2019，摧枯拉朽式的AI洗牌之路

　　“這是我們的第一個寒冬，不知道能不能挺過去”，羅霄是一家AI公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，2017年，項目在成立之初就以不菲的價格順利拿到了首輪融資。去年下旬，又一輪融資到賬，此時，公司的估值已增至億元人民幣。

　　也正是此時，資本寒冬加劇，“AI泡沫”論甚囂塵上。羅霄明顯感覺到，從5月接觸投資人到7月拿到TS(投資意向書)，短短兩個月，市場對待AI項目的謹慎程度就發(fā)生了改變。

　　“我們這一輪談的時候，投資人還沒有關注核心的數(shù)據(jù)問題。過幾個月再聊，很多機構(gòu)天使輪就要看營收了”，談及此事，羅霄還有些后怕，“去年8月份那個節(jié)點對我們來說很危險，那時候資金到賬，但我們賬上的錢其實也只夠花到8、9月”。即便如此，他依然擔心公司可能熬不過今年。

　　和羅霄的團隊一樣，國內(nèi)大多數(shù)AI公司是在近兩三年成立的。來自CB Insights的統(tǒng)計，2017年全球范圍內(nèi)有152億美元的投資被投入到AI領域，其中，中國公司吸引到的投資為73億美元，占全球比重達48%，位列第一。而2016年，這個比重還僅有11.3%(約7億美元)。

　　“16、17年，幾乎整個投資圈都在聊AI。天使輪的項目投資人看看方向、團隊，聊一聊即便就定了，很多公司什么都沒有，一個PPT只要帶上AI也能拿到不錯的估值。”一位AI業(yè)內(nèi)人士表示，絕大多數(shù)AI算法的開源也在一定程度上降低了人工智能行業(yè)的進入門檻。

　　雖然資本蜂擁而至，但所見收益卻微乎其微。由于技術本身的制約、自身造血能力不足以及商業(yè)模式尚未成型，AI公司短期內(nèi)還很難看到盈利的可能。

　　根據(jù)騰訊研究院2017年發(fā)布的《2017中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢》，截至2017年6月31日，全球AI公司總數(shù)為2542家，中國達592家。僅2017年，全球已有超過50家AI創(chuàng)業(yè)公司宣布倒閉，其中，90%以上的AI公司面臨虧損。

　　2018年，現(xiàn)實的考驗更加殘酷——歷經(jīng)波折的人工智能在歷史第三次熱潮后迎來了第一個“遇冷”周期。

　　資本“圍獵”獨角獸

　　“過去三四個月其實估值已經(jīng)下降了，我估計下降了20%、30%吧，再下降20%、30%就很合理了，我們就會大大增加投資。”2018年9月，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復在公開場合談到，接下來AI公司的估值將從“偏高”走向“合理”。

　　受2018年全球資本市場的波動，一級市場的募資環(huán)境愈發(fā)險惡。

　　“募資難，退出又受限，投資人自然會要求被投公司‘降低估值’或者對團隊商業(yè)化的要求提高”，多位AI領域投資人表示，對于眼下的項目，“團隊好我感興趣見，但具體投不投拿數(shù)據(jù)說話”。

　　一位AI行業(yè)的CEO說，“地位早就不平等了。為了團隊活下去，降不降估值都不是最重要的，甚至降了估值人家也未必敢投你。之前‘講故事’投資人是認的，現(xiàn)在不同，即使方向選對了，也可能趕不上等到營收的時候——之前計劃兩三年，現(xiàn)在要求一年半”。

　　從昨日的“眾星捧月”到今昔“不計代價活下去”，就像任何一個從風口跌落的賽道，人工智能創(chuàng)業(yè)也在遭遇商業(yè)落地之痛后，走向了打折融資的道路。

　　根據(jù)《北京人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(2018)》對國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量和投資的統(tǒng)計顯示，截至2018年5月8日，全國人工智能企業(yè)4040家，但其中拿到風險投資的公司合計1237家(含31家已上市公司)，占總數(shù)的30%，也就是說，有70%的公司仍然拿不到投資。

　　“現(xiàn)在拿不到錢的一些項目，當初就不該拿到錢”，某一級市場投資人回憶，“尤其是16年，很多項目不管是不是真的有AI，PPT里都會寫上。比如做個識別，一定會說自己是通過深度學習，但具體問他是深度學習什么樣的算法、邏輯等等，他是講不出來的，這是一種，或許是用了開源的框架導入一些模型——這已經(jīng)是比較好的方式了”。

