导语：巨头以外的公司，除了少数可以依靠领先的AI技术，更多还是要依靠对AI技术以及场景需求场景的洞察，依靠好的产品和好的商业模式，才有可能在资本市场获得更多机遇。

出品丨数科社   作者丨柠溪

近日，据港交所披露，AI独角兽北京第四范式智能技术股份有限公司更新了招股书，高盛、中金为其联席保荐人。

此前在2021年8月13日，第四范式在港股递交了招股书。但是因为6个月之内没能通过聆讯，其IPO申请状态在2月14日已转为“失效”，随后第四范式向媒体表示：“公司上市进程仍在正常推进中。”

近些年来，AI在创投圈的热度起起伏伏，原本以为2020年底以来商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技、云天励飞、云之声几家人工智能企业将开启一波轰轰烈烈的“上市潮”，划破行业一段时间的沉寂，谁成想上市考核似乎对这些独角兽和团队格外严格，除了商汤科技顺利登陆资本市场，其他几家IPO都在不同程度上以不同姿势迎来了折戟的结局。AI公司上市的进展越来越不明朗。

回头看，经历了过去数年来的研发积累和产业化实践，无论是感知智能，还是分析智能，AI技术已陆续落地于去解决大量实际层面的问题。市场对赛道、对相关企业（特别是头部企业）关注的焦点便开始转入到技术商业层面。

巨头以外的公司，除了少数可以依靠领先的AI技术，更多还是要依靠对AI技术以及场景需求场景的洞察，依靠好的产品和好的商业模式，才有可能在资本市场获得机遇，拥抱好的时代。而往往，众多创业公司还未真正体味到阶段性成功带来的快乐，就已开始要奋力穿越死亡谷。

第四范式二度向IPO发起冲击，也显露出些许端倪。

01丨跳出AI的圈子

2016年，“阿尔法狗”凭借一己之力战胜李世石激起千层浪，人工智能的发展热潮拍打着学术、资本、产业、政策领域。相关部门在安防等社会治理领域大规模应用人工智能技术，为人工智能的发展提供了沃土。互联网大公司规模化地应用了人工智能并产生了明显效果，为人工智能的更广泛应用树立了样板和信心。于是，中国创业领域密集扎堆AI赛道，几年间上万家和AI有关的企业出现在市场。

然而，就像是高难度的拼图游戏，这股发展热潮中，很多“图块”是缺失的。因为成本和人才的门槛高昂，很难顺利完成自有AI系统的构建，很多AI公司的技术研究都是建立在穷举的基础之上，各家并没有在算法层面有什么新的突破，类似教会计算机自我判断、自我逻辑的事实从来没有发生，而是依然停留在增加对突发事件的处理算法和解决方案，并固化到芯片和固定的程序中，形成自己的最终对外软件产品。  

恒河之砂搭不起万丈高楼。2016年至2018年，在AI发展热潮的推动下，各行各业在众多的场景中尝试应用AI技术，但是受制于AI的发展水平，很多公司AI技术能实际解决的问题有限，使用场景不多。

2018年年底开始，除了学术领域的热情持续高涨，AI领域的创业、投资、估值、应用热度都有了明显下降。进入2019年，多数AI技术公司面临的已经不是估值问题，而是生存问题。到了2020年，AI行业共完成305起融资，总金额约243．3亿元，而在2018年，这两个数字分别是523起和667．1亿元。

业内人士认为，AI技术公司普遍有“锤子”心态——因为自己有某项技术，从自己的角度看，发现几乎所有的行业、所有的客户都需要自己的技术，然后真的拿着技术的锤子，向众多的行业砸了过去。但是，由于其力量分散，导致砸得不深，也没有取得好的成绩。其实，“锤子”心态不见得就是错的。如果手中真的只有锤子，那就选一两个钉子为重点，砸深、砸透，真正砸出价值和经验，然后再将这个经验应用到其他的钉子身上。

当冬天再次来临，如何跳出AI的圈子，站在技术商业这个更高的位置，研究更高层次的规律，然后在更高的层次上对AI形成更深的认知，去解决实际问题，是众多企业面临的挑战。

第四范式的招式是“有境无界”，即在适应行业规则的环境下，创造出没有边界的使用价值。其实，一开始，第四范式的技术应用主要聚焦在金融领域。覆盖了精准识别客户贷前、贷中、贷后的需求及风险，提供包括精准获客、个性化推荐、申请评分卡、申请反欺诈、交易反欺诈、逾期／流失预警、流动性管理、智能催收、不良资产处置等一体化整体解决方案。

过去，金融机构采买的服务器型号较为统一，后来在AI应用数量快速增长的趋势下，需要越来越多不一样的硬件去支撑AI软件运行，满足AI异构算力的要求。第四范式通过软硬一体的联合优化，让端到端性能相比采用GPU服务器跑开源框架的方案，提升了一个数量级，为保障金融系统可靠安全提供了一个有竞争力的自主可控方案，并与全国逾八成的国有及股份制商业银行建立合作关系。

