科创板，一瓶AI的卸妆水？

原标题：科创板，一瓶AI的卸妆水？ | 甲子光年

都9012年了，AI公司到底值多少钱？

作者| 小北

编辑| 火柴Q、甲小姐

设计| 李丹

“一级市场估值和泡沫怎么起来的，他们自己心里没点数吗？”一位券商科技产业分析师在谈起即将到来的科创板时对我们说。

“我们反正第一批肯定先不上。”一位AI独角兽融资负责人面对我们对科创板的提问，回答略显暧昧。

“你说那家公司为什么就值这么多钱呢？”一位国内顶尖券商的投行业务部门负责人也曾反问我们，“反正他们的材料递到我这儿，我不会签字。看不懂。”

去年11月亮相，今年3月开闸，6月即将迎来第一批登陆公司的科创板，正在以超预期速度大力推进。

在科创板重点推荐上市的六大领域——新一代信息技术、高端装备、新材料、新能源、节能环保、生物医药中，属于新一代信息技术的AI公司可能会经受最大的估值逻辑挑战。

过去几年，中国AI公司在一级市场保持着估值增长默契：

即便是去年的资本寒冬，因优质项目稀缺带来的“幸存者效应”，头部项目仍能拿到不成比例的大额融资；叠加上《减持新规》及IPO审核趋严导致高估值项目退出渠道受阻，退出挑战滞后，以及一级市场交易频率低、市场不透明的特点，公司的估值越来越高，回调速度相对滞后于二级市场。

本来，这个游戏还将在默契中继续，但平地一声雷，科创板来了——AI公司上市时间轴被拉向眼前。

科创板对未盈利的、但具有广阔前景的AI公司所表明的包容态度，既带来了机会，也带来了挑战。当第一批AI公司登陆二级市场，当二级市场的保守务实遇到一级市场的敢赌和想象力，一个触发器会被悄悄按下：二级市场投资者的逻辑将一层层传导回一级市场——AI估值体系的变革甚至重塑，今年将会大概率展开。

一个本来可以更晚回答的问题正被提前推到所有人面前：

都9102年了，AI公司到底值多少钱？

2016-2018：被迅速推高的估值

在细说科创板对AI估值体系的重塑之前，我们不妨先看一看，备受期待和关注的AI公司在近年来是如何一步步获得高估值的。

AI公司的命运大体可以以2016年AlphaGo战胜李世乭为分界点。

第一波是在2012年深度学习取得突破后，市场上陆续出现的AI创业先驱者。它们多是在AI成为大风口之前、以单点技术起家的AI公司，如以人脸识别起家的商汤、旷视，以语音技术起家的云知声、思必驰等；第二波是AI成为大风口之后，成立于2016年之后，在某细分领域找到落地场景的垂直行业应用公司。

对第一批公司来说，在2016年的AlphaGo事件前，对估值影响最大的因子是算法和人才，可简化表达为：

V(2012-2016)=f（算法，人才）

2014年1月，谷歌以6.6亿美元收购DeepMind——当时这家公司只有12位博士和教授，这是反映人才价值的一个典型案例。

商汤敏锐地意识到了这个市场信号。其联合创始人徐冰在2017年接受《中国企业家杂志》采访时曾明确表示其估值对标了DeepMind，“我们在那个时间点是一个三十多个人的团队，2011年开始做深度学习，比DeepMind还要早一年。”[1]

此后，商汤在2015年11月先后完成了千万美元级别的A轮和A+轮融资，投后估值达8亿美元。

紧接着，2016年AlphaGo战胜李世乭，AI被推上风口。风口效应，使得“市梦率”和行业地位也进入了估值因子，可概括为：

V(2016-2018)=f（算法，人才，市梦率↑，行业地位↑）

“市梦率”是对AI的高期待。

AlphaGo直接推高了市场对AI颠覆性的想象，资本汹涌入场。

软银集团首席执行官孙正义曾在采访中表示，他旗下持资1000亿美元的愿景基金已经投资700亿美元，其中重点投资的就是人工智能（AI）领域。他明确表示，“相信AI将在30年内彻底改变人类的生活方式。”

