商湯再次融資：資本對AI來說是把雙刃劍

• 2018年9月25日 yangjinzhu來源：網易 1107 71
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  2018-2023年中國信息接入設備行業(yè)市場前景預測與投資規(guī)劃研究分析報告

  “寬帶提速”是運營商的戰(zhàn)略選擇，運營商的業(yè)務拓展有待于帶寬的提高。隨著信息化的深入發(fā)展和寬帶業(yè)務的普及，人們越來越意識到信息接入（接入網）存在嚴重的帶寬“瓶頸”。接入部分兩端目前已...

在當天宣布獲軟銀中國10億美元投資后，商湯估值已達60億美元。但更值得玩味的是1個月前商湯對外投資的消息：8月7日，商湯領投影譜科技13.6億元D輪融資，創(chuàng)下人工智能影像生產領域單輪最高融資紀錄；今年6月21日，商湯還領投了醫(yī)療互聯網公司禾連健康7500萬美元B輪融資，

9月12日，商湯又融資了。

在當天宣布獲軟銀中國10億美元投資后，商湯估值已達60億美元。但更值得玩味的是1個月前商湯對外投資的消息：8月7日，商湯領投影譜科技13.6億元D輪融資，創(chuàng)下人工智能影像生產領域單輪最高融資紀錄；今年6月21日，商湯還領投了醫(yī)療互聯網公司禾連健康7500萬美元B輪融資，禾連健康投后估值近10億美元——獨角獸開始造小獨角獸了。

其實，在互聯網和移動互聯網的浪潮中，都不乏公司發(fā)展到一定階段進行對外投資的現象。但不同的是，AI公司對外投資的動作明顯提前。

對比互聯網公司，即使是現在被戲稱為“投資機構”的騰訊，也是在2011年，即其成立的第13年，自身發(fā)展已相對成熟時才啟動對外投資，阿里也是到2006年才成立投資部門。而移動互聯網新經濟公司，如近日上市的美團，雖是在成立第4年的2014年就成立了投資部，并到現在還處于虧損狀態(tài)，但美團已初具壟斷之勢，滴滴亦是如此。

目前已開始出手投資的人工智能公司，如商湯、思必馳、Aibee等，整體上還處于公司生命周期的初期階段——成立時間不長、造血能力尚未論證、市場份額仍待開拓，均還依賴后續(xù)融資維持研發(fā)、商業(yè)化的高投入。

| 為何一邊燒著別人的錢，一邊開始給別人燒錢？

據AI財經社今年4月的一篇報道，彼時商湯已投資了6個項目，計劃投資的項目還有10多個。去年底還傳出消息，商湯科技與鼎暉擬籌建規(guī)模為30億人民幣的AI專項投資基金。

曠視科技也曾于2018年4月全資收購了艾瑞思機器人；同月，曠視還宣布領投了AI+文娛公司Video++3.49億元的B輪融資。

語音交互領域的頭部公司思必馳也于2016年成立人工智能產業(yè)基金馳星創(chuàng)投，專注于投資人工智能交互領域的早期項目。截止目前，思必馳及馳星創(chuàng)投已成功孵化并投資了車蘿卜、深聰、鹿馬、先聲教育、AITEK、愛醫(yī)聲等14家人工智能初創(chuàng)公司。

最近的一則消息是，明略數據和比特大陸聯合領投了2011年成立的視頻大數據技術提供商千視通科技。

Aibee創(chuàng)始人林元慶則向「甲子光年」透露，Aibee馬上也要完成一筆對外投資，被投對象是在某細分賽道市場占有率超過50%的一家傳統行業(yè)公司，Aibee將和這家公司一起研發(fā)和落地AI整體解決方案，推動該行業(yè)的AI升級。

甚至還有人提出了“AI公司技術VC化”的設想，直接把投資作為AI團隊實現商業(yè)價值的一種商業(yè)模式：即同一班技術人馬，一邊投資，一邊為被投項目技術賦能，以分享被投項目的增長紅利。

尚在成長期的AI公司頻頻投資，究竟是不務正業(yè)還是勢在必行？是“AI估值泡沫”的體現，還是其中蘊含著AI行業(yè)不同以往的獨特商業(yè)化路徑？

「甲子光年」采訪了曠視科技、Aibee、中科視拓、Video++等多家已開始對外投資或明確表示有意投資的公司，AI公司旗下產業(yè)基金合伙人和傳統VC投資人，深入探尋“AI公司VC化”趨勢背后的真正動因和未來趨勢。

我們看到了“快資本”與“慢落地”的焦灼，“深挖洞”和“廣積糧”的平衡，以及“加速泡沫”和“加速落地”的雙面影響。

怎么用好資本這把雙刃劍，已成為所有AI公司都必須關注的重要議題。

| 快資本與慢落地

縱觀全局，對外投資的AI公司可分為兩類，一類是已具備一定體量、堆積了巨額融資的AI獨角獸，如商湯科技、曠視科技、思必馳等，另一類則是體量相對較小或公司處于更早期階段的創(chuàng)業(yè)公司如中科視拓（成立于2016年）、Aibee（成立于2017年底）等。

從投資輪次上看分兩種：AI獨角獸已領投某些細分領域處于B輪、C輪甚至D輪的“小獨角獸”；而小體量公司則專注于投資天使輪、Pre-A輪的早期項目。

從投資形式上看也分兩種：一種是AI公司本身成立投資部門直投項目，如商湯、曠視；另一種則是與傳統VC、PE等機構聯合成立產業(yè)基金，如商湯、思必馳、中科視拓、Aibee等，這樣可以募集到外部資金，補充資金池。

