3年多亏33亿,又一AI独角兽再冲刺上市,39岁天才科学家即将坐拥首个IPO?

2022 年 2 月 24 日 AI前线

 

作者 | 刘燕
IPO 申请“失效”10 天后,第四范式再度递表港交所。
第四范式再次递交赴港 IPO 招股书

2 月 23 日晚间,AI 独角兽第四范式再次向港交所递交招股说明书。

去年 8 月 13 日,第四范式在港股递交了招股书。但在上市文件刊发日期之后的 6 个月内,第四范式未能通过聆讯。今年 2 月 14 日,在招股书 6 个月有效期之后的第一天,第四范式的 IPO 申请状态已转为“失效”。

当时第四范式公开回应表示,公司上市进程仍在正常推进中,目前正在更新材料。

按照港交所上市规则,若公司在失效后的三个月内,递交最新财务数据就可以延续审核状态。在递表失败 10 天后,第四范式再次递交了赴港 IPO 招股书。不过这次,第四范式能否顺利通过上市聆讯,仍存有不确定性。

资料显示,第四范式成立于 2014 年,成立 7 年多来,第四范式共经历了 11 轮融资,融资总额为 70 亿元,估值近 30 亿美元,是新一轮人工智能热潮中炙手可热的独角兽。

第四范式的定位是一家以平台为中心的人工智能解决方案提供商,帮助企业实现人工智能快速规模化转型落地。目前,第四范式的解决方案主要应用在金融、零售、制造、能源、电力、电信、医疗等行业中。

收入主要来自先知平台,3 年多亏损 33 亿

招股书中,第四范式表示,依托核心技术,公司开发了端到端的企业级人工智能解决方案,满足企业在 AI 建设过程中对应用、平台和基础设施的需求。

先知平台是第四范式的支柱型解决方案。2016 年,第四范式对外发布了名为“第四范式先知”的人工智能平台,并将 AutoML 技术封装其中。

Sage Studio 系列是第四范式核心的以平台为中心的人工智能开发套件,用户使用该方案可快速便捷地大规模部署各种定制化的人工智能应用。先知平台的特点,一方面可支持快速简易建模、提供低代码 / 或无代码开发环境以及无需人工智能专家的高度参与,另一方面,Sage Studio 人工智能操作系统界面友好,数据治理标准化,资源和调度自动化,中间软件全面兼容,类似个人电脑操作系统。

先知平台及产品主要通过两种方式提供:一是在终端用户服务器上本地部署的软件使用许可,二是预装了先知软件的「一体化」(AIO)解决方案。

此前,第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强曾对 InfoQ 表示,Sage AIOS 意在成为 AI 时代的 Windows。在目前软硬件一体化的趋势下,第四范式核心的基础架构全都基于自研,是最早一批完成了一体化人工智能平台适配的国产化机器学习平台的公司。

此外,第四范式还提供即用型人工智能应用,用户可直接部署并应用于优化营销、风控、运营等业务环节。

第四范式的营收主要来自于先知平台及产品,以及应用开发及其他服务。

招股书显示,2018 年至 2020 年,第四范式的营收分别为:1.278 亿元、4.595 亿元以及 9.422 亿元。截至 2021 年 9 月 30 日止的九个月里,公司营收 13.447 亿元,相较于去年同期的 5.739 亿元,增长了 134.3%。

2018 年、2019 年、2020 年以及截至 2020 年及 2021 年 9 月 30 日止九个月,第四范式的毛利分别为人民币 5460 千万元、2.001 亿元、4.297 亿元、2.716 亿元及 6.231 亿元,呈现逐年提升的趋势。

第四范式仍处在亏损之中。招股书显示,2018 年、2019 年及 2020 年以及截至 2021 年 9 月 30 日,第四范式分别产生亏损净额人民币 3.724 亿元、7.182 亿元、7.502 亿元及 14.776 亿元,累计亏损达到 33 亿元。经调整后亏损净额分别为人民币 2.116 亿元、3.225 亿元、3.903 亿元及 3.931 亿元,呈扩大状态。

第四范式的亏损来源主要在行政开支、研发开支、销售及营销开支方面。招股书显示,2021 年上半年,一般及行政开支、研发开支、销售及营销开支分别占 2021 年上半年收入的比重为 56%、73%、30%。2021 年上半年,公司一般及行政开支为 4.44 亿元,同比增长 206%;公司销售及营销开支 2.36 亿元,同比增长 121%;研发支出 5.78 亿元,同比增长 182%。

截至 2021 年 9 月 30 日,第四范式拥有人民币 43.455 亿元的流动现金资源(包括现金及现金等价物、短期银行存款、按公允价值计入损益的金融资产、受限制现金)。

天才科学家即将迎来首个 IPO

据招股说明书显示,目前,第四范式创始人戴文渊持有公司 24.25% 的股份。

戴文渊是 AI 领域的技术大神,也是公认的天才科学家。

他的计算机启蒙早在少年时期就开始了。10 岁时,戴文渊已开始在机房电脑上写 logo 语言,家里书架上摆放着 C 语言的书。高二时,戴文渊的计算机水平已是江苏省顶尖水平,代表全省参加全国信息学竞赛。后来,戴文渊凭借参加竞赛获得了保送大学的资格,因为一门心思只想学计算机专业,他放弃了不能选专业的清华。