这时，市场上已存在的AI公司获得了先发优势，他们已建立的行业地位、人才储备吸引了大量资本，行业头部溢价开始显现，这一趋势持续到2018年。

以最受国内资本市场追捧的计算机视觉赛道为例，去年，中国AI创业公司的融资总额是1131亿人民币[2]，而“计算机视觉四小龙”——商汤、旷视、依图、云从合计拿到了其中200多亿——占总额的五分之一。9月，商汤估值已达到60亿美元，成为人工智能创业公司。

2018头部玩家的融资竞赛

但也是在2018年，一级市场对AI的态度发生了微妙的变化：

一方面，随着技术已进入普及化阶段，高精尖人才的碾压式优势逐渐减弱，算法与人才的重要性下降；另一方面，随着前期被投公司从初创期进入成长期，市场也期待看到更多商业成果，最初的“市梦率”消退，真实商业价值的重要性上升。

而目前弱AI的通用能力有限，在商业落地上又必须深入各行业、各场景，场景本身的市场空间，公司对场景know-how的把握和能调动的场景数据就变得尤为重要。这一阶段的新逻辑开始变为：

V(2018)=f（算法↓，人才↓，市场空间↑，数据↑，行业地位↑）

因此，自2017年开始，在某细分场景找到自己行业定位，能够获取大量数据的公司更容易获得融资和市场的认可，前期的明星公司也开始纷纷进入“场景攻坚阶段”：

如AI+文娱商用公司Video++，目前估值达65亿；旷视收购艾瑞思机器人，推出机器人操作系统“河图”，并深耕仓储场景。

回顾一级市场AI公司估值逻辑的演变，从最初的f（算法，人才），到f（算法，人才，市梦率↑，行业地位↑），再到f（算法↓，人才↓，市场空间↑，数据↑，行业地位↑），AI估值逻辑的演变路径和20世纪90年代末沃顿商学院的威廉·F·汉密尔顿教授基于技术物种进化思想提出的“新兴技术发展演化模型”的内在演变逻辑一致：

一项新技术在科学研究、技术发展、商品化的三步走中，竞争将逐渐从形式竞争（更看重技术能力）转化为应用竞争（更看重商业竞争力）。

横坐标为新技术发展演化的不同阶段；纵坐标为推进技术发展的努力程度。

一句话概括一级市场的AI估值逻辑走向，即越来越往“可评判商业价值的指标”靠拢，整体逐渐趋于理性、务实，更加“二级化”。

只有一点“非理性趋势”，或者说导致二级市场“看不懂”的现象仍在延续——越来越明显的马太效应。

与互联网马太效应的内因“网络效应”不同，AI行业的马太效应更多来自对未来的不确定性，使得投资者倾向于在商业模式清晰之前押注头部、抱团取暖、借力扎堆。

而现在，滚滚而来的科创板可能要戳破最后一层窗户纸了。

2019：一瓶来自科创板的卸妆水？

从变化中看不变，科创板纵然是个新事物，但它的本质依然是中国二级市场的一部分，大概率遵循二级市场的一些固有逻辑。

二级市场与一级市场的最大区别是：信息更透明，流通速度更快。在二级市场严格的财务披露制度下，科创板犹如一瓶卸妆水，让粉饰手段变得极为有限，市值可上可下，这将打破一级市场估值只会越来越高的“潜规则”。

不变中的变化，则是科创板的一条新规定：市场化询价。

以往A股上市在定价时，采取的是直接定价方式，且定价的圈内标准是不要超过23倍PE市盈率（即发行价不要超过每股盈利的23倍，这并非明文规定，而是券商在长期操作中摸索出的规律）。

而《科创板股票发行与承销实施办法》明确规定，考虑到科创板对投资者的投资经验、风险承受能力要求更高，全面采用市场化询价，询价对象限定在证券公司、基金公司等七类专业机构。

这意味着，对一些估值暂时不被二级市场接受的公司来说，问题已不是破发不破发了，而是首次公开发行的发行价可能直接低于上一轮的估值，出现一二级市场估值倒挂。

而与多方协商出一个发行价还只是万里长征第一关，接下来，进入公开市场的AI公司必须披露真实的财务数据，并接受二级市场的估值逻辑，承受市值的起起伏伏。

二级市场的逻辑又会进一步传导到一级市场，在AI这个新领域上，“一级市场二级化”的进程会加速到来。

传统上，二级市场有两大估值思维：

1. 绝对估值法

（编辑：温州站长网）

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