懸崖邊上的AI四小龍 夠不着的“第一股”
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文/樟稻 編輯/伊頁
來源：科技新知（ID：kejixinzhi）
“少了探討哲學的馬雲，世界人工智能大會也缺了些趣味”，一位參會人士私下吐槽道。
近日，在上海召開的2021世界人工智能大會（WAIC）正式落幕。於2018年創辦的世界人工智能大會，今年是第四屆。此次大會，不止少了馬雲，馬化騰也沒有親自出場，而是通過語音參會。BAT中，李彥宏成了大會現場僅剩的“獨苗”。
爲期3天的大會上，大佬們你來我往，對AI行業展開詮釋，其中不乏夾帶私貨，對公司所處賽道幾度讚譽，本也無可厚非。一派熱鬧的氛圍中，大會落幕，行業內又多了幾份熱菜可炒。
和如今AI行業的“門票”地位不同，2016年之前，AI概念並沒有得到主流大廠認可。
2015年，Google旗下AI創業公司DeepMind發佈了人工智能圍棋機器人AlphaGo，並直接約戰當時的世界圍棋冠軍，最終，這場“人機對決”的結果以AlphaGo 4：1擊敗職業九段棋手李世石告終。此後，人工智能一躍成爲人才和熱錢奔湧的賽道。
不過，隨着時間推移，一張PPT只要打上AI標籤就能拿到融資的時代早已遠去，投資人和機構更加關注AI公司的落地能力，泡沫難逃泡沫的宿命，AI行業加速出清，這種現象在新興賽道中十分常見。
泡沫破滅，才知深淺。作爲AI賽道中較爲出圈的公司，商湯、雲從、曠視、依圖，被冠以“計算機視覺四小龍”的稱號。2020年，IT桔子發佈的《2020年中國新經濟人工智能獨角獸》行業榜單，AI四小龍皆位列其上。
但最近的半年裏，AI四小龍境遇頗爲不佳，行業發生的一系列事件，都直指各自的軟肋，城頭變幻大王旗。資本天性逐利，經營環境變化下，一場資本與行業的變形記正在上演。
01 夠不着的第一股
7月2日，上海證券交易所發佈消息，決定終止對依圖科技首次公開發行存託憑證並在科創板上市的審覈。這意味着，依圖科技籌備8個月的科創板IPO計劃，以失敗告終。
而在3個月前，上交所披露，依圖科技有限公司因發行人及保薦人主動要求中止審覈，決定中止其發行上市審覈。彼時，爲了避免爭議，依圖科技回覆媒體稱，是“中止”而非“終止”，一語成讖。
與依圖科技一樣，其他四小龍的上市之路同樣遍佈荊棘。
目前，雲從科技、曠視科技都在向科創板進擊。2020年12月3日，雲從科技在上交所披露上市文件，今年3月31日，由於財務資料已過有效期，上交所中止其發行上市審覈，到了6月2日，中止審覈情形消除後，上交所才恢復雲從科技的上市審覈。
曠世科技此前登陸港股市場失敗後，也選擇向科創板發起進擊，5月28日，曠視科技披露了科創板首輪問詢的答覆。
商湯作爲AI小龍中最神祕的存在，市場最新的動態是，商湯科技或將A+H上市，保薦人爲中金公司，最快將於8月向港交所提交上市申請。
從上述各家進度來看，四小龍對於“AI第一股”的名頭。皆抱有很大的決心。
爭奪第一股確有益處，資本市場存在“第一股效應”，對於AI四小龍，同處於計算機視覺垂直賽道，面臨高度同質化的競爭效應，誰能率先上市，就能拿到“AI第一股”的稱號。考慮到AI賽道的明星效應，第一股將享受高估值溢價，從而壓縮其他玩家的生存空間。
拿前段時間回港上市的百度來說，臨近上市，被媒體冠上“AI第一股”的名頭，無非是爲了能更好擁抱AI賽道的明星光環，以期獲得二級市場的青睞。
實際上，不止四小龍，賽道內的其他企業也加入了這場爭奪戰。6月22日，格靈深瞳科創板IPO申請獲得上海證券交易所受理，排隊等在IPO大門前的人工智能企業又添了一家。
