人工智能的兴起估值是否被高估？

前不久批评人工智能的舆论很多时候，一家人工智能公司的创始人发微信问我：你们亿欧EqualOcean在人工智能领域有很多报道和研究，难道不打算站出来说话吗？

该创始人毕业于美国某知名大学CS(计算机科学)硕士，2017年放弃美国工作回国创业，正好赶上了人工智能的创业风口，公司相继获得了两轮融资。但近一年来，他的公司商业化并不理想，新一轮融资谈得不顺利。遇到批评人工智能的舆论，我明白他心里很慌张。

舆论的矛头主要AI四小龙中的依图、旷视、云从。批评的原因是几家公司在上市准备过程中透露的财务数据低于很多人的预期——收入不高，但损失很大。与之前几家公司的高估值相比，很多人忍不住吐槽。

对上述企业的批评影响了池鱼，许多较小的人工智能公司的融资受到了不利影响。对于四小龙来说，他们面临的问题是什么样的估值/市值来筹集资金/融资；对于更多较小的公司来说，当VC避而不看人工智能轨迹时，他们面临的问题是能否获得新一轮融资。

亿欧EqualOcean从2016年下半年开始报道和研究人工智能，并与许多人工智能公司建立了联系。身为行业观察者，我对人工智能这条赛道并不悲观。

早些时候，人工智能公司比拼的是发表论文的数量。亿欧智库在2017年开始调查AI商业落地时，绝大多数人工智能公司几乎没有收入。三、四年后，大部分人工智能公司的收入增长仍然很快。只是他们能否跨越盈亏平衡点，还有许多值得讨论的地方。

就商业模式而言，大多数人工智能公司的收入方式都是项目制，做一单赚一单。这样的收入方式是一件苦差事，特别是早期做的项目少的时候，项目经验几乎无法复用，收入部分完全无法覆盖大量的研发成本。对于人工智能企业来说，巨大的研发成本几乎是固定的，不会因为不做项目就不需要投入。此外，由于顾客的特殊性，销售成本在早期也难免居高不下。

因此，大多数人工智能公司无法摆脱烧钱的命运，需要大规模融资。不同之处在于，它们究竟会沿着哪条线发展。

A线是理想的结果。虽然烧钱很多，但是可以在短时间内达到盈亏平衡来可以赚很多钱，比烧钱多得多。b线和a线不同，烧同样多的钱，企业需要更长的时间来达到损益平衡点，之后赚钱的能力很普通。c线代表的是，即使烧了钱也不能超过损益平衡点，企业终于死了。

在人工智能投资热的几年前，创业者和投资者都根据a线描绘的故事进行评价和融资。现实中，很多公司都是c线，做得好的公司也只能做b线。

是否有可能实现A线？当然也是如此。先决条件是，人工智能公司所做的项目，其技术、方案或经验可以充分再利用，可以形成通用的解决方案；客户拓展成本大大降低，客户类型可以快速多样化。现在看来，做前者是不现实的；后者随着数字化变化在全国范围内的改变，但仍然不够。

以B线为理性参考，人工智能公司无法快速跨越盈亏平衡点，也不是一个容易赚大钱的业务。也就是说，人工智能公司的投资回报周期长，回报率不高，所以要妥协估值/市值水平，后续投资人才敢接。

应该用什么样的逻辑来评价呢？现在，人工智能公司大多是有技术能力的行业解决方案公司，参考的方向之一是IBM和埃森哲的评价逻辑。

埃森哲的营销率是4.2，IBM的营销率只有1.7。考虑到包括四小龙在内的人工智能公司的收入增长率比IBM和埃森哲快，可以给出更高的营销率。在达到盈亏平衡点之前，10倍是不低的倍数。如果按10倍的营销率和收入10亿元计算，相应的估值是100亿元。

根据这一逻辑，一些明星人工智能公司的估值必须降低50%左右。现在的难点之一是，前一两次的投资者是否愿意接受评价下降。一些人工智能公司最终走了c线，不是因为没有价值，而是因为被高评价拖累了。

有些人会说，2020年芯片公司寒武纪的收入只有4.59亿元，但估值超过440亿元，市销率超过95倍；人工智能也同样受到国家战略的支持，以10倍的市销率进行估值是不公平的。这种没有意义，也许不是人工智能公司被低估，而是芯片公司寒武纪被高估。

还有一个声音，认为人工智能公司割韭菜给风险投资者，现在寻求上市是为了继续割韭菜给普通投资者。本人认为，暂时不要纠结于人工智能这个词，智能必须是中国各行各业升级的大方向；人工智能公司将大部分资金投入到研发中，这在过去被多次证明至少不是一个糟糕的商业选择。

即使一些明星人工智能公司的结局是C线，他们培养的大量人工智能工程师也将为行业的后续发展做出贡献。几年来，中国人工智能的明星之火已经成为燎原的趋势。更加乐观的是，中国有100亿美元甚至1000亿美元的人工智能公司，只是时间问题。

但现在，企业家和投资者需要更理性地估值。

2021年7月，在2021世界人工智能大会(WAIC2021)期间，亿欧智库将发布《2021中国人工智能商业落地市场研究报告》，从商业角度解读人工智能的发展，发布人工智能企业商业落地前100名。

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