四沖 IPO,戴老闆帶着他的 AI 獨角獸終于在香港成功上市 ……
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作者 | 鄭偉 編輯 | 吾人
來源 | 融中财經
(ID:thecapital)
AI 界的隐形冠軍敲響了上市鍾聲。
9 月 28 日上午,AI 獨角獸第四範式曆經 4 次 IPO 後,終于在港交所成功上市。此次 IPO,每股發行價格爲 55.6 元人民币,上市首日股價一度上漲 14%,首日市值最高突破 294 億元人民币。
上市首日股價一度漲幅超過 14%
這表明,第四範式突破了重重阻礙(如上榜實體清單等影響),成爲了繼商湯科技、創新奇智後的又一家港股 AI" 新星 "。搭乘 AI 2.0 的東風,第四範式實際是近兩年來第一個在港股成功 IPO 的 AI 獨角獸企業。這也從側面顯示出,像第四範式這樣 AI 公司在港股市場上所展現的獨特性和稀缺性,有望帶動更多 AI 明星企業發力向港股沖刺。
根據 18 日的路演公告,第四範式的招股價區間爲 55.6-61.16 港元,發行 1840 萬股,最高募資總額爲 11 億港元(約 10 億元人民币)。其中,基石投資者包括了新華資本管理(認購 3.65 億港元)、北京中關村(2.9 億元人民币)和 Montage Holdings(1000 萬美元),三家認購總額爲 9680 萬美元,以示對第四範式長期價值的看好。
作爲與 "AI 四小龍 " 之首商湯科技同期成立的 AI 企業,創始人戴文淵帶領的第四範式盡管上市坎坷,但終究走出了一條屬于自己的發展之路。
戴老闆的 AI 江湖
戴文淵,AI 科班出身,但其踏上 AI 這條路卻頗具戲劇性。
戴文淵自幼就展現出編程天賦,高中時曾獲得全國青少年信息學奧林匹克競賽的銀牌,于是拿到了令人羨慕的上海交通大學保送資格。
進入了上海交大後,戴文淵憑借實力,就讀于剛剛成立不久的 ACM 班。這個班是專爲有計算機編程潛質的高材生所組建的,秉承了上海交大對拔尖創新人才培養與厚望。在 ACM 班就讀的學生,會參加由美國計算機協會(ACM)主辦的國際大學生程序設計競賽(ICPC)。
據悉,ACM-ICPC 競賽是一項展示大學生創新能力和在壓力下編寫程序、解決問題能力的年度大賽,堪稱計算機編程界的 " 奧林匹克 "。2004 年,戴文淵代表上海交大參加了該項大賽的總決賽,與來自麻省理工學院和清華大學的強隊一同 PK,最終團隊成功斬獲冠軍。
期間,恰逢 ACM 班通知學生選出一個細分領域實驗室做深入研究學習,而戴文淵當時正在校外備賽,沒來得及選,最後隻能讀冷門的 AI 技術。不過卻歪打正着造就出一位 AI 科學家。
當時,上海交大尚未設置 AI 相關的教學資源,系裏便将戴文淵作爲訪問學生推薦到香港科技大學,向計算機系教授、華人界首位國際 AI 協會院士楊強學習。自此,戴文淵正式邁入 AI 領域。
據統計,戴文淵帶領競賽團隊曾 3 次獲得 ACM-ICPC 亞洲區冠軍和 1 次世界冠軍,其學術論文多次被 AAAI 和 ICML 等國際頂級學術會議收錄,相關論文被引用數排名世界第二,人送外号 " 戴神 "。
實際上,ACM 班培養了衆多計算機科學和 AI 領域的傑出人才,除了創立第四範式的戴文淵外,還有斯坦福大學助理教授楊笛,卡耐基梅隆大學助理教授、XGBoost 作者、TVM 發起人陳天奇,加州大學聖地亞哥分校助理教授商靜波,依圖科技聯合創始人林晨曦,餓了麽高級副總裁羅宇龍,以及前亞馬遜首席科學家、深度學習教程作者李沐等等。這些優秀人才所在的公司整體估值已經超過千億元。
畢業後,戴文淵于 2009 年加入百度,結識到同在百度的吳茗,後者成爲了他的妻子。2011 年,他晉升爲百度商務搜索部科學家,掌管百度鳳巢策略團隊模型組。在他帶來下,鳳巢系統使百度變現能力提升了 8 倍,成爲百度的 " 印鈔機核心 "。2013 年,戴文淵加入了華爲,擔任諾亞方舟實驗室主任科學家。2014 年,吳茗創立第四範式,戴文淵随後加入并擔任 CEO。
