坐標(biāo)小米公司旁、最先落地AutoML的那家AI獨角獸，開始沖刺港交所IPO。

近期，中國證監(jiān)會國際部披露了北京第四范式智能技術(shù)股份有限公司(以下簡稱“第四范式”)提交的《境外首次公開發(fā)行股份(包括普通股、優(yōu)先股等各類股票及股票派生的形式)審批》材料。若該材料獲得受理，第四范式或?qū)⒑芸煜蚋劢凰f交招股書。

據(jù)企查查顯示，截至目前，第四范式已累計完成11輪融資，是第一家有國有五大行投資的創(chuàng)企，背后投資機構(gòu)還有紅杉中國、國家制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級基金等各領(lǐng)域巨頭。

近些年來，AI在創(chuàng)投圈的熱度起起伏伏，原本以為去年底以來曠視科技、依圖科技、商湯科技、云從科技、云天勵飛、云之聲幾家人工智能企業(yè)將開啟一波轟轟烈烈的“上市潮”，劃破行業(yè)一段時間的沉寂，誰成想上市考核似乎對這些獨角獸和二線團隊格外嚴(yán)格，隨著其中幾家IPO撤回，AI公司上市的進(jìn)展越來越不明朗。

這個時候，第四范式?jīng)_刺IPO難免令業(yè)界側(cè)目。

放眼國內(nèi)，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)在當(dāng)代中國已不是幾年前初升旭日的模樣，數(shù)以百萬計的創(chuàng)業(yè)者們所匯聚成的創(chuàng)客大軍，已經(jīng)是中國經(jīng)濟不可忽視的一股洪流因素。如今，“雙創(chuàng)”環(huán)境熱度已經(jīng)褪去，然而與之形成鮮明對比的，是眾多創(chuàng)業(yè)公司還未真正體味到階段性成功帶來的快樂，就已開始要奮力穿越死亡谷。

穿越死亡谷，掙扎徘徊在資本市場門外的獨角獸也好，沖刺港股IPO的第四范式也罷，攻城的決心下，若有守業(yè)和守城的胸懷與遠(yuǎn)見，每家真心為AI行業(yè)做實事的企業(yè)都值得尊敬。

2016年，“阿爾法狗”憑借一己之力戰(zhàn)勝李世石激起千層浪，人工智能的發(fā)展熱潮拍打著學(xué)術(shù)、資本、產(chǎn)業(yè)、政策領(lǐng)域。相關(guān)部門在安防等社會治理領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用人工智能技術(shù)，為人工智能的發(fā)展提供了沃土。互聯(lián)網(wǎng)大公司規(guī)模化地應(yīng)用了人工智能并產(chǎn)生了明顯效果，為人工智能的更廣泛應(yīng)用樹立了樣板和信心。于是，中國創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域密集扎堆AI賽道，幾年間上萬家和AI有關(guān)的企業(yè)出現(xiàn)在市場。

然而，就像是高難度的拼圖游戲，這股發(fā)展熱潮中，很多“圖塊”是缺失的。因為成本和人才的門檻高昂，很難順利完成自有AI系統(tǒng)的構(gòu)建，很多AI公司的技術(shù)研究都是建立在窮舉的基礎(chǔ)之上，各家并沒有在算法層面有什么新的突破，類似教會計算機自我判斷、自我邏輯的事實從來沒有發(fā)生，而是依然停留在增加對突發(fā)事件的處理算法和解決方案，并固化到芯片和固定的程序中，形成自己的最終對外軟件產(chǎn)品。

恒河之砂搭不起萬丈高樓。2016年至2018年，在AI發(fā)展熱潮的推動下，各行各業(yè)在眾多的場景中嘗試應(yīng)用AI技術(shù)，但是受制于AI的發(fā)展水平，很多公司AI技術(shù)能實際解決的問題有限，使用場景不多。

2018年年底開始，除了學(xué)術(shù)領(lǐng)域的熱情持續(xù)高漲，AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)、投資、估值、應(yīng)用熱度都有了明顯下降。進(jìn)入2019年，多數(shù)AI技術(shù)公司面臨的已經(jīng)不是估值問題，而是生存問題。到了2020年，AI行業(yè)共完成305起融資，總金額約243.3億元，而在2018年，這兩個數(shù)字分別是523起和667.1億元。 

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，AI技術(shù)公司普遍有“錘子”心態(tài)——因為自己有某項技術(shù)，從自己的角度看，發(fā)現(xiàn)幾乎所有的行業(yè)、所有的客戶都需要自己的技術(shù)，然后真的拿著技術(shù)的錘子，向眾多的行業(yè)砸了過去。但是，由于其力量分散，導(dǎo)致砸得不深，也沒有取得好的成績。其實，“錘子”心態(tài)不見得就是錯的。如果手中真的只有錘子，那就選一兩個釘子為重點，砸深、砸透，真正砸出價值和經(jīng)驗，然后再將這個經(jīng)驗應(yīng)用到其他的釘子身上。

