2019摧枯拉朽式的AI洗牌之路

猎云网 吕梦

“这是我们的第一个寒冬，不知道能不能挺过去”， 罗霄是一家AI公司的联合创始人，2017年，项目在成立之初就以不菲的价格顺利拿到了首轮融资。去年下旬，又一轮融资到账，此时，公司的估值已增至上亿元人民币。

也正是此时，资本寒冬加剧，“AI泡沫”论甚嚣尘上。罗霄明显感觉到，从5月接触投资人到7月拿到TS（投资意向书），短短两个月，市场对待AI项目的谨慎程度就发生了改变。

“我们这一轮谈融资的时候，投资人还没有关注核心的数据问题。过几个月再聊，很多机构天使轮就要看营收了”，谈及此事，罗霄还有些后怕，“去年8月份那个节点对我们来说很危险，那时候资金到账，但我们账上的钱其实也只够花到8、9月”。即便如此，他依然担心公司可能熬不过今年。

和罗霄的团队一样，国内大多数AI公司是在近两三年成立的。来自CB Insights的统计，2017年全球范围内有152亿美元的投资被投入到AI领域，其中，中国公司吸引到的投资为73亿美元，占全球比重达48%，位列第一。而2016年，这个比重还仅有11.3%（约7亿美元）。

“16、17年，几乎整个投资圈都在聊AI。天使轮的项目投资人看看方向、团队，聊一聊就定了，很多公司什么都没有，一个PPT只要带上AI也能拿到不错的估值。”一位AI业内人士表示。而绝大多数AI算法的开源也在一定程度上降低了人工智能行业的进入门槛。

虽然资本蜂拥而至，但所见的收益却微乎其微。由于技术本身的制约、自身造血能力不足以及商业模式尚未成型，AI公司短期内还很难看到盈利的可能。

根据腾讯研究院2017年发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势》，截至2017年6月31日，全球AI公司总数为2542家，中国达592家。仅2017年，全球已有超过50家AI创业公司宣布倒闭，其中，90% 以上的AI 公司面临亏损。2018年，现实的考验更加残酷——历经波折的人工智能在历史第三次热潮后迎来了第一个“遇冷”周期。

资本“围猎”独角兽

受2018年全球资本市场的波动，一级市场的募资环境愈发险恶。

“募资难，退出又受限，投资人自然会要求被投公司‘降低估值’或者对团队商业化的要求提高”，多位AI领域投资人表示，对于眼下的项目，“团队好我感兴趣见，但具体投不投拿数据说话”。

一位AI行业的CEO告诉猎云网，“地位早就不平等了。为了团队活下去，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‘讲故事’投资人是认的，现在不同，即使方向选对了，也可能赶不上等到营收的时候——之前计划两三年，现在要求一年半。”

从昨日的“众星捧月”到今昔“不计代价活下去”，就像任何一个从风口跌落的赛道，人工智能创业也在遭遇商业落地之痛后，走向了打折融资的道路。

根据《北京人工智能产业发展白皮书(2018)》对国内AI创业公司数量和投资的统计显示，截至2018年5月8日，全国人工智能企业4040家，但其中拿到风险投资的公司合计1237家(含31家已上市公司)，占总数的30%，也就是说，有70%的公司仍然拿不到投资。

“现在拿不到钱的一些项目，当初就不该拿到钱”，某一级市场投资人回忆，“尤其是16年，很多项目不管是不是真的有AI，PPT里都会写上。比如做个识别，一定会说自己是通过深度学习，但具体问他是深度学习什么样的算法、逻辑等等，他是讲不出来的。有些项目或许只是用了开源的框架导入一些模型——这已经是比较好的方式了。”

类似的AI项目不在少数。PPT上看似完美的解决方案和广阔的市场前景，至少5~10年才可能实现。甚至，很多项目只是贴上了AI的标签就被推向市场，并且能在短期内快速拿到比其他创业赛道高数十倍的估值。

由于盲目的市场追捧，大多数AI项目兜兜转转一两年基本都耗在了方向调整和产品研发上——不是更换了五六个产品思路，就是近一半的项目无疾而终。最后，钱快烧完了，产品还没有推出或者只有简单的产品原型。

“我们团队花了8个月做了一个半成品，刚集中目标没多久又换了。最后，产品都跟AI没什么关系了。”一位AI方向创业者小K告诉猎云网，而更令他担心的是，如果没有了“人工智能”，不仅估值会受到打击，过去所有的“故事”也都不成立了。

小K从事的是与娱乐相关的产业，他表示，在与之相关的场景应用上，技术的可靠性还远不如人工，“只靠AI现在根本做不出营收，技术还远远达不到能提高效率的阶段。”

无明确落地方向、缺乏市场渠道……聚光灯外的人工智能不再像资本市场上的一针兴奋剂令人摩拳擦掌，相反，对大多数行业客户和消费者来说，高昂的成本投入、市场价格与其平庸的表现，令人尴尬不已。

猎云网就曾在《AI医疗泡沫|有人做医疗助手，有人造“AI玩具”》的报道中提到，北京协和医院门诊部的一楼接待大厅处，摆放了科大讯飞的“晓医”机器人和云知声的智能导医机器人，以便为患者进行就诊流程解答、科室位置引流等工作。

而实际应用中，这类服务型机器人由于不能清晰地识别语义内容，往往答非所问。尽管如此，对企业来说，实际落地经验不仅是积累数据、完善产品的机会，也是未来从众多竞争者中突出重围的重要推力。然而，很多早期项目在还未真正推进业务前就选择了默默离场。

