AI公司們的“造夢”之旅

AI公司們的“造夢”之旅

新技術的興起催生著人工智能賽道上的企業成為資本市場新的“寵兒”,在今年年初,隨著曠視即將IPO的消息傳出。AI企業上市潮的說法也不脛而走。然而,2019年馬上就要過去,曠視方面“爽約”推遲上市,而商湯方面似乎一直是“上市有計劃,但無時間表”。

為什麼?一是不缺錢,二是今年以來整個AI產業其實都在進行著一場潤物細無聲的去泡沫化行為。過去行業火爆,多少會有一些估值泡沫,這些AI獨角獸企業的估值普遍都比較高。而那些已經上市的企業,譬如素有“人工智能第一股”美譽的科大訊飛,似乎一直都沒能擺脫“看起來很熱鬧就是不掙錢”的窘境。市值方面,科大訊飛的千億市值早已如一簾幽夢般的成為過去式。現在上市可能會“掉膘”,理性所使,AI獨角獸們自然不會選擇在這個時候進行IPO。

事實上,現在其實整個二級市場對於這些AI企業的估值仍缺乏完整的評估模型,依舊通過“故事+業績”的模板來進行。那麼科大訊飛、商湯、曠視這些AI公司如何才能支撐得起自己的市值或者估值?尤其是科大訊飛,如何兌現自己的高市盈率或許也是它所面臨的的一個難題。

落地不足下的“故事”續寫:“投資化”or“2C化”

在討論AI企業如何提升估值或者市值之前,我們先回到產業本質,人工智能產業鏈主要包括提供數據或者計算能力支撐的基礎層、關鍵技術的研究的技術層以及終端的應用層上。而我們今天重點討論的AI公司類型針對的其實是技術層。但從去年下半年開始,商業化逐漸成為討論最多的話題,國內AI公司的發展重心也自然而然的放在終端應用層方面上面。

據清華大學數據顯示,計算機視覺,語音,自然語言處理是中國市場規模最大的三個應用方向,分別佔比34.9%,24.8%和21%。

但遺憾的是,人工智能產業一直以來造的勢太大了,而在落地方面,已經落地的商業化場景確實也有,但遠遠沒能達到投資人和公眾的內心錨定。以計算機視覺為例,主要還是集中在金融和安防,大眾對人工智能的熱情逐漸消退。而科創板推崇的市夢率,符合這些AI企業們現在的需求,於是為了保持自己的高估值或者高市值,開啟了自己的“造夢之旅”。

就目前觀察到的情況來看,AI公司在維持自己“想象力”方面主要採取多角化與縱深化這兩種路徑,即技術層的橫向擴張以及人工智能產業的縱向打通。

一方面,多角化。

無論是商湯、曠視這樣仍需通過融資來發展的年輕的AI獨角獸企業,還是科大訊飛這樣的老牌技術公司,到處投資是它們共同的標籤。根據企查查檢索顯示的數據來看,曠視目前的投資動態有五起,商湯有四起,而作為老牌企業的科大訊飛更是有十多起。

AI公司們的“造夢”之旅

AI公司們的“造夢”之旅

AI公司們的“造夢”之旅

科大訊飛還好,但商湯、曠視們的投資行為在我們印象中其實是有些早的,自己還在拿融資的階段,卻還給別人融資,其直接目的可歸結於“兩個消化”:

1.消化融資:

AI公司堪稱“吸金獸”,據有關資料顯示,2018年中國人工智能創業公司的融資總額是 1131 億人民幣,其中,CV四小龍則合計拿到了總額的五分之一。今年年初,商湯科技曾獲得了由阿里巴巴集團領投的6億美元C輪融資。5月8日,曠視也宣佈完成D輪第二階段股權融資,總融資額約7.5億美元。

即使商業化方面質疑不斷,但頭部AI公司們真的不缺錢,它們“頭疼”的是怎麼花錢。

持續且大量的技術投入是一定的,但也有一個度,融資不可能都放技術上或者內部的擴張。一旦投入過多所帶來的結果就是“大躍進”,一旦技術沒能出現大的突破,或者這些佈局沒能立刻帶來現金收益,大概率會給企業經營帶來困境,從去年冬天到今年年初的互聯網公司“裁員潮”就是最好的證明。但與此同時,又不能毫無作為,這時候,投資其它企業其實是個消化融資的上上之選。

2.消化技術

通過觀察不難發現,科大訊飛、商湯、曠視的投資方向主要集中在人工智能領域垂直場景下的AI公司,有的可能直接針對的是C端消費群體。利用主營業務積累的技術資源進行多元化擴張。通過投資,AI獨角獸們可以對投資企業進行自己的技術輸出,這實際上也起到了消化自身技術的作用,使得自己的技術研究看起來有更多的落地,同時也說明自己的在AI技術層佈局廣泛。

