9月17日-9月18日,由36氪主办的“2019中国投资人峰会”在深圳湾1号举行。我司合伙人李昊作为主持人及嘉宾出席人工智能专场圆桌会议,与久友资本董事长李阳、十方创投创始合伙人吴曼、联想创投董事总经理梁颖和同创伟业董事总经理陈悦林共同探讨:时至2019年,投资人们会如何重新审视AI投资,估值泡沫还有多大,呼之欲出的5G又会为AI投资带来什么变化? 以下为李昊总对话内容的摘编: AI的估值泡沫还有几成? Q:AI领域的估值最近两年一直在往下掉,人们也在探讨,AI公司的估值到底合不合理?未来估值会往哪个方向去发展? 李昊:我们的第一个思考是,我们应该怎么样去看待估值体系的特征和变迁,要看背后的驱动力和相关的特点。我们会听到一个说法,个体的理性会带来群体的非理性,AI行业的整体估值变迁也有这样的特点。AI行业有几点特点: 第一,从中长期看,比如三五年的周期,整体来看对结果会相对乐观,比如说人工智能会逐步去渗透各行各业落地,并且这种乐观基本上是绝大多数机构和产业从业人员的共识。但是另一方面,通往这个结果的路径非常复杂而不可预知,你不知道哪条路能走通;? 第二,对于过去几年,尤其是2012-2017年这个周期里,大部分机构相对有钱,而这个市场几千家机构中,大部分机构会对中观层面的路径、规律和逻辑上的风险意识不足,而更多会在对宏观结果的乐观预期和对具体项目发展的乐观估计之下形成相对激进的投资行为;?? 第三,在面对同一个项目,在同一个时间段中,可能不同机构会有不同的估值模型,有的比如用pe思考、有的用ps思考、有的可能更加激进,然而最后能获得项目的一定是最激进的估值方式,进而整体的AI创业公司的估值在市场不错的情况下都会变得相对激进。也就是说,在这三个力量裹挟下,AI公司出现整体估值偏高的情况,尤其是第一梯队公司,是必然的结果,是无法通过个体机构行为改变而改变的结果,即使我们现在重新回到六七年前来重新走一遍,依然会把这个过程再来一遍。因此,核心是VC公司要找到你在这个大势中的定位。 我们的第二个思考是:AI行业估值特征的变化,是和行业的特征和轮动紧密结合在一起的。我们通常说,AI分为三层,最底层是基础层,比如算力、算法等等;中间层是基础技术平台,比如目前上市场图像视觉、语音语义这几块占据了一大半融资金额;再往上是应用层,AI在各行各业的应用。 2010-2012年,随着基础层深度学习技术逐步走入大众视野,加上算力的不断迭代,带动了2012-2015年基础技术平台的兴起并大量获得融资。 2016-2018年,行业热点逐渐就往应用层去迁徙。在我们通常说估值比较高的通用技术层为例,通常企业发展起来要跨越两个鸿沟:一个是技术鸿沟,一个是商业鸿沟。技术鸿沟方面,经常动辄就是需要近百人的团队去组建,商业鸿沟方面,很多AI公司必须要抢占一个合适的场景和面,比如金融、安防这样的有封闭、相对成熟数据基础并且有相对好的付费能力的场景,再去喂养团队、技术的迭代和升级。那很多公司在跨越这个鸿沟的过程中,就会出现明显的估值提升快于基本面提升的情况。 但是从这两年看,很多企业其实跨越不过去,那估值往下掉就成了必然结果。其次,行业轮动到了应用层公司的兴起,但是应用层公司不能复制技术平台层的逻辑,它们必须直接和效果、产出,也就是相应和收入挂钩。而挺多细分领域的应用型公司依然在讲技术平台公司的估值逻辑,这是不能完全讲通的,整体估值体系就会显得保守一些,这类公司比例的提升也会相应拉低AI公司整体的估值。 投资人偏好的AI公司有何嬗变? Q:最近两三年来,大家越来越多地谈到,以前觉得AI是技术驱动,到但现在大家觉得更多是商业、落地、场景,大家怎么看这个问题?另外,5G来临,对AI投资会有什么影响? 李昊:我也简单谈一下我们的观点。 三个方面,第一个是技术和商业的关系。技术一定是引领,商业是补充。技术需要商业提供场景,提供数据,提供公司发展的弹药。所以我们看很多公司,尤其头部公司,他们能发展起来,是非常复合型的能力,而非仅仅技术强。很多公司在销售、政府公关、甚至pr、融资方面,能力都比较强,而这恰恰为技术迭代提供了支持。 在布局赛道方面,我们目前在没有底层技术重大突破的前提下,我们更关注应用层。但是我们投资应用层有三个准则:第一,必须直接对应效果。如果形成一个效果有十个因素,但是AI只能解决其中五个,甚至还得一个个去解决,那样“效果噪音”就会特别大,就无法衡量AI作用的权重。这一点解决的是买单问题。第二,必须是解决可衡量的刚需。这一点解决的是定价问题。第三,必须和所在行业能够深度耦合,这个解决的是壁垒问题。很多项目落地的场景比较low,比如我们早期投资了一家在陶瓷原材料领域利用AI技术进行供应量优化的公司,现场都是泥巴,完全看不出AI公司的高逼格,但是确实能解决问题,发展也非常迅速。 关于5G,5G未来可能会拓展AI应用的场景,这个是有希望的。5G会带来很多行业的变革的机会,但是具体如何和AI相结合,又能延伸出什么机会,比如是否真能在制造业领域通过AI或者大数据产生变革,我们内部讨论也在犹豫和观察。
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