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第四范式冲刺IPO,难逃AI玩家通病?

2022/9/17 12:19:00

配图来自Canva可画

过去两年是人工智能赛道需要极力反思的两年。一方面,巨亏之下,明星AI企业融资难度加大,云从、商汤等,要么上市一波三折,要么股价节节败退,资本市场不看好的声音此起彼伏。


另一方面,人工智能的商业化应用没有看到更多惊喜,甚至在医疗、创作、教育等领域滋生一些不合常理的产品和乱象,引发大众对AI的质疑和声讨。


面对人工智能,外界提出的问题不再理想化,而是越来越现实。AI公司那么烧钱,到底什么时候才能赚到钱?作为普通消费者,似乎还未感受AI带来的美好生活?AI的价值真的有云计算、5G大吗?


尤其是商业化方面,前期上百亿的投入何时能收回,AI企业及其背后投资人都相当关心,毕竟曾被寄予厚望的诸多AI创企都还没看到盈利的曙光,反而还为赛道倒泼了一盆凉水。


尽管如此,硬着头皮上市业已成为AI创企的宿命,在寒武纪、商汤、旷视、云从之后,第四范式也开始冲刺IPO。


靠决策AI突围


和商汤、云从、旷视等不同,第四范式走的是决策AI的发展方向。何为决策AI,简单来说就是帮助企业进行经营、管理、生产的AI技术或解决方案,本质上和企业集成 SaaS服务类似。


招股书显示,第四范式的核心产品“先知平台”及解决方案的服务场景主要聚焦于销售和营销、风险管理、营运效率三大方面,以纯软件、软硬一体化、定制应用等服务方式帮助企业进行决策。


和云类比,第四范式的产品形式就是以IaaS为算力基础,向企业提供PaaS和SaaS类服务,可以说第四范式是综合型的AI解决方案提供商。


商汤们走的多为产品AI路线,第四范式的决策AI与之区别主要集中于两点。第一,决策AI主要是to B或to G,而产品AI更多是to C或to B(G)to C;第二,决策AI目的是帮企业提高效率,解决各种发展问题,产品AI则是让产品满足消费者需求,为大众带来更好体验。


根据招股书,第四范式目前服务的行业已经有数十个,包括金融、能源、运输、零售、医疗、制造等。


理论上看,决策AI的想象力非常大,是所有企业智能化升级的刚需。究其原因,决策AI不仅仅是经营层工具,更是战略层工具。今天我们谈云计算,更多是说企业需要数字化升级,需要信息技术中台,但却容易忽略企业的战略数字化需求,决策AI恰好能够解决这类需求。


从营收增速来看,决策AI正在步入快速商业化阶段。第四范式招股书显示,2019至2021三年,营收分别为4.6亿、9.4亿、20.2亿,明显扩大。


分行业来看,能源电力、电信、运输等产业对决策AI的需求持续扩张。根据招股书,2021年第四范式分行业收入占比中,能源电力、电信、制造行业分别同比提高7.2个百分点、0.9个百分点、2.6个百分点。


在零售、金融这些AI早期大规模商业化应用主流场景之外,第四范式正在更多规模化、重资产行业打开局面,表明决策AI的应用潜力比较可观。


甩不掉通病


虽以决策AI突围,占据赛道的一方天地,但第四范式终究还是人工智能玩家,无论看变现模式,还是商业进度,都和商汤、云从们大同小异。因此,第四范式也难逃AI玩家所面临的发展通病。


尚难扭转的亏损,是第四范式逃不开的第一个通病。此前商汤、云从等首次披露财务数据时,就因不小的亏损引发舆论风波。


招股书显示,第四范式2022H1的经调整经营亏损为2.2亿,同比收窄12%。而过去三年(2019至2021年),第四范式的经调整经营亏损分别为3.2亿、3.9亿、5.7亿。


第四范式的亏损原因和其他AI玩家一样,还是费用太高,毛利难以覆盖。不过客观来说,AI企业亏损太正常了,商业化早期阶段,技术和营销两个费用大头难以避免,如果抛开这些,AI企业其实有着吓人的“高毛利”,软件部分甚至能达到90%以上,但是AI企业是技术驱动型企业,商业化中后期可能不太需要营销,但对研发的投入需要坚定不移。


