“一級市場估值和泡沫怎么起來的,他們自己心里沒點數(shù)嗎?”一位券商科技產(chǎn)業(yè)分析師在談起即將到來的科創(chuàng)板時對我們說。
“我們反正第一批肯定先不上?!币晃?a href="http://www.wenjunhu.com/tags/ai/" target="_blank">AI獨角獸融資負(fù)責(zé)人面對我們對科創(chuàng)板的提問,回答略顯曖昧。
“你說那家公司為什么就值這么多錢呢?”一位國內(nèi)頂尖券商的投行業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)人也曾反問我們,“反正他們的材料遞到我這兒,我不會簽字??床欢??!?/p>
去年11月亮相,今年3月開閘,6月即將迎來第一批登陸公司的科創(chuàng)板,正在以超預(yù)期速度大力推進(jìn)。
在科創(chuàng)板重點推薦上市的六大領(lǐng)域——新一代信息技術(shù)、高端裝備、新材料、新能源、節(jié)能環(huán)保、生物醫(yī)藥中,屬于新一代信息技術(shù)的AI公司可能會經(jīng)受最大的估值邏輯挑戰(zhàn)。
過去幾年,中國AI公司在一級市場保持著估值增長默契:
即便是去年的資本寒冬,因優(yōu)質(zhì)項目稀缺帶來的“幸存者效應(yīng)”,頭部項目仍能拿到不成比例的大額融資;疊加上《減持新規(guī)》及IPO審核趨嚴(yán)導(dǎo)致高估值項目退出渠道受阻,退出挑戰(zhàn)滯后,以及一級市場交易頻率低、市場不透明的特點,公司的估值越來越高,回調(diào)速度相對滯后于二級市場。
本來,這個游戲還將在默契中繼續(xù),但平地一聲雷,科創(chuàng)板來了——AI公司上市時間軸被拉向眼前。
科創(chuàng)板對未盈利的、但具有廣闊前景的AI公司所表明的包容態(tài)度,既帶來了機會,也帶來了挑戰(zhàn)。當(dāng)?shù)谝慌鶤I公司登陸二級市場,當(dāng)二級市場的保守務(wù)實遇到一級市場的敢賭和想象力,一個觸發(fā)器會被悄悄按下:二級市場投資者的邏輯將一層層傳導(dǎo)回一級市場——AI估值體系的變革甚至重塑,今年將會大概率展開。
一個本來可以更晚回答的問題正被提前推到所有人面前:
都9102年了,AI公司到底值多少錢?
01
2016-2018:被迅速推高的估值
在細(xì)說科創(chuàng)板對AI估值體系的重塑之前,我們不妨先看一看,備受期待和關(guān)注的AI公司在近年來是如何一步步獲得高估值的。
AI公司的命運大體可以以2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世乭為分界點。
第一波是在2012年深度學(xué)習(xí)取得突破后,市場上陸續(xù)出現(xiàn)的AI創(chuàng)業(yè)先驅(qū)者。它們多是在AI成為大風(fēng)口之前、以單點技術(shù)起家的AI公司,如以人臉識別起家的商湯、曠視,以語音技術(shù)起家的云知聲、思必馳等;第二波是AI成為大風(fēng)口之后,成立于2016年之后,在某細(xì)分領(lǐng)域找到落地場景的垂直行業(yè)應(yīng)用公司。
對第一批公司來說,在2016年的AlphaGo事件前,對估值影響最大的因子是算法和人才,可簡化表達(dá)為:
V(2012-2016)=f(算法,人才)
2014年1月,谷歌以6.6億美元收購DeepMind——當(dāng)時這家公司只有12位博士和教授,這是反映人才價值的一個典型案例。
商湯敏銳地意識到了這個市場信號。其聯(lián)合創(chuàng)始人徐冰在2017年接受《中國企業(yè)家雜志》采訪時曾明確表示其估值對標(biāo)了DeepMind,“我們在那個時間點是一個三十多個人的團隊,2011年開始做深度學(xué)習(xí),比DeepMind還要早一年?!盵1]
此后,商湯在2015年11月先后完成了千萬美元級別的A輪和A+輪融資,投后估值達(dá)8億美元。
