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投稿|第四范式冲刺IPO，难逃AI玩家通病？

投稿|第四范式冲刺IPO，难逃AI玩家通病？
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图片来源@视觉中国

文｜刘旷
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 。
【投稿|第四范式冲刺IPO，难逃AI玩家通病？】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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