當(dāng)冬天再次來臨，如何跳出AI的圈子，站在技術(shù)商業(yè)這個更高的位置，研究更高層次的規(guī)律，然后在更高的層次上對AI形成更深的認(rèn)知，去解決實際問題，是眾多企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。

第四范式的招式是“有境無界”，即在適應(yīng)行業(yè)規(guī)則的環(huán)境下，創(chuàng)造出沒有邊界的使用價值。其實，一開始，第四范式的技術(shù)應(yīng)用主要聚焦在金融領(lǐng)域。覆蓋了精準(zhǔn)識別客戶貸前、貸中、貸后的需求及風(fēng)險，提供包括精準(zhǔn)獲客、個性化推薦、申請評分卡、申請反欺詐、交易反欺詐、逾期/流失預(yù)警、流動性管理、智能催收、不良資產(chǎn)處置等一體化整體解決方案。

過去，金融機構(gòu)采買的服務(wù)器型號較為統(tǒng)一，后來在AI應(yīng)用數(shù)量快速增長的趨勢下，需要越來越多不一樣的硬件去支撐AI軟件運行，滿足AI異構(gòu)算力的要求。第四范式通過軟硬一體的聯(lián)合優(yōu)化，讓端到端性能相比采用GPU服務(wù)器跑開源框架的方案，提升了一個數(shù)量級，為保障金融系統(tǒng)可靠安全提供了一個有競爭力的自主可控方案，并與全國逾八成的國有及股份制商業(yè)銀行建立合作關(guān)系。

單從金融這一個領(lǐng)域來看，AI在過去做了很多有用的東西，但在企業(yè)內(nèi)還不夠關(guān)鍵。“再好的技術(shù)，如果不能形成產(chǎn)業(yè)化，不能為國民服務(wù)，也只是一個看上去很漂亮的泡泡而已。”第四范式創(chuàng)始人&CEO戴文淵彼時在接受媒體采訪時也直言AI行業(yè)里存在著泡沫，AI的前沿性決定了，不是某一家公司起步早就一定干的成，也不是一個賽道上的企業(yè)越多，投資越多，就一定是正確的方向。

在AI這片江湖，里面有實打?qū)嵉捻敿飧呤郑膊环喫~的投機者。勢必要經(jīng)過一場華山論劍之后，依然能夠屹立不倒的方顯英雄本色。

眾所周知，想讓AI在企業(yè)智能化進(jìn)程中發(fā)揮價值，必須具備集數(shù)據(jù)、應(yīng)用、算力為一體的“金字塔式”能力模型。其中，應(yīng)用是諸如反欺詐、內(nèi)容推薦類的業(yè)務(wù)場景，數(shù)據(jù)、算力是應(yīng)用的輸入和支撐，沒有應(yīng)用的話，海量數(shù)據(jù)會淪為死數(shù)據(jù)，算力投入也難以產(chǎn)生價值。因此，數(shù)據(jù)、應(yīng)用、計算必須實現(xiàn)相互聯(lián)接，其中任何一個出現(xiàn)問題，另外兩個都無法發(fā)揮作用。

這一點在第四范式近年來的發(fā)展上算是有跡可循。比谷歌2018年正式發(fā)布AutoML（自動機器學(xué)習(xí)）領(lǐng)先了三年有余，第四范式從成立之初就開始投入力量研究 AutoML ，并讓該技術(shù)領(lǐng)域居于世界領(lǐng)先地位。

如今，第四范式已經(jīng)把自動化 AI 的能力拓展到 AI 應(yīng)用的大多數(shù)環(huán)節(jié)，形成了從算力、操作系統(tǒng)、生產(chǎn)平臺到業(yè)務(wù)系統(tǒng)的全棧式AI產(chǎn)品矩陣。在學(xué)術(shù)研究上，第四范式開辟30多個AutoML算法方向，形成了覆蓋感知類、認(rèn)知類、決策類的AutoML全棧算法布局。

AI是一個對創(chuàng)新、突破能力要求極高的行業(yè)，AI決策的創(chuàng)新幫助企業(yè)轉(zhuǎn)型進(jìn)入新的范式，也是帶領(lǐng)企業(yè)走向質(zhì)變的重要方法。去年8月，第四范式發(fā)布全球首款A(yù)I的操作系統(tǒng)——Sage AIOS，以及包括Sage HyperCycleML、天樞、SageOne等系列產(chǎn)品，以實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)規(guī)范、高可用資源管理以及更低門檻的桌面式 AI 管理。在 今年6 月 23 日的年度發(fā)布會上，第四范式的 AI 操作系統(tǒng) AIOS 升級到了 2.0 版。