緊接著,2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世乭,AI被推上風(fēng)口。風(fēng)口效應(yīng),使得“市夢率”和行業(yè)地位也進(jìn)入了估值因子,可概括為:
V(2016-2018)=f(算法,人才,市夢率↑,行業(yè)地位↑)
“市夢率”是對AI的高期待。
AlphaGo直接推高了市場對AI顛覆性的想象,資本洶涌入場。
軟銀集團首席執(zhí)行官孫正義曾在采訪中表示,他旗下持資1000億美元的愿景基金已經(jīng)投資700億美元,其中重點投資的就是人工智能(AI)領(lǐng)域。他明確表示,“相信AI將在30年內(nèi)徹底改變?nèi)祟惖纳罘绞??!?/p>
這時,市場上已存在的AI公司獲得了先發(fā)優(yōu)勢,他們已建立的行業(yè)地位、人才儲備吸引了大量資本,行業(yè)頭部溢價開始顯現(xiàn),這一趨勢持續(xù)到2018年。
以最受國內(nèi)資本市場追捧的計算機視覺賽道為例,去年,中國AI創(chuàng)業(yè)公司的融資總額是1131億人民幣[2],而“計算機視覺四小龍”——商湯、曠視、依圖、云從合計拿到了其中200多億——占總額的五分之一。
2018頭部玩家的融資競賽
但也是在2018年,一級市場對AI的態(tài)度發(fā)生了微妙的變化:
一方面,隨著技術(shù)已進(jìn)入普及化階段,高精尖人才的碾壓式優(yōu)勢逐漸減弱,算法與人才的重要性下降;另一方面,隨著前期被投公司從初創(chuàng)期進(jìn)入成長期,市場也期待看到更多商業(yè)成果,最初的“市夢率”消退,真實商業(yè)價值的重要性上升。
而目前弱AI的通用能力有限,在商業(yè)落地上又必須深入各行業(yè)、各場景,場景本身的市場空間,公司對場景know-how的把握和能調(diào)動的場景數(shù)據(jù)就變得尤為重要。這一階段的新邏輯開始變?yōu)椋?/p>
V(2018)=f(算法↓,人才↓,市場空間↑,數(shù)據(jù)↑,行業(yè)地位↑)
因此,自2017年開始,在某細(xì)分場景找到自己行業(yè)定位,能夠獲取大量數(shù)據(jù)的公司更容易獲得融資和市場的認(rèn)可,前期的明星公司也開始紛紛進(jìn)入“場景攻堅階段”:
如AI+文娛商用公司Video++,目前估值達(dá)65億;曠視收購艾瑞思機器人,推出機器人操作系統(tǒng)“河圖”,并深耕倉儲場景。
回顧一級市場AI公司估值邏輯的演變,從最初的f(算法,人才),到f(算法,人才,市夢率↑,行業(yè)地位↑),再到f(算法↓,人才↓,市場空間↑,數(shù)據(jù)↑,行業(yè)地位↑),AI估值邏輯的演變路徑和20世紀(jì)90年代末沃頓商學(xué)院的威廉·F·漢密爾頓教授基于技術(shù)物種進(jìn)化思想提出的“新興技術(shù)發(fā)展演化模型”的內(nèi)在演變邏輯一致:
一項新技術(shù)在科學(xué)研究、技術(shù)發(fā)展、商品化的三步走中,競爭將逐漸從形式競爭(更看重技術(shù)能力)轉(zhuǎn)化為應(yīng)用競爭(更看重商業(yè)競爭力)。
橫坐標(biāo)為新技術(shù)發(fā)展演化的不同階段
縱坐標(biāo)為推進(jìn)技術(shù)發(fā)展的努力程度
一句話概括一級市場的AI估值邏輯走向,即越來越往“可評判商業(yè)價值的指標(biāo)”靠攏,整體逐漸趨于理性、務(wù)實,更加“二級化”。
只有一點“非理性趨勢”,或者說導(dǎo)致二級市場“看不懂”的現(xiàn)象仍在延續(xù)——越來越明顯的馬太效應(yīng)。
與互聯(lián)網(wǎng)馬太效應(yīng)的內(nèi)因“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”不同,AI行業(yè)的馬太效應(yīng)更多來自對未來的不確定性,使得投資者傾向于在商業(yè)模式清晰之前押注頭部、抱團取暖、借力扎堆。
而現(xiàn)在,滾滾而來的科創(chuàng)板可能要戳破最后一層窗戶紙了。
02
2019:一瓶來自科創(chuàng)板的卸妝水?