後來吳茗加入紅杉中國,擔任投資合夥人。而戴文淵與執掌紅杉中國的沈南鵬又是校友,爲雙方合作奠定了深厚基礎。在 AI 市場初期,正是紅杉中國一路 " 扶持 " 第四範式,成爲後者 Pre-A 輪的早期投資方。
不隻擁有了強大的資本方,第四範式的三位聯合創始人都來頭不小。除力邀遷移學習領域權威大牛、自己的老師楊強加入外,戴文淵将陳雨強招緻麾下,擔任首席研究科學家。陳雨強主持過世界首個商用的深度學習系統搭建,曾任今日頭條推薦系統負責人。而首席架構師胡時偉,則是戴文淵在百度的 " 老熟人 ",主持了鳳巢、" 商業知心 " 搜索、阿拉丁生态等多個核心系統的架構設計工作。
大咖齊聚的第四範式,短短幾年,便成長爲全球 32 家 AI 獨角獸之一,連續數年奪得 IDC MarketScape 機器學習平台市場份額中國第一的地位。盡管帶領了一批學霸能人,占據了人和,但是 AI 原本就是個燒錢的貨,近 3 年公司已虧損超 40 億元。上市成爲戴文淵的不二選擇。
四沖 IPO 終上市
不過,與同業公司相比,第四範式的上市之路仍然相當坎坷。其曾于 2021 年 8 月 13 日、2022 年 2 月 23 日、2022 年 9 月 5 日三次向港交所遞交招股書,但遺憾的是未能通過聆訊。今年 4 月 24 日,第四範式再次遞交招股書,并于 9 月 7 日在港交所披露聆訊後的招股書,最終成功實現登陸港股。
自 2014 年成立以來,第四範式一直備受資本市場關注。除了前述的三家基石投資者外,第四範式曆經 10 輪融資,背後的投資方陣容非常耀眼,受到包括紅杉中國、博裕資本、國新啓迪、春華資本、厚樸投資、元生資本、創新工場、保利資本、朗瑪峰創投、衆爲資本、松禾資本、聯想創投、基石資本、CPE 源峰、越秀産業基金、領沨資本等一衆知名 VC/PE,以及多家大型國有基金和國有 " 四大行 " 的青睐。
融資曆程(圖片來自于 qcc.com)
從招股書上可以了解,第四範式在營收方面,2020 年至 2022 年分别達到了 9.42 億元、20.18 億元和 30.63 億元。其中,2021 年和 2022 年的同比增幅分别爲 114.2% 和 52.7%。
相關财務數據(圖片來自于 hkexnews.hk)
在毛利率方面,第四範式 2022 年的毛利率爲 48.2%,較 2021 年的 47.2% 和 2020 年的 45.6% 均有提高。
盡管收入在逐步提升,但第四範式虧損狀态也在持續。2020 年至 2022 年經調整虧損淨額分别爲 3.90 億元、5.59 億元、5.04 億元。不過,第四範式 2022 年的經調整淨虧損率爲 16.4%,遠低于 2021 年的 27.7% 和 2020 年的 41.4%,顯示其虧損在進一步收窄,是個好消息。
另外,在研發開支上,第四範式近年來并未松懈,仍在加大投入。2020 年至 2022 年的研發投入分别爲 5.66 億元、12.49 億元、16.50 億元。截至 2022 年 12 月 31 日,第四範式擁有 1420 名研發人員,約占全體員工的 74%。
據悉,IPO 募集所得資金淨額将主要用于加強基礎研究、技術能力和解決方案開發;擴展産品、建立品牌并進入新的行業領域;尋求戰略投資和收購機會;以及用作一般企業用途。相信随着第四範式的成功上市,其所面臨的資金壓力将獲得有效緩解,同時爲機構股東們的退出鋪路。
打造 " 最強 " 決策類 AI 大腦
現階段,依據 AI 應用領域進行分類的話,可将中國 AI 行業劃分爲決策類 AI、視覺 AI、語音及語義 AI 和 AI 機器人四大類。根據灼識咨詢報告,以 2022 年收入計算,第四範式在中國以平台爲中心的決策類人工智能市場上排名第一,市場份額約爲 22.6%。
業界口碑上,第四範式也表現不俗,被 Gartner 評爲新興技術與趨勢影響力雷達的 Composite AI(組合式人工智能與人工智能中台)全球代表廠商,以及 2020 年全球十大戰略技術趨勢中自動機器學習領域的代表廠商之一。此外,在 2020 年預測分析與機器學習中國市場評測領域,The Forrester Wave 評選第四範式爲第一名。
