人工智能公司D轮存活率不到6%，场景落地距离BP很遥远

文 | 窦勇

在10月17日的达晨2019年经济论坛上，达晨财智业务合伙人窦勇发表演讲表示，人工智能初创企业，到D轮之后存活率不到6%，企业BP里展示的场景落地，距离很遥远。资本泡沫之后，大家开始反思投的这些企业，未来的成长盈利点在什么地方，有没有现金回流？

人工智能概念经过几年热炒之后，正在迅速进入资本退潮期，融资数量在断崖式下跌。但窦勇表示，达晨2019年，到目前为止已经投了4家，按照正常的进度，今年应该会至少10家以上。

窦勇认为，人工智能的数据量、算法、存储、法律法规等基础设施已经完善，行业正在进入发展阶段。因此人工智能不会出现第三次泡沫。投资人并没有逃离AI赛道，只是更加理性了，更关注场景落地的应用能力。

以下为投中网整理的窦勇演讲实录：

从2012年开始，人工智能赛道里面，投资机构到底做了哪些事情？第三方统计数据显示，2014到2018年，整个人工智能领域里面发生了126起的退出事件，占同期的投资事件大概1/20，整个上市IPO退出的概率只占到四成，回报率并不高。

整个2018年大家感觉寒冬很冷，人工智能领域大额融资事件普遍集中在C轮、D轮，在其他领域也是。在年初融资还是比较简单的事情，到了年中感觉融资好好像不那么容易了，投资机构都比较刁。说得好好的，协议都签了，钱没有到位。

人工智能这个赛道现在面临什么问题呢？

首先是高投入，人力资源密集型企业，需要大量的资本，找很昂贵的人才进行长期的研发。经过统计显示，AI初创型企业，经过A轮、B轮、C轮、D轮下来，存活率不到6%，这是极低的数据。为什么？经过资本的泡沫之后，大家都在讲一个问题，AI的场景如何落地？企业BP里展示的场景落地，距离很遥远。

资本泡沫起来以后大家蜂拥而入，冷静之后大家又会想，到底我们投的这些企业，未来的成长盈利点在什么地方？有没有现金回流？不是一味长期的投入？

是不是整个资本都变得很冷了呢？其实并不然。第一阶段我们发现融资变得难，难在哪个地方？首先资本本身面临问题，上半年GP募资的资金量在断崖式的下降。达晨去年募了50亿基金，在寒冬里有这个表现也是一个证明。

反过来讲，人工智能这个板块会不会第三次泡沫呢？我们并不这样认为。从行业本质来看，我们认为整个产业，从小数据到大数据、到人工智能，这个过程中，现在已经来到了行业深层次的发展。大家知道，数据数量越来越多，算法越来越好，存储的性能，包括法律法规，包括人力资源也在进一步完善。

我们从人工智能的本质来解释两个问题。

第一，大家都在说人工智能缺数据，实际数据并不缺，缺什么？缺高质量的数据。什么是高质量的数据呢？从数据本身看，数据有价值吗？很多人说数据没有价值。在过去大数据风口的时候，很多企业追求有多少体量的数据。我们可以这么理解，数据经过清洗以后，才会变成信息，信息只有经过整理才会成为知识，知识应用以后才会智慧。这样因果逻辑循环的关系，才会对数据背后的价值应用产生一定的逻辑关系。

我们看数据本身，在人工智能板块面临一个问题，我们政府部门有巨大的数据，但是数据如何开放？怎么开放？用什么成本为我们人工智能提供数据算法呢？目前各地口号比较大，落地效果比较小。

再看看人工智能的另外一个核心问题：算力。国家也在大力鼓励半导体投入。到目前为止看，在通用算力层面，我们跟美国之间还是有较大的差距。但是我们在具体应用场景算力上面，我们比如安防、消费场景的应用，我们还是比较靠前的。