從變化中看不變,科創(chuàng)板縱然是個新事物,但它的本質(zhì)依然是中國二級市場的一部分,大概率遵循二級市場的一些固有邏輯。
二級市場與一級市場的最大區(qū)別是:信息更透明,流通速度更快。在二級市場嚴(yán)格的財務(wù)披露制度下,科創(chuàng)板猶如一瓶卸妝水,讓粉飾手段變得極為有限,市值可上可下,這將打破一級市場估值只會越來越高的“潛規(guī)則”。
不變中的變化,則是科創(chuàng)板的一條新規(guī)定:市場化詢價。
以往A股上市在定價時,采取的是直接定價方式,且定價的圈內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)是不要超過23倍PE市盈率(即發(fā)行價不要超過每股盈利的23倍,這并非明文規(guī)定,而是券商在長期操作中摸索出的規(guī)律)。
而《科創(chuàng)板股票發(fā)行與承銷實施辦法》明確規(guī)定,考慮到科創(chuàng)板對投資者的投資經(jīng)驗、風(fēng)險承受能力要求更高,全面采用市場化詢價,詢價對象限定在證券公司、基金公司等七類專業(yè)機構(gòu)。
這意味著,對一些估值暫時不被二級市場接受的公司來說,問題已不是破發(fā)不破發(fā)了,而是首次公開發(fā)行的發(fā)行價可能直接低于上一輪的估值,出現(xiàn)一二級市場估值倒掛。
而與多方協(xié)商出一個發(fā)行價還只是萬里長征第一關(guān),接下來,進(jìn)入公開市場的AI公司必須披露真實的財務(wù)數(shù)據(jù),并接受二級市場的估值邏輯,承受市值的起起伏伏。
二級市場的邏輯又會進(jìn)一步傳導(dǎo)到一級市場,在AI這個新領(lǐng)域上,“一級市場二級化”的進(jìn)程會加速到來。
傳統(tǒng)上,二級市場有兩大估值思維:
1.絕對估值法
其核心邏輯是公司未來現(xiàn)金流的折現(xiàn)。著眼于對公司內(nèi)在價值的評估;適用于處于成熟發(fā)展階段且現(xiàn)金流穩(wěn)定的行業(yè),如制造類、消費類、公共事業(yè)類企業(yè)。但絕對估值法不能很好地反應(yīng)市場變化,且模型計算復(fù)雜,各種參數(shù)基于預(yù)測,包含很大的主觀因素。
2.相對估值法
按照公司所處的行業(yè)和細(xì)分賽道,在一系列核心商業(yè)指標(biāo)、財務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,對標(biāo)行業(yè)典型公司或平均水平,通過比價來定價。常用的對比指標(biāo)包括市盈率、市凈率、市銷率[3]。
比如在科創(chuàng)板對標(biāo)的納斯達(dá)克,市銷率就是最常用的對比指標(biāo)。其好處是淡化盈利,適合互聯(lián)網(wǎng)這種需要長期戰(zhàn)略性虧算來維持未來成長性的行業(yè)。
如京東在2014年上市時,就對標(biāo)了同類公司亞馬遜的市銷率。當(dāng)時亞馬遜的市銷率為1.2倍,京東的承銷商在定發(fā)行價和估值時則選了2015年京東預(yù)期銷售額的0.7-0.8倍。
尚處于發(fā)展階段、商業(yè)模式還在完善中的AI公司顯然更適合相對估值法。在這種大思路之下,未來市場主要有兩部分挑戰(zhàn):
挑戰(zhàn)一:AI公司核心商業(yè)指標(biāo)亟待厘清
這里可以用此前的互聯(lián)網(wǎng)公司做一個類比。
關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)上市公司的人不難發(fā)現(xiàn),各公司的財報基本形成了固定的指標(biāo)體系,披露訪客量、活躍用戶數(shù)、平臺交易量、用戶使用時長等已成為常規(guī)操作。
這些指標(biāo)的共同點是全部圍繞一個中心:用戶。
