人工智能领域的头部公司相继提交IPO申请部分公司已经过会即将敲响IPO的喜钟
作为过去几年最为热火争议最大的行业曾经多少投资机构蜂拥进入该行业从人工智能无人问津到人人都在看人工智能一切行业都开始应用人工智能再到交答卷出成绩面对大多数人工智能公司都营收数量不高/质量难堪/巨额亏损的业绩投资人到底在这个过去几年最大的风口中赚到了多少钱是个值得研究的课题
这一课题的研究对于今天我们风头正劲的芯片半导体硬科技行业等也有极大的借鉴意义其借鉴意义在于一是这些行业的客户构成类似,都是以大BG为主要客户的行业,客户类似决定了在销售方式,核心财务数据上具有类似性二是,这些行业都具有长研发周期重落地应用重客情关系的特点,研发周期长,产品验证周期长,落地场景每个场景差异化大,需要的案例积累和数据积累多;三是这些行业今天也都处在资本风口上,资本到底应该扮演什么角色再从而到底应该以什么样的估值以及什么样的估值逻辑来正确衡量其价值才能获得与风险相匹配的收益回报
于是乎笔者翻阅了所有已披露招股说明书的人工智能公司的招股说明书查询了其历次融资与估值数据做出如下分析
1. 分析对象与说明
笔者查阅了创新奇智第四范式商汤科技旷视科技云从科技云天励飞依图科技格灵深瞳8家人工智能公司招股说明书其中前三家是计划在港股上市5家是计划在科创板上市
由于科创板招股说明书的特点除云天励飞外其他公司均只披露了递交招股说明书前3年的融资情况并未披露其自成立以来的融资情况且依图科技格灵深瞳在报告期三年几乎没什么新融资倒是有不少老股转让故而在本文统计数据中未将其包含在内关于人工智能公司转让老股退出笔者回头另起一篇还挺有看点的)。统计分析后的数据见下表
需要说明的是
-表中计算的是以最后一轮融资每股价格为基础计算之前每一轮投资的回报倍数如最后一轮融资每股价格为100之前一轮投资价格为50则回报倍数为100/50-1=1
-每一轮的每股价格都是按照股改后总股本计算的
-由于每家轮次的规划不一故而以第1/2/3……轮统称
-云从科技只披露了报告期三年的故而是从最后一轮往前填的数据
-云天励飞披露了从成立至今的融资数据
-由于这些公司都还没有IPO所以是以最后一轮增资价格作为计算基础因此该回报倍数仅能代表到最后一轮融资之前投资人的回报不能代表IPO后的回报只具有参考意义
2.数据结果
人工智能六强不同轮次投资人的投资回报分析数据如下
(数据来源:基于各公司招股说明书统计计算)
  • 创新奇智最高回报倍数为第二轮6.72),因为第二轮投资人是青岛创新智成科技中信有限合伙),实质应该是员工持股平台第一轮投资人成为资本和创新工场也仅获得了4.8倍回报按照最后一轮软银投资后创新奇智的整体估值在105亿左右看来第一轮投资时创新奇智的估值已经不低估计在10-15亿之间)。6/7轮投资人是在201912月先后投资其回报已经降到1倍左右
  • 第四范式第一轮投资人红杉资本回报达到了近50投资时间201508第二轮投资人创新工场红杉资本回报也达到了近20投资时间201601)。202011第四范式一把完成了D轮融资7亿美金将估值从18.5亿美金一下子拉到投后29亿美金对于之前一轮投资人虽然投后估值高了不少其实投前估值并没有提高多少18.5亿美金到22亿美金),也就增值了19%
  • 商汤科技吸金巨兽笔者统计了下商汤科技累计融资额超过52亿美金比其他人工智能公司之和还多吧?)尽管最后一轮估值达到了130亿美金然而第一轮投资人2015年投资也仅赚到了19.47倍而已严重说明第一轮估值已经太高太高而第二轮投资人2017年投资回报仅为4.32实在也是让人大跌眼镜你能想象你作为第二轮投资人投出了一个130亿美金的独角兽却只赚了4.32倍吗一个100亿美金的公司作为第二轮投资人你难道不应该期待一个百倍回报吗然而并不是!!后续的回报就更不用去分析了
  • 旷视科技第一轮投资人2013年投资回报达到了117这才是天使投资人投中一个30亿美金独角兽至少应该达到的回报倍数嘛恭喜天使轮的联想之星!!第二轮投资人20147回报也达到了16再次恭喜创新工场其实这样看下来人工智能6强里3个是创新工场在早期投资的成绩不错了只是A轮回报就降到了16也只能说一级市场的估值已经疯了风险和回报完全不成正比其实总体来看旷视科技每一轮投资人的回报相比其他项目都要好一些每一轮差价也不至于那么大说明定价还比较公道