在互聯網江湖(ID:VIPIT1)團隊看來,AI企業們的投資行為,第一要素肯定是基於看好和未來需要。但從短期來看,促使投資行為發生的直接原因還是為了在資本市場面前講出更精彩的故事,對維持自己估值或者市值有一定的幫助。當然了,目前只能說是維持市場信心的故事,或者說目前只是一個“夢”,真要把投資價值轉化為市值、估值,還得讓資本市場看到實打實的成績。

另一方面,縱深化。

所謂縱深化,其實就是沿著AI產業鏈進行上下游拓展。在基礎層方面,無論是科大訊飛還是CV巨頭們多少有些心有餘而力不足,只能是朝下游應用端拓展。今年五月,科大訊飛推出了自己五款AI硬件產品,這五款AI+產品分別是,訊飛翻譯機3.0,訊飛轉寫機,訊飛智能錄音筆,訊飛智能辦公本,訊飛學習機。

市場落地場景有限,科大訊飛只得親自下臺,由臺前到幕後。目前看來,這一做法效果確實還不錯,前幾天搜索引擎關鍵詞檢索搜到的都是科大訊飛硬件產品在雙十一的“捷報”,六大品類六項第一。

不得不說,科大訊飛的硬件選擇也比較聰明,小眾,市場競爭小,與主流硬件廠商的競爭較小,另一方面購買者的議價能力也比較弱。今年第三季度科大訊飛營業收入23.45億元,同比增長13.10%,看來賣硬件看來確實為它帶來不少收益。這對於自己的市值“保鮮”也會起到一定的幫扶作用。

然而,科大訊飛的C端業務仍有一些需要進一步觀察的地方,這也意味其C端業務的拓展也只是市值“保鮮”而不是升值。

就比如今年雙十一的六項第一含金量有多大呢?個別產品似乎是沒有太多對手,在這樣的新領域拿下頭籌應該不是什麼難事吧?此外,比如翻譯機、轉寫機,我們能想到的場景依舊有限,對於很多用戶而言,“嚐鮮”容易,但持續購買很難,這些產品未來究竟有多大想象空間恐怕仍需要進一步觀察。

科大訊飛的縱向C端策略,對於商湯、曠視是否具有借鑑意義呢?在互聯網江湖(ID:VIPIT1)團隊看來,CV巨頭們恐怕都不會跟風。它們不差錢,但如果想要做好C端硬件卻並不容易。

*人的行為鴻溝:

有些產業適合縱向整合,有些產業則不適合。計算機視覺的應用場景最多的還是2B或者2G,與計算機視覺強關聯的硬件,在我們認知中客單價可能都比較高,很難2C。而語音識別不同,語言交流和信息傳遞的形式應用非常廣泛,這為科大訊飛們發力C端市場創造了好的先天環境。

*技術企業與硬件企業的轉化鴻溝:

就像今年小米9的發佈會雷軍所感嘆的那樣,做了硬件之後才發現“硬件太難了”。而羅永浩在總結反思導致錘子手機失敗的原因時,提到的第一點就是輕視了整合供應鏈的難度。從人的角度來看,組建一個硬件的研發和生產團隊,一般至少需要包含結構設計、ID設計、工程師、測試、品控、採購等諸多角色,還需要與上下游供應商之間周旋。許多技術公司改做硬件都要踩不少坑,短期來看可能不明顯,但長期以往,產品一旦得到市場證明,硬件本身的品質也將成為行業的分水嶺,互聯網品牌發力智能電視就是最好的證明。

*B端、G端與C端的思維鴻溝:

在這一方面華為就是最明顯的例子,別看現在華為在國產手機市場大殺四方,但之前從B端轉型C端時也面臨著許多問題。2010年華為開啟轉型發力高端手機。但很快發現自己產品工業設計美學不足,體驗較差。

後來,華為消費者業務CEO餘承東總結那段時間的失敗時說道:華為終端最難改變的就是團隊的思想觀念,包括在產品設計上的工程師情結,缺乏面向消費者的意識。

類似的問題或許也引起了商湯曠視們的重視,這也是為什麼沒有像科大訊飛鮮有那樣發力直接C端市場的原因,最多也就在機器人教育等新興市場有所佈局。

*顧慮多:

科沃斯為什麼放棄代工選擇專門做硬件?因為如果自己有硬件再做代工,可能會給一些代工客戶帶來顧慮。商湯曠世也類似,本身就是做技術輸出的,如果自己再做硬件可能會與現在的企業級客戶在一定程度上形成競爭,從而削減自己在企業級賽道的影響力,容易把客戶推向對手。對於CV巨頭們而言,賣技術與賣硬件,孰輕孰重如何取捨還是一目瞭然的。

綜上所述,對於商湯曠世們而言,它們的硬件產品也只是停留在B端或者G端,不會像科大訊飛那樣直接高舉高打的2C化。在主營業務商業化瓶頸、技術瓶頸尚未實現突破時,維持自己高估值只能通過橫向投資化這一種方式。

基礎層“硬傷”限制:技術開源是AI公司們的“定時炸彈”?

