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經(jīng)歷大起大落的AI企業(yè)活得還好嗎?
2020年11月,網(wǎng)上廣泛流傳著一個視頻:一位濟南男子為保護個人信息,戴著頭盔去看房。媒體聞風而動,調(diào)查發(fā)現(xiàn)不少房企采取人臉識別與買房折扣掛鉤政策,才出現(xiàn)這種極端“藝術(shù)行為”。
不僅房企,今年大型合家歡打假節(jié)目央視3.15晚會,又爆出全國2353家企業(yè)安裝上百萬個人臉識別攝像頭,包括科勒、寶馬、名創(chuàng)優(yōu)品這種遍布各大商場的品牌店鋪,涉嫌在用戶不知情前提下,搜集上億用戶面部信息。真可謂“我一心把你當高大上黑科技,你卻一心想著掃我的臉賺錢”。
與此同時,今年組隊上市的AI企業(yè),遭遇科創(chuàng)板嚴厲審查:3月11日,AI四小龍之一的依圖科技主動中止科創(chuàng)板審核。更早前,沖擊“AI語音第一股”的云知聲撤回IPO,思必馳傳了多次上市仍未有新進展。
在前有侵犯大眾隱私,后有科創(chuàng)板IPO不順的情況下,那些曾在大眾記憶留下黑科技印象的AI公司,實際上日子過得大不如前。
短短幾年,AI行業(yè)就經(jīng)歷了大起大落:它曾被無數(shù)資本簇擁風光無限,一時間大量AI項目蜂擁而起,但無法順利產(chǎn)業(yè)落地的硬傷,又將它快速拉下神壇。隨著盈利壓力越來越大,中國AI行業(yè)走到今天已經(jīng)進入十字路口。
本文將聚焦解決兩個問題:
1. AI企業(yè)近年到底經(jīng)歷了什么?
2. 曾經(jīng)輝煌的AI行業(yè),為什么發(fā)展到如今局面?
01. AI企業(yè)經(jīng)歷了什么
曠視科技CEO印奇在2020年中媒體會曾說,現(xiàn)階段所有AI企業(yè)正步入死亡之谷。他判斷:穿越死亡谷周期,可能在未來18到24個月之間[3]。
墜入死亡谷的AI企業(yè)這幾年到底經(jīng)歷了什么?
首先是缺錢,2019年是AI投資由熱轉(zhuǎn)冷的分水嶺,與熱火朝天的2018年相比,2019年中國AI企業(yè)融資金額由1484億元下降到967億元,下降幅度34.8%,融資數(shù)量從737下降到431起,下降幅度達到4成[1]。
而估值動輒幾十過百億的AI企業(yè),投資人想脫身也并不容易!敦斀(jīng)》雜志報道,一家頭部的AI公司,老股東想按現(xiàn)有估值7折轉(zhuǎn)手,找不到賣家,“6折,且能確定很快上市,才有可能賣出去”[2]。
一級市場融資無路可走,那么通過上市補血這條路是否可行?
很遺憾,事實證明沒那么容易。
在上市補血這條路上,AI四小龍可謂“全村的希望”。然而,早在2019年8月,曠視科技就向港交所提交過IPO申請,但最后無疾而終,直到今天仍在沖擊科創(chuàng)板。
去年11月,依圖科技也嘗試上科創(chuàng)板,但由于公司業(yè)務、家族信托等47個問題,被上交所首次質(zhì)詢時進行靈魂拷問,今年3月主動申請中止上市審核。身為國家隊的云從科技,在招股書披露后,更被業(yè)界質(zhì)疑三年半虧損23個億。
作為天之驕子的AI小巨頭,上科創(chuàng)板怎么就這么難?
翻開曠視、云從以及依圖等AI企業(yè)的招股書會發(fā)現(xiàn),伴隨三家企業(yè)緩慢爬坡的營收,是止不住的虧損。
業(yè)績不佳,二級市場自然也不待見。而虧損的重要原因之一是:AI企業(yè)特有的高科技、高人才、高研發(fā)的“三高”富貴病魔咒。上述三家AI企業(yè),它們近幾年的研發(fā)費用,少則占到總營收一半,多則高達146.94%。
如果搞研發(fā)投入是虧損的核心原因之一,那么艱難的業(yè)務轉(zhuǎn)型,則是提升業(yè)績必須承受的陣痛。
比如,靠人臉識別起家依圖,已經(jīng)轉(zhuǎn)型醫(yī)療和AI芯片;而AI芯片起家的地平線,索性把整個AIoT芯片業(yè)務線砍掉,轉(zhuǎn)做別的業(yè)務。開拓市場渠道也成為頭等大事,AI芯片小巨頭寒武紀,就在招股書中說明自己前五大客戶位居第一的是某地方管委會,貢獻收入占營收總額46.65%[4]。
伴隨業(yè)務轉(zhuǎn)型而來的,還有人員的動蕩,裁員不算新鮮,高管也有離職。比如,2017年,格靈深瞳CEO何博飛離職,在社交電商領域創(chuàng)業(yè);36氪報道,今年初,前依圖科技CTO顏水成加盟東南亞電商Shopee;2019年云天勵飛核心技術(shù)骨干CTO田第鴻離職。
從融不到錢到上市不順,到虧損試圖轉(zhuǎn)型,再到高管離職,AI企業(yè)的發(fā)展似乎進入了難以突破的瓶頸。
那么,曾經(jīng)的資本寵兒為什么會發(fā)展到如今這個地步?背后的原因是什么?
