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大批P2P企业转型人工智能,是否应该保持警惕?

日期:2019-06-10 10:25
有媒体称,中国已超越美国,成为全球AI创新企业最多的国家。但这些创新企业中,究竟有多少是“只会讲故事”的?一大批P2P企业转型人工智能,是否应该保持警惕? 行业 人工智能,人工智能,P2P,物联网 图片来自“东方IC”

【编者按】伴随着大量P2P企业转型人工智能以及AI产业热潮的爆发,中国AI产业的实力与其热度并不相配。但风险是与发展伴生的,在对创新开放、包容的同时,我们还是必须始终保持冷静的心态看待。

本文转自《财经国家周刊》,经转载,仅供行业人士参考。


人工智能(AI)领域是继互联网金融之后,又一个站在风口的行业,也是科技创新企业的主要代表之一。

据中国信息通信研究院统计,2018年上半年全球人工智能(AI)投资总额435亿美元,中国占比超过七成;截至去年三季度,全球AI公司共5159家,中国内地包揽了差不多20%,北京更是多达445家——有媒体称,中国已超越美国,成为全球AI创新企业最多的国家。

但这些创新企业中,究竟有多少是“只会讲故事”的?一大批P2P企业转型人工智能,是否应该保持警惕?

中国AI企业看起来很繁荣

先看两组数据。

其一,CVSource报告显示,2013年是AI元年,中国当年有21家AI创业公司进行融资。这一数据从2018年起突然飙升:该年一季度融资事件骤增至130次,总额402亿元,超过了2017年全年。

其二,2018年,我国AI公司融资总额为1131亿元,商汤、旷视、依图、云从四家公司合计拿到了其中的200多亿元(占比约1/5)。显然,资本开始砸钱进入。

再来看两个角度的对比。

一是与同时期海外AI企业对比,中国创新企业有点“头重脚轻”。

在CB Insights“2019年全球AI企业100强榜单”中,估值超过10亿美元的共11家,中国的5家占据了半壁江山。但整个榜单剩下的89家公司中,中资企业仅有地平线机器人入围,然后是以色列6家,英国6家,___、德国、瑞典、日本、印度各1家上榜,其余全部来自美国。

这意味着,不论与美国相比还是与其他产业相比,中国AI产业的资源配置不平均,资金等核心要素分布不均衡。现存的4000多家创业公司能获得投资的不足1/3。

而且,从技术水平来____AI企业自主核心技术仍有待提高,数据开放程度偏低且缺乏必要的保护。虚拟现实、深度学习、仿真技术、智能机器人等还比较欠缺,关键领域原始创新和协同创新能力有待提升。

智库《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示,2017年中国AI产业累计融资超500亿元,但百强创业公司累计产生的收益却不足100亿元,90%以上面临亏损且绝大多数的年营收不足2亿元。

在CB Insights榜单上估值过10亿美元的11家公司中,中国的5家成立年限仅约3~8年,基本均比美国的5家公司(3~16年)要短,且中国公司更重视场景应用和商业模式,多为5年内快速成长的企业。它们的规模扩张,往往体现为激进的商业模式和近乎“裸奔”的企业文化。

二是2017年以来上市的新金融领域科技企业,上市前后估值出现倒挂。

截至4月下旬,被视为“保险科技第一股”的众安保险,其市值119亿元仅相当于2017年9月登陆港股前估值的1/7;

同年10月登陆纽交所的融360,表现相对较好,但当前市值8.12亿美元也比上市前估值缩水了近2亿美元;

2018年6月在港上市的“支付第一股”汇付天下,当前市值46亿元比上市前估值缩水30亿元以上;

同年7月在港上市的51信用卡,当前市值仅约上市前估值的1/4(58亿元)。

这即是说,这批上市创新企业几乎均出现了估值倒挂,市场对其实际表现并不买账。

AI产业势头堪比网贷产业

历史总是惊人地相似。

与近年来网贷行业的发展历程相比,AI产业有不少相似之处。虽然绝大多数行业发展初期,出现泡沫现象都不可避免,两个行业的商业模式、性质、社会风险以及科技含金量,也不能完全类比。不过回望网贷产业的发展历程,或许能为AI产业的健康发展提供借鉴。

首先,发展历程相似。

以金融之家“2019年2月网贷平台50强”为例,其中34家网贷公司成立时间为5年及以下,占比近七成。

回想当年,随着消费金融和现金贷异军突起,平台数量三年间从523家增加到5500多家,行业成交额从897亿元翻了28倍,投资者人数从30万呈几何级数骤增至1350万。

再看当下AI产业——创业公司数量从2015年的几百家已骤增至4000多家。

网贷行业后来的乱象,毋庸多言——2015年e租宝事件爆发后,12月28日《P2P监管细则暂行办法(征求意见稿)》出台,一系列庞氏骗局破灭。

仅2015年,全国就有950家平台出险,同比上升221%,涉及千亿资金且超过100万投资人中招。至2019年一季度,网贷平台存活数量从6500多家缩水八成多,良性运营的不足200家。

而AI产业,当前也处于超常规生长状态——技术应用标准、数据安全保护、个人隐私采集等一系列监管规则尚未补位,技术本身在各领域的适用性有待验证,“个人隐私保护法”等相关法律法规也仍在探讨之中。

