编者按：本文为专栏作者授权创业邦发表，版权归原作者所有。

魔幻的2020年，让人工智能（AI）市场的气氛变得愈发“焦灼”。

作为曾经的资本市场宠儿，当AI企业在面对一级市场投资者 “地主家也没有余粮”的态度时，他们显然有些尴尬。

一方面，动辄上百亿的估值越来越不被资本市场认可，盈利不稳、烧钱不断的表现让太多投资者失去了耐心；另一方面，即便启动IPO，AI企业似乎也无法为投资者讲述出多么新鲜的故事，能够提升AI企业变现能力的应用场景有待探索。

所以，对于旷视科技、寒武纪这些AI明星企业来说，在一级市场投资者捂紧钱袋子的情况下，一场残酷的IPO抢滩登陆战将在所难免，但能够成功上岸的能有几个？

AI的狂飙时代

虽然人工智能（AI）概念的提出已经有数十年的时间，但真正成为资本市场的投资风口，还要从2016年算起。

2016年，谷歌的AI机器人AlphaGo以4:1战胜围棋九段高手李世石，之后又战胜了我国围棋第一人柯洁，“AI机器人VS人类”的话题，不仅引发了全球的关注，也掀起了一波人工智能热潮，让AI成为了妇孺皆知的热点话题，AI企业也开始在资本的助推之下一路狂奔。

数据显示，2014年至2019年，中国AI行业总计共有2845起投融资事件发生，总计融资金额高达3583.65亿。自2014年起，我国人工智能领域融资呈逐年递增，仅2018年就有超过1000家一级市场投资机构参与布局人工智能领域。

重金之下，大量顶级科技人才被吸引到AI行业之中，商汤科技、云从科技等人工智能企业脱颖而出，并开启了前所未有的“融资竞赛”。

从2018年4月到9月，商汤科技在短短5个月时间完成三轮融资，融资金额超过22亿美元；云从科技在2018年6月宣布获得10亿元人民币B+轮融资；依图科技也在6月、7月接连宣布两轮融资斩获3亿美金……

在那个需要不断创造投资风口的时代，“AI时代即将来临”几乎成为共识。

BAT等互联网巨头也纷纷加入到AI战场，百度喊出了“All in AI”的口号，腾讯提出“AI in all”的策略，阿里巴巴也快速启动了NASA计划并创立达摩院，华为的全栈AI策略火速推出。

国内AI行业像被打了“催熟剂”的西瓜一样，看着又大又圆，但是到底“甜不甜”，或许只有投资方和AI企业自己知道。

“其实，整个市场对于AI的盈利模式并不是很清楚，但是这个技术很具有想象力，先投钱占位，再思考商业落地，这是很多AI行业投资方的想法。”一位聚焦科技领域投资方的负责人回忆道， “AI企业很‘吃香’，你不投资，后面有的是人拿着钱等着投资。”

与此同时，政府也出台了不少政策，推动AI行业的快速发展。

2017年7月，国务院公布《新一代人工智能发展规划》；同年12月，工信部推出《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》；2018年4月，教育部推出《高等学校人工智能创新行动计划》等……

在AI的狂飙时代，整个行业的状态是资金充裕、人才济济、政策扶持，似乎一切都很美好。

独角兽OR吞金兽？AI行业变现难

经历高歌猛进的发展后，AI行业在2019年遭遇“当头一棒”，融资数量和金额呈断崖式下跌。

猎豹全球智库报告显示，2019年中国人工智能企业的融资金额从2018年的1484.53亿元，骤降至967.27亿元，下降幅度高达35%；融资数量也从737次降至431次，降幅达41.5%。

除了受到资金紧张的大环境因素的影响，对于AI企业的投资，VC/PE市场正变得越来越理性：AI企业到底是能赚钱的独角兽，还是喂不饱的“吞金兽”？变现为什么这么困难？

这很大程度上还是由于AI企业在商业化落地的过程中，现阶段AI技术与企业客户需求之间存在鸿沟。

换句话说，AI企业提供的产品和服务，需要根据企业客户的需求和目标进行“个性化”的研发，并深入到企业客户所处的行业之中，而在实际的落地过程中，AI企业就会在数据、算法、业务场景理解、服务方式、投入产出比等方面遇到难题。

比如，数据是AI企业应用的基本要素，在数据获取方面，会面临数据积累不足、数据质量差等问题。这是因为在实际业务中，很多数据来自人工填报，这就会造成数据的不准确，需要进行数据核验机制，判断和剔除异常数据。

图：AI企业在数据层面面临挑战

举个例子，一家AI企业为品牌商做销量预测，需要收集各个渠道的促销计划，而这些数据一般由渠道一线销售代表报送，很容易出现报送数据与实际执行状况不匹配的问题，自然就会影响到销量预测的准确性。