實際上,第四範式創始團隊開創的 " 遷移學習 " 被業界稱爲 " 未來一代的人工智能技術 ",在該領域第四範式一直保持着全球領先地位。可以說,第四範式引領了人工智能技術領域前沿的研究方向并将這些技術應用于商業解決方案。例如,戴文淵和楊強是遷移學習領域的領軍人物,其引導了全球遷移學習的研發方向,他們的成就和貢獻在人工智能行業備受推崇。
今年 4 月 26 日,第四範式展示了他們的大模型産品 " 式說 3.0",并首次提出了 AIGS 戰略(AI-Generated Software),即通過生成式 AI 技術來重構企業軟件。式說,是一種基于多模态大模型的軟件開發平台,旨在提升企業軟件的用戶體驗和開發效率,從而實現 AIGS。
戴文淵曾向媒體指出,國内 B 端軟件在體驗上不盡如人意," 我們公司的報銷系統也相當難用 "。他的理想狀态應該是,不再用人工手動去逐個點擊系統菜單欄來進行報銷操作,這些都能被 AI 所替代。通過爲報銷軟件配置上生成式 AI 的核心功能,比如通過聊天的方式告訴系統 " 我要報銷 ",然後拍下票據上傳。報銷系統能夠自動識别餐飲發票,并詢問用餐對象,最後在得到回複後,完成報銷流程。整個過程體驗,要比手動逐一尋找相應的選項便捷和智能許多。
實際上,不論是内部 OA、ERP、CRM 系統,還是外部的業務管理軟件,都有大量的 AI 可優化空間。舉例來說,物流行業中,區域經理想要知道某位快遞員上周是否有懶散行爲;工廠中,車間主任希望了解是否存在違規操作的情況——在過去,他們需要從龐雜的 Excel 表格、監控視頻等數據庫中尋找蛛絲馬迹,但現在,他們隻需在 " 式說 " 的對話框中提問:上周朝陽區有哪些快遞員的送件量低于 2000?近三天工廠是否出現過違規操作?就像使用搜索引擎進行問答一樣。通過 " 式說 ",企業可以輕松找到問題的答案,依據企業的快遞員排班和發件數據、工廠流水線視頻監控記錄等信息。
第四範式将 AIGS 的實現路徑分爲三步:首先,Copilot(企業 AI 助手)通過協調不同的信息、數據和應用,作爲用戶的助手來完成指令。類似于企業級軟件系統中的一個指揮官,它能夠根據用戶的指令執行相應操作,比如 " 将照片亮度增加 20%"。接着,Copilot 結合基于企業規則的 " 知識庫 ",AI 可以根據規則執行複雜的任務,進一步豐富了 " 對話框 " 的功能。例如,在查詢 " 人像美化 " 知識庫後,AI 可以按照相應步驟将照片修飾得更美觀。最後,Copilot 結合思維鏈(CoT),通過大模型學習軟件系統的使用行爲,并形成 AI 在特定領域的思維鏈。這意味着 AI 能夠自動按照步驟完成複雜指令,比如 " 将照片處理得更好看 " 等要求。
可以看出,在第四範式的 " 式說 3.0" 大模型産品中,COT 代表了思維推理能力,會讓機器從一個單點操作,自動推算出一系列的後續需求,實現智能化操作。而 Copilot 則将人的指令翻譯爲後台 API 的調用。然後通過兩者結合,共同變革企業軟件交互方式。
對于這種變化,業内人士在試用後指出,在企業軟件中嵌入 " 式說 " 模型後,通過多模态的形式能夠從幾十萬的零件庫中迅速搜索到相似零件,還能在工藝設計環節,讓機器給出幾個零部件的裝配組合。而所有這些都可以在一個 " 對話框 " 内完成。
由此可見,AIGS 戰略的核心在于通過大模型的 Copilot+CoT 能力,将企業軟件轉變爲新的交互範式,最終以期提升企業軟件的開發效率。而這對于競争激烈的企業軟件賽道來說,無疑掀起新的風潮。
身處 AI 2.0 時代,産業愈加重視實際的場景應用和商業化落地能力,AGI 如何在行業應用中實現快速變現,無疑會是向第四範式這樣的 AI 企業提出的 " 靈魂拷問 "。前有商湯科技、創新奇智尚未走出盈利,後有曠視、雲從、依圖等拿着上市号牌急急追趕,第四範式的前路究竟怎樣,在經曆過上市的 " 鍾鳴 " 之後,起跑的發令 " 槍聲 " 似乎也已響起 ……