『第四范式』的确定性在哪里？冲刺港交所IPO

坐标小米公司旁、最先落地AutoML的那家AI独角兽，开始冲刺港交所IPO。

近期，中国证监会国际部披露了北京第四范式智能技术股份有限公司(以下简称“第四范式”)提交的《境外首次公开发行股份(包括普通股、优先股等各类股票及股票派生的形式)审批》材料。若该材料获得受理，第四范式或将很快向港交所递交招股书。

据企查查显示，截至目前，第四范式已累计完成11轮融资，是第一家有国有五大行投资的创企，背后投资机构还有红杉中国、国家制造业转型升级基金等各领域巨头。

近些年来，AI在创投圈的热度起起伏伏，原本以为去年底以来旷视科技、依图科技、商汤科技、云从科技、云天励飞、云之声几家人工智能企业将开启一波轰轰烈烈的“上市潮”，划破行业一段时间的沉寂，谁成想上市考核似乎对这些独角兽和二线团队格外严格，随着其中几家IPO撤回，AI公司上市的进展越来越不明朗。

这个时候，第四范式冲刺IPO难免令业界侧目。

放眼国内，创新创业在当代中国已不是几年前初升旭日的模样，数以百万计的创业者们所汇聚成的创客大军，已经是中国经济不可忽视的一股洪流因素。如今，“双创”环境热度已经褪去，然而与之形成鲜明对比的，是众多创业公司还未真正体味到阶段性成功带来的快乐，就已开始要奋力穿越死亡谷。

穿越死亡谷，挣扎徘徊在资本市场门外的独角兽也好，冲刺港股IPO的第四范式也罢，攻城的决心下，若有守业和守城的胸怀与远见，每家真心为AI行业做实事的企业都值得尊敬。

2016年，“阿尔法狗”凭借一己之力战胜李世石激起千层浪，人工智能的发展热潮拍打着学术、资本、产业、政策领域。相关部门在安防等社会治理领域大规模应用人工智能技术，为人工智能的发展提供了沃土。互联网大公司规模化地应用了人工智能并产生了明显效果，为人工智能的更广泛应用树立了样板和信心。于是，中国创业领域密集扎堆AI赛道，几年间上万家和AI有关的企业出现在市场。

然而，就像是高难度的拼图游戏，这股发展热潮中，很多“图块”是缺失的。因为成本和人才的门槛高昂，很难顺利完成自有AI系统的构建，很多AI公司的技术研究都是建立在穷举的基础之上，各家并没有在算法层面有什么新的突破，类似教会计算机自我判断、自我逻辑的事实从来没有发生，而是依然停留在增加对突发事件的处理算法和解决方案，并固化到芯片和固定的程序中，形成自己的最终对外软件产品。

恒河之砂搭不起万丈高楼。2016年至2018年，在AI发展热潮的推动下，各行各业在众多的场景中尝试应用AI技术，但是受制于AI的发展水平，很多公司AI技术能实际解决的问题有限，使用场景不多。

2018年年底开始，除了学术领域的热情持续高涨，AI领域的创业、投资、估值、应用热度都有了明显下降。进入2019年，多数AI技术公司面临的已经不是估值问题，而是生存问题。到了2020年，AI行业共完成305起融资，总金额约243.3亿元，而在2018年，这两个数字分别是523起和667.1亿元。 

业内人士认为，AI技术公司普遍有“锤子”心态——因为自己有某项技术，从自己的角度看，发现几乎所有的行业、所有的客户都需要自己的技术，然后真的拿着技术的锤子，向众多的行业砸了过去。但是，由于其力量分散，导致砸得不深，也没有取得好的成绩。其实，“锤子”心态不见得就是错的。如果手中真的只有锤子，那就选一两个钉子为重点，砸深、砸透，真正砸出价值和经验，然后再将这个经验应用到其他的钉子身上。

当冬天再次来临，如何跳出AI的圈子，站在技术商业这个更高的位置，研究更高层次的规律，然后在更高的层次上对AI形成更深的认知，去解决实际问题，是众多企业面临的挑战。

第四范式的招式是“有境无界”，即在适应行业规则的环境下，创造出没有边界的使用价值。其实，一开始，第四范式的技术应用主要聚焦在金融领域。覆盖了精准识别客户贷前、贷中、贷后的需求及风险，提供包括精准获客、个性化推荐、申请评分卡、申请反欺诈、交易反欺诈、逾期/流失预警、流动性管理、智能催收、不良资产处置等一体化整体解决方案。

过去，金融机构采买的服务器型号较为统一，后来在AI应用数量快速增长的趋势下，需要越来越多不一样的硬件去支撑AI软件运行，满足AI异构算力的要求。第四范式通过软硬一体的联合优化，让端到端性能相比采用GPU服务器跑开源框架的方案，提升了一个数量级，为保障金融系统可靠安全提供了一个有竞争力的自主可控方案，并与全国逾八成的国有及股份制商业银行建立合作关系。