小Q所在的团队做的是一款K12教育机器人，核心创始团队包括首席科学家在内无一不是由业内知名人士和行业专家组成。

在拿到700万元的天使轮融资后，经过一年半的研发，团队不仅搭建了知识图谱，还能识别高中理科的试卷，包括选择题和解答题，并且根据错题为学生推荐相关知识点的题目。

但当产品准备推公校时，才发现行业资源一个也调不动，小Q告诉猎云网，“公校没有经费，不可能为产品买单。我们要么是向学生家长收费，每年八千到一万二，要么就是参与学校招标。但家长大都不愿花这个钱，招标的话，我们关系也不到位。”索性，团队在2017年底就关停了项目，小Q也开始进军区块链行业。

相比头部公司，规模较小的初创公司无论是人才输出还是资金储备，都难以支撑起AI项目从研发到落地的长期消耗。为了降低运营成本，大多数公司都选择裁员来控制支出。

而对于缺少核心竞争力的团队来说，精兵简政或许只能延缓消失的速度，却无法改变“死亡”的命运。

就像杰弗里·摩尔在《跨越鸿沟》里所说，那是“一件‘艺术级’的尖端技术产品”，却“没能及时发现，至少没有清楚地表明自己的产品具备哪些强大的应用功能，可以对顾客利益带来明显的改善”。

“当一个技术还处在雏形时，大部分人都在想办法用它做成市场化的产品，就像2014年的智能硬件，最后99%生产出来都是玩具，只有极少数的智能硬件能够变成真正又价值的产品，这个过程是极其困难的”。星瀚资本创始合伙人杨歌认为，如果按照从技术探索期、产品摸索成长期、上升红利期、产业升级期再到增长泡沫期和成熟工具期六个阶段划分，当前的人工智能技术还处于从技术探索到产品摸索的中段。

面对AI商业化的漫长探索，企业只能做大融资以弥补现金回收能力的不足。如今，人工智能的重要性已不言而喻，从这一点上，资本愿意付出更多的溢价去获取船票都无可厚非。

“但坦率来说，我不理解为什么收入都没多少的公司能值几十亿美元。”一位AI业内人士表示，在头部公司并未获得与其高估值相匹配的营收时，投资更早期的初创企业也不失为一种“支撑估值”更快捷的方式，“这是由资本驱动导致的畸形状态，不能说不合理，但不符合经济价值规律，尤其是当它们自己还没有很‘健康’的时候。”

“泡沫”的背后是资本市场“热钱”太多且部分投资人缺乏独立思考的结果。

敬畏市场风险

“资本市场未来两年可能都不会好转，但独角兽们的抗风险能力会强很多。商汤、旷视的收入可能也不及预期，但至少扛得过去。”多位知名基金投资人表示，“老牌机构，之前没有投过AI，但这个时间点上，手里没有明星项目很难募资，就会刷一些案例，占的股份也不多，不为利就为名。”

类似的操作也一度成为投资圈公开的“秘密”。投资考验的是基于基本常识的敏锐商业触觉、独立的判断力，并保持稳定的节奏，但就像几年的资本市场，大量的热钱投向了一些并没有创造核心价值的公司，从而催生了泡沫的增长。

当AI创业公司的估值被抬高至数十亿美元时，投资机构关心的已不再是项目能否挣钱，在意的是其溢价能力。那些唯恐错过机会的投资人，争先恐后成了泡沫的“推手”。

对于独角兽公司来说，寒冬下相对宽裕的物资条件并不代表前方一片坦途，选择头部公司下注的机构，也未必找到了安全的出口。小米上市后一二级市场的严重倒挂也令投资者们更加谨慎看待棋局的变化。

曾经，小米、美团等独角兽公司在互联网时代收割了大规模流量，在用户数量和营收业绩的支撑下估值不断飙升，每一轮新近融资都让老股东欢喜不已。而今，这场击鼓传花的游戏或将难以为继。

“创造稳定超额的回报，一定要有非常高的自律。而自律就是你如何敬畏市场风险。”蓝驰创投管理合伙人陈维广凭借过去20年的投资数据和经验认为，市场好时保持冷静，市场变冷时，投资人则应当克服悲观和恐惧。

当过度繁荣诱发资金持续投机，以至于当项目失去创新的原动力和技术的落脚点时，政策或外部环境一旦变化，危机也伴随而来。

“没钱投了，好多机构都转做FA了”，多位AI领域从业人员表示，以前“生怕错过”，现在“害怕看不准”，眼见获利的捷径消失，通过价格竞争、突击入股却不懂产业、技术又缺乏经验和资源的部分机构也逐渐分散开来。

遇冷的市场，是洗牌的开始。

吴军在《浪潮之巅》写道：近一百多年来，总有一些公司很幸运地、有意识或无意识地站在技术革命的浪尖之上。一旦处在了那个位置，即使不做任何事，也可以随着波浪顺顺当当地向前漂十年，甚至更长的时间。

顺应潮流是寻找趋势的红利，但仅仅顺势漂流只会葬身大海，未来十年，无核心的技术实力、找不到合适的落地场景，90%的AI项目将落败出局。而过去几年被资本一路猛追的部分AI创企在“钱荒”的窘境下也将被迫上市，去二级市场寻找资本。

资本市场永远不缺新的概念，但他们仍在期待一个真正能被AI赋能的好故事，一个穿越经济周期，经历冒险和征服、冲杀而出的“独角兽”。

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