“割完投資人韭菜”的AI獨角獸們,還能迎來IPO的春天嗎?
當年有多受追捧,現在就有多受質疑。
隨著依圖、京東數科、禾賽、云知聲等AI明星公司科創板上市受阻,有悲觀的從業者甚至提出了AI全面崩潰的說法,AI獨角獸們以為或許要迎來自己的春天,但卻有人可能再也看不到春天了。
這些從2016年“AI元年”趟過來的AI獨角獸們,都在2020年末競相提交上市,但隨著各家招股書的披露或者其他各式各樣的原因,有的并不能在二級市場獲得匹配于融資時的高估值,有的甚至可能都上不去。即便如李開復也曾在2020年公開承認,“不少AI公司割了投資人的韭菜。”
當然,隨著AI技術的優化升級,其勢必會真正地實現大規模落地,但此前講的故事有多好聽,現在面臨的現實就有多殘酷。關鍵問題在于,AI技術該如何真正跟產品結合起來并落地實施?
對于AI公司來說,什么又是當務之急?上市?盈利?行業共識面又如何?如何長久發展?
在投中2?沙龍這個系列項目的開端,我們邀請了眾多企業端以及資本端的嘉賓,或許能為這個行業提供一個方向。
上市勸退只是局部現象,要追求商業本質
在沙龍中,眾多嘉賓達成意見一致:AI公司還是要回歸到企業本身的價值所在,至于依圖、禾賽、云知聲等暫時中止上市申報,反倒不是多么嚴重的問題,中止原因是多元的,從企業自身角度來說,還是要更加注重自己競爭力的打造。
祥峰投資執行合伙人夏志進提及的觀點也得到更多與會嘉賓的認同,“一個企業的競爭力不僅僅來自于技術和產品,運營、客戶關系、生產制造等等環境,都可能對企業造成影響,很多科技公司反而經常忽略整個業務各個環境的競爭力打造。”
在夏志進看來,國家確實在控制上市的節奏,一方面現在太多的企業在排隊上市,里面很可能良莠不齊,并不是每個行業的所有企業都有上市的機會,這是現實情況,另一方面,如果以為以前沒有辦法上市的那些企業,現在因為科創板就能上市并且有好的估值,這是一個很大的誤解;特別是科技企業沒有利潤也沒有問題,甚至有些沒有收入也想上市,這可能就是一個誤解。
明勢資本執行董事黎嘉寧補充道,過去兩年整個上市通道更加的開放,要比五六年前好很多,整體趨勢是更加有利于企業和創業者的。一般有泡沫的行業,泡沫破裂之后能留下很多不錯的企業、不錯的人才,還是有利于行業整體發展的。
AI產業發展中,場景比技術更為重要。以明勢投資的100來家2B公司為例,很少有公司的第一標簽是AI,但是80%的公司都有AI屬性。“我們就投了用AI做鍋爐節能的公司,這里更重要的是有懂業務場景的人,把一個相對先進的技術應用在場景之中,跟行業其他選手拉開顯著的差距。”
黎嘉寧也指出,現在都在說的AI有很多瓶頸,就在于AI還是受限于其上游數據采集能力、算力,和下游場景的接受度。所謂的瓶頸可能會隨著上下游的變化而得到突破。
華興新經濟基金執行董事鄒彥書則把AI公司遇到的瓶頸更加具象化:1)場景過于集中。安防的確是有一個非常好的基礎、非常巨大的市場,AI公司只要有一定的市場份額,就能創造出非常不錯的收入體量。
2)回歸到業務本質。對于AI公司來說,最后一定要有一個掙錢的模型。“從另外一個角度來講,AI企業的科技含量到底體現在哪里?它跟一家有10億收入、20%左右毛利的一個項目型公司,本質區別在哪里?這個要公司自己解答,告訴市場,告訴投資人。”
海松資本執行董事陳思宇也一針見血地指出,“海松更看重底層技術的創新和應用是否解決了真正的痛點(must have),而不是偽需求(nice to have)。AI和傳統行業的結合賦能也好、算法替代人力降本提效也好,都需抓住真正的核心需求,不僅產品端要有獨特競爭力,能解決客戶的差異化訴求,而且收入端的增長也必須是健康可持續的,才能在這波科創板上市潮提前退潮之際,持續駛向星辰大海。”
這無疑表達了投資者們對于整體AI行業的看法:無論是作為一級市場的投資者,還是作為監管的角度來看問題,大家最關心的就是業務的真實性和可持續性。
