近日，據(jù)港交所披露，AI獨(dú)角獸北京第四范式智能技術(shù)股份有限公司更新了招股書，高盛、中金為其聯(lián)席保薦人。

此前在2021年8月13日，第四范式在港股遞交了招股書。但是因?yàn)?個(gè)月之內(nèi)沒能通過聆訊，其IPO申請(qǐng)狀態(tài)在2月14日已轉(zhuǎn)為“失效”，隨后第四范式向媒體表示：“公司上市進(jìn)程仍在正常推進(jìn)中。”

近些年來，AI在創(chuàng)投圈的熱度起起伏伏，原本以為2020年底以來商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技、云天勵(lì)飛、云之聲幾家人工智能企業(yè)將開啟一波轟轟烈烈的“上市潮”，劃破行業(yè)一段時(shí)間的沉寂，誰成想上市考核似乎對(duì)這些獨(dú)角獸和團(tuán)隊(duì)格外嚴(yán)格，除了商湯科技順利登陸資本市場(chǎng)，其他幾家IPO都在不同程度上以不同姿勢(shì)迎來了折戟的結(jié)局。AI公司上市的進(jìn)展越來越不明朗。

回頭看，經(jīng)歷了過去數(shù)年來的研發(fā)積累和產(chǎn)業(yè)化實(shí)踐，無論是感知智能，還是分析智能，AI技術(shù)已陸續(xù)落地于去解決大量實(shí)際層面的問題。市場(chǎng)對(duì)賽道、對(duì)相關(guān)企業(yè)（特別是頭部企業(yè)）關(guān)注的焦點(diǎn)便開始轉(zhuǎn)入到技術(shù)商業(yè)層面。

巨頭以外的公司，除了少數(shù)可以依靠領(lǐng)先的AI技術(shù)，更多還是要依靠對(duì)AI技術(shù)以及場(chǎng)景需求場(chǎng)景的洞察，依靠好的產(chǎn)品和好的商業(yè)模式，才有可能在資本市場(chǎng)獲得機(jī)遇，擁抱好的時(shí)代。而往往，眾多創(chuàng)業(yè)公司還未真正體味到階段性成功帶來的快樂，就已開始要奮力穿越死亡谷。

第四范式二度向IPO發(fā)起沖擊，也顯露出些許端倪。

#01

跳出AI的圈子

2016年，“阿爾法狗”憑借一己之力戰(zhàn)勝李世石激起千層浪，人工智能的發(fā)展熱潮拍打著學(xué)術(shù)、資本、產(chǎn)業(yè)、政策領(lǐng)域。相關(guān)部門在安防等社會(huì)治理領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用人工智能技術(shù)，為人工智能的發(fā)展提供了沃土。互聯(lián)網(wǎng)大公司規(guī)模化地應(yīng)用了人工智能并產(chǎn)生了明顯效果，為人工智能的更廣泛應(yīng)用樹立了樣板和信心。于是，中國創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域密集扎堆AI賽道，幾年間上萬家和AI有關(guān)的企業(yè)出現(xiàn)在市場(chǎng)。

然而，就像是高難度的拼圖游戲，這股發(fā)展熱潮中，很多“圖塊”是缺失的。因?yàn)槌杀竞腿瞬诺拈T檻高昂，很難順利完成自有AI系統(tǒng)的構(gòu)建，很多AI公司的技術(shù)研究都是建立在窮舉的基礎(chǔ)之上，各家并沒有在算法層面有什么新的突破，類似教會(huì)計(jì)算機(jī)自我判斷、自我邏輯的事實(shí)從來沒有發(fā)生，而是依然停留在增加對(duì)突發(fā)事件的處理算法和解決方案，并固化到芯片和固定的程序中，形成自己的最終對(duì)外軟件產(chǎn)品。

恒河之砂搭不起萬丈高樓。2016年至2018年，在AI發(fā)展熱潮的推動(dòng)下，各行各業(yè)在眾多的場(chǎng)景中嘗試應(yīng)用AI技術(shù)，但是受制于AI的發(fā)展水平，很多公司AI技術(shù)能實(shí)際解決的問題有限，使用場(chǎng)景不多。

2018年年底開始，除了學(xué)術(shù)領(lǐng)域的熱情持續(xù)高漲，AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)、投資、估值、應(yīng)用熱度都有了明顯下降。進(jìn)入2019年，多數(shù)AI技術(shù)公司面臨的已經(jīng)不是估值問題，而是生存問題。到了2020年，AI行業(yè)共完成305起融資，總金額約243.3億元，而在2018年，這兩個(gè)數(shù)字分別是523起和667.1億元。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，AI技術(shù)公司普遍有“錘子”心態(tài)——因?yàn)樽约河心稠?xiàng)技術(shù)，從自己的角度看，發(fā)現(xiàn)幾乎所有的行業(yè)、所有的客戶都需要自己的技術(shù)，然后真的拿著技術(shù)的錘子，向眾多的行業(yè)砸了過去。但是，由于其力量分散，導(dǎo)致砸得不深，也沒有取得好的成績。其實(shí)，“錘子”心態(tài)不見得就是錯(cuò)的。如果手中真的只有錘子，那就選一兩個(gè)釘子為重點(diǎn)，砸深、砸透，真正砸出價(jià)值和經(jīng)驗(yàn)，然后再將這個(gè)經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到其他的釘子身上。