　　類似的AI項目不在少數(shù)。PPT上看似完美的解決方案和廣闊的市場前景，至少5～10年才可能實現(xiàn)。甚至，很多項目只是貼上了AI的標簽就被推向市場，并且能在短期內(nèi)快速拿到比其他創(chuàng)業(yè)賽道高數(shù)十倍的估值。

　　由于盲目的市場追捧，大多數(shù)AI項目兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)一兩年基本都耗在了方向調(diào)整和產(chǎn)品研發(fā)上——不是更換了五六個產(chǎn)品思路，就是近一半的項目無疾而終。最后，錢快燒完了，產(chǎn)品還沒有推出或者只有簡單的產(chǎn)品原型。

　　“我們團隊花了8個月做了一個半成品，剛集中目標沒多久又換了。最后，產(chǎn)品都跟AI沒什么關系了?！币晃籄I方向創(chuàng)業(yè)者小K說，而更令他擔心的是，如果沒有了“人工智能”，不僅估值會受到打擊，過去所有的“故事”也都不成立了。

　　小K從事的是與娛樂相關的產(chǎn)業(yè)，他表示，在與之相關的場景應用上，技術的可靠性還遠不如人工，“只靠AI現(xiàn)在根本做不出營收，技術還遠遠達不到能提高效率的階段”。

　　無明確落地方向、缺乏市場渠道……聚光燈外的人工智能不再像資本市場上的一針興奮劑令人摩拳擦掌，相反，對大多數(shù)行業(yè)客戶和消費者來說，高昂的成本投入、市場價格與其平庸的表現(xiàn)，令人尷尬不已。

　　在《AI醫(yī)療泡沫|有人做醫(yī)療助手，有人造“AI玩具”》的報道中曾提到，北京協(xié)和醫(yī)院門診部的一樓接待大廳處，擺放了科大訊飛的“曉醫(yī)”機器人和云知聲的智能導醫(yī)機器人，以便為患者進行就診流程解答、科室位置引流等工作。而實際應用中，這類服務型機器人由于不能清晰地識別語義內(nèi)容，往往答非所問。

　　盡管如此，對企業(yè)來說，實際落地經(jīng)驗不僅是積累數(shù)據(jù)、完善產(chǎn)品的機會，也是未來從眾多競爭者中突出重圍的重要推力。然而，很多早期項目在還未真正推進業(yè)務前就選擇了默默離場。

　　小Q所在的團隊做的是一款K12教育機器人，核心創(chuàng)始成員包括首席科學家無一不是由業(yè)內(nèi)知名人士和行業(yè)專家組成。

　　拿到700萬元的天使輪融資后，經(jīng)過一年半的研發(fā)，團隊不僅搭建了知識圖譜，還能識別高中理科的試卷，包括選擇題和解答題，并且根據(jù)錯題為學生推薦相關知識點的題目。

　　但當產(chǎn)品準備推公校時，才發(fā)現(xiàn)行業(yè)資源一個也調(diào)不動。小Q說，“公校沒有經(jīng)費，不可能為產(chǎn)品買單。我們要么是向?qū)W生家長收費，每年八千到一萬二，要么就是參與學校招標。但家長大都不愿花這個錢，招標的話，我們關系也不到位”。索性，團隊在2017年底就關停了項目，小Q也轉(zhuǎn)而進軍區(qū)塊鏈行業(yè)。

　　相比頭部公司，規(guī)模較小的初創(chuàng)公司無論是人才輸出還是資金儲備，都難以支撐起AI項目從研發(fā)到落地的長期消耗。為了降低運營成本，大多數(shù)公司都選擇裁員來控制支出。

　　而對于缺少核心競爭力的團隊來說，精兵簡政或許只能延緩消失的速度，卻無法改變“死亡”的命運。

　　“大環(huán)境的變化和競爭的加劇導致創(chuàng)業(yè)者的心態(tài)普遍比較急”，聯(lián)想之星投資董事高天垚表示，過去一年最明顯的感受就是AI創(chuàng)業(yè)的同質(zhì)化，“以前看項目往往會有那種讓人‘眼前一亮的感覺’，現(xiàn)在基本上每個賽道都會有幾家甚至很多家在做，而彼此的差異化又沒有很大，所以整體上對初創(chuàng)公司來說競爭比之前更激烈”。

　　2016年下半～2017年上半年，AI項目曾經(jīng)歷了一波融資高潮，若以賬上現(xiàn)金能活18個月的標準來看，2018年底～2019年未有融資動向的公司將舉步維艱。

