一个从不赚钱的赛道:又捧出个200亿独角兽

又一人工智能独角兽冲刺IPO了,估值超过200亿。

提到人工智能,业内的遍及印象是:融资能力一流,赚钱能力三流。类似案例很多,比如AI四小龙:商汤科技、依图科技、云从科技、旷视科技,亏损率超过100%很正常,即:收入10亿,亏损也是10亿。最严重的亏损率超过300%,比如商汤。

这是很反常的。比如你手上有30亿现金,辛辛苦苦奋斗1年,结果只剩下了10亿。如果你不怀疑本身的能力,也会怀疑这个赛道:有没有赚钱价值。如果有,是短期有还是长期有,如果只是短期有更倾向于放弃,如果是长期有那就忍耐当下的一切。

最新冲刺IPO的公司名叫“第四范式”。通俗理解,它的主要业务是:开发了一套人工智能的“安卓系统”,卖给企业,企业可以在系统上开发应用,比如银行可以用它反欺诈、超市可以用它来做质检。

“第四范式”也没能完全打破行业魔咒:亏损率偏高,超过了50%。据财报数据,2021年,第四范式营收为20.18亿,经营亏损为11.73亿,亏损率约58.13%。

但分析发现,与血亏的“AI四小龙”比拟,它的表示已经排进行业的前30%。尽管已经不错,但与它的融资及估值比拟,还是稍微暗淡。自2014年以来,第四范式先后完成11轮融资,总金额接近70亿元,估值接近200亿元。

到底是什么原因导致AI赛道屡亏不止?第四范式又能否打破魔咒?

第一个致其亏损的因素就是:给团队发股权/期权。

在上市前夕,公司给骨干团队发股权合情合理。这些虽然不消公司支付现金,但要以合理的价格计入费用中去。在人工智能公司,科研人才的持股比例通常更高,因此费用也越多。

从2019-2021年,第四范式别离向员工支付的“股权薪酬”为2.32亿、1.74亿、6.36亿。刨除这部分费用之后,2019-2021年,第四范式的净亏损为3.18亿、3.86亿、5.69亿,亏损率为69.28%、40.98%、28.19%。在本年上半年,它的亏损率降到最低,约为20.79%。

撇开股权因素,第四范式在人力现金成本上控制较为合理。以研发人员为例,截至2022年6月底,其研发人员1411名,而相应支付的半年薪资约1.19亿,合计平均年薪约15.5万元——在行业内属于较低水平。

第二个致其亏损的重要因素是:销售及营销开支过高。2019-2021年,该部分开支别离为1.36亿、2.47亿、4.55亿,在总收入的占比达29.56%、26.32%、22.54%。

首先是“广告及营销开支”。2020年-2021年,该支出数字为0.996亿、1.67亿,占总收入比例为10.57%、8.27%。

在to C行业,这个比例很正常不外,但在to B行业偏高。to C行业需要大量投放,以roi为模型获客;而to B行业客户人群少,以圈子+活动为主要获客手段。一位AI独角兽创始人(to B)向铅笔道透露,行业的营销费用天花板一般是占营收的5%,最好能做到1%-3%。

最后一个亏损因素在商业模式上:收钱效率不够高——这也是行业通病。

按照铅笔道此前的结论:to B创业的终局是不竭提高客单价,做中大型客户——人工智能行业也是一样的。

做大客户有很明显的优点:

一,客单价高。

比如本年上半年,第四范式的74个大客户支撑了其62%的收入,客单价达886万元。

二,维护成本低。

从招股书看,第四范式在刻意追求大客户数量。本年上半年,它累计拥有245个客户,大客户比例约30.2%——如此能带来更低的获客成本、维护成本。

但如此一来,也会造成几个问题:

一,客户开发周期长。

大客户建立信任的周期很长:售前环节,1-2年打入供应商体系是常态;售中环节,打标竞标流程漫长,半年是常态;售后环节,账期3-6个月,少数9-12个月。

2019年-2021年,第四范式的大客户增加数别离为20、21、33位,与收入增速比拟,成绩不够抱负。

二,账期长。

从账期看,2021年第四范式有52.3%的款账期小于3个月,有28%的款账期在3-6个月,有15.5%的款账期在6个月-1年。而每个月支出是固定的,尤其像第四范式这种毛利约50%的公司,资金压力更大——每个月收入的50%要拿去固定支出。

以上两个因素,会造成人工智能企业“收钱效率低”——这不仅是AI界的通病,也是to B领域的通病。在创投圈,to B企业在相当长的时间内不受本钱待见,这便是原因之一。

在AI赛道,做产品的环节非常炫酷+科技,但在“卖产品环节”,确实与“高级外包公司”无异。AI赛道的历史还比力短,属于新兴事物,新兴事物的起步都是不完美的,能理解。

行业对于人工智能的预期也不是不能亏损,但至少要保证一点:产品有市场刚需,属于需求导向型,而非技术导向型。技术导向型的公司属于纯to VC,典型的表示是亏损率夸张,超过300%。最典型的是柔宇科技,2020年上半年收入5亿,亏损30亿,亏损率达600%。

这些数字就不得不让人反思:行业把几十亿、几百亿给了一家企业,最后做出的产品如此得不到市场认可——这如果不是团队问题,那就是需求问题了。

人工智能飘在天上很多年了,该落地了。

本文不构成任何投资建议。

“铅笔道”(ID:pencilnews),作者:铅笔道编纂部,经。

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