“這是我們的第一個寒冬，不知道能不能挺過去”，羅霄是一家AI公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，2017年，項目在成立之初就以不菲的價格順利拿到了首輪融資。去年下旬，又一輪融資到賬，此時，公司的估值已增至億元人民幣。

也正是此時，資本寒冬加劇，“AI泡沫”論甚囂塵上。羅霄明顯感覺到，從5月接觸投資人到7月拿到TS（投資意向書），短短兩個月，市場對待AI項目的謹慎程度就發(fā)生了改變。

“我們這一輪談的時候，投資人還沒有關注核心的數(shù)據(jù)問題。過幾個月再聊，很多機構天使輪就要看營收了”，談及此事，羅霄還有些后怕，“去年8月份那個節(jié)點對我們來說很危險，那時候資金到賬，但我們賬上的錢其實也只夠花到8、9月”。即便如此，他依然擔心公司可能熬不過今年。

和羅霄的團隊一樣，國內大多數(shù)AI公司是在近兩三年成立的。來自CB Insights的統(tǒng)計，2017年全球范圍內有152億美元的投資被投入到AI領域，其中，中國公司吸引到的投資為73億美元，占全球比重達48％，位列第一。而2016年，這個比重還僅有11．3％（約7億美元）。

“16、17年，幾乎整個投資圈都在聊AI。天使輪的項目投資人看看方向、團隊，聊一聊即便就定了，很多公司什么都沒有，一個PPT只要帶上AI也能拿到不錯的估值�！币晃籄I業(yè)內人士表示，絕大多數(shù)AI算法的開源也在一定程度上降低了人工智能行業(yè)的進入門檻。

雖然資本蜂擁而至，但所見收益卻微乎其微。由于技術本身的制約、自身造血能力不足以及商業(yè)模式尚未成型，AI公司短期內還很難看到盈利的可能。

根據(jù)騰訊研究院2017年發(fā)布的《2017中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢》，截至2017年6月31日，全球AI公司總數(shù)為2542家，中國達592家。僅2017年，全球已有超過50家AI創(chuàng)業(yè)公司宣布倒閉，其中，90％以上的AI公司面臨虧損。

2018年，現(xiàn)實的考驗更加殘酷——歷經波折的人工智能在歷史第三次熱潮后迎來了第一個“遇冷”周期。

資本“圍獵”獨角獸

“過去三四個月其實估值已經下降了，我估計下降了20％、30％吧，再下降20％、30％就很合理了，我們就會大大增加投資�！�2018年9月，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復在公開場合談到，接下來AI公司的估值將從“偏高”走向“合理”。

受2018年全球資本市場的波動，一級市場的募資環(huán)境愈發(fā)險惡。

“募資難，退出又受限，投資人自然會要求被投公司‘降低估值’或者對團隊商業(yè)化的要求提高”，多位AI領域投資人表示，對于眼下的項目，“團隊好我感興趣見，但具體投不投拿數(shù)據(jù)說話”。

一位AI行業(yè)的CEO說，“地位早就不平等了。為了團隊活下去，降不降估值都不是最重要的，甚至降了估值人家也未必敢投你。之前‘講故事’投資人是認的，現(xiàn)在不同，即使方向選對了，也可能趕不上等到營收的時候——之前計劃兩三年，現(xiàn)在要求一年半”。

從昨日的“眾星捧月”到今昔“不計代價活下去”，就像任何一個從風口跌落的賽道，人工智能創(chuàng)業(yè)也在遭遇商業(yè)落地之痛后，走向了打折融資的道路。

根據(jù)《北京人工智能產業(yè)發(fā)展白皮書（2018）》對國內AI創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量和投資的統(tǒng)計顯示，截至2018年5月8日，全國人工智能企業(yè)4040家，但其中拿到風險投資的公司合計1237家（含31家已上市公司），占總數(shù)的30％，也就是說，有70％的公司仍然拿不到投資。

“現(xiàn)在拿不到錢的一些項目，當初就不該拿到錢”，某一級市場投資人回憶，“尤其是16年，很多項目不管是不是真的有AI，PPT里都會寫上。比如做個識別，一定會說自己是通過深度學習，但具體問他是深度學習什么樣的算法、邏輯等等，他是講不出來的，這是一種，或許是用了開源的框架導入一些模型——這已經是比較好的方式了”。

類似的AI項目不在少數(shù)。PPT上看似完美的解決方案和廣闊的市場前景，至少5～10年才可能實現(xiàn)。甚至，很多項目只是貼上了AI的標簽就被推向市場，并且能在短期內快速拿到比其他創(chuàng)業(yè)賽道高數(shù)十倍的估值。