當(dāng)冬天再次來臨，如何跳出AI的圈子，站在技術(shù)商業(yè)這個(gè)更高的位置，研究更高層次的規(guī)律，然后在更高的層次上對(duì)AI形成更深的認(rèn)知，去解決實(shí)際問題，是眾多企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。

第四范式的招式是“有境無界”，即在適應(yīng)行業(yè)規(guī)則的環(huán)境下，創(chuàng)造出沒有邊界的使用價(jià)值。其實(shí)，一開始，第四范式的技術(shù)應(yīng)用主要聚焦在金融領(lǐng)域。覆蓋了精準(zhǔn)識(shí)別客戶貸前、貸中、貸后的需求及風(fēng)險(xiǎn)，提供包括精準(zhǔn)獲客、個(gè)性化推薦、申請(qǐng)?jiān)u分卡、申請(qǐng)反欺詐、交易反欺詐、逾期/流失預(yù)警、流動(dòng)性管理、智能催收、不良資產(chǎn)處置等一體化整體解決方案。

過去，金融機(jī)構(gòu)采買的服務(wù)器型號(hào)較為統(tǒng)一，后來在AI應(yīng)用數(shù)量快速增長的趨勢(shì)下，需要越來越多不一樣的硬件去支撐AI軟件運(yùn)行，滿足AI異構(gòu)算力的要求。第四范式通過軟硬一體的聯(lián)合優(yōu)化，讓端到端性能相比采用GPU服務(wù)器跑開源框架的方案，提升了一個(gè)數(shù)量級(jí)，為保障金融系統(tǒng)可靠安全提供了一個(gè)有競爭力的自主可控方案，并與全國逾八成的國有及股份制商業(yè)銀行建立合作關(guān)系。

單從金融這一個(gè)領(lǐng)域來看，AI在過去做了很多有用的東西，但在企業(yè)內(nèi)還不夠關(guān)鍵。“再好的技術(shù)，如果不能形成產(chǎn)業(yè)化，不能為國民服務(wù)，也只是一個(gè)看上去很漂亮的泡泡而已。”第四范式創(chuàng)始人&CEO戴文淵彼時(shí)在接受媒體采訪時(shí)也直言AI行業(yè)里存在著泡沫，AI的前沿性決定了，不是某一家公司起步早就一定干的成，也不是一個(gè)賽道上的企業(yè)越多，投資越多，就一定是正確的方向。

現(xiàn)實(shí)骨感，在AI這片江湖，里面有實(shí)打?qū)嵉捻敿飧呤郑膊环喫~的投機(jī)者。勢(shì)必要經(jīng)過一場(chǎng)華山論劍之后，依然能夠屹立不倒的方顯英雄本色。

#02

還不掙錢的獨(dú)角獸

由于技術(shù)前沿、研發(fā)投入大、現(xiàn)有目標(biāo)用戶較少的原因，AI公司普遍有持續(xù)虧損的通病，第四范式也不例外。

根據(jù)招股書，第四范式目前仍處于深度虧損狀態(tài)。2018年至2020年，公司營收分別為1.28億，4.60億，9.42億。2021年前9個(gè)月擴(kuò)增長至13.45億，公司同期凈虧損分別為3.72億元、7.18億元、7.5億元和14.8億元，報(bào)告期內(nèi)公司的虧損總額已經(jīng)超過同期內(nèi)的總收入。

研發(fā)費(fèi)用是公司最大的成本開支。報(bào)告期內(nèi)，第四范式研發(fā)開支占比雖呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，但仍高達(dá)六成以上。截至2021年9月30日，第四范式有研發(fā)人員1062人，占比72%。按此計(jì)算，包含股份支付在內(nèi)的研發(fā)人員平均薪酬為25.8萬元。

先知平臺(tái)及產(chǎn)品、應(yīng)用開發(fā)及其他服務(wù)是第四范式的兩大核心業(yè)務(wù)板塊。

先知平臺(tái)及產(chǎn)品業(yè)務(wù)是向終端用戶銷售軟件使用許可及SageOne（AI算力平臺(tái)），用戶利用兩者開發(fā)自身的人工智能應(yīng)用；應(yīng)用開發(fā)及其他服務(wù)則是公司根據(jù)用戶需求，向其開發(fā)定制化的人工智能應(yīng)用，公司按個(gè)體項(xiàng)目收費(fèi)。

簡言之，前者是自主開發(fā)的平臺(tái)和工具，后者是應(yīng)用成品。

先知平臺(tái)讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)構(gòu)建量身定制的人工智能系統(tǒng)，系統(tǒng)由第四范式的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法驅(qū)動(dòng)，將機(jī)器學(xué)習(xí)、應(yīng)用、決策和評(píng)估的流程自動(dòng)化，支持快速簡易建模、提供低代碼或無代碼開發(fā)環(huán)境，無需人工智能專家的高度參與。