除了技术应用层面遇到瓶颈，AI应用的发展也受到了社会伦理的质疑。比如，“AI人脸识别技术是否应该应用于教室”这个话题就曾引发社会的争议。

另一方面，不少AI企业在管理方面的问题也愈发凸显。

在知乎上的《你为什么从Face++（旷视科技）离职?》这个问题中，一位匿名人士以前员工的身份讲述了自己在旷视科技的工作经历。

图：知乎截图

重视技术和创新、忽视管理和市场，成为了很多AI企业发展的弊病，很多时候， AI工程师们投入大量精力不停地试验新方向时，一笔笔资金已经消耗殆尽。

当然，AI技术的价值毋庸置疑：AI机器人能够取代工人进行分拣、组装等重复性劳动；医学影像领域，AI系统辅助阅片，提升医生诊断效率；在安防领域，基于AI知识图谱技术，在几亿个实体中寻找隐性关系，发现团伙作案的行为；零售领域，基于门店销售数据，通过AI的机器学习构建销量预测模型，实现销量预测，降低库存和损耗……

商业化落地困难重重，让AI企业的投资者开始担心未来是否有人接盘。据了解，在“独角汇”等二级市场的交易平台上，AI行业不少明星企业估值都出现了10%到20%的缩水。

“AI落地难、变现难”的观点，开始在资本市场上不胫而走。

AI企业上演IPO抢滩登陆战

2020年4月，全球知名AI公司Wave Computing申请破产的消息，刷屏了全球的科技圈，这也引发了资本市场对于国内AI企业发展现状的担忧。

而在此之前，旷视科技已折戟港交所IPO。

2019年8月，旷视科技向港交所提交了IPO招股书，这是旷视科技首次公开公司的业绩状况。招股书显示，2016年至2018年，旷视科技的营收分别为6780万元、3.13亿元和14.27亿元，经营亏损分别为3.43亿元、7.58亿元和33.52亿元。2019年上半年，旷视科技亏损额度达到惊人的52亿元。

这样的成绩，显然无法让港交所的投资者认可。资料显示,2020年2月25日，旷视科技IPO的进程状态为“失效”。有消息说，旷视科技开始筹备A股科创板上市。

除了旷视科技外，寒武纪提交科创板IPO申请也备受关注。

在面对上交所的硬核问询时，寒武纪甩掉AI明星独角兽的身份，对公司的股权结构、主营业务、核心技术、研发项目、营业收入、募投项目、应收账款等方面一一说明，急需上市“输血”的寒武纪对缺钱的现状也直言不讳。

在回答上交所的“灵魂20问”中，寒武纪回复，“除募集资金外，寒武纪未来3年内仍需30-36亿元资金用于新款芯片研发。”

根据寒武纪的招股书透露信息，此次拟募集的资金为28亿元，当中19亿元将会用于新一代云端训练芯片、推理芯片、边缘人工智能芯片以及系统项目的研发，9亿元作为补充的流动资金。

也就是说，寒武纪前后还需要58-64亿元资金（估算），用于后续的芯片研发和发展。但失去华为支撑的寒武纪能否获得资本市场的认可？

2017年-2018年，与华为连续两年的合作，为寒武纪带来了771.27万元、1.14亿元，占当年营收比重分别为98.34%、97.63%，但到了2019年，该项营收骤减至6365.8万元，占比下滑至14.34%。

在实力雄厚的“狼性”华为面前，寒武纪为麒麟芯片设计的NPU（神经网络处理器）正逐渐被华为自主研发的达芬奇构架所取代，从队友变成“对手”，寒武纪的处境不难想象，这也是很多投资者所担心的地方。

而其他的AI创业企业也在艰难前行。

商汤科技在2018年9月份获得C+轮融资以后，截止目前没有新的融资消息；云从科技在股份制改革之后，传出2020年年底有望国内科创板上市。

相比之前VC/PE抢着送钱的盛况，如今的AI企业在资本市场上面临的局面似乎有些无人问津，甚至现有投资者开始“甩卖”所持股权。在无人接盘的情况之下，“流血上市”成为了很多AI企业无奈的选择。

回过头来看，其实早在2017年年底，AI行业投资过热之时，创新工场董事长、CEO李开复就曾公开预言：“AI项目（融资热）是今年上半年开始的，融资差不多够18个月花，明年底估计有一批公司倒掉。”

这个关于AI行业的预言正慢慢的成为现实，在这场属于AI行业的IPO抢滩登陆战，谁又能全身而退？

以上内容为【三目财经原创】，如有转载，请注明。

本文为专栏作者授权创业邦发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表创业邦立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系editor@cyzone.cn。

旷视，商汤，云从，寒武纪集体狂飙之后：独角兽正变成吞金兽？