由于盲目的市場追捧，大多數(shù)AI項目兜兜轉轉一兩年基本都耗在了方向調整和產品研發(fā)上——不是更換了五六個產品思路，就是近一半的項目無疾而終。最后，錢快燒完了，產品還沒有推出或者只有簡單的產品原型。

“我們團隊花了8個月做了一個半成品，剛集中目標沒多久又換了。最后，產品都跟AI沒什么關系了�！币晃籄I方向創(chuàng)業(yè)者小K說，而更令他擔心的是，如果沒有了“人工智能”，不僅估值會受到打擊，過去所有的“故事”也都不成立了。

小K從事的是與娛樂相關的產業(yè)，他表示，在與之相關的場景應用上，技術的可靠性還遠不如人工，“只靠AI現(xiàn)在根本做不出營收，技術還遠遠達不到能提高效率的階段”。

無明確落地方向、缺乏市場渠道……聚光燈外的人工智能不再像資本市場上的一針興奮劑令人摩拳擦掌，相反，對大多數(shù)行業(yè)客戶和消費者來說，高昂的成本投入、市場價格與其平庸的表現(xiàn)，令人尷尬不已。

在《AI醫(yī)療泡沫｜有人做醫(yī)療助手，有人造“AI玩具”》的報道中曾提到，北京協(xié)和醫(yī)院門診部的一樓接待大廳處，擺放了科大訊飛的“曉醫(yī)”機器人和云知聲的智能導醫(yī)機器人，以便為患者進行就診流程解答、科室位置引流等工作。而實際應用中，這類服務型機器人由于不能清晰地識別語義內容，往往答非所問。

盡管如此，對企業(yè)來說，實際落地經驗不僅是積累數(shù)據(jù)、完善產品的機會，也是未來從眾多競爭者中突出重圍的重要推力。然而，很多早期項目在還未真正推進業(yè)務前就選擇了默默離場。

小Q所在的團隊做的是一款K12教育機器人，核心創(chuàng)始成員包括首席科學家無一不是由業(yè)內知名人士和行業(yè)專家組成。

拿到700萬元的天使輪融資后，經過一年半的研發(fā)，團隊不僅搭建了知識圖譜，還能識別高中理科的試卷，包括選擇題和解答題，并且根據(jù)錯題為學生推薦相關知識點的題目。

但當產品準備推公校時，才發(fā)現(xiàn)行業(yè)資源一個也調不動。小Q說，“公校沒有經費，不可能為產品買單。我們要么是向學生家長收費，每年八千到一萬二，要么就是參與學校招標。但家長大都不愿花這個錢，招標的話，我們關系也不到位”。索性，團隊在2017年底就關停了項目，小Q也轉而進軍區(qū)塊鏈行業(yè)。

相比頭部公司，規(guī)模較小的初創(chuàng)公司無論是人才輸出還是資金儲備，都難以支撐起AI項目從研發(fā)到落地的長期消耗。為了降低運營成本，大多數(shù)公司都選擇裁員來控制支出。

而對于缺少核心競爭力的團隊來說，精兵簡政或許只能延緩消失的速度，卻無法改變“死亡”的命運。

“大環(huán)境的變化和競爭的加劇導致創(chuàng)業(yè)者的心態(tài)普遍比較急”，聯(lián)想之星投資董事高天垚表示，過去一年最明顯的感受就是AI創(chuàng)業(yè)的同質化，“以前看項目往往會有那種讓人‘眼前一亮的感覺’，現(xiàn)在基本上每個賽道都會有幾家甚至很多家在做，而彼此的差異化又沒有很大，所以整體上對初創(chuàng)公司來說競爭比之前更激烈”。

2016年下半～2017年上半年，AI項目曾經歷了一波融資高潮，若以賬上現(xiàn)金能活18個月的標準來看，2018年底～2019年未有融資動向的公司將舉步維艱。

最終，大批跟風入局的初創(chuàng)公司在短暫地享受高估值的紅利后，不得不走向兼并或倒閉。

由此，AI創(chuàng)業(yè)也逐漸演變成一場利好頭部玩家的競賽——即使在錢荒、融資難的2018年，部分頭部公司的融資速度和估值也依然強勢，一家追著一家對外披露融資消息。

今年以來，商湯相繼在4、5月連續(xù)宣布獲得6億美元C輪融資和6．2億美元C＋輪融資；5月，優(yōu)必選科技完成由騰訊領投的8．2億美元C輪融資；6月，依圖科技完成2億美元C＋輪融資；7月，曠視科技獲得6億美元D輪融資；10月，云從科技獲得超過10億元B＋輪融資。

來自投中研究院《2018AI產業(yè)投融資研究報告》顯示，2017－2018H1人工智能企業(yè)A輪前項目融資金額偏小，規(guī)模較大的融資案例多集中于A輪、B輪以及C輪，整體投資階段由早期向中后期轉移，且戰(zhàn)略投資增多。

