正的淘汰期？
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