人工智能行业面临大规模商用落地与前期资本退出双重难题

财经网 2021/09/24
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导语

【内容提要】 目前,我国九成以上的人工智能企业处于亏损状态,普遍面临大规模商用落地难、前期资本退出难等问题,可持续发展能力存疑。赛迪顾问认为,目前人工智能行业尚处于成长初期,技术还不够成熟,用户接受度低、市场规模小、运营成本高,真正距离大规模的商业化应用阶段还有较长的距离,行业面临重塑趋势越发明显。为此,我们提出推动人工智能企业深度融入产业数字化浪潮、加快补齐人工智能产业链短板、引导投资机构做长期和耐心资本等建议,期望对有关企业、政府部门、金融机构有所启示。

得益于算法、数据和算力三方面共同的进展,以及2017年人工智能(AI)被上升为国家战略,AI成为各行各业耳熟能详的热频词汇,极大激发了创新创业和资本市场的热情,备受资本市场追捧。我国AI行业经历了近十年的创新创业热潮,AI企业数量大幅增加、行业融资规模不断增长。随着市场热情退却、资本兑现意愿增强,AI行业却遭遇大规模商用落地不易与前期资本退出不顺的双重难题。

一、山高路远——人工智能大规模的商用落地尚未到来

近年来,AI在营销、安防、金融、数字政府、自动驾驶等领域陆续出现了商业化应用案例。从产业生命周期的角度来看,目前AI行业尚处于成长初期,技术还不够成熟,用户接受度低、市场规模小、运营成本高,真正距离大规模的商业化应用阶段还有较长的距离,这也导致很多AI企业迟迟不能盈利,可持续发展存疑。经研究,目前全球近90%的AI企业仍处于亏损状态,我国AI产业链中90%以上的企业也处在亏损阶段。以安防为例,安防是目前我国AI商业化落地最快、最成熟的领域,在计算机视觉的行业应用中占据60%-70% 的市场份额。即便如此,该领域的头部企业商汤、旷视、依图、云从(“AI四小龙”),目前均未实现盈利且资产负债率高企,无法实现自我“造血”。以“AI四小龙”中营收最高的商汤为例,在扣除优先股公允价值变动等非经常性损益后,2018年至2021年上半年亏损净额分别为2.21亿元、10.37亿元、8.78亿元、7.26亿元。目前,AI大规模商业化落地难已成为业内共识,诸多AI创业企业陷入“投入大、盈利难”的困境,行业面临重塑迹象凸显。

二、道阻且长——人工智能行业前期投入资本退出不易

以技术驱动的AI企业在技术研发、业务探索、人力资源等方面的成本高企,“烧钱”特征明显,并主要依靠一级市场多轮融资维持生存。以“AI四小龙”为例,这四家企业在近5年深受资本市场青睐,据不完全统计,商汤融资超过30亿美元、旷视13亿美元、依图超7.5亿美元、云从34亿元人民币。我国AI企业在经历了前几年的资本热捧之后,目前陆续进入价值兑现期,早期资本退出意愿较为强烈。然而,在一级市场经过多轮融资的AI企业普遍估值过高,甚至出现估值泡沫,这也是阻碍AI企业IPO上市过审的重要原因。以依图为例,作为“AI四小龙”中最早提交科创板上市的企业,在2020年11月就获得上市受理并很快进入问询阶段。但此后进展不顺,并最终在2021年6月底撤回上市申请,彻底关上科创板大门。截至目前,云从、旷视已相继申报A股科创板上市,商汤则向港交所主板递交了上市申请,这三家企业能否成功过审还需时间验证。与此同时,一些已上市的AI企业也出现在短期内跌破发行价格的现象,进一步验证了一级市场估值过高的问题。

三、几点建议

一是推动人工智能企业深度融入产业数字化浪潮。与大型互联网企业相比,绝大部分AI企业缺乏数据积累和深耕的应用场景,并不具备技术和业务上的竞争壁垒。现阶段,AI本身形成有规模效应的产业尚不具备条件,只有深度参与到千行百业的数字化转型和升级改造之中才能释放出巨大的生机与活力。因此,AI企业更应将自己定义为融入者而非颠覆者,只有深度融入当下的产业数字化浪潮,深耕特定的业务领域,不断提升项目落地能力,才能更好地存活发展。

二是加快补齐人工智能产业链短板。目前,我国AI产业存在基础研究薄弱、应用场景开放程度不高、制度建设相对滞后等问题,制约了产业高质量发展。我们建议,加大对人工智能基础研究方面的投入,引导资金聚焦产业链薄弱环节,降低“卡脖子”风险和关键技术成本。加强应用示范,鼓励AI新技术和新产品在不同应用场景的先行先试。加快建立健全AI行业数据安全、隐私保护、信息披露、责任划分等制度,补齐制度性短板。

三是引导投资机构做长期和耐心资本。目前,AI企业的客户主要面向政府端和企业端,这决定了AI企业与互联网、平台经济等主要面向个人用户端的发展模式有很大的不同,难以通过早期密集的资本投入换取更具市场竞争力的行业地位、巨大的用户流量并获得巨额收益。投资机构应深刻理解AI的硬科技属性和实体经济属性,即投资AI领域具有投资额大、周期长、回报慢等特征,要有做支持AI企业发展的长期资本、耐心资本的准备。

 

 

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编辑: 郭峰
关键字: 人工智能 估值泡沫 赛迪顾问
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