據(jù)相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，該系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)核心、算法核心和生產(chǎn)核心三大模塊，覆蓋了機器學(xué)習(xí)工業(yè)落地全流程。數(shù)據(jù)核心通過對數(shù)據(jù)規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)化，讓業(yè)務(wù)之間的數(shù)據(jù)在系統(tǒng)內(nèi)互相受益、互相貢獻(xiàn)；算法核心通過封裝前沿算法，降低模型建立門檻，快速訓(xùn)練出高維、閉環(huán)、實時的AI模型；生產(chǎn)核心簡化了AI模型從線下訓(xùn)練到線上生成的流程，將數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)變?yōu)锳I的預(yù)判能力。

早期的技術(shù)“發(fā)育”為后期“輸出”打下壁壘，第四范式開始向大而全的超級獨角獸公司進(jìn)發(fā)：截至目前，第四范式擁有超過8000個客戶，包括工商銀行、招商銀行、中石油、百盛中國、永輝超市、瑞金醫(yī)院等。在醫(yī)療領(lǐng)域，第四范式透過人工智能技術(shù)完成“胰腺癌術(shù)后生存分析預(yù)測”“新生兒體重預(yù)測”等項目。疫情期間，該公司也參與了疫情防控、篩查、追蹤等工作。

值得注意的是，日前第四范式與鋰電龍頭寧德時代達(dá)成戰(zhàn)略合作。基于第四范式SageAIOS平臺的全生命周期AI應(yīng)用與管理能力，將AI決策能力注入到寧德時代生產(chǎn)制造的各環(huán)節(jié)中，共同推動制造行業(yè)加速向智能制造轉(zhuǎn)型發(fā)展。

從最早服務(wù)金融領(lǐng)域到現(xiàn)在擴展到零售、制造、能源、政府、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)、媒體、物流、農(nóng)業(yè)、高科技等眾多行業(yè)，讓技術(shù)本身不再是企業(yè)利用AI的障礙，是第四范式算法與產(chǎn)品設(shè)計的思路之一，其還計劃在一年內(nèi)將 95% 核心技術(shù)開源出來，讓AI規(guī)模化落地于各個行業(yè)。

“你能看到多遠(yuǎn)的過去，就能看到多遠(yuǎn)的未來。”人類的智慧來自過往，用于將來。人工智能給生活帶來的改變才剛剛開始。

人工智能將改造各行各業(yè)成為共識，從需求側(cè)來看，人工智能是先進(jìn)的生產(chǎn)力；從供給側(cè)看，相關(guān)技術(shù)日漸成熟，市場規(guī)模達(dá)數(shù)十萬億；從長遠(yuǎn)看，人工智能是新的基礎(chǔ)設(shè)施......或許是種種樂觀的預(yù)期讓資本市場愿意付出更高的溢價。但從幾家折戟IPO的AI公司來看，包括AI四小龍在內(nèi)的AI公司，都已經(jīng)陷入了技術(shù)叫好不叫座的窘境。而市場表現(xiàn)也說明，一眾AI公司都已經(jīng)陷入同質(zhì)化產(chǎn)品的紅海競爭泥沼中，似乎誰也不具備更強的技術(shù)優(yōu)勢和壁壘。

此外，AI的人力成本和算力成本也很高。很多中小型公司感嘆大半個行業(yè)都在為NVIDIA公司打工，因為該公司的GPU，尤其是云端GPU實在是太貴了，而深度學(xué)習(xí)對GPU又有非常旺盛的需求。高成本的問題很難在短期內(nèi)解決。

拋開技術(shù)內(nèi)功和場景不說，集齊國有五大行入股、剛獲得寧德時代大單的第四范式招股書我們還未能了解，無法準(zhǔn)確判斷第四范式相較于其他AI企業(yè)來說盈利模式的亮點抑或不足。但可以明確的是，隨著百度、阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭已經(jīng)快速進(jìn)入AI行業(yè)，并占據(jù)了相對穩(wěn)定的市場份額，所有巨頭以外的公司都必須面對巨頭碾壓的問題。

其實這也是行業(yè)價值重塑的過程。巨頭以外的公司，除了少數(shù)可以依靠領(lǐng)先的AI技術(shù)，更多還是要依靠對AI技術(shù)—場景的洞察，依靠好的產(chǎn)品和好的商業(yè)模式，才有可能在資本市場生存下去，擁抱最好的時代。