“二冲”港股，第四范式如何造血？- 工业快报

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

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

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

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(002415)、虹软科技(688088)；专注语音语义的科大讯飞(002230)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。