　　最終，大批跟風入局的初創(chuàng)公司在短暫地享受高估值的紅利后，不得不走向兼并或倒閉。

　　由此，AI創(chuàng)業(yè)也逐漸演變成一場利好頭部玩家的競賽——即使在錢荒、融資難的2018年，部分頭部公司的融資速度和估值也依然強勢，一家追著一家對外披露融資消息。

　　今年以來，商湯相繼在4、5月連續(xù)宣布獲得6億美元C輪融資和6.2億美元C+輪融資;5月，優(yōu)必選科技完成由騰訊領投的8.2億美元C輪融資;6月，依圖科技完成2億美元C+輪融資;7月，曠視科技獲得6億美元D輪融資;10月，云從科技獲得超過10億元B+輪融資。

　　來自投中研究院《2018AI產(chǎn)業(yè)投融資研究報告》顯示，2017-2018H1人工智能企業(yè)A輪前項目融資金額偏小，規(guī)模較大的融資案例多集中于A輪、B輪以及C輪，整體投資階段由早期向中后期轉(zhuǎn)移，且戰(zhàn)略投資增多。

　　“對投資而言，頭部和稀缺資源永遠是最有價值的”，中關村大河資本創(chuàng)始合伙人王童談到，“雖然估值很高，但確定性更強，包括企業(yè)的技術能力、方向、再融資能力、社會對它的接受程度等”。

　　當AI初創(chuàng)公司還在夾縫中求生存時，獨角獸們已經(jīng)在資本的助力下筑建起隱形的“防護墻”，維持了人才、研發(fā)、商業(yè)化的高投入。

　　備受追捧的“人才租賃業(yè)務”

　　2015年，國內(nèi)人工智能投資剛起步時，算法和人才是資本下注的主要因素。根據(jù)騰訊研究院《2017年全球人工智能人才白皮書》，D輪及以上的公司由于規(guī)模成熟，實力強大，人才吸納上最為積極，招聘需求占到了行業(yè)的45.4%。

　　作為地平線的早期投資方之一，祥峰投資合伙人夏志進說，“當時投地平線，我們的想法很簡單，就是找到一個有前瞻性和創(chuàng)新能力的團隊。因為這個領域還在不停地變化，很多問題沒有現(xiàn)存的解決方案，團隊的核心技術實力是非常重要的一環(huán)”。

　　雖然戰(zhàn)事尚未明朗，但就像YC創(chuàng)始人保羅·格雷厄姆說的，如果你開發(fā)出來的技術是競爭對手難以復制的，那就夠了，你不需要依靠其他防御手段了。研發(fā)實力在某種程度上意味著更高的行業(yè)壁壘、以及公司持續(xù)發(fā)展的動力。

　　為了登上通往未來商業(yè)帝國的“獨木橋”，投資頂級科學家成為AI創(chuàng)業(yè)初期資金流向的主要動因——從科技巨頭到創(chuàng)業(yè)公司，無一不在組建自己的科學家團隊。

　　作為匯集科技家數(shù)量最多的AI獨角獸，商湯科技擁有一支150人的博士隊伍，CEO徐立曾在公開場合透露，公司成立之初就將大約一半的資金投入到了人才的招聘上。

　　“商湯對投資人市場做了一個反向教育，就是教會大家‘投人工智能要先投科學家’。我們見過大量的團隊，科學家今天到這個公司來，融完錢又去下一個公司，最后，AI創(chuàng)業(yè)被搞成了人才租賃業(yè)務?！蹦持饛臉I(yè)者表示。

　　于是，在商業(yè)模式和貨幣化能力還未被認真探討前，“融資先組隊，組隊先組科學家”幾乎成為前幾年國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)公司的必經(jīng)流程。

　　由此，也誕生了AI融資的新模式，“就是一個頂級AI科學家拿十家VC的錢，一人給一兩千萬，一輪就做完了，無領投狀態(tài)。這就變成了一個很奇葩的事情，如果每家都占十分之一的份額，他們能夠提供什么價值呢?但很多不可持續(xù)的事情就這么發(fā)生了”，在李開復看來，所謂的AI去“泡沫化”就是歸回理性后的“估值調(diào)整”，“中國的創(chuàng)業(yè)環(huán)境就是這樣，一個概念突然火了，很快就會被玩壞。每個創(chuàng)業(yè)者都要包裝AI，每個投資人都要搞點AI項目”。

　　“搶奪人才這件事情上”，紅點中國創(chuàng)業(yè)投資基金合伙人張涵認為，“BAT無可厚非，創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)模式還沒有被驗證，為了搶奪人才把市場搞得很混亂得不償失，因為巨頭會花更高的代價挖人”。