AI企業爭搶“AI第一股”的動作越發激烈，除了獲取高估值溢價，更深層的原因是什麼？
對AI四小龍分析可知，四者在融資、經營現狀均有相似之處。依圖科技最後一輪融資停留在2020年6月，商湯科技融資停留在2018年9月，雲從科技融資停留在2020年5月，曠視科技融資停留在2019年5月，AI四小龍融資步伐正在放緩。
另一方面，AI企業的造血能力有限。據招股書披露，除了未公佈財務數據的商湯科技之外，招股書口徑下，曠視科技的累計虧損爲130.6億元，依圖科技和雲從科技的累計虧損分別爲72.68億元、22.81億元。
高估值和高投入之下，四小龍都遠未實現盈利，商業模式岌岌可危，AI四小龍背後的投資機構同樣坐不穩釣魚臺，催促所投企業儘快上市，成爲最迫切的“解套”方式。
爲了縮減人力成本、優化股權結構，一些AI企業甚至不惜採用裁員手段。
“1月依圖裁員20%,N+1補償，沒有年終獎；依圖3月上市IPO中止；5月依圖降薪10%，且P5-6降薪10%、P7下調20%、P8下調30%；依圖期權不回購；最近傳依圖醫療團隊解散，從去年到今年3月醫療團隊已經裁了70%”，相關人士在脈脈上發帖爆料。
除了依圖，近期，雲從也相繼被爆出有裁員30%的現象。此外，曠視、依圖、格靈深瞳等AI企業，也都有相關高管離職現象。
儘管如此，對於AI四小龍，順利上市依舊不容易，除去財務狀況不佳外，以奔赴科創板的依圖、雲從、曠視爲例，三者都收到了上交所的數次問詢函，雲從科技被問詢了29個問題，依圖科技是47個，曠視科技是36個。
拿曠視科技的問詢來說，其中涉及了數據合規及科技倫理方面的問題。如今，隨着濫用人臉識別的安全隱憂日漸凸顯，以計算機視覺起家的AI四小龍將面臨監管與合規的挑戰，上市之路又添上了幾分陰影。
02 行業身位不保
行業內，一個比較現實的情況是，以AI四小龍爲代表的獨角獸光環正在逐漸褪去，四小龍面臨着前所未有的危機，主要表現在縱向產業鏈維度、橫向企業維度兩個方面。
從產業鏈維度來看，人工智能產業鏈分爲基礎層、技術層和應用層。
基礎層是人工智能產業的基礎，主要是研發硬件及軟件，如AI芯片、數據資源、雲計算平臺等，爲人工智能提供數據及算力支撐。
技術層是人工智能產業的核心，以模擬人的智能相關特徵爲出發點，構建技術路徑。
應用層是人工智能產業的延伸，面向特定應用場景需求而形成軟硬件產品或解決方案。
2020年之前，國內AI行業處在應用層起步到快速發展的階段，應用層的投資機會和投入回報率遠高於技術層和基礎設施層。因此，國內大部分AI公司都會從應用層或技術層切入。拿AI四小龍來說，在技術層面，屬於計算機視覺賽道，在應用層，則在安防、金融等多個領域佈局。
一般而言，當應用層出現泡沫時，投資機會可能更多地出現在技術層，當技術層停滯並出現泡沫時，投資機會可能更多在基礎設施層，越是在上層佈局的企業面臨的泡沫越多。如今，AI行業的泡沫早已蔓延到了技術層。
AI四小龍所處的計算機視覺賽道尤爲明顯，近十年來，AI四小龍所處計算機視覺賽道在融資數量上排名第三，佔比10%，但AI醫療、芯片/半導體相關技術、自動駕駛相關技術等領域的融資數量正在上升。資本天性逐利，隨着計算機視覺賽道的AI四小龍構不成盈利閉環，用腳投票就不可避免。
縱向產業維度如此，橫向企業維度同樣不容樂觀。
當前，國內正在經歷人工智能發展的第三次浪潮，AI正在潛移默化地改變人們生活和社會活動的方方面面。AI企業是AI技術發展和創新的主要推動羣體之一，國內AI企業主要分爲三類：互聯網巨頭、傳統軟硬件廠商、AI獨角獸企業。
互聯網巨頭資金雄厚，人才集聚效應強，研發實力強大，結合自身業務優勢，投入基礎研究，建設技術平臺，代表企業如阿里、百度、騰訊等，但在落地層面，受制於行業經驗和知識的積累。