對于此,國科嘉和合伙人丁潤強是如此闡述的,“任何一個新技術是不是真的能解決實在的問題,業務真實、客戶明確、有人為此而買單且有一定的定價能力,且在業務真實的前提之下,可以復制到不同的行業和客戶中去。”
此外,AI企業一定需要解決的就是天花板的問題,破題之策則是真正解決一些切實有價值的問題。
“這個問題在中短期時間內一定要非常的具像、具體,它不能大。我們到底是用一個更高的成本去解決一個簡單的問題,還是我可以用同樣的成本解決同樣的問題?這個其實是我們區分為真科技創新和一個偽科學最關鍵的點。”丁潤強說道。
至于最后水到渠成的上市,創世伙伴CCV合伙人Melissa Yang表示,中國的股市從最早的審批制到核準制,再到科創板的注冊制,最核心體現的是未來比過去更重要,因為核準制看的是過去的數據。“我們是做投資前沿科技,AI是其中的一個,整體上來說科創板還是對AI利好的,這個大勢是沒有變化的。只是現在科創板是一個新的東西,也在不斷地調整。”
這樣一來,對于企業來說,傲林科技投融資VP郭楠就提到,對于2B企業來說,所做的每件事都需要真正為客戶創造價值,客戶才會愿意買單,以及只有產品化交付,才能真正地展現出公司產品化的能力。
來也科技財務VP郭宇也指出,“先在客戶層面上創造出難以撼動的價值,在成功驗證了客戶價值和市場價值之后,再在資本市場上通過資本放大的作用去實現更多的為全社會做出價值的貢獻。所以聚焦業務的本質,可能比創造資本市場上的價值對公司而言更重要一些。”
澎思科技副總裁曲瀚提供了另外一個維度的做法,“現在應該是處于一個大去泡沫的時期,所以我們這樣的科技公司,尤其是做2B業務的,需要更追求的是性價比,就是在商業上能夠極大程度的為客戶降低獲取AI價值的成本。比方說,在2B市場,我們提供產品的成本可能只有2G市場的幾分之一。”
深醒科技創始人&CEO袁培江則總結道,AI行業最終還是要回歸它的價值和商業模式。提高效率,降低整個交易的成本,這是企業最終的使命。一個企業如果不能夠客觀面對這個問題,不能夠把這些事情解決了,找到一個適合的商業模式,路就是走不遠的。不管是百度也好、阿里也好、騰訊也好、華為也好,在發展過程中都從來不是一帆風順的。這個過程可能對這些企業來說,是一種歷練,之后才會做得更扎實。
但好在,商湯科技人工智能產業基金合伙人扈與同也提及,偏嚴的監管輿論有利于頭部公司成長。頭部公司,尤其是絕對的龍頭企業上市影響較小,但對長尾的創業小公司想要滿足上市要求比以前要難了。所以從整體的資本市場趨勢來說,頭部效應越發明顯,資源未來也會向進一步向頭部企業傾斜,“2-8”定律變為“1-9”定律。
以自動駕駛賽道來說,中科慧眼創始人&總經理姜安表示,自動駕駛有點像高音歌唱家,前些年起調起太高了,導致后面跟不上了。最近隨著自動駕駛應用場景的進一步落地,這個賽道又開始受到資本市場的追捧。
“近些年自動駕駛行業跌宕起伏,產品、技術和商業模式,都需要真實且可持續的,這些都是大家關注的很現實的問題。所以我覺得經歷過這波浪潮后,對整個自動駕駛行業也是一種洗滌,挺過這階段的很多公司將能走上更加健康、穩健的發展歷程,畢竟市場容量、落地場景太大了。”
另外,2020年3月發改委等11個國家部委聯合出臺《智能汽車創新發展戰略》,明確提出到2025年實現有條件自動駕駛(L3級)的智能汽車達到規模化生產,實現高度自動駕駛(L4級)的智能汽車在特定環境下市場化應用。這在姜安看來也是對整個行業的巨大利好。
同樣作為自動駕駛大潮中的淘金者,黑芝麻智能CMO楊宇欣也表示,現在整個汽車行業對自動駕駛的理解,更偏向于L2到L3級別的自動駕駛。市場開始回歸理智,技術方向上相對比較明確,時間點也相對比較明確,車廠基本上是2023年主流車型都準備上,爭取趕上特斯拉現在的水平,也就是兩年的時間。
AI企業如何穩扎穩打,建立自己生態?
