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第四范式逃不脫的AI陷阱：數十億虧損下，毛利率還大幅弱于同行

《港灣商業觀察》王心怡

人工智能早已悄無聲息的融入了每個人的日常生活。據沙利文的報告，預期全球人工智能賦能的商業價值將于2025年達至10萬億美元。

市場無限大，前景頗美好。

而對于AI類研發型企業而言，一個顯著特征或許是，“十年不開張，開張吃十年”，因此，眾多AI公司大幅虧損已經習以為常。為搶占先發優勢，不得不投入大量研發，第四范式亦是如此。

很明顯，第四范式增收不增利現象頗為嚴峻，營收翻倍卻依然不停虧損，而且，毛利與同行相比仍相差較大，研發戰線仍可謂“任重道遠”。

01 應收賬款暴增，研發投入薄弱

2022年2月23日，北京第四范式智能技術股份有限公司（以下簡稱：第四范式）向港交所主板遞交招股書，高盛、中金為其聯席保薦人。第四范式曾于2021年8月13日遞表港交所主板，所以此次已經是公司第二次遞表。

一而再謀求上市，可見第四范式迫切心態。

“企業級人工智能領域的行業先驅者與領導者，在中國所有以平臺為中心的決策型企業級AI市場中排名第一。”第四范式官網如是寫道。

二度遞表闖關H股，是否是為了維護現有的陣地，充實資金？不妨觀察兩項數據。

招股書透露，第四范式2018年、2019年、2020年以及截至2021年9月30日九個月，分別錄得經營活動所用現金凈額2.55億、3.95億、4.53億及5.03億。同期內的應收賬款分別為0.93億，1.79億，2.63億，8.76億。

值得注意的是，2021年僅九個月的應收賬款就已經是2020全年的3.3倍。多項數據都透露了一個現象：隨著應收款金額暴增，第四范式現金流或將有所承壓。

重金砸向研發，是AI類公司競爭的核心。值得關注的是，第四范式的研發成本不斷升高，占比卻在不斷下降。據招股書數據顯示，報告期內，第四范式研發費用分別為1.93億元、4.16億元、5.66億元及8.44億元，占同期收入的比例分別為151.2%、90.6%、60.0%及62.8%。

由此來看，2020年至2021年前三季度，第四范式研發投入遠遠弱于此前兩年。

對此，香頌資本董事沈萌表示：“AI屬于時下最前沿的技術領域，對研發投入的需要非常迫切且巨大，因此融資對于第四范式這類企業發展、特別是技術發展至關重要。”

沈萌指出，第四范式現在沒有太多核心的技術研發成果，要想保證企業正常運轉、并讓此前的投資者能有較好的時間窗口退出，必須完成上市。如果上市不成（雖然幾率非常小），不排除第四范式要被迫采取不理想的參照方式繼續進行私募融資。

02 增收不增利：毛利率大幅弱于同行

眾所周知，由于技術前沿的原因，AI行業公司普遍的通病，持續虧損下如何盈利，甚至何時盈利，備受投資者關注。而且，近些年市場上對于AI公司的估值與泡沫問題也時常討論。

第四范式也不例外。報告期內，第四范式虧損分別為3.72億元、7.18億元、7.50億元以及14.77億元，總虧損超過33億元；經營虧損分別為3.36億元、5.51億元、5.6億元和9.95億元；經調整后同期內經營虧損分別為2.12億元、3.23億元、3.90億元及3.93億元。換句話說，調整后第四范式的凈虧損也超過13億元。

另一方面，第四范式的營收倒是不錯。報告期內，第四范式營收分別為1.28億，4.60億，9.42億，以及13.45億。

沈萌認為，AI類公司，第一看技術優勢是否能夠帶動營收，不包括技術含量較低的項目；第二看營收的收益比是否高，技術含量高的項目，收益比應該同樣高。

第四范式的收入主要來自兩方面：一是先知平臺及產品，二是應用開發及其他服務。先知平臺及產品，又主要通過以下方式提供：一是在終端用戶服務器上本地部署的軟件使用許可；二是SageOne，在服務器上預裝了先知軟件的一體化解決方案，其中主要包括利用先知平臺開發定制化的人工智能應用。