2005 年,在上海举行的 ACM(国际大学生程序设计竞赛,被誉为是“程序设计的奥林匹克”)中,戴文渊所在的上海交通大学代表中国队参赛,比赛中戴文渊和他的三人小组在五个小时内完成了十道题中的八道,以高出第二名一道题的成绩,拿到了 ACM 世界冠军。

大三时,戴文渊作为访问学生到香港科技大学就读,师从计算机系教授、华人界首位国际 AI 协会院士杨强。也正是在这里,戴文渊开启自己的人工智能旅途。

在香港科技大学读研期间,戴文渊专注下一代机器学习技术——迁移学习的研究与探索。在 2007 到 2008 的两年时间里,戴文渊一共发表了 11 篇论文,不少都是顶级学术会议论文,其中迁移学习 (一种机器学习方法)领域单篇论文被引数位居全球第三。

2009 年 5 月,戴文渊加入了百度凤巢,一入职便成为高级工程师,而且在试用期过后,他就被破例升到了 T8 级别。戴文渊利用机器学习技术为点击率提升系统制定更精细的广告投放策略,开发机器制定规则,不断提升效率。加入百度 3 年后,戴文渊晋升为百度最年轻的 T10 科学家,在百度内部人称“戴神”。

2015 年,看到了人工智能广阔市场前景的戴文渊决定创业,他找到杨强、陈雨强、胡时伟,一起创立了第四范式。

在第四范式在诞生之初,创始团队就对创业路径做了精心选择,他们认为,打造 AI 平台,帮助企业进行 AI 转型是一个正确的、具有前景的方向。

如果第四范式成功上市,这位39岁的天才科学家将迎来收获时刻。

AI 公司「上市难」能否破局?

最近几年,AI 公司纷纷对上市发起了冲刺,但大多历经曲折。

2019 年,旷视科技向港交所提交了上市申请文件,但期间经历了初始申请 6 个月后失效、一再延迟、中止在香港上市考虑换到 A 股上市等各种波折。

而作为“AI 四小龙”中首家冲击 A 股的企业,去年 7 月 2 日,依图科技和保荐人国泰君安分别提交撤回公司首次公开发行存托凭证并在科创板上市申请文件的申请,上交所遂决定终止对依图科技首次公开发行存托凭证并在科创板上市的审核。这意味着,筹备近 8 个月、历经 2 次 IPO 审核中止后,依图科技的科创板上市之路以自己主动“弃考”而终止画上句号。

相较之下,“国家队”云从科技的上市之路则显得顺利一些。2020 年 12 月 3 日,云从科技科创板招股书获得受理,并在 12 月 31 日进入已问询状态,排队逾 7 个月,云从科技上会于去年 7 月 20 日获通过。

不过“AI 第一股”还是被商汤科技抢先拿到。2021 年 12 月 30 日,赶在 2021 年的尾巴,商汤科技正式在港交所开始上市交易。商汤的成功上市,很大程度上提振了 AI 行业的信心,给那些挣扎和徘徊在 AI 规模化落地困境中的玩家带来了曙光。

在风口裹挟之下,AI 行业热度居高不下,估值高、泡沫多、融资快是外界对这个行业的普遍印象。对 AI 创业公司来说,AI 技术投入需要重仓押注,依赖烧钱,且短时间内赚钱无望,一旦融资断供,面临的就将是生存的难题,就连明星独角兽,在一级市场上找钱也并不如往日容易了。

AI 领域的头部公司在 AI 算法技术上已经取得了领先优势,但普遍在技术落地、商业化变现上面临较大的挑战。技术难以落地,大规模商业化变现往往需要很长的周期。伴随着热度不断散去,人工智能终将会面临商业化落地的考验。

资本素来喜欢对创业者发出“如何变现”的灵魂拷问。商汤、第四范式们在逐梦上市后,能不能通过实现 AI 技术规模化落地,破解 AI 行业的盈利困境,让二级市场投资者愿意买单,都将是不小的考验。

参考链接:

https://www.sohu.com/a/345934834_268656

https://www.sohu.com/a/166756282_256833

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第四范式是国际领先的人工智能技术与服务提供商、迁移学习领先行业 10 年的数据驱动应用创新者。第四范式具备国际先进的机器学习技术和经验,能够对数据进行精准的预测与挖掘,揭示出数据背后的规律,从而帮助企业提升效率、降低风险,获得更大的商业价值。 第四范式团队的学术研究一直走在前沿,由两届 KDD Cup 冠军得主、国际人工智能协会首位华人院士杨强院士担任首席科学家;获得过 ACM 国际竞赛全球总冠军、也曾是中国成功的机器学习系统总设计师、迁移学习领域领军人物戴文渊先生为 CEO;此外,第四范式还具有卓越的工匠精神,团队汇聚了做过中国机器学习系统的架构师、上线过世界个商用深度学习系统的科学家等,他们将尖端的 AI 技术转换成了真正可落地的产品;此外,团队成员还包括来自高盛、德勤、Bloomberg、招商银行的行业专家和资深顾问,将深厚的专业积淀与行业痛点进行嫁接,实现为企业量身定制解决方案。
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