人工智能不是騙局，但高估值確實是個問題

編者按：本文來自微信公眾號“億歐網”（ID:i-yiou），作者：黃淵普，36氪經授權發布。

前段時間批評人工智能的輿論很多的時候，一家人工智能公司的創始人發微信問我：你們億歐EqualOcean在人工智能領域的報道和研究很多，不打算站出來說句話麼？

這個創始人是美國某知名大學的CS（計算機科學）碩士畢業，2017年放棄了美國的工作回國創業，正好趕上人工智能的創業風口，公司先後獲得了兩輪融資。但是，最近一年他的公司商業化不理想，新一輪融資談得不順利。碰到批評人工智能的輿論，我理解他心裡很慌張。

輿論的矛頭主要是指向號稱"AI四小龍"的商湯、依圖、曠視、雲從。批評的原因是，幾家公司在准備上市過程中透露出來的財務數據低於很多人的預期——營收不高，虧損卻非常高。對比之前幾家公司的高估值，很多人忍不住吐槽了一番。

對"四小龍"的批評殃及了池魚，很多規模更小的人工智能公司的融資跟著受到了不利影響。對於"四小龍"來說，它們面臨的問題是以什麼樣的估值/市值去募資/融資；對於更多規模更小的公司來說，當VC避而不看人工智能賽道時，它們面臨的問題是還能不能獲得新一輪融資。

億歐EqualOcean從2016年下半年開始報道和研究人工智能，和非常多的人工智能公司建立了聯系。作為行業觀察者，對於人工智能這個賽道我倒並不悲觀。

早期，人工智能公司之間比拚的是發論文的數量。2017年，億歐智庫開始調研AI商業落地時，絕大多數人工智能公司幾乎沒有任何營收。三四年下來，大多數人工智能公司的營收增長還是非常快的。只是它們能否越過盈虧平衡點，還存在很多值得討論的地方。

從商業模式來看，多數人工智能公司的營收方式是項目制，做一單賺一單的錢。這種營收方式是個苦差事，尤其是早期做的項目少時，項目經驗幾乎沒法復用，收入部分完全沒法覆蓋龐大的研發成本。對人工智能公司來說，巨大的研發成本差不多是固定的，不會因為不做項目就可以不用投入。另外，因為客戶的特殊性，銷售成本在早期也難免居高不下。

所以，大多數人工智能公司擺脫不了"燒錢"的宿命，需要大規模融資。區別是，它們到底會沿著哪條線發展（如下圖）。

A線是理想的結果，"燒錢"雖多，但能用較短的時間達到盈虧平衡點，並且未來能賺到大錢，比燒的錢多很多。B線和A線不同，燒同樣多的錢，企業需要更長時間達到盈虧平衡點，之後賺錢能力卻一般。而C線代表的是，燒完了錢也沒能跨過盈虧平衡點，企業最終死掉了。

在人工智能投融資火熱的前幾年，無論是創業者還是投資人，都是按照A線所描繪的故事做估值和融資。現實中，多數公司會是C線，做得好的公司也大概率只能做到B線。

有沒有可能做到A線呢？當然也有。前提條件是，人工智能公司做的項目，其技術、方案或經驗能充分復用，能形成通用的解決方案；客戶拓展成本大幅下降，並且客戶類型能迅速多樣化。目前看，做到前者並不現實；後者隨著數字化變革在全國的推進有所改觀，但依然還不夠。

以B線作為一個理性的參考，人工智能公司沒法迅速跨過盈虧平衡點，也不是一個能輕松賺大錢的生意。也就是說，人工智能公司投資回報週期較長、回報率也不算高，因此在估值/市值層面就得做妥協，後續的投資人才敢接盤。

應該按什麼邏輯估值呢？目前看，人工智能公司大多屬於有技術能力的行業解決方案公司，一個可以參考的方向是，按IBM和埃森哲的估值邏輯。

埃森哲的市銷率為4.2，IBM的市銷率僅為1.7。考慮到包括"四小龍"在內的人工智能公司收入增速比IBM和埃森哲更快，可以給到更高的市銷率，在沒有達到盈虧平衡點之前，10倍是一個不算低的倍數。如果以10倍市銷率、營收10億元計算，對應的估值是100億元。

按這個邏輯，一些明星人工智能公司的估值得往下調50%左右。目前的一個難點是，前面一兩輪的投資方是否願意接受估值降低。一些人工智能公司，最終走了C線，不是因為沒有價值，而是被高估值給拖累了。

有人會說，芯片公司寒武紀2020年的收入才4.59億元，但估值高達440多億元，市銷率超過了95倍；人工智能也同樣受國家戰略支持，以10倍的市銷率去做估值不公允。這樣的對比可能沒有意義，或許不是人工智能公司被低估了，而是芯片公司寒武紀被高估了。

也有一種聲音，認為人工智能公司割了風險投資人的韭菜，現在謀求上市是為了繼續割普通投資者的韭菜。我個人的看法是，暫且不去糾結於"人工智能"這個詞，"智能化"一定是中國各行各業升級的大方向；人工智能公司把大多數錢花在了研發上，這在過往被多次證明至少不是差的商業選擇。

即便一些明星人工智能公司的結局是C線，它們培養的大量人工智能工程師們，也將為行業的後續發展做出貢獻。幾年下來，中國人工智能的星星之火，已經成燎原之勢。更樂觀一點看，中國出現百億美元、甚至千億美元估值/市值的人工智能公司，只是時間問題。

但是目前，創業者和投資人需要對估值更加理性。

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