今年2月,深圳深网视界发生大规模用户信息泄露事件,超过250万用户的身份证号码、人脸图像及拍摄地点等信息外泄,严重威胁人民群众隐私安全。

一旦因AI产业发展引发的各种隐私外泄、诈骗等事件层出不穷,导致___、工信部、人民银行、网信办等部委和机构形成监管合力,AI产业可能将戴上“紧箍”,迎来全面洗牌。

其次,投资网贷与AI的,很多是同一批机构。

梳理发现,2018年全球最活跃的AI投资机构,主要是谷歌、恩颐投资、NVP、英特尔投资等国际一线风投和科技领域专业投资人,仅谷歌一家,去年就在AI领域投入高达27亿美元,但它们在中国却稍显谨慎。

数据显示,截至2018年年底,在国内投资AI创新企业最多的十家投资机构中,排名首位的红杉资本捕获了49家,其次是腾讯系、IDG、经纬中国、阿里系、启明创投和真格基金,投资数量均在15家以上。

除此之外,软银、老虎等老牌投资人也相当活跃。而这一系列投资方,很多也都是当年大手笔助推网贷的资本方。

2015年是网贷行业拐点年,不仅红杉、IDG、老虎等先后进驻111家网贷平台,共发生总额为188亿元的121次融资,传统金融机构和产业巨头也在加速抢滩——嘉实基金、恒泰证券等金融机构,海尔、链家、恒大、绿地等产业巨头,也纷纷以并购和设立子公司的方式迅速占位。

第三,与网贷相比,AI企业估值增长更快。

据不完全统计,在金融之家“2019年2月网贷平台50强”中,有20家公开了最新估值信息(截至2019年4月20日),其中估值超100亿美元的仅2家(占比10%),估值20亿美元及以下的占比达65%。

但是,《2017年中国独角兽企业发展报告》名单中的33家涉及AI技术的公司,根据可查得最新估值信息(截至2019年4月20日),估值超100亿美元的有8家(占比24.2%),估值20亿美元及以下的有15家(占比45.5%)。

第四,网贷也曾是各地招商引资的重点,如今换成了AI企业,且热情更高。

2013~2017年的互联网金融产业园热潮,自2017年起就被雨后春笋般的智能科技产业园所取代。

根据___息不完全统计,2013年,互联网金融刚刚兴起,2014年就已有超过20个地方政府设立互联网金融产业园。2013~2017年间,各地省级政府批准成立的互联网金融产业园/中心/基地共约17个,地市级共约19个,县级和乡镇级为零。这其中包括北上广深等互联网金融发达的城市,也包括具备一定IT技术和金融基础的城市如杭州、南京、天津、武汉等,还包括贵阳、昆明、大连、成都、泉州、郑州、西安、佛山、鄂尔多斯等看上去并无明显优势之地。

但2017年起,AI产业热潮爆发,各种智能科技产业园扎堆上马。

截至2019年5月4日,以智能科技、智能产业、智能制造等为名的由省级政府批准成立的产业园/中心/基地共约18个,地市级政府批准成立的共约66家,地市级园区数量多达互联网金融鼎盛时期的约3.5倍。

并且,湖南汝城、河北大名、广西平乐、江西信封等县级产业园多达43个,甚至还有浙江嘉善县姚庄镇、四川大邑县沙渠镇、陕西周至县尚村镇新设了3个乡镇级智能科技园区,且全部涌现于2017~2019年,仅2019年4月就有数十个宣布获批或成立。

不到三年时间,全国各级地方政府的智能科技产业园区约130个。其中县乡镇级园区占据相当比例。

调研中发现,一些新设园区,甚至直接由已然落寞萧条的互联网金融产业园更名而来。

落地已成趋势,AI企业潮来袭?

如此奔腾的速度,如此庞大的数量,究竟来自何方?

除去一批早期沉下心来钻研技术并扎根市场的老牌公司外,AI企业的来源主要有三个方面:

一是大批互联网金融公司因监管趋严,打着智能科技的旗号转型做智能化生态系统,但自身不具备核心技术。它们往往是先做高估值获取资金,再来补充技术能力。网贷平台大多通过这种方式,将自己从一个风口浪尖的行业转至另一个新的风口。

二是一些有应用场景的公司,希望借力AI等技术拓展原有业务,进行传统制造业转型和产业升级,比如创新性承接公安系统服务、信贷风险防控等业务,使得我国的AI应用呈现出一片蓝海,吸引了更多的机构和资本进驻。

三是各地地方政府为推动当地科技发展、抢夺研发资源,纷纷设立智能科技园区,也激发了各种挂着AI头衔的企业出现。

但风险可能就在不远处。

科创板为大量“催熟”AI产业的投资机构提供了“退出机会”。

1995~2001年的美国互联网泡沫,就源于资本市场对高新科技企业的盲目追高,导致相关企业股价乃至整个大盘“过山车式”跌掉80%,5万亿美元市值蒸发,近半数科技公司破产。当前,国内打着科创板旗号的各种炒作和畸高融资行为越来越密集,也极易让投资者因信息不对称而盲目投资。

对于AI产业来说,数据信息安全同样风险不容忽视。

不仅是AI产业,物联网、云计算、大数据等产业,均高度依赖对个人隐私数据的读取、采集和应用,数据安全隐患陡增。一些缺乏过硬技术手段、对隐私数据进行无规范采集和使用的公司,一旦遭遇黑客攻击导致数据泄露,不但危及用户隐私、财产甚至人身安全,还因这些数据往往涉及购物、出行、社交等多领域信息,可能引发连带风险。

风险是与发展伴生的,在对创新开放、包容的同时,必须始终保持冷静的心态。


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