因為to C互聯(lián)網(wǎng)公司的核心商業(yè)價值就來源于用戶。只不過由于商業(yè)模式不同,側(cè)重不同,比如訪客量對應(yīng)于門戶等模式;活躍用戶數(shù)、使用時長等對應(yīng)社交、流媒體;平臺交易量對應(yīng)電商。
未來AI公司也需要有發(fā)展出自己的核心商業(yè)指標(biāo),這是判斷其價值的一個“錨”。
根據(jù)具體商業(yè)模式的不同,錨的形態(tài)各異。
目前的AI公司基本可以分為兩類:
一是側(cè)重于技術(shù)投入,有平臺潛質(zhì)的AI公司,或者也可以叫“橫著長”的AI公司。
這一領(lǐng)域的玩家現(xiàn)在多是巨頭,但也不排除部分頭部的成長期公司有躋身平臺的潛力,比如一直在這個方向上講故事和努力的商湯。
目前看來,幾個比較明顯的平臺商業(yè)模式包括:智能語音平臺、自動駕駛平臺、人臉識別平臺、AIoT平臺等。且AI在云計算平臺中的重要性也越來越大。
對這類“橫著長”的AI公司來說,合作伙伴/開發(fā)者數(shù)量、某個功能的調(diào)用次數(shù)、調(diào)用均價、數(shù)據(jù)量、單個開發(fā)者帶來的平均收入等可能成為確定其價值的重要指標(biāo),或可表達(dá)為:
V平臺=f(合作伙伴/開發(fā)者數(shù)量,調(diào)用次數(shù),調(diào)用均價,數(shù)據(jù)量)
一些平臺已在積極披露這些數(shù)據(jù):如百度阿波羅自動駕駛平臺已有上百個合作伙伴,且已開始有收入;去年,谷歌和亞馬遜先后發(fā)布其語音助手接入的智能設(shè)備數(shù)量,前者是5000種(去年5月數(shù)據(jù)),后者是2萬種(去年9月數(shù)據(jù))。
二是側(cè)重于深耕行業(yè)應(yīng)用,如做金融+AI、醫(yī)療+AI、營銷+AI的公司,即“縱著長”的AI公司。
對這些公司來說,理想的商業(yè)模式一定是可規(guī)?;摹?a target="_blank">產(chǎn)品化的AI,而不是項目制的AI。
對于產(chǎn)品化的AI而言,其核心價值邏輯包括行業(yè)變量(行業(yè)、場景的市場空間),和產(chǎn)品的商業(yè)價值(客戶/用戶數(shù),客單價/單次調(diào)用價格,年訂單總額,復(fù)購率等等)。其估值方式可表達(dá)為:
V應(yīng)用=f(市場空間,客戶數(shù),客單價/單次調(diào)用價格,年訂單總額,復(fù)購率)
一些在產(chǎn)品化上走得較遠(yuǎn)的公司已開始向市場披露具體商業(yè)數(shù)字:如走云端芯路線的云知聲近日對外披露,其語音解決方案已在去年落地200多萬臺智能家居設(shè)備;最近半年,其Pandora智能中控解決方案已經(jīng)落地2萬多間酒店客房。
實際運營中,也不少公司“橫縱兼有”,一邊做平臺,一邊開發(fā)應(yīng)用,這類公司則可以采用“分部估值法”,不同業(yè)務(wù)拆分,估值加總。
V=V平臺+V應(yīng)用
挑戰(zhàn)二:對標(biāo)指標(biāo)將經(jīng)歷演變
在核心商業(yè)價值進(jìn)一步厘清的同時,資本市場的投資人和AI公司未來還將在互動中,進(jìn)一步確定合適的對標(biāo)指標(biāo)——即到底是采用市銷率還市盈率等指標(biāo)進(jìn)行估值。
這和單個公司以及行業(yè)整體的商業(yè)成熟度有關(guān)。
在2019年的當(dāng)下,許多估值和收入達(dá)到科創(chuàng)板上市標(biāo)準(zhǔn)的公司其實仍處于商業(yè)摸索探索期,尚未形成穩(wěn)定的銷售,更談不上穩(wěn)定利潤,對這類公司來說,要么就是“不急于上市”,如果真要上市,則初期市銷率(看銷售)和市盈率(看利潤)可能都不合適。最初的估值將是一個多方協(xié)商、市場詢價的結(jié)果。
