VC/PE冷对、二级市场争抢：AI公司的2020行不行

人工智能公司的2020年，注定是毁誉参半。

随着整体一级市场投资频率放缓和投资金额下降，以及新冠疫情的突如其来，坊间各种捕风捉影的传闻开始疯传，唱衰人工智能的声音多了起来。

不可否认，此前在获得资本青睐、成功落地、营收增长的这条技术到商业化成长的道路上，并非所有的人工智能公司都是那么地顺畅，成功拓开商业化道路的人工智能公司也还不是很多。

但硬币的另一面，上交所副总经理阙波在刚刚过去的2020世界人工智能大会上表示，截止7月9日，科创板共有121家企业上市，其中人工智能和智能制造企业共有22家，占比18%，总市值超过3200亿元。

以刚刚登陆科创板的寒武纪为例，其公开发行价为64.53元，公开发行4010万股，约占发行后公司总股本的比例为10.02%，以此计算，寒武纪的估值约为258亿元，上市后涨幅超200%，截止7月23日收盘价281.5元，市值超1000亿。而其19年收入仅4.4亿，研发占收入比超120%，亏损近12亿。

人工智能产业下沉的巨大市场想象空间，国家东风正盛的新基建相关政策，以及以科创板为代表的资本市场，依然在源源不断地对人工智能企业释放出积极的信号。

各大交易所争抢AI公司上市

当下，虽然人工智能行业正在发生纷繁和深刻的变化，但在应对变化时，众多的投资人还是纷纷表态力挺且看多人工智能行业。

高瓴资本合伙人黄立明直接呼吁道，对于投资人乃至所有有志于 扶持 人工智能发展的各方机构，都必须坚定地推动这个行业发展，这也是人工智能和其他技术投资行业一样不变的因素。

与之同步的，还有来自于二级市场的声音。在2020世界人工智能大会“人工智能联结全球资本市场”为主题的圆桌讨论上，国内外的各大交易所也在呼吁众多人工智能企业选择自己作为上市的首选之地，纷纷对人工智能企业发出热情的“邀请”。

在当下中概股回归大背景之下大放异彩的港交所，其环球上市服务部高级副总裁韩颖姣提到，已经有公司借助同股不同权的规则成功上市，并且已经纳入到沪深港通的范畴里面。同样的，伦敦证券交易所一级市场环球总监Robert Barnes表示，未来非上市公司也有可能通过沪伦通的方式发行GDR，直接去伦敦交易所上市。

纳斯达克交易所中国区首席代表郝毓盛以风头正盛的特斯拉为例，2010年特斯拉在纳斯达克上市时，融资额是2亿美元，对应的市值是20亿美元左右；同年上市的一个巨无霸同行叫通用汽车，市值158亿美元。现在依然在亏损阶段的特斯拉市值超过2900亿美元，通用汽车市值仅370亿美元，而其19年实现67亿美元净利润。对照两者的发展，郝毓盛总结道，“无论你的企业或者你所在的行业处于什么阶段，只要能让投资人看到你的创新价值，和未来的成长性，投资人就会买单。”

可以预见的是，随着代表未来的人工智能行业逐渐成熟，业内公司在技术创新、商业模式，有进一步突破，有长期成长性的公司，将会在市场上变得炙手可热。

据上海证券交易所发行上市服务中心副总经理宫万炎介绍，目前在科创板上市的企业有122家，总共市值达到了2.4万亿，募集资金共将近1400亿。

这其中，人工智能是科创板里面重点支持的一个领域。有别于其他任何一个市场，科创板直接把人工智能作为新一代信息技术中一个特别明确的方向列出来，并写在了整体建设方案，包括写在了上市规则里面。“这是一个特殊性，科创板是最旗帜鲜明愿意支持和鼓励人工智能企业的板块。”

“像上市条件和上市标准也是对标纳斯达克、港交所，接受未盈利的企业。我们还将研发投入作为一个标准单独列出来，客观上还是想表明一种态度，就是鼓励科创企业加大投入研发。”宫万炎介绍。

因此他表示，希望目前在人工智能行业和赛道里面，一些大家耳熟能详且有共识的头部企业，可能现在还在犹豫，科创板对于服务像人工智能有了确定未来成长空间的企业，做好服务工作，希望头部企业可以加快上市进程，减少犹豫，积极拥抱市场。

而就在2020世界人工智能大会期间，8个上海人工智能产业投资基金项目、36个人工智能产业项目分别签约，签约项目投资总额超过300亿元人民币，应该就是对上述业内人士坚定看好人工智能行业坚定的最好诠释之一。