傳統軟硬件廠商行業耕耘時間已久，有着穩固的客戶關係和渠道，通過硬件開發、軟件開源的合作形式，提供軟硬件定製服務，發揮產業集羣效應。不過出於風險控制等考慮，在人才招募、算法研究、基礎設施等方面投入都相對保守。
對於AI獨角獸企業，其在特定領域具有核心競爭力，憑藉團隊的背景光環，在特定場景中形成優勢。但獨角獸企業普遍利潤率偏低甚至虧損，面對同爲技術平臺型互聯網巨頭的擠壓和日漸提升的人力成本，燒錢模式難以長久爲繼。
三者各有千秋，現今，互聯網巨頭和傳統軟硬件廠商正在不斷補齊自身的短板。
此前，在澄清李開復關於螞蟻金服爲曠視提供人臉數據一事時，螞蟻金服宣佈，公司刷臉系統早已不再與曠視科技合作，而是由螞蟻金服獨立研發。互聯網巨頭在前期與行業垂直創業公司合作，積累了一定行業經驗後，自研幾乎是必走的一條路。
除此之外，互聯網巨頭的研發實力同樣不能小覷，拿彙集算法的AI中臺來說，現今，AI中臺是阿里、華爲、百度等互聯網巨頭的標配。
同樣，在AI四小龍和海康威視、大華等傳統攝像頭硬件廠商的競閤中，也正在面臨越來越多的困擾。
近年來，海康威視等視覺設備廠商一直在推進旗下產品的AI轉型，拿海康威視和商湯的合作來說，早前海康威視先是通過支付技術授權費用來使用商湯的算法，而後海康轉變模式，開始自研算法。
更甚於，和這些在渠道和供應鏈方面居於優勢的傳統軟硬件廠商相比，AI獨角獸的算法優勢反而被削弱，以至於走上軟硬件並行的道路。
總之，與行業其他競爭對手相比，AI四小龍面臨着邊緣化的風險。
03 AI獨角獸宿命？
AI獨角獸何至於此？追本溯源，與行業一直存在的迷思有關，即到底是“AI+行業”，還是“行業+AI”？
這個問題適用於諸多被技術改造的行業，核心在於，對於一些行業，即使能被技術改造，但主體似乎仍是行業本身，也就是說，作爲技術革新者能否摸索出一套行之有效的盈利模式。
以醫療行業爲例，即到底是“醫療+互聯網”，還是“互聯網+醫療”？在「科技新知」此前對互聯網醫療的研究中，這個問題困擾着諸多互聯網醫療從業者，兩方在關於爭奪主客體的問題上喋喋不休。
不過在AI領域，諸多垂直AI企業卻並未喊着“顛覆xx”的口號。
最初，這兩種模式在行業中同時存在，作爲AI對於產業變革的體現，“AI+行業”與“行業+AI”一體兩面：依託人工智能快速高效處理數據的能力，提升行業服務能力、改變服務模式，降本增效，即“行業+AI”；隨着AI應用的全球化落地，新產品、新應用、新場景層出不窮，AI創造新的需求和增長點，即“AI+行業”。
而現在，談及AI時，更多是指“行業+AI”而不是“AI+行業”。
當下熱門的各種AI技術，其作爲技術自身的商業價值無法衡量，似乎只有通過與其他產業、行業的結合，才能體現出AI技術以及AI公司的價值，在這個結合的過程中，更多是“行業+AI”，行業本身就一直存在，通過AI技術賦能可以使行業效率提升。
拿AI四小龍來說，同處於計算機視覺領域，在應用場景的落地上，集中在目前比較成熟的市場——安防和金融爲主，同質化程度很高。因此，AI四小龍的策略在於把握市場風向，基於自己的技術優勢，拓展出更多的產品解決方案和落地場景。
這種經營策略並沒有什麼不好，實際上，這種“行業+AI”的模式，能夠在產品初期避免互聯網巨頭的侵蝕，原因在於，垂直行業內，互聯網巨頭缺乏相關經驗，某種程度上，核心技術突出的AI創業公司，在產品競爭層面比互聯網巨頭高出一個身位。
現階段，互聯網巨頭和傳統軟硬件廠商在“行業+AI”的模式下，正在迎頭趕上AI獨角獸，而獨角獸們自身卻困在盈利魔咒中。最佳路徑走不通，不禁讓人開始質疑它們的未來。