单从金融这一个领域来看，AI在过去做了很多有用的东西，但在企业内还不够关键。“再好的技术，如果不能形成产业化，不能为国民服务，也只是一个看上去很漂亮的泡泡而已。”第四范式创始人＆CEO戴文渊彼时在接受媒体采访时也直言AI行业里存在着泡沫，AI的前沿性决定了，不是某一家公司起步早就一定干的成，也不是一个赛道上的企业越多，投资越多，就一定是正确的方向。

现实骨感，在AI这片江湖，里面有实打实的顶尖高手，也不乏浑水摸鱼的投机者。势必要经过一场华山论剑之后，依然能够屹立不倒的方显英雄本色。

02丨还不挣钱的独角兽

由于技术前沿、研发投入大、现有目标用户较少的原因，AI公司普遍有持续亏损的通病，第四范式也不例外。

根据招股书，第四范式目前仍处于深度亏损状态。2018年至2020年，公司营收分别为1．28亿，4．60亿，9．42亿。2021年前9个月扩增长至13．45亿，公司同期净亏损分别为3．72亿元、7．18亿元、7．5亿元和14．8亿元，报告期内公司的亏损总额已经超过同期内的总收入。

研发费用是公司最大的成本开支。报告期内，第四范式研发开支占比虽呈现出下降趋势，但仍高达六成以上。截至2021年9月30日，第四范式有研发人员1062人，占比72％。按此计算，包含股份支付在内的研发人员平均薪酬为25．8万元。

先知平台及产品、应用开发及其他服务是第四范式的两大核心业务板块。

先知平台及产品业务是向终端用户销售软件使用许可及SageOne（AI算力平台），用户利用两者开发自身的人工智能应用；应用开发及其他服务则是公司根据用户需求，向其开发定制化的人工智能应用，公司按个体项目收费。

简言之，前者是自主开发的平台和工具，后者是应用成品。

先知平台让企业实现构建量身定制的人工智能系统，系统由第四范式的自动机器学习算法驱动，将机器学习、应用、决策和评估的流程自动化，支持快速简易建模、提供低代码或无代码开发环境，无需人工智能专家的高度参与。

按照戴文渊的说法，一个完全不懂技术的小白通过运用“先知”2周也可以成为AI专家。

根据招股书，第四范式的主要营收来源经历了明显的转变。2018年，应用开发及其他服务营收占比95．9％。随着SageOne在2019年6月开始全面商业化，2019年至2021年前三季度先知平台及产品的收入占比分别为55．3％、65．7％、51．3％。

报告期内，第四范式整体毛利率分别为42．7％、43．5％、45．6％、46．3％，目前先知平台及产品的毛利率落后于应用开发业务。

值得注意的是，作为一家科研技术导向企业，第四范式的毛利率在AI行业内并不出色，同期同行可比公司毛利率平均值超过60％，第四范式的核心技术在业内分析人士看来并不突出，没有出现边际效应。

报告期内，第四范式拥有的用户数量分别为38、79、156和186，公司将财富世界500强或公众上市公司的先知平台终端用户定义为标杆用户，报告期内，标杆用户数量分别为18、32、47和55，略低于整体用户数量的增速。2020年，来自标杆用户的收入占公司总收入的比例高达77．0％，也就是说，公司营收呈现出明显的大客户导向。

第四范式在招股书中表示，公司的解决方案并非在持续订阅的基础上提供，即无法向SaaS企业一样让客户自动续费。倘若未能留住现有客户、吸引新客户或增加客户消费，公司业务及经营业绩可能会受到不利影响。

03丨必须融资的第四范式

目前，在业内公认的“AI四小龙”中，只有商汤顶住了外部环境的压力，在2021年12月30日登录港股，成为了“中国AI视觉第一股”，其余三家仍在IPO之路上不断徘徊。

在需要资金持续输血的情况下，国内AI企业相继踏上了尝试上市融资的道路。然而，相比较在一级市场备受投资机构的追捧，AI公司的上市之路却并不顺利。

究其原因，还是多数公司无法讲好如何实现盈利的故事，没有让市场信服的落地变现的成熟商业模式。

纵观国内AI行业， 目前仅有专注视觉领域的海康威视、虹软科技；专注语音语义的科大讯飞具备正向盈利能力，其余公司仍处于亏损状态。不断陷入“融资－研发－营销－亏损－再融资”的循环是行业普遍面临的窘境。

没有投资者和企业能够接受持续的亏损，AI公司的高薪神话从2021年起也不断被打破，裁员、降薪、加班的消息不断被爆出。

IDC报告显示，2021年包括软件、硬件和服务在内的人工智能市场全球收入同比增长15％，达到3418亿美元；预计到2024年，全球人工智能市场有望突破5000亿美元大关。

长远看，AI行业仍有着积极的前景，赛道内的各家公司需要确定明确清晰的应用目标，更好地适配全行业规模化引入AI的需求。

但这对于AI企业来说，核心点是必须撑到那个时候，如果机会有了企业却没了，一切都是一场空。

因此，现在对于第四范式来说，最核心的并不是如何上市，而想办法找到盈利的商业模式。

尽管二次冲刺IPO已在一定程度上证实了一定的市场认可，为后续发展奠定基础，但无法否认的是，相较于“补血”，资本市场更关注的始终是“造血”。这也是大科技领域中各赛道选手都要思考的一个商业本质层面的问题。