　　“AI人才的市場需求不是由市場催生出來，而是被資本硬推出來的。很多進來的錢就這么被‘燒’掉了，原來能招十個的人，被炒熱之后只能招兩個，而且人才的價格和能力也不匹配，很多都在濫竽充數(shù)”。作為AI領域早期創(chuàng)業(yè)者，Y君無奈地感慨道。

　　而在國科嘉和投資經(jīng)理馬思超看來，“所謂技術溢價本身就是個虛的東西，有的初創(chuàng)項目這部分可能已經(jīng)占到了50%、60%。二級市場看財務，一級市場又沒有財務指標，估值就這么被頂上去了”。

　　蒙眼狂奔兩三年后，隨著人工智能的觸角伸向更細分的領域，落地能力能重要性愈發(fā)凸顯，此時，高尖科研人才紅利也已接近尾聲。

　　夏志進說，如今，看項目的標準也從創(chuàng)新能力過渡到技術落地、創(chuàng)造營收上，“AI本質(zhì)上是一種技術工具，至少現(xiàn)階段是幫助傳統(tǒng)行業(yè)獲得更高的生產(chǎn)效率，不是完全取代，派生出新的市場，所以創(chuàng)業(yè)團隊一定要對相應的傳統(tǒng)行業(yè)有足夠深的理解”。

　　2018年10月4日，亞馬遜創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯參與投資的智能協(xié)作機器人公司Rethink Robotics在創(chuàng)立十年后宣布倒閉。CEO 斯科特·埃克特在郵件中寫道，“Rethink Robotics作為業(yè)內(nèi)先驅(qū)創(chuàng)建了協(xié)作機器人這一新的品類，但不幸地是，市場表現(xiàn)方面沒有達到預期的效果”。

　　十年間，這家公司累計獲得了近1.5億美元(約合10.3億元人民幣)融資，并推出過兩款智能協(xié)作機器人Baxter和Sawyer，但與其關注度和研發(fā)投入不成比例的是，它至今只銷售出2500臺產(chǎn)品。

　　Rethink Robotics并非AI創(chuàng)業(yè)公司的個案，它折射出的是當前人工智能創(chuàng)企在商業(yè)落地層面遭遇的共通點：難以跨越存在于技術和商業(yè)落地之間的“鴻溝”。

　　就像杰弗里·摩爾在《跨越鴻溝》里所說，那是“一件‘藝術級’的尖端技術產(chǎn)品”，卻“沒能及時發(fā)現(xiàn)，至少沒有清楚地表明自己的產(chǎn)品具備哪些強大的應用功能，可以對顧客的利益帶來明顯的改善”。

　　“當一個技術還處在雛形時，大部分人都在想辦法用它做成市場化的產(chǎn)品，就像2014年的智能硬件，最后99%生產(chǎn)出來都是玩具，只有極少數(shù)的智能硬件能夠變成真正又價值的產(chǎn)品，這個過程是極其困難的”。星瀚資本創(chuàng)始合伙人楊歌認為，如果按照從技術探索期、產(chǎn)品摸索成長期、上升紅利期、產(chǎn)業(yè)升級期再到增長泡沫期和成熟工具期六個階段劃分，當前的人工智能技術還處于從技術探索到產(chǎn)品摸索的中段。

　　面對AI商業(yè)化的漫長探索，企業(yè)只能做大融資以彌補現(xiàn)金回收能力的不足。

　　“AI落地的時候，科學家?guī)筒簧厦Α保晃籄I行業(yè)親歷者指出，這波AI潮來臨時，業(yè)界還在延續(xù)過去ToC的邏輯上在新的行業(yè)里跑馬圈地，“認為算法好就能打下市場掙到錢，用在AI上就變成了‘技術好所以產(chǎn)品好，產(chǎn)品好所以客戶會買單’——這個邏輯是不對的，客戶買的不是技術，是降本增效，而在很多行業(yè)里，投入人工智能并沒有降低多少成本——年薪一兩百萬的科學家做的東西，誰買得起?”