從投資標的上看則分為三種：一種是在某細分領域已建立起行業(yè)場景、占據一定地位的行業(yè)AI公司，如商湯領投的影譜科技、禾連健康；二是在某傳統行業(yè)已深耕多年，積累了大量的客戶資源、銷售渠道，占據一定市場份額但受某種局限一直“長不大”的傳統公司；三是一些具備了一定的行業(yè)認知、客戶資源，但技術不夠強的初創(chuàng)科技公司。

“AI獨角獸對外投資或收購，本質上是消化過多融資，實際業(yè)務場景太小、太少，支撐不了估值。”多位行業(yè)內人士對「甲子光年」表達了這樣的看法。他們把“AI公司VC化”理解成一種“估值管理”的方式，有的公司是主動選擇，有的則是為了撐起高估值，不得已而為之。

以商湯為例，一位業(yè)內人士對「甲子光年」的說法是，2017年商湯收入在3億人民幣：“商湯的實際銷售額沒有公布過，但圈內都知道，3個億只是合同收入，但to B領域合同收入和實際收入又是兩回事，有賬期和壞賬?！钡讣鬃庸饽辍挂擦私獾搅硪环N說法：2017年商湯的年收入在1億美元左右。

如果按照1億美元來計算，2017年底，商湯估值已達30億美元，則PS（市銷率，總市值比銷售額）高達30倍。

“一個很現實的問題，怎么撐起這么高的估值？要不我自己干到這個業(yè)績，要不我買一家干到這個收入?！边@是另一位持相似觀點的AI業(yè)內人士對商湯投資邏輯的分析。

其玩法，實際上是利用AI賽道和頭部公司的高PS和強資本撬動力，去投資、控股那些估值溢價較低，但現金流較好的公司來提升收入或“講故事”，以進一步撐起估值，并繼續(xù)融資。

這很像二級市場的市值管理，一位AI從業(yè)者給「甲子光年」做了個類比：“恒大購買FF 91的股份，它市值的增長肯定比它投FF 91花的錢多，是一個穩(wěn)賺的生意?！?/p>

不論這種被外界解讀為“做收入”的投資，是否是商湯等公司的真實考量，但它確實反映了目前AI公司的一個普遍現象：估值與實際收入不成比例。

一邊是高估值，大量希望快速獲得回報的資本涌入賽道；一邊是慢落地，到了2018年，從業(yè)者和投資人都越發(fā)清晰地意識到，AI的商業(yè)化進程不會像滴滴、美團這類to C新經濟公司那樣“摧枯拉朽”，快速被資本喂大。

這就是“快資本”與“慢落地”之間的焦灼。

兩重因素疊加，構成了“AI公司VC化”的驅動力：外在驅動力是資本對AI的追捧；內在驅動力是AI技術的特性和商業(yè)化落地方式。

首先是外在驅動力。高估值、高融資、手里有錢，是AI公司對外投資的前提。

2018年，資本寒冬、大型錢荒的慘淡情形正在上演，但AI賽道仍相對是高融資、高估值領域，頭部公司更是從不缺資本青睞：

就在今年，商湯相繼獲得了6億美元的C輪融資和6.2億美元的C+輪融資，近日又獲得10億美元的D輪融資，加上之前幾輪，商湯目前總融資額已近30億美元；曠視目前的融資額也近12億美元；而2017年底成立的Aibee更是以1.65億美元的天使輪融資額刷新了中國AI初創(chuàng)企業(yè)的融資記錄。

在一些細分領域，融資額破記錄的故事更是屢屢發(fā)生。據投中研究院發(fā)布的《2018AI產業(yè)投融資研究報告》顯示，2018年上半年人工智能領域的融資額已經超過2017年全年。另一份VC SaaS發(fā)布的《2018年第一季度一級市場最全投融資報告》顯示，人工智能尤其是人工智能在醫(yī)療健康領域內的應用項目融資額突出。資本的大量積聚，使AI公司在發(fā)展早期便有一定的資金去做對外投資。

AI公司VC化的內驅力則是AI的賦能特性和其to B的商業(yè)模式：

AI的目標是替代人類實現識別、認知、分類和決策等多種功能，本身并不包含直接的應用解決方案，這使得AI必須融入各行各業(yè)，深度改造已有產業(yè)才能創(chuàng)造價值。換句話說，AI技術是“大腦”，沒有四肢就無法獨立行走。

這種“賦能”特性，進一步導致目前AI公司的主要商業(yè)模式是to B提供技術產品或服務，AI公司的客戶是行業(yè)里掌握場景的企業(yè)客戶。

而to B天然又是一個快不起來的生意，相比此前中國VC、PE投了多年的、能快速形成規(guī)模效應的to C互聯網公司來說，尤其慢。

多家AI公司CEO向「甲子光年」訴說了其在業(yè)務落地過程中的艱難：

“在交付、實施上花費了巨大的努力，但獲得的收入不成正比，收益cover不了成本?！?/p>

“我們有技術，但不懂傳統行業(yè)，而這不是短期能學來的，是靠長期積累來的。”

“AI公司的CEO往往是技術人員，對于to B運營、業(yè)務中涉及的銷售管理、人情世故、復雜系統、團隊管理等等是很難理解的?！?/p>

AI公司有高薪養(yǎng)博士，卻做著低客單價的技術服務的尷尬，且相比創(chuàng)業(yè)背景多元、草根的互聯網創(chuàng)業(yè)者，AI公司創(chuàng)始團隊中多高知科學家、技術專家，他們在適應中國的營商環(huán)境上，要付出更大努力。

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