加上AI这个字，到处都没有“骗取金钱”的日子了。

回顾2015年，人工智能机器人AlphaGo大战围棋世界冠军李世石以4:1轻松获胜。围绕人工智能（AI）的各种创业项目出现了疯狂。投资者描述了当时的盛况。很多公司什么都没有。一个ppT贴上AI的标签就能得到好的评价。

“实际上AI的收益模式也看不太清楚，但是AI创业公司的投资者的共同想法是，这种技术先进，在技术上处于优势后再考虑着陆。”

同时，当时的大企业也坚定了人工智能的未来。百度率先表明了“AllinAI”的决心。腾讯之后提出了“AIinAll”。AI时代的互联网成为了下一个未来的趋势。

但是，在不知不觉中，硬科学技术的资金流动发生了微妙的变化。半导体的突然上升、自动运转、机器人等更上层的领域进入了高速发展期。

这方面基于AI独角兽二级市场冷遇的反馈，冷静一级市场投资，加速AI泡沫的出清。另一方面，AI发展到今天又进入了另一个平台期间。低的果实几乎没有剩下。今后有必要爬更难的险峻的山。AI成为基础设施的话主要路线的方向偏离了。

转入市场

最新的坏消息来自「AI四小龙」的一个依图。

图中的上市申请将于2020年11月提交，并依法受理，计划募集75.05亿元资金。原本希望四小龙里的AI第一股，上周（7月2日），上交所根据图首次公开了预托证书，决定中止科创板上市审查。说白了，根据图上的梦完全搁浅了。

其他一些AI龙的命运也不太乐观。

2019年8月在香港交易所交了表格，但一直没有进展。去年6月，据《延迟Latepost》报道，受美国实体名单的影响，上海交易所的上市被自主中止。今年，移开视线又正式启动A股，1月接受上市辅导，3月科学创板换表，4月提交听证会后资料。

另一个AI独角兽汤上个月又报道了明年A+H发售的消息。公司的正式惯例是“不评价”。

整体来看，一级市场的风景无限，被称为“融资机器”的“AI四小龙”的商汤、地图、见识广，云在二级市场的反馈并不令人满意。除了AI四小龙之外，还有同样的上市途中的海天瑞音、云天励飞、格灵深瞳、云知声。除此之外还有地平线、第四范式、思必驰等。

唯一的切入点是AI公司，冠以“AI芯片第一股”之名注册在教练板上的寒武纪。但是，状况不乐观。

发售第一天，寒武纪很高，其初值比发行价格上升288.26%，第二天继续上升，日中超过27%上升，触发临时停止，时价总额接近1100亿日元。但是，不到一周，股价就进入了暴跌的道路。现在的股价是129元/股，时价是516亿元，这个数据从顶峰时的1124亿元开始，已经腰折了。

寒武纪的业绩速报依然亏损，2020年全年净损失4.35亿元，上年同期亏损11.79亿元。今年第一季度亏损2.06亿元，上年同期亏损1.08亿元。

二级市场的表现与一级市场相反，资本对“估计值高，回报周期长”的AI公司失去了忍耐力。

起泡

从2018年的大热潮到明亮的东西，迄今为止的兴趣都退潮了，决定上市。AI领域到底如何在技术和资本的游戏中生存、成长？AI“泡沫解除”已经有时间了。流程是多少？

整理最近AI领域产生的投资融资，发现在这三年间AI领域的投资数量大幅减少。

企业调查的最新数据显示：

2016年以来，人工智能课程发生了4389次融资事件，融资金额达到7961.55亿元。

从融资事件的数量来看，2016-2018年维持900件以上。2019-2020年虽然有所下降，但仍有500件以上。2021年上半年发生367件，全年的总量很有可能超过去年。

从融资金额来看，2020年人工智能路线的公开金额接近3400亿元，创历史新高。今年上半年，披露金额达到915.94亿元，依然处于融资的高位。

究其原因，AI公司在经历创业高峰后，已逐渐进入成熟期，头脑效果开始显现，资金向成熟企业自动倾斜。画大饼的首创AI项目已经不受关注了。投资者一直盯着作为商业化初期模式的公司。反映着投资机构是要求还是撤退。快装进袋子里。

优质的新目标不多。据IT橘子数据显示，截至今年3月，中国人工智能公司总量为5684家。2015、2016年是AI公司成立的高峰期，但去年只设立了约60家新的AI公司。

根据投资融资的发生顺序，根据企业的调查数据：

从2016年到2020年，AI路线在A回合和A回合前发生的融资事件约占67%，但其比例逐年下降。

另外，B轮和以后的车轮比例持续扩大。今年上半年，第四模式、地平线（多次C+轮）、云知音等企业完成了大规模的D轮融资。

经过纯粹的技术积累阶段，“商业化”、“收益”一直成为AI公司头顶上挂着的达摩克利斯之剑。第一批AI科技公司的上市流程和后续表现决定了之后的投资方向和市场的评价逻辑。