那么,對于AI行業現狀達成之后,眾多AI從業者更加關心的是,在現如今AI場景不斷分散化的趨勢下,到底如何做好場景的服務者,并真正能成為AI掘金者?
扈與同表示,新技術的成熟和技術融合,催生了多種新的商業模式和應用場景。AI賦能百業的時代已經到來。一方面各細分行業AI技術可以落地、變現的機會越來越多,另一方面,國家層面“全面數字化”的戰略部署也利好AI企業的發展。
但在這些垂直領域,不可能由一家平臺類公司在每個領域都去做產品和服務;平臺公司需要在不同領域培養生態合作伙伴,因此對各垂直領域的個AI創業公司,未來還是有很大的發展機會。
以商湯為例,商湯這樣的平臺型的公司一個是數字化時代基礎設施的一個提供者。在平臺型企業的超算平臺或者技術開放平臺的基礎上,各個AI公司可以在產業生態中進行更多細分應用場景的開發,這個生態其實是一個開放的、寬容的生態,和之前2C端所謂剛才提到的諸侯爭據的還是有比較大的差異。
夏志進也指出更多創業者關心的問題,到底AI是不是越來越分散?從應用端是越來越分散的,我們看到各種行業里邊都會用AI,農業也會用AI,安防、汽車、各行各業都會用AI,這是完全分散的。這個分散不僅僅在技術上面可能是不同的方案,可能在商業模式上面也會有不一樣。
回到AI創業企業做生態的問題之上,由誰引領生態不一定是下游AI應用的開發商,可能再往上游核心能力的提供商去賦能各種各樣的應用,形成相對比較寬松的生態,而不是特別緊密結合的生態,更多的是賦能。
楊宇欣則表示,自己對AI的看法可能相對簡單粗暴:AI首先不是個行業,但AI商業模式可以簡單劃分成平臺商業模式和服務商業模式。AI面向的場景本身是分散化的,不是AI在分散化,因為AI就是面對著一個分散的市場所以你手里的武器越多,賦能的時候能產生的價值量越高。所以AI下端下沉到場景里的AI,最好的商業模式就是服務型商業模式。
“大公司有能力就去搞上邊的東西,所有的平臺性質的資源都掌握在你手里,誰手里掌握的資源多,誰的商業價值就大。而底下的小公司誰對行業扎的深,客戶服務質量高,誰的溢價權就變大。但是脫離不了商業,商業模式上就是要做服務這件事。”楊宇欣說道。
郭宇以來也科技作為例證表示,原來來也科技做對話機器人產品的時候是由自己的交付團隊向客戶提供實施與運維服務。而業務拓展至RPA+AI產品體系以后,現在已經初步形成了由平民開發者和合作伙伴構成的“雙生態”戰略格局。來也科技希望通過更緊密結合的AI能力,更低代碼更易學易用的產品特性,通過“雙生態”的布局,讓 RPA+AI 真正落地到各行各業。
丁潤強則強調,無論是技術成熟度,還是企業規模,一定有實際的問題。商湯當然可以成立產業基金,因為做的比較早,但對于更多創業起來來說,要先在垂直領域找到微觀的客戶,先做行業客戶,再做行業遷移。且不說每個生態都有很大的規模,越往上游其實越集約,比如最上游的芯片,其實就是舍我其誰,但下游產業往下走可能就越發散越開放。
郭楠再次以奧林科技例證道,傲林科技的創業也正是因為幾位創始人看中了自動化到信息化到智能化的趨勢這個時機:很多企業的產線已經能夠實現工業4.0,甚至有了“黑燈工廠”,但到企業經營層,各個部門基本上還是用一些非常原始的方法來拉齊公司戰略級的經營計劃,這是傲林科技發現的時機之一。
“原來可能都是業務進行數字化,能夠讓上面的人分部門或者是分模塊能夠呈現、看到現在是什么樣的數據,現在則希望把這些企業全域的數據返回去指導一些小的業務場景的決策和指導一些大的戰略方向的點。這又是一個時機。”