人工智能公司是区别于软硬件公司的新业态

当然，也正是因为目前部分资本对于人工智能企业的认知还停留在高估值、高研发、商业化慢等层面，也出现了一些对人工智能企业价值不理解的市场声音。

从目前资本市场的反馈来看，无论是美国、香港、还是中国的二级市场如科创板，都倾向于对新兴技术、持续高增长的科技企业给予较高估值，在研发投入高以建立技术壁垒、同时业务增长快的成长阶段，传统的PE倍数估值会被PS倍数估值取代，这或逐步形成资本市场的认同。

针对这个问题，相关业内人士表示，随着未来源源不断的人工智能公司登陆二级市场，必然会对整个行业的估值体系产生影响。当下，海外的一级资本市场，投资机构对科技创新企业用PS倍数估值早已是常态。

在圆桌论坛上参与相关讨论时，宫万炎强调，“科创板是对标全球成熟市场的最佳实践，深度理解科技创新企业，包括人工智能企业的这些科技发展的规律。鼓励人工智能企业投入研发，在技术研发上的道路上，不必有任何的迟疑，市场是支持的”。

论坛上，唯一的人工智能公司代表，商汤科技联合创始人徐冰也提到了一个通常被大家忽略的问题。

在他看来，投资人在讨论估值的时候，很多只是在讨论表象的东西，而更深层次的本质问题是人工智能技术的演进和产业落地，可以带来多少经济效益，并以有竞争力的商业模式进行产业链里的利益分配。

徐冰指出，头部人工智能企业依赖于长期的研发投入，保持算法摩尔定律效应，并对市场输出技术性能领先的产品。“做人工智能，实际上是一个转化科学家时间和转化算力，把数据变成生产力工具的过程。科学家的时间是非常宝贵的，六年前，十个研究员花半年才能做出一个亿分之一精度的算法模型。而在今年，依赖更先进的底层平台，一个研究员花三天就可以做到一个亿分之一精度的模型。以神经网络驱动的这些人工智能技术，它的生产效率（在六年里）提升了近千倍。”

因此，有别于软件和硬件企业，人工智能企业的特点很不一样。

对于软硬件企业来说，软件企业主要通过好的产品设计和营销、形成网络效应来持续获取和黏住用户，产生稳定增长的现金流；硬件企业则通常靠规模优势，在供应链端实现更好的毛利率，来打败竞争对手，从而变成行业龙头。

以神经网络驱动的人工智能技术企业，跟这两类企业的区别都非常大。人工智能技术企业，对于研发投入的消耗是持久的、持续的。“每年我们需要消耗更大的数据量以训练参数量更大的神经网络，来保持技术领先，同时训练更多功能类别的神经网络，来满足市场越来越细分的应用需求”。

残酷地是，基于摩尔定律的效应下，如果不能保持最好的摩尔定律的效应，一直保持在最好的技术工艺上，那么技术早晚就会被市场淘汰。

徐冰以商汤为例说明，现在很多科技公司的研发占收入比为10%左右，而人工智能企业，即便到了商汤这样的收入规模，其研发占收入比依然是在30-40%，显著高于一般的科技公司。

在此之上，还要看人工智能公司的人效比是否可以做到每年都有显著提高，从而产生规模效益。例如训练一个算法的边际成本从去年的几百万，降低到了现在的几十万。也要看客户复购率，在低渗透率阶段，高复购率印证市场对相关技术是刚需。“一般来讲，我们可以看到一些头部的人工智能公司的客户复购率，甚至可以高于一些SaaS类的公司，这也是在市场低渗透率阶段的一个正常属性。”徐冰表示。

“总结来讲，以神经网络、以摩尔定律为主导的领先技术的人工智能公司，它作为一个资产，一些好的指标有几点：第一，研发占收入比，虽然占比高，但是每年都在逐步降低。第二，人效比每年提高，印证可规模化。第三，客户复购率，拥有八九成的高比例客户复购率，从而印证技术真正有价值，让客户愿意持续投入来去扩容、采购、使用，最后让客户实现数字化和智能化的升级。”

徐冰的看法也正好印证了众多业内人士的看法：人工智能公司，需要以更包容和长期的心态对待，从而可以更加认可它未来的价值和增长。

他也希望随着人工智能一步一步地给大家带来越来越多的有价值的实际场景应用，这类公司的属性和模式，会更加被大家所认可。

这样一来，也正是因为中国是全球最大的数据生产国，最大的互联网市场，并将是最大的人工智能市场，中国的人工智能企业势必会引领未来世界人工智能的潮流。

或许如红杉资本合伙人沈南鹏在大会上所言，未来必将是“数字智能×”的新纪元，人工智能等对生产力的推动将是乘数效应，其在发展过程中所释放的巨大能量，也将远超传统互联网时代，推动迎来新一轮的生产力浪潮。