但是，从现在的股份募集书中明确的数据来看，来自公司高层的回答并不乐观。

从三个家庭中可以看出，在上市过程中披露的财务数据是显而易见的。虽然营收迅速增长，但是由于高损失，高投资的状况没有改变。显示股份募集书和公开数据。

年功序列最早的忽视，从2016年到2019年上半年，是3年半，累计销售额约28亿元，有97亿元的损失。

2017年至2020年上半年累计销售额15亿元，亏损73亿元。

为了建立团队中科学院的背景和背后的产业基金，被称为“AI国家队”的云将在2017年到2020年上半年，累计销售额16亿元，损失23亿元。

（广视和依图的巨额损失部分由于优先股公允价值的变动，即两者经过多次优先股融资，公司的推算值上升，优先股公允价值不断上升，引起各期间的行程公允价值变动损失，负债转入所有者权益。也就是说，除去公允价值变动的影响，还是赤字。）

把巨额损失和他们的高评价放在一起，有点尴尬。前辈们的成绩直接影响了其他AI的创业公司。

事实上，头脑中的AI公司正在寻找自己的商业地位。我想竭尽全力和同行区别对待来自四小龙官方网站：

商业汤是AI平台型公司，定位AI算法提供商，攻击智慧城市、智慧交通、智慧园区、智慧房地产、智慧通行、智慧文旅、智能汽车等行业。

偷看是人工智能产品和解决方案公司，三个板块是消费网络、城市物网络、供应链网络。

业务分为智能公共服务（智能城市和智能医疗）和智能商务。

云被定位为人机协同解决方案的提供者，配置智慧金融、智慧管理、智慧旅游和智慧商务等四个业务领域。

但是，资本追逐利润，也不相信文字游戏，技术发展和商业化的过程可能很快。

轨道偏移

AI公司为什么一直盈利很难？首先，技术方面的投入很大，周期长。其次，是实验室里的技术找到场景着地应用。

业界的发展和投资行为互补地进化着AI是基础设施”这一共识形成后，人们所看到的不只是技术，而是“产业+技术+资本”。

“几年前投过独角兽，基本技术革新企业很多。2018年看镜头，创造场景价值。2019年需要数据，创业项目是否创造了应用价值，商业模式是否成立，用数据进行说明。今年是“AI+业界”的深层渗透”科大讯飞旗下的讯飞创投资董事长徐景明在去年的采访中说。

根据IT橘子的分类，从产业链的角度来看，AI企业分布在基础层、算法层、应用层。

基础层更偏向硬件，生产投入成本高，门槛高，创业者企业少。主要包括芯片、数据平台、传感器系统、云计算设备。

技术层包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。

应用层是C终端B终端的消费者和客户最近的环节，有很多分类，其中植根于此的AI公司很多，包括工业、交通、电力、安全保障、农业、零售、教育、住宅等垂直行业/场景的解决方案。

2017、18年，AI投资浪潮在国内掀起，计算机视觉（技术核心是图像识别）和声音方面是一场受欢迎的比赛。结果，深度神经网络研究的突破性进展首先在这些领域奠定了基础。2018年以后，语音视觉课程的投资数量下降，关注度转移到其他方面。

虽然AI公司的赤字依旧，但是技术商业化的前景却越来越广阔。广义上，机器人、AI芯片、自动运转（智能车）等现在的风口，其实都是AI驱动。资本还是为了想象力而计算，虽然占了最前沿的科技，这个作用早熟吗？还是助力？

另外，值得注意的是，科技大公司在建实验室的同时，通过CVC完善AI矩阵，成为AI投资领域的重要资金池。大企业的投资更重视与自己的经济体的业务合作。

根据企业的调查数据，从2016年到现在，腾讯在人工智能课程上投资360.24亿元，超过蚂蚁、百度、兼职，融资案件达到59件，名列第一。腾讯是蔚来汽车、大数据服务公司的明略数据、AI芯片弗林特原科技的长期投资伙伴。

融资数量与腾讯匹敌的是“AllinAI”的一百度，达到58件，融资金额为71.26亿元，主要是孵化。

阿里先生投资的数量不多，但是不想弄坏钱。融资案件有29起，融资金额达到142.64亿元。阿里覆盖的AI企业偏向基础层、技术层。寒武纪、广视、商汤、思必驰等投资地。

打工是新晋的小巨人，在AI的投入比老板们稍逊色。融资案件24起，公开金额12.07亿元。

本质上，AI是基础技术，机会是与各个领域的紧密结合。但是，在资本市场变化无法预测的情绪和缓慢的技术积累中，AI企业还是要寻找平衡点，看清定位和扎根的市场。

不管怎么说，不仅是技术战争，也是商业游戏。

作者：陈文琦

源：深度影响（ID：deep-echo），原文链接：/s/LCmODOS 2tWmS5I4 nwUGw