“對投資而言，頭部和稀缺資源永遠是最有價值的”，中關村大河資本創(chuàng)始合伙人王童談到，“雖然估值很高，但確定性更強，包括企業(yè)的技術能力、方向、再融資能力、社會對它的接受程度等”。

當AI初創(chuàng)公司還在夾縫中求生存時，獨角獸們已經在資本的助力下筑建起隱形的“防護墻”，維持了人才、研發(fā)、商業(yè)化的高投入。

備受追捧的“人才租賃業(yè)務”

2015年，國內人工智能投資剛起步時，算法和人才是資本下注的主要因素。根據(jù)騰訊研究院《2017年全球人工智能人才白皮書》，D輪及以上的公司由于規(guī)模成熟，實力強大，人才吸納上最為積極，招聘需求占到了行業(yè)的45．4％。

作為地平線的早期投資方之一，祥峰投資合伙人夏志進說，“當時投地平線，我們的想法很簡單，就是找到一個有前瞻性和創(chuàng)新能力的團隊。因為這個領域還在不停地變化，很多問題沒有現(xiàn)存的解決方案，團隊的核心技術實力是非常重要的一環(huán)”。

雖然戰(zhàn)事尚未明朗，但就像YC創(chuàng)始人保羅·格雷厄姆說的，如果你開發(fā)出來的技術是競爭對手難以復制的，那就夠了，你不需要依靠其他防御手段了。研發(fā)實力在某種程度上意味著更高的行業(yè)壁壘、以及公司持續(xù)發(fā)展的動力。

為了登上通往未來商業(yè)帝國的“獨木橋”，投資頂級科學家成為AI創(chuàng)業(yè)初期資金流向的主要動因——從科技巨頭到創(chuàng)業(yè)公司，無一不在組建自己的科學家團隊。

作為匯集科技家數(shù)量最多的AI獨角獸，商湯科技擁有一支150人的博士隊伍，CEO徐立曾在公開場合透露，公司成立之初就將大約一半的資金投入到了人才的招聘上。

“商湯對投資人市場做了一個反向教育，就是教會大家‘投人工智能要先投科學家’。我們見過大量的團隊，科學家今天到這個公司來，融完錢又去下一個公司，最后，AI創(chuàng)業(yè)被搞成了人才租賃業(yè)務�！蹦持�名基金從業(yè)者表示。

于是，在商業(yè)模式和貨幣化能力還未被認真探討前，“融資先組隊，組隊先組科學家”幾乎成為前幾年國內AI創(chuàng)業(yè)公司的必經流程。

由此，也誕生了AI融資的新模式，“就是一個頂級AI科學家拿十家VC的錢，一人給一兩千萬，一輪就做完了，無領投狀態(tài)。這就變成了一個很奇葩的事情，如果每家都占十分之一的份額，他們能夠提供什么價值呢？但很多不可持續(xù)的事情就這么發(fā)生了”，在李開復看來，所謂的AI去“泡沫化”就是歸回理性后的“估值調整”，“中國的創(chuàng)業(yè)環(huán)境就是這樣，一個概念突然火了，很快就會被玩壞。每個創(chuàng)業(yè)者都要包裝AI，每個投資人都要搞點AI項目”。

“搶奪人才這件事情上”，紅點中國創(chuàng)業(yè)投資基金合伙人張涵認為，“BAT無可厚非，創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)模式還沒有被驗證，為了搶奪人才把市場搞得很混亂得不償失，因為巨頭會花更高的代價挖人”。

“AI人才的市場需求不是由市場催生出來，而是被資本硬推出來的。很多進來的錢就這么被‘燒’掉了，原來能招十個的人，被炒熱之后只能招兩個，而且人才的價格和能力也不匹配，很多都在濫竽充數(shù)”。作為AI領域早期創(chuàng)業(yè)者，Y君無奈地感慨道。

而在國科嘉和投資經理馬思超看來，“所謂技術溢價本身就是個虛的東西，有的初創(chuàng)項目這部分可能已經占到了50％、60％。二級市場看財務，一級市場又沒有財務指標，估值就這么被頂上去了”。

蒙眼狂奔兩三年后，隨著人工智能的觸角伸向更細分的領域，落地能力能重要性愈發(fā)凸顯，此時，高尖科研人才紅利也已接近尾聲。

夏志進說，如今，看項目的標準也從創(chuàng)新能力過渡到技術落地、創(chuàng)造營收上，“AI本質上是一種技術工具，至少現(xiàn)階段是幫助傳統(tǒng)行業(yè)獲得更高的生產效率，不是完全取代，派生出新的市場，所以創(chuàng)業(yè)團隊一定要對相應的傳統(tǒng)行業(yè)有足夠深的理解”。