目前来看,第四范式的亏损财务表现有改善迹象,2022H1的主要费用都有下降,但是后续能否实现扭亏或步入稳步盈利阶段还是未知数,一方面要看收入增速,另一方面要看成本优化。


变现的持续性,是第四范式逃不开的第二个通病。这里的变现持续,不是指能否找到新客户,而是老客户带来的新收入,可理解为客户收入留存。


从招股书来看,单个客户为第四范式贡献的收入峰值在首年,也就是合作初期,此后能贡献的收入水平相对偏低。比如2019年,排名第一的客户A与第四范式交易额为9444.9万,占比20.9%,此后的2020、2021年前五大排名中均未见到客户A。


可能有两个原因。第一,第四范式的商业模式包含软件许可模式,用户购买相当于一次性买断,后续的付费标准基于额外算力规模,无需再为软件付费;第二,用户已购买第四范式的全部产品及服务,后续基于额外算力的付费规模不大。


这也意味着,新客户或者新产品的首次交付,才能驱动第四范式营收的显著增长。这就不难理解,为何第四范式要加速向更多行业比如运输、医疗进行渗透,甚至采用资本并购垂直行业玩家的方式来加速取得市场份额。


被动跟随扩张产业


疫情之下,AI和云类服务受到两方面不利影响,一是现场部署性业务无法开展或开展阻力大,二是不少主体收缩性行业或产业需求疲软。


阿里云、腾讯云向通信、电力产业延伸布局,商汤强化新能源汽车产业业务布局,都是为应对产业波动而作出的业务方向调整。可以说,当前的情况下,数字化智能化服务商只能被动跟随那些具备扩张效应的行业。


第四范式目前重点押注能源电力、医疗、运输等产业对决策AI产品和服务的需求,一方面是部分产业因疫情等因素处于需求疲软状态。招股书显示,2022H1,第四范式来源于金融、媒体行业的收入分别同比下滑20%、63%。


另一方面,能源电力、医疗、运输、制造等行业处于数字化改造繁荣期,且在融资层面更受青睐。根据招股书,2022H1,第四范式来源于能源电力、电信行业的收入分别同比增长35%、100%。


另外,从客单价来看,能源电力等行业由于业务规模和复杂度等原因,能够给第四范式带来更高的交易净值。比如2021年,为第四范式贡献收入最高的能源电力和零售行业客户,分别产生的交易额为1.3亿和3329万。


对第四范式来说,被动跟随扩张产业的利弊比较清晰。好处是第四范式可以享受到扩张产业的技术升级红利,更快打造标杆客户,对整个产业形成品牌辐射效应,降低营销和销售压力。


但是挑战也很明显,每个产业的业务模式和需求都不同,进军和摸透新产业需要更多的学习成本、技术成本、渠道成本,第四范式需要不断为新产业进行新投入,才能有效打开业务边界。


应用价值远重于盈利


今天大家都在诟病AI企业亏损多,这是商业层面的判定,我们应当更在意的是AI技术的应用价值,如果应用价值受到认可或者的确为企业、政府或个人带来改变和颠覆,那么它自然不会被淘汰,商业层面的盈利也是迟早之事。


其实从成本角度来看,像第四范式这样的AI玩家,对企业的价值显而易见,那就是降低门槛。根据灼识咨询预估,企业自建企业级AI系统的初期成本大概5亿,后期年度运维成本在5000万左右,而外采的年度成本在0.5亿到1亿之间。


而无论是决策AI,还是产品AI,未来仍然具备相当价值潜力。第一,产品和服务层面,带来持续的效率颠覆体验,典型如自动驾驶;第二,企业发展层面,形成独特的AI技术中台,统筹生态,作出长远可行的战略决策。


人与AI共治企业、社会,并服务于消费者和公众,应当是人工智能长期相对理想的存在状态,也是人工智能对于人类社会的终极价值所在。


但相对于这一设定时期,现在的AI赛道还处于排位赛、拉锯赛、淘汰赛阶段,第四范式们需要持续聚焦于三个议题:第一,我的AI产品如何保证持续的进化;第二,我的AI产品如何保证解决最核心的实际问题;第三,我的AI产品是否真的具备通用能力。


不应过度担忧盈利,急于AI的商业化变现,维护优势应用场景,保证适当的投入转化效率,让客户认可技术,相信技术是企业的血液,才是AI玩家长久突围的硬核逻辑。


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