02. AI企業(yè)為什么不賺錢
決定AI成敗有三大關(guān)鍵元素,分別是:團隊、資本和技術(shù)。國內(nèi)的AI企業(yè)發(fā)展到如今地步,是因為這三個問題嗎?
看團隊,AI四小龍中,曠視科技三位創(chuàng)始人來自清華大學、培養(yǎng)世界一流計算機學科人才的“姚班”。依圖科技CEO朱瓏師從美國計算機視覺權(quán)威回國創(chuàng)業(yè)。云從科技CEO周曦,創(chuàng)業(yè)前則是中科院重慶信息所副所長。
再看資金和技術(shù),AI行業(yè)不僅在2014到2018年經(jīng)歷了投資熱潮,本身也擁有國際首屈一指的AI技術(shù),比如云從科技創(chuàng)始人周曦,就曾帶領團隊七次奪得世界人工智能識別大賽冠軍。
團隊、資本和技術(shù)都很能打,問題的關(guān)鍵到底出在哪里?答案很可能是落地和競爭問題。具體有以下三大核心原因:
第一大原因:互聯(lián)網(wǎng)巨頭降維打擊
在AI這個新產(chǎn)業(yè),BAT等互聯(lián)網(wǎng)大廠一早就建立自己的AI實驗室和技術(shù)團隊,在大數(shù)據(jù)、資金、業(yè)務場景方面比AI創(chuàng)業(yè)公司更具備優(yōu)勢。
首先是大數(shù)據(jù),以智能搜索為例,大數(shù)據(jù)是AI搜索推薦的燃料,而在百度和淘寶,每天都會產(chǎn)生海量的搜索信息,對互聯(lián)網(wǎng)巨頭來說,它天然就有足夠多的數(shù)據(jù),去建立充分數(shù)量的模型,從而更好地用大數(shù)據(jù)提煉自己的AI技術(shù)。
然后是資金方面,財雄勢大的互聯(lián)網(wǎng)大廠,用高薪獲取AI人才不是什么難事。AI投資最火的時候,媒體報道“應屆生年薪50萬,沒出校門被搶光”的新聞比比皆是[9]。
最后從業(yè)務場景來說,BAT、TMD這些大廠當中,有做社交互動、電商、網(wǎng)約車以及信息推薦,不僅有豐富業(yè)務場景讓AI技術(shù)落地,同時還可以驗證、迭代更多數(shù)據(jù)模型。
有時候,BAT甚至可以用業(yè)務場景達到搶奪AI企業(yè)客戶的目的。對企業(yè)客戶來說,部署AI,不僅需要算法,也需要算力。以云計算為例,當企業(yè)客戶購買了BAT的云服務,后者還會給前者配套AI技術(shù)。所以,對企業(yè)來說,買一送一的服務難道不是更香么?
第二大原因:AI企業(yè)自身“不爭氣”
大部分AI企業(yè)早期都有一個通。豪碚撆c實踐距離太遠。AI技術(shù)在打榜競賽的理想環(huán)境使用沒問題,但在落地時,如果沒有結(jié)合實際場景應用,就會出現(xiàn)很多負面后果。
比如,36氪曾報道,格靈深瞳2015年推出產(chǎn)品“皓目行為分析儀”,由于沒有結(jié)合具體場景情況,在廣場測試時,出現(xiàn)在人流密集區(qū)遮擋嚴重、強光情況,連人數(shù)都數(shù)不清楚的問題[5]。
不僅落地有難度,落地的場景也有限。目前AI行業(yè)能夠視線商業(yè)化落地領域,無非是搜索、語音、人臉識別和自動駕駛等。
當AI企業(yè)苦惱落地的時候,百度和淘寶已經(jīng)用AI圍繞自己的搜索業(yè)務做智能應用;語音領域方面,科大訊飛一家獨大;連安防也是傳統(tǒng)大廠?低暫痛笕A的大本營。也正是如此,四小龍才會在成立后不斷轉(zhuǎn)型業(yè)務,本質(zhì)上,仍然是因為沒有自己的造血根據(jù)地。
第三大原因:源源不斷的競爭者
競爭者不斷增加的重要原因來自于算法的開源。算法開源無疑降低了AI技術(shù)的使用門檻,比如開發(fā)者和企業(yè)就可以通過百度大腦等平臺,獲得技術(shù)和解決方案。
這種情況就導致,中小企業(yè)使用AI技術(shù)升級時會產(chǎn)生一個想法:AI技術(shù)那么貴,開源算法已經(jīng)能夠滿足自己的需求,我為什么要花錢去買AI公司的技術(shù)?這無疑又給AI企業(yè)商業(yè)化一記重擊。
AI企業(yè)如今面臨的局面,可以用一句話形容:前有虎狼,后有追兵,自己還不夠爭氣。但往深一層思考,這能完全怪AI企業(yè)嗎?是誰制造了如今這個局面的?