據有關資料顯示,AI產業各層企業比重分化較為明顯,其中應用層企業佔比最高,達到77.7%;其次是技術層企業,佔比為 17.9%;第三是基礎層企業,佔比為5.4%。

科大訊飛、商湯、曠視等AI企業主要是針對應用層出現的新興業務形態,提供算法層面的專業技術支持,而為應用層和技術層實現提供計算機底層架構支撐的基礎層卻涉及甚少。這也成為限制它們市值或者估值的一個重要維度。

關於人工智能產業鏈的一個共識性正確就是技術和算法難以成為核心壁壘,只有基礎層的數據才是,掌握了上游的數據就可以制約下游的技術發展和技術應用,這也使得這些垂直領域的AI獨角獸或者巨頭未來發展存在一定的不確定因素。

為什麼這樣說?有這樣一個比喻:數據是原料,技術是菜譜。但菜譜可以到處流傳,原料不是誰都有;菜譜會不斷更新完善,但始終受制於原料。而菜譜流傳對應的AI產業發展就是技術開源論。菜譜的更新對應的其實就像谷歌的安卓系統,三星、華為等手機系統都有自己創新,但始終會在一定程度受限於谷歌。

就目前來看,國外的谷歌、Facebook、微軟,國內的BAT等頭部科技公司似乎都在搭建自己的可升級可迭代AI開源框架。

例如2015年,谷歌第二代深度學習框架TensorFlow,通過一些硬件載體,向全球開發者免費供給AI庫與工具;同年,微軟亞洲研究院於日前將分佈式機器學習工具包(DMTK)通過Github開源,受到研究人員和開發者們的歡迎。而Facebook在前年推出的機器學習框架PyTorch,經歷幾次升級完善,在近年來更是風靡全球。

國內方面,自2011年開始,阿里一直都在參與技術開源社區的建設,目前Github上主體賬號的總項目數是國內最多的;而百度方面在技術開源上也是動作頻頻。前年,開源其自動駕駛系統Apollo,其自動駕駛軟件可供任何人免費下載及修改使用。去年開源人工智能綜合平臺“百度大腦”底層的深度學習平臺Paddle,今年上半年又把自研的底層區塊鏈技術XuperChain進行開源。

BAT紛紛入足語音技術領域,對科大訊飛就形成了一定的威脅。2017年,百度宣佈語音技術全系列永久免費,輿論上出現許多對科大訊飛的擔憂聲,最有名的莫過於刷屏文章《保衛科大訊飛》。隨後,百度與高通合作共同推出一套完整的人工智能語音和智能助手解決方案,這對於科大訊飛勢必會帶來一定的影響。

巨頭們開源自己的AI開源框架,手握龐大的用戶數據,這也是佔據基礎層制高點企業獨有的權利。在巨頭尚未顧及時搶佔垂直場景,成為獨角獸,可一旦巨頭回過頭來,一上來就是放大招,垂直獨角獸們雖不至於完敗,但業務受損可能在所難免。

商湯曠世們也是如此,雖然阿里投了他們,但計算機視覺阿里自己也有研究,還有百度、騰訊等科技巨頭虎視眈眈。在去年的計算機視覺峰會。騰訊高級執行副總裁湯道生就表示接下來騰訊會在計算機視覺領域加強佈局。

自己研究,也投資相關企業,就像很多時候投資機構會投同一賽道下的多家企業,這樣一來容錯率較高。失敗不重要,重要的是有一個成了。AI產業發展也是如此,如果“代理人”可以勝任,那麼現在投資正好佔了坑。如果未來相關技術走向開源,那麼巨頭們也會毫不猶豫的拿出來。

在互聯網江湖(ID:VIPIT1)團隊看來,科大訊飛、商湯、曠視們的橫向擴張,實際上是通過投資把自己由原先的垂直細分式企業變得生態化,向“一站式”方向演化。規避業務過於集中受限於下游應用層銷售情況的痛點,在面對巨頭入侵時也具備足夠的防禦力,使得自己一旦面臨巨頭們的攻擊時也不至於被外界用“保衛”來表達擔憂。而科大訊飛向下游延伸,也可以強化自己對上游交流的“話語權”。

由此可見,AI企業們的多元化,不只是為了“造夢”,提升自己的想象力,更是為了規避未來可能存在的風險。畢竟人工智能技術的發展和落地,其內部運作架構究竟長成什麼樣誰也不知道,趁早防範未然,跳出自己的垂直場景“牢籠”才是AI獨角獸們的當務之急。(ps:互聯網江湖原創稿件,訂閱號ID:VIPIT1,商務轉載合作聯繫:13124791216,轉載保留版權信息違者必究。)


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