　　根據(jù)商湯科技此前公開的信息，公司2017年已實現(xiàn)全面盈利，2018年的主營業(yè)務合同收入同比增長了10倍多，也有報道稱，其2017年的年收入在1億美元左右。倘若按照商湯2017年底估值超過30億美元，年收入1億美元計算，其市銷率(PS，總市值比銷售額)則高達近30倍。而據(jù)悉，其17年年收入約為2億人民幣。

　　“對于AI、科技類的項目，給到市銷率10～20倍是很正常的。例如供應鏈的項目，給到市銷率的兩倍就不低了”，楊歌說，“大家對TMT的投資信心，主要來自于第三產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)式增長，在爆發(fā)式增長的過程中，通過風險投資來去填補中間可回收現(xiàn)金流和它估值之間的差距”。

　　如今，人工智能的重要性已不言而喻，從這一點上，資本愿意付出更多的溢價去獲取“船票”都無可厚非。

　　“但坦率來說，我不理解為什么收入都沒多少的公司能值幾十億美元”，一位AI業(yè)內(nèi)人士表示，在頭部公司并未獲得與其高估值相匹配的營收時，投資更早期的初創(chuàng)企業(yè)也不失為一種“支撐估值”更快捷的方式，“這是由資本驅(qū)動導致的畸形狀態(tài)，不能說不合理，但不符合經(jīng)濟價值規(guī)律，尤其是當它們自己還沒有很‘健康’的時候”。

　　“泡沫”的背后是資本市場“熱錢”太多且部分投資人缺乏獨立思考的結(jié)果。

　　敬畏市場風險

　　“資本市場未來兩年可能都不會好轉(zhuǎn)，但獨角獸們的抗風險能力會強很多。商湯、曠視的收入可能也不及預期，但至少扛得過去”，多位知名基金投資人表示，“老牌機構(gòu)，之前沒有投過AI，但這個時間點上，手里沒有明星項目很難募資，就會刷一些案例，占的股份也不多，不為利就為名”。

　　類似的操作也一度成為投資圈公開的“秘密”。

　　投資考驗的是基于基本常識的敏銳商業(yè)觸覺、獨立的判斷力，并保持穩(wěn)定的節(jié)奏，但就像幾年的資本市場，大量的熱錢投向了一些并沒有創(chuàng)造核心價值的公司，從而催生了泡沫的增長。

　　當AI創(chuàng)業(yè)公司的估值被抬高至數(shù)十億美元時，投資機構(gòu)關心的已不再是項目能否掙錢，在意的是其溢價能力。

　　那些唯恐錯過機會的投資人，爭先恐后成了泡沫的“推手”。

　　對于獨角獸公司來說，寒冬下相對寬裕的物資條件并不代表前方一片坦途，選擇頭部公司下注的機構(gòu)，也未必找到了安全的出口。小米上市后一二級市場的嚴重倒掛也令投資者們更加謹慎看待棋局的變化。

　　曾經(jīng)，小米、美團等獨角獸公司在互聯(lián)網(wǎng)時代收割了大規(guī)模流量，在用戶數(shù)量和營收業(yè)績的支撐下估值不斷飆升，每一輪新近融資都讓老股東歡喜不已。而今，這場擊鼓傳花的游戲或?qū)㈦y以為繼。

　　“創(chuàng)造穩(wěn)定超額的回報，一定要有非常高的自律。而自律就是你如何敬畏市場風險”，藍馳創(chuàng)投管理合伙人陳維廣憑借過去20年的投資數(shù)據(jù)和經(jīng)驗認為，市場好時保持冷靜，市場變冷時，投資人則應當克服悲觀和恐懼。

　　當過度繁榮誘發(fā)資金持續(xù)投機，以至于當項目失去創(chuàng)新的原動力和技術的落腳點時，政策或外部環(huán)境一旦變化，危機也伴隨而來。

　　“沒錢投了，好多機構(gòu)都轉(zhuǎn)做FA了”，多位AI領域從業(yè)人員表示，以前“生怕錯過”，現(xiàn)在“害怕看不準”，眼見獲利的捷徑消失，通過價格競爭、突擊入股卻不懂產(chǎn)業(yè)、技術又缺乏經(jīng)驗和資源的部分機構(gòu)也逐漸分散開來。

　　遇冷的市場，是洗牌的開始。

　　吳軍在《浪潮之巔》寫道：近一百多年來，總有一些公司很幸運地、有意識或無意識地站在技術革命的浪尖之上。一旦處在了那個位置，即使不做任何事，也可以隨著波浪順順當當?shù)叵蚯捌?，甚至更長的時間。

　　順應潮流是尋找趨勢的紅利，但僅僅順勢漂流只會葬身大海，未來十年，無核心的技術實力、找不到合適的落地場景，90%的AI項目將落敗出局。而過去幾年被資本一路猛追的部分AI創(chuàng)企在“錢荒”的窘境下也將被迫上市，去二級市場尋找資本。

　　資本市場永遠不缺新的概念，但他們?nèi)栽谄诖粋€真正能被AI賦能的好故事，穿越經(jīng)濟周期，經(jīng)歷冒險和征服、沖殺而出的“獨角獸”。