单从金融这一个领域来看，AI在过去做了很多有用的东西，但在企业内还不够关键。“再好的技术，如果不能形成产业化，不能为国民服务，也只是一个看上去很漂亮的泡泡而已。”第四范式创始人&CEO戴文渊彼时在接受媒体采访时也直言AI行业里存在着泡沫，AI的前沿性决定了，不是某一家公司起步早就一定干的成，也不是一个赛道上的企业越多，投资越多，就一定是正确的方向。

在AI这片江湖，里面有实打实的顶尖高手，也不乏浑水摸鱼的投机者。势必要经过一场华山论剑之后，依然能够屹立不倒的方显英雄本色。

众所周知，想让AI在企业智能化进程中发挥价值，必须具备集数据、应用、算力为一体的“金字塔式”能力模型。其中，应用是诸如反欺诈、内容推荐类的业务场景，数据、算力是应用的输入和支撑，没有应用的话，海量数据会沦为死数据，算力投入也难以产生价值。因此，数据、应用、计算必须实现相互联接，其中任何一个出现问题，另外两个都无法发挥作用。

这一点在第四范式近年来的发展上算是有迹可循。比谷歌2018年正式发布AutoML（自动机器学习）领先了三年有余，第四范式从成立之初就开始投入力量研究 AutoML ，并让该技术领域居于世界领先地位。

如今，第四范式已经把自动化 AI 的能力拓展到 AI 应用的大多数环节，形成了从算力、操作系统、生产平台到业务系统的全栈式AI产品矩阵。在学术研究上，第四范式开辟30多个AutoML算法方向，形成了覆盖感知类、认知类、决策类的AutoML全栈算法布局。

AI是一个对创新、突破能力要求极高的行业，AI决策的创新帮助企业转型进入新的范式，也是带领企业走向质变的重要方法。去年8月，第四范式发布全球首款AI的操作系统——Sage AIOS，以及包括Sage HyperCycleML、天枢、SageOne等系列产品，以实现标准化数据规范、高可用资源管理以及更低门槛的桌面式 AI 管理。在 今年6 月 23 日的年度发布会上，第四范式的 AI 操作系统 AIOS 升级到了 2.0 版。

据相关负责人介绍，该系统包含数据核心、算法核心和生产核心三大模块，覆盖了机器学习工业落地全流程。数据核心通过对数据规范及标准化，让业务之间的数据在系统内互相受益、互相贡献；算法核心通过封装前沿算法，降低模型建立门槛，快速训练出高维、闭环、实时的AI模型；生产核心简化了AI模型从线下训练到线上生成的流程，将数据价值转变为AI的预判能力。

早期的技术“发育”为后期“输出”打下壁垒，第四范式开始向大而全的超级独角兽公司进发：截至目前，第四范式拥有超过8000个客户，包括工商银行、招商银行、中石油、百盛中国、永辉超市、瑞金医院等。在医疗领域，第四范式透过人工智能技术完成“胰腺癌术后生存分析预测”“新生儿体重预测”等项目。疫情期间，该公司也参与了疫情防控、筛查、追踪等工作。

值得注意的是，日前第四范式与锂电龙头宁德时代达成战略合作。基于第四范式SageAIOS平台的全生命周期AI应用与管理能力，将AI决策能力注入到宁德时代生产制造的各环节中，共同推动制造行业加速向智能制造转型发展。

从最早服务金融领域到现在扩展到零售、制造、能源、政府、医疗、互联网、媒体、物流、农业、高科技等众多行业，让技术本身不再是企业利用AI的障碍，是第四范式算法与产品设计的思路之一，其还计划在一年内将 95% 核心技术开源出来，让AI规模化落地于各个行业。

“你能看到多远的过去，就能看到多远的未来。”人类的智慧来自过往，用于将来。人工智能给生活带来的改变才刚刚开始。

人工智能将改造各行各业成为共识，从需求侧来看，人工智能是先进的生产力；从供给侧看，相关技术日渐成熟，市场规模达数十万亿；从长远看，人工智能是新的基础设施......或许是种种乐观的预期让资本市场愿意付出更高的溢价。但从几家折戟IPO的AI公司来看，包括AI四小龙在内的AI公司，都已经陷入了技术叫好不叫座的窘境。而市场表现也说明，一众AI公司都已经陷入同质化产品的红海竞争泥沼中，似乎谁也不具备更强的技术优势和壁垒。

此外，AI的人力成本和算力成本也很高。很多中小型公司感叹大半个行业都在为NVIDIA公司打工，因为该公司的GPU，尤其是云端GPU实在是太贵了，而深度学习对GPU又有非常旺盛的需求。高成本的问题很难在短期内解决。

抛开技术内功和场景不说，集齐国有五大行入股、刚获得宁德时代大单的第四范式招股书我们还未能了解，无法准确判断第四范式相较于其他AI企业来说盈利模式的亮点抑或不足。但可以明确的是，随着百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头已经快速进入AI行业，并占据了相对稳定的市场份额，所有巨头以外的公司都必须面对巨头碾压的问题。

其实这也是行业价值重塑的过程。巨头以外的公司，除了少数可以依靠领先的AI技术，更多还是要依靠对AI技术—场景的洞察，依靠好的产品和好的商业模式，才有可能在资本市场生存下去，拥抱最好的时代。