曲瀚也以指出,AI產業鏈在逐漸分工,有些東西逐漸標準化、產品化。澎思現在在嘗試2B端的AIoT標準化產品,包括AI終端和澎思云的智能服務。“我們把AI服務、設備管理、視頻處理、數據分析等功能做成中臺能力,然后把這部分開放出來給渠道伙伴合作,在這個閉環里,伙伴作為業務專家,澎思是AI專家。”
“第二,可能還需要更加注重小生態的活躍。比方說,我們的合作伙伴有各種行業信息化專家,在泛安防、教育、交通、工業、零售等各種領域,AIoT產品和服務是嵌入到伙伴信息化系統中的。伙伴越豐富,面對不同客戶時,方案的完整性越強,我們可以互為渠道,相互幫助。”曲瀚說道。
楊宇欣直指問題本質,單從做生意的角度來講,做生意就要做體量和利潤。相對比較好的方式就是做生意,因為平臺做的好,就可以把開發的事下發給供應商,企業自己直接面對客戶。
那怎么做利潤?楊宇欣表示,利潤就要回到AI技術本身了。“大家都去做AI,用AI幫助去賦能產業,前提是AI能夠幫你,節省你投入的成本。這是把量做大了以后,再用你的技術不斷的迭代,去增加你的利潤。這樣公司才能往大了做。當然,也必須要有咨詢團隊能夠把客戶的痛點變成需求,這個是很重要的點。”
丁潤強也指出,其一,如果產品或者業務核心是作為一個工具賦能給其他應用,前提是得有足夠的稀缺性;其二,企業的開發工具本身,無論是軟件還是硬件,有一個比較完備的體系,受眾群體多,且上手容易;其三,有足夠高的margin,這個margin高到除了養自己的核心的研發團隊以外,以至于做任何下游的項目開發都虧,這是前提,這三個缺一不可。
但在黎嘉寧看來,有可能企業打的不是客戶生死存亡的痛點,而是他的癢點。比如用AI幫客戶省了5個人力,降本的價值很明確。“問題是客戶今天面臨太多事了,他要搞銷售、要搞內部質量控制,有好多事焦頭爛額的。省這5個人當然能產出價值,但不一定是他當務之急馬上要解決的問題。”
鄒彥書也表示,華興新經濟基金在跟企業聊的時候,也經常問這家公司到底是must have 還是nice to have 大家能夠拼命地去驗證說這個是nice to have。但是這其實是一個比較矛盾的問題。
“我分享一個案例,我們投了貝殼,貝殼現在也是千億美金市值的公司,現在如果大家再去參加房地產論壇的時候,都會將貝殼當成一家行業里的標桿企業,有能力顛覆市場的新經濟公司。但是如果把時間回到10年前,這筆投資不一定是must have,那時候傳統的房地產企業也都沒有覺得貝殼帶來的威脅。有些事情不一定是你今天能看清的,而且頭部公司的確會對整個市場產生絕對的帶頭作用,成為風向標。”
也因此,深醒科技袁培江就表示,現在很多企業都在構建生態,促進了技術和場景的落地,同樣,這些生態也會形成諸侯割據,數據安全和數據共享又成了瓶頸,形成一個個的數據“煙囪”,所以需要技術創新和新的規則。
而在海松資本管理合伙人馬東軍看來,中國人一方面非常聰明,創業馬上就先盯住一個特別容易實現的場景,但更關鍵的是,什么時候能夠出現一個企業或者一群人,在不那么馬上需要解決現金流問題的情況下,能像馬斯克那樣多用第一原則去問一些問題。
“整個行業,現在我們的聰明人和優秀的企業足夠多,但是需要有一些企業能夠把長、中、短的東西做好。特別期待我們的創業者,也許時間可能到了,能夠出現領軍的顛覆式的東西。這樣的話,對所有的人和參與者都是好事。”
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