按照戴文淵的說法，一個(gè)完全不懂技術(shù)的小白通過運(yùn)用“先知”2周也可以成為AI專家。

根據(jù)招股書，第四范式的主要營收來源經(jīng)歷了明顯的轉(zhuǎn)變。2018年，應(yīng)用開發(fā)及其他服務(wù)營收占比95.9%。隨著SageOne在2019年6月開始全面商業(yè)化，2019年至2021年前三季度先知平臺(tái)及產(chǎn)品的收入占比分別為55.3%、65.7%、51.3%。

報(bào)告期內(nèi)，第四范式整體毛利率分別為42.7%、43.5%、45.6%、46.3%，目前先知平臺(tái)及產(chǎn)品的毛利率落后于應(yīng)用開發(fā)業(yè)務(wù)。

值得注意的是，作為一家科研技術(shù)導(dǎo)向企業(yè)，第四范式的毛利率在AI行業(yè)內(nèi)并不出色，同期同行可比公司毛利率平均值超過60%，第四范式的核心技術(shù)在業(yè)內(nèi)分析人士看來并不突出，沒有出現(xiàn)邊際效應(yīng)。

報(bào)告期內(nèi)，第四范式擁有的用戶數(shù)量分別為38、79、156和186，公司將財(cái)富世界500強(qiáng)或公眾上市公司的先知平臺(tái)終端用戶定義為標(biāo)桿用戶，報(bào)告期內(nèi)，標(biāo)桿用戶數(shù)量分別為18、32、47和55，略低于整體用戶數(shù)量的增速。2020年，來自標(biāo)桿用戶的收入占公司總收入的比例高達(dá)77.0%，也就是說，公司營收呈現(xiàn)出明顯的大客戶導(dǎo)向。

第四范式在招股書中表示，公司的解決方案并非在持續(xù)訂閱的基礎(chǔ)上提供，即無法向SaaS企業(yè)一樣讓客戶自動(dòng)續(xù)費(fèi)。倘若未能留住現(xiàn)有客戶、吸引新客戶或增加客戶消費(fèi)，公司業(yè)務(wù)及經(jīng)營業(yè)績可能會(huì)受到不利影響。

#03

必須融資的第四范式

目前，在業(yè)內(nèi)公認(rèn)的“AI四小龍”中，只有商湯頂住了外部環(huán)境的壓力，在2021年12月30日登錄港股，成為了“中國AI視覺第一股”，其余三家仍在IPO之路上不斷徘徊。

在需要資金持續(xù)輸血的情況下，國內(nèi)AI企業(yè)相繼踏上了嘗試上市融資的道路。然而，相比較在一級(jí)市場(chǎng)備受投資機(jī)構(gòu)的追捧，AI公司的上市之路卻并不順利。

究其原因，還是多數(shù)公司無法講好如何實(shí)現(xiàn)盈利的故事，沒有讓市場(chǎng)信服的落地變現(xiàn)的成熟商業(yè)模式。

縱觀國內(nèi)AI行業(yè)， 目前僅有專注視覺領(lǐng)域的海康威視、虹軟科技；專注語音語義的科大訊飛具備正向盈利能力，其余公司仍處于虧損狀態(tài)。不斷陷入“融資-研發(fā)-營銷-虧損-再融資”的循環(huán)是行業(yè)普遍面臨的窘境。

沒有投資者和企業(yè)能夠接受持續(xù)的虧損，AI公司的高薪神話從2021年起也不斷被打破，裁員、降薪、加班的消息不斷被爆出。

IDC報(bào)告顯示，2021年包括軟件、硬件和服務(wù)在內(nèi)的人工智能市場(chǎng)全球收入同比增長15%，達(dá)到3418億美元；預(yù)計(jì)到2024年，全球人工智能市場(chǎng)有望突破5000億美元大關(guān)。

長遠(yuǎn)看，AI行業(yè)仍有著積極的前景，賽道內(nèi)的各家公司需要確定明確清晰的應(yīng)用目標(biāo),更好地適配全行業(yè)規(guī)模化引入AI的需求。

但這對(duì)于AI企業(yè)來說，核心點(diǎn)是必須撐到那個(gè)時(shí)候，如果機(jī)會(huì)有了企業(yè)卻沒了，一切都是一場(chǎng)空。

因此，現(xiàn)在對(duì)于第四范式來說，最核心的并不是如何上市，而想辦法找到盈利的商業(yè)模式。

盡管二次沖刺IPO已在一定程度上證實(shí)了一定的市場(chǎng)認(rèn)可，為后續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)，但無法否認(rèn)的是，相較于“補(bǔ)血”，資本市場(chǎng)更關(guān)注的始終是“造血”。這也是大科技領(lǐng)域中各賽道選手都要思考的一個(gè)商業(yè)本質(zhì)層面的問題。