03. 誰制造了AI泡沫
就在兩三年前,很多頂級投資人仍然迷信,憑借一流的資金支持,只要創(chuàng)業(yè)公司有一流創(chuàng)始人和技術(shù),配合能把豬吹上天的風口,拿下AI神話絕對不在話下。
于是,天量的資本在極短時間密集砸向了AI行業(yè)。AI創(chuàng)業(yè)公司也明白天下沒有免費午餐,為了給資本一個交代,原本十年才能完成的技術(shù)轉(zhuǎn)化,在兩年內(nèi)就要展現(xiàn)出成果。
資本狂熱是制造現(xiàn)在AI局面的重要因素之一。但如果跳出資本圈子,從歷史角度看,就會發(fā)現(xiàn)造成AI泡沫的根本問題在于:人類對AI日益增長的美好愿望與實際落地效果的矛盾。
而事實是,AI泡沫在歷史上并不是第一次出現(xiàn)。
AI的第一波浪潮,始于1956年達特茅斯學院的暑期會議,世界第一座AILab實驗室開始。自此后的十年,AI領域一片紅火:美國政府投資了數(shù)百萬美元、西洋跳棋程序誕生并戰(zhàn)勝了人類大師、會文本聊天的機器人、專家系統(tǒng)、根據(jù)指令抓積木的機器人相繼誕生。
然而,這波熱潮卻在1973年被一份報告潑了冷水、濕得透透:到目前為止,該領域的任何發(fā)現(xiàn)都沒有產(chǎn)生當初承諾的重大影響。隨后學術(shù)界進行了一輪深刻的批評與自我批評,AI的研究進入平靜階段。
1976年,AI第二波熱潮興起,誕生了十余年的專家系統(tǒng),終于開始在商業(yè)中發(fā)揮作用,借助數(shù)據(jù)庫積累參與醫(yī)療診斷咨詢。
在這輪AI研究高峰,日本政府撥款8個多億美元支持研發(fā)、英國耗資3億多英鎊打造AI工程。然而,又過了十年后,人們遺憾發(fā)現(xiàn),機器專家也不靈光,AI研發(fā)再次陷入低谷。
1960年代、1980年代,兩次產(chǎn)業(yè)的迸發(fā)與消退、人類的狂喜與失望,歸根結(jié)底就是一句話:機器沒有人們期望的那么智能。
最新一輪的AI浪潮,則由中美兩國在2014年掀起。
只不過,即便是被視為最有希望在AI醫(yī)療取得突破的沃森健康系統(tǒng),這家在2014到2017年為IBM提供接近200億美金收入的AI公司,由于與美國知名腫瘤科醫(yī)院MDAnderson合作失敗,發(fā)展仍然存在很大挑戰(zhàn)。
AI的發(fā)展歷程告訴我們,人類必須正確看待這個產(chǎn)業(yè):AI,作為顛覆人類最大的技術(shù),它所需要發(fā)展的時間必定會更長。在人們急于催熟它的時候,也只會產(chǎn)生更多泡沫。
04. 尾聲
如果說有一個產(chǎn)業(yè),是歷史上那些著名科幻影視作品都會聚焦的,那就只有AI了——比如《黑客帝國》《終結(jié)者》,甚至連日本動畫《哆啦A夢》,主角其實也是一個機器人。這在某程度反映,人類對AI抱有足夠長時間的好奇和期望。
回到殘酷的現(xiàn)實世界,在AI發(fā)展的漫長過程中,無數(shù)AI企業(yè)從先驅(qū)變成先烈,活下來的正奮力穿越死亡谷。毫無疑問,每一家真心為AI行業(yè)做實事的企業(yè)都是值得尊敬的。
但AI企業(yè)也必須意識到,企業(yè)的運作不僅要有技術(shù),更需要有效的經(jīng)營方法。一個企業(yè)要成為產(chǎn)業(yè)巨頭和紅利享受者,必須花更多時間思考和探索,才是長久之計。
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