  • 云从科技最后两轮的投资人其实已经浮亏了说明后面公司估值down round我太难了
  • 云天励飞第一轮和第二轮201509/201602投资人真格基金和深圳高新服都有26倍左右回报真格投资时估值是1.05亿RMB深圳高新服投资时估值是1.25亿人民币最后一轮估值是69.5亿人民币各位也就是说最后一轮哪怕70亿了如果你前面给到1亿估值回报也只有26各位投资大神们你们千万不要高估了回报倍数这也再一次教育我们求求你们LP着想点不要漫天乱给高估值你说回报倍数不应该是70亿估值/1.05亿估值吗拜托你的股份不要被后续轮稀释吗而更让人惊讶的是第三轮投资人回报竟然只有3.61投资时间是20173时隔1),当时的投资估值从上一轮的1.25亿涨到了8亿这些投资人我觉得有必要列出来

我翻了几遍招股说明书想知道1年时间估值从1.25亿涨到8亿的根据很不幸只有2018/2019/2020年三年的财务数据从公司发展历程也很难看出2016这一年公司出现了多大的里程碑式进展
3.吐槽几句感触
  • 本文计算的依据是最后一轮融资每股价格ipo后的价格与之还有很大差距解禁后的价格会有更大差距也就是说本轮的计算会有很大偏差但即使如此也足以让我们看到很多有价值的数据做出一些有利于指导我们投资和退出的思考
  • 投资是一件计算风险和收益的事情风险*收益期望值是必须要大于1一个A轮项目其成功的概率可能依然不足5%也就是说其回报必须大于20期望值才能大于1.
  • 在我看来一个天使投资项目没有50倍的预期回报是不值得投资的一个A轮投资没有20倍的预期回报是不值得投资的一个pre ipo投资没有预期5倍的回报是不值得投资的
  • 为什么pre ipo为例大量数据统计表明最好的pe机构ipo比例也很难超过50%也就是说即使所有ipo项目达到5倍回报假设其他项目归零整个基金也就2.5倍回报如果按照7年的存续期年化收益率也就20%
  • 但我们来看上述的统计数据从结果来看你会发现很多项目A轮投资人只有3510倍的回报这样的回报显然不能和其风险匹配而很多后期投资人也只有百分之几十的回报说实话如果算上风险真的并不是一个划算的投资
  • 问题是这还是人工智能领域最头部的项目估值最高的项目依然只能为投资人创造如此的回报。那么那些非头部的人工智能项目,是否更是惨不忍睹?这是否严重说明在当时环境下人工智能项目估值已经严重过高
  • 对于这些人工智能公司如果不是因为科创板的出现IPO的进程毫无疑问是会被再推迟几年其财务状态也很难满足科创板出现之前的IPO要求可以说如果没有科创板投资这类公司回报自然会更低然而谁在2017/2018年投资时就能预料到科创板会出来只能说当时的投资和估值完全没有考虑到风险和收益的匹配
  • 我们从来都由于过于夸大未来的巨大想象空间而给出了项目透支的估值这样的估值一方面助长了项目方的攀比和毫无根据的膨胀自信另一方面也严重透支了我们作为LP资金的看门人而应信守的职业信条就我本人看来,是对受托契约关系的严重不负责任
  • 我们从来都对未来过于乐观,而对风险过于漠视,漠视技术的Gartner生命曲线的真理漠视产业的进化发展节奏,漠视企业成长的客观规律漠视人性的弱点而这些漠视都终将给我们的投资带来毁灭性的打击
  • 人工智能如此,谁又是下一个人工智能?是芯片?是硬科技?是消费?还是元宇宙?每一个风口起,我们盲目的带着钱冲进去,盲从地跟着大家疯狂撒币。然而,谁真正的回头去仔细分析过,过往每一次风口,成就了多少创业者与投资人,又绞杀了多少创业者与投资人?谁又真正的从过往的经验中去总结过,去思考过,对于不同阶段的公司,到底应该什么样的估值,才能为LP创造合理的回报?更有谁去思考过,如何才能做到树动、风动、心不动,人动、他动、我不动?
  • 那些能做到心无旁骛独立思考自成体系弱水三千取一瓢饮的人才是真正能在这个市场长存才能真正投出回报漂亮的项目才能真正的获得LP的长期尊重与支持而这才是风险投资的最佳境界
作者:李刚强 
来源:超越S曲线
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