而隨著公司商業(yè)模式的逐漸成熟,以以往多個行業(yè)的估值演進(jìn)來看,未來應(yīng)該會先過渡到市銷率,再過渡到市盈率。
大的方向很明確:估值邏輯會不斷地向商業(yè)本質(zhì)——盈利靠攏。
03
最終:AI將收斂為一個因子
在討論了二級市場對AI公司估值體系的影響后,轉(zhuǎn)換視角,再來看AI公司對二級市場的影響:
未來,AI 將會收斂成整個資本市場的一個估值因子。
自上世紀(jì)90年代互聯(lián)網(wǎng)新物種出現(xiàn)至今,遠(yuǎn)有亞馬遜、Facebook,近有美團、滴滴,互聯(lián)網(wǎng)公司對二級市場估值體系的最大顛覆是:市場接受了長期的戰(zhàn)略性虧損。
最典型的是亞馬遜。它曾經(jīng)歷連續(xù)20年的虧損,市值卻逐年增長,并在2018年短暫超過萬億美元大關(guān)。人們甚至說“只有處在虧損狀態(tài)的亞馬遜才是最值得投資的亞馬遜”。
同理,AI元素的批量性崛起,也將潛移默化地改變二級市場評價公司的總體核心邏輯和投資心態(tài)。
已有苗頭的變化是,越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)已上市公司,正在用添加AI能力的方式來提升自己的長期價值和市場對自己的發(fā)展預(yù)期。
對各行業(yè)公司來說,AI或“智能化”帶來的效率提升和新增價值,也會成為衡量價值的重要因素,具體到估值邏輯里,可能會轉(zhuǎn)化為“人效”、“人力成本”等指標(biāo),即:
V=f(常規(guī)估值指標(biāo),AI滲透率)
去年以來,BAT在調(diào)整組織架構(gòu)上大動作頻頻,共同點就是凸顯云和AI的重要性,紛紛成立了以云平臺為基礎(chǔ),以AI能力為核心增長引擎的事業(yè)群組。對這些公司來說,更側(cè)重于輸出AI技術(shù),創(chuàng)造新增價值,AI直接轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)。
而制造業(yè)、餐飲業(yè)、教育業(yè)等多行業(yè)的公司則側(cè)重于用AI提升已有流程、商業(yè)模式的效率。
積極擁抱科技的傳統(tǒng)玩家,有打造了AI Lab、腦科學(xué)實驗室,用云計算技術(shù)、智能交互技術(shù)推動教育資源更低成本擴散、普惠的好未來;有建立了首個無人火鍋店,上市剛一年的海底撈。
從海底撈的宣傳口徑上可見,公司內(nèi)部十分看中AI帶來的附加價值。海底撈今年3月中旬發(fā)布的第一份上市后財報中特別提到,其與用友合資成立的信息化公司“火紅臺”幫助海底撈實現(xiàn)了智能選址、智能人力、智能供應(yīng)鏈管理等功能,促進(jìn)了近兩年間,海底撈門店數(shù)從170多家到400多家的“科技化復(fù)制”。
長遠(yuǎn)來看,“AI公司”的標(biāo)簽的確會“越來越不值錢”。因為當(dāng)所有公司都完成了AI化,“AI公司”的說法將不復(fù)存在——除了AI,還有什么?這才是新技術(shù)泡沫退去,真正落地時的應(yīng)該回答的問題。
每一個時代,都有當(dāng)時被認(rèn)為最代表主流市場增長動力的公司類型,市場已見證了多代“獨領(lǐng)風(fēng)騷者”的新老接力:以由30支股票組成、代表著美國經(jīng)濟動力的道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)為例,從1896年誕生以來,“主流”概念依次從能源、通信、運輸、信息、發(fā)展到互聯(lián)網(wǎng)。而這些彼時新興、令人興奮的概念終會在歲月中變得“平平無奇”。
真正產(chǎn)生價值的創(chuàng)新,正是最終變舊了的那些。
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