2月25日消息， 知名AI獨角獸北京第四范式智能技術股份有限公司(下稱“第四范式”)再次提交港交所上市申請。

實際上，去年8月，第四范式在港股遞交了招股書。不過遺憾的是，由于6個月之內沒能通過聆訊，上周，第四范式的IPO申請狀態(tài)已轉為“失效”。但其上市進程仍在正常推進中，目前正在更新材料。

 

資本“決策”寵兒，緊跟業(yè)內潮流

不難發(fā)現(xiàn)，第四范式成立時間也不算晚，主要提供以平臺為中心的人工智能解決方案，使企業(yè)實現(xiàn)人工智能快速規(guī)?；D型落地，發(fā)掘數(shù)據(jù)隱含規(guī)律并全面提升企業(yè)的決策能力，屬于決策類AI企業(yè)。

值得一提的是，創(chuàng)始人戴文淵早年以科學家身份入職百度，擔任百度最重要的鳳巢策略的總構架師，作為百度機器學習領軍人物，曾參與指導了百度相關搜索、百度大腦等多個產品。百度時期，戴文淵三年升到T10級別，至今保持著這一紀錄無人打破，被稱為“戴神”。

另外，良好的發(fā)展前景也讓第四范式受到資本市場的青睞。編者了解到，成立不足八年的時間里，第四范式已經完成了9輪融資。2018年12月，第四范式完成10億元C輪融資，市場估值為12億美元，躋身獨角獸行列。

雖然，第四范式此次IPO具體融資金額暫未披露，但也不難發(fā)現(xiàn)，IPO所募資金將圍繞其人工智能平臺展開，具體基本上離不開這幾個領域：加強基礎研究、技術能力和產品開發(fā)；擴展產品、建立品牌與進入新的行業(yè)領域；尋求戰(zhàn)略投資和收購機會，從而實施長期增長戰(zhàn)略。

對此，編者不禁回想起去年8月，商湯科技正式遞交赴港招股說明書，隨后快速過會并成功上市，成為港股“AI第一股”。

此外，諸如創(chuàng)新奇智、鷹瞳科技等AI科技類，也已經成功登陸A股市場。與此同時，國內正在等待上市的AI類企業(yè)，已有曠視科技、云從科技兩家視覺類AI企業(yè)，以及諸如云天勵飛等AI芯片類企業(yè)。

總的來說，也可從商用類型角度梳理，目前國內人工智能領域主要存在4類企業(yè)，分別是視覺類AI企業(yè)，最重要的應用是人臉識別和自動駕駛，典型公司有商湯、曠視等企業(yè)；第二類是語音語義AI企業(yè)，典型公司有科大訊飛；第四范式屬于第三類的決策類AI企業(yè)，可以簡單地理解為“AI下棋”，AI具有推理判斷等決策能力；此外，還有類似于波士頓動力等人工智能機器人企業(yè)。

 

虧損引致行業(yè)疲態(tài)，上市乃無奈之舉？

不過，尷尬的是，編者發(fā)現(xiàn)，對于上述相關企業(yè)而言，除了目前科大訊飛具備正向盈利能力之外，其他企業(yè)幾乎清一色地處于巨額虧損狀態(tài)。

再者，編者也留意到，從2021年開始，市場上頻頻傳出AI公司裁員、降薪、加班嚴重的消息。有傳聞稱云從科技2021年上半年被爆出裁員30%，這是上一次裁員30%之后的又一次減員。另有知情人士稱依圖醫(yī)療事業(yè)部裁員人數(shù)超過九成，可謂“斷臂求生”。

 

數(shù)據(jù)顯示，2020年中國決策類人工智能市場的支出規(guī)模達到人民幣268億元，預計2025年將增長至人民幣1847億元，年均復合增長率為47.1%。而像第四范式在市場占有率靠前的情況下，依然沒能擺脫虧損的命運。

實際上，相較于連年增長的營收，第四范式的盈利情況并不樂觀，虧損額不斷擴大。根據(jù)招股書，第四范式2018年、2019年、2020年及截至2021年9月30日止9個月的綜合虧損分別為3.72億元、7.19億元、7.49億元、14.77億元，累計虧損高達33億元。

 

顯然，第四范式仍舊深陷“增收不增利”的魔咒。畢竟，決策人工智能賽道對于數(shù)據(jù)的處理能力、算法精確度要求非常高，因此相關企業(yè)也存在面臨機會成本高昂、回報短期內難以評估、落地部署困難等諸多問題。

事實上，縱觀各家AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)，不僅自身經濟效益難以保障，而且對投入不菲成本的客戶而言，回報同樣模糊。

因此，從時間節(jié)點上看，AI企業(yè)現(xiàn)在都處在并將持續(xù)處在高投入、低收入的虧損狀態(tài)，并不是一個好的上市時機，各家企業(yè)選擇排隊上市，更多出于無奈之舉。

總的來說，如今第四范式二度赴港IPO能否成功通過聆訊，目前結果仍然難以預測。畢竟，隨著越來越多的AI類企業(yè)開始排隊上市，在更加關注短期收益和企業(yè)盈利能力的股票市場，長期無法實現(xiàn)盈利的AI科技企業(yè)們，又將如何持續(xù)吸引投資者們的關注？

從業(yè)界的討論來看，當前市場的投融資集中在基礎層與技術層，對于應用層面的投入明顯薄弱。未來AI企業(yè)需要持續(xù)加強在應用層面的投入，重塑商業(yè)模式并推動AI場景的落地，最終實現(xiàn)盈利。