（圖片來源：招股書）

AI公司連續虧損不可怕，可怕的是連續虧損仍缺乏核心成果。報告期內，第四范式的毛利率相對維持在一個水平,毛利率分別為42.7%、43.5%、45.6%、46.3%；2018年至2021年上半年，商湯科技（00020.HK）的毛利率分別為56.5%、56.8%、70.6%以及73%。

另外，通過其他數據對比來看，2018-2020年，同行可比公司毛利率平均值分別為63.16%、61.72%、59.57%。論盈利能力，第四范式似乎大幅弱于同行。

在沈萌看來，第四范式的毛利算不上高。他向《港灣商業觀察》表示：“一般掌握核心技術的科技研發型企業的毛利，會達到80-90%以上，因為一旦研發周期結束，邊際成本會大幅度下降，就像Windows一旦開發完成，之后每一片的成本就是一張CD的錢。”

03 AI多宗隱私案，倫理邊界備受關注

在有一定技術的基礎上，AI如何去變現，落地為成熟的商業模式，整體上可能尚待時間。第四范式招股書提及，曾通過人工智能解決方案，成功幫助銀行提高反欺詐識別準確率，幫助零售商預測銷量制定精準營銷策略，幫助制造商提升質量控制水平，及幫助能源公司進行設備異常檢測和故障預警。

2020年，第四范式服務了47家財富世界500強企業及公眾上市公司。于2019年及2020年，標桿用戶的凈收入擴張率分別為250%及167%。

不過，如何合理合規運用AI技術，包括數據與隱私的關系，從來都是監管層以及公眾高度關注的本源。

2020年10月27日，濟南一個“戴頭盔看房”的視頻出現在網上，配文“保護個人隱私”。此事發生一個月后，11月27日南京就已啟動對全市安裝人臉識別系統的售樓處進行檢查，要求拆除人臉識別系統，屬全國首例。

2020年11月20日，杭州市民郭兵也因辦理年卡時提交的面部特征信息，起訴了杭州野生動物世界有限公司。經一審判決，動物世界刪除郭兵辦理年卡時提交的面部特征信息，賠償郭兵合同利益損失及交通費共計1038元。這也被稱為了國內“人臉識別第一案”。

2021年央視315也報道了相關企業門店通過抓取“人臉”，未經消費者同意，而實現商業目的，當時涉及到多家AI企業。

人臉識別僅僅作為AI技術的其中一項產物，已經引發了眾多討論，由此可見，近年來公眾對于隱私及數據安全保護方面尤為關注。2021年9月1日，《數據安全法》正式實施，這是我國關于數據安全的首部律法。

《數據安全法》第二十八條提出了數據處理者研究開發數據新技術應當符合社會公德和倫理。也就意味著某些企業的不恰當運用，或將觸犯法律邊界。

第四范式招股書中坦言，公司可能會受到有關隱私及數據保護方面復雜且不斷變化的法律法規的約束。實際或聲稱不遵守隱私及數據保護法律法規可能會損害公司的聲譽、阻礙現有及潛在用戶使用公司的解決方案，并可能使公司面臨重大的法律、財務及營運后果。

沈萌指出，負面事件只能說明國內的AI開發與應用都處于淺層狀態，沒有真正的核心技術。

他進一步強調，AI技術其實是很多應用場景的基礎設施，在開發AI架構后，針對不同的應用場景需求、進行二次開發，滿足具體的使用。英國的DeepMind在通過下圍棋研發出Alpha GO之后，利用該深度學習技術，繼而開發了針對醫療的解決方案。（港灣財經出品）