AI公司，開始破產了：要麼往前上市，要麼往後離場
2020年05月06日16:49
作者 | 楊青
來源：投資界PEdaily
破產這一幕，開始蔓延到了AI創業公司。
投資界獲悉，據外媒報導，全球知名的AI芯片企業——Wave Computing 公司即將破產。據悉，該公司已經遣散了所有員工，並申請破產保護。如無意外，這將成為第一家在疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。
消息令科技圈嘩然。Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一，曾被認為有和英特爾、英偉達等巨頭一較高下的潛力。2018年底，Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資，這一輪融資過後，這家公司累計融資金額已超過2億美元。
然而，如此知名的一家AI創業公司，還是倒下了。而Wave Computing的下場並非個例，我們把目光拉回國內，那些AI獨角獸們，日子也不好過。
曾幾何時，國內頭部的AI公司上演一場瘋狂的融資競賽——融資似乎成了一項競技體育，行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。如今，情況急轉直下，“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”，一位北京VC投資人對投資界坦言。
一旦沒有了輸血，擺在AI公司面前的選擇並不多：要麼悄悄關門，要麼謀求上市之路。但是，IPO不易，AI獨角獸曠視科技、商湯科技赴港上市接連受挫，這是一連串響亮的警鍾。更多IPO無門的AI創業公司，開始破產。
曾融資2億美元，
疫情下第一家申請破產的AI明星公司
在申請破產之前，Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一。
2008年，Wave Computing在美國加利福尼亞正式成立，專注於通過基於數據流驅動（dataflow）技術、以及實現dataflow技術的軟件可動態重構處理器（CGRA）架構，突破AI芯片性能和通用性的瓶頸，加速從數據中心到邊緣的AI深度學習計算。
其中，最為轟動的是，2018年6月Wave Computing收購老牌半導體IP公司MIPS，計劃通過將它的數據流架構與它的MIPS嵌入式RISC多線程CPU核心和IP相結合，為下一代AI提供了動力。彼時，外界一度認為Wave Computing具備了和英特爾、英偉達爭鋒的潛力。
也是在這一年12月，Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資，該輪融資由投資公司奧克蘭公司（Oakland Corp.）領投，原有投資者也參與了本輪投資。這一輪融資過後，Wave Computing累計融資金額已超過2億美元。
除了深受資本的青睞，Wave Computing更是各種榮譽加身：被商業諮詢公司Frost & Sullivan 評為“機器學習行業技術創新領導者” ；並被 CIO 應用雜誌評為“25大人工智能供應商”之一；入選全球半導體聯盟(GSA)“最受尊敬的私營半導體公司”獎。
然而，好景不長。進入2019年，突然到來的兩次CEO人事變故，使得外界對Wave Computing信心大失，導致最後對MIPS難以割捨的人所剩無幾。而在產品方面，相比Nvidia、Graphcore，Wave Computing芯片的優勢並沒有得到很好的凸顯，引發了前景擔憂。
2020年，疫情肆虐全球，目前尚未得知疫情是否加速的公司破產，但Wave Computing 毫無疑問成為了第一家疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。
據芯東西報導，Wave Computing目前只是申請破產保護，進行資產重組，中國區已全部關閉。Wave Computing原本有近40多中國區員工，目前只剩幾位。至此，一顆曾經星光熠熠的AI企業就這麼迅速隕落了。
AI獨角獸開始瘋狂的融資競賽
中國創投史上絕無僅有
Wave Computing的結局，是無數AI 創業公司狂飆之後的縮影。
我們把時間拉回到2016年——當時，Google旗下AI系統AlphaGo以4:1戰勝圍棋九段高手李世石，引發了一波全球性的人工智能熱潮。
那兩年，沒有再比人工智能大會更熱鬧的會場了。國際級的AI大會一場接著一場，全球頂尖科技企業同台亮相成了常態。台上AI大牛激情澎湃，PPT充滿著AI世界的種種奇幻；台下聽眾仰頭聆聽，生怕錯過下一個時代。
與此同時，互聯網巨頭們也給AI再添一把火。李彥宏率先提出all in AI，馬化騰隨後也提出AI in all，馬雲啟動了NASA計劃並創立達摩院，華為的全棧AI策略火速推出。似乎， AI時代已經觸手可及。
AI成了整個投資圈都在聊的話題。“天使輪的項目投資人看看方向、團隊，聊一聊就定了。很多公司什麼都沒有，一個PPT只要打上AI的標籤就能拿到不錯的估值。”這樣不可思議的一幕，卻屢屢在創投圈上演。
“其實當時大家對AI的盈利模式也看不太清楚，但是這個技術肯定是先進的，先在技術上占位以後再思考落地是不少AI創業公司的投資方共同的想法。”一位長期關注硬科技的投資人向投資界回憶當時情況。“2016、2017年的時候，中國的VC/PE市場資金很充足，風口也不是很多，自然有大量的資金流入AI行業。”
當時AI投資有多瘋狂？對於頭部的AI公司，融資似乎成了一項競技體育，行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。
成立於2014年的商湯科技，僅僅3年時間估值就暴漲到20億美金。2017年7月，商湯科技宣佈完成4.1億美元B輪融資，創下當時全球人工智能領域單輪融資額記錄。
2018年4月，商湯科技完成阿里巴巴集團領投的6億美元C輪融資，再次創下全球人工智能領域融資記錄；一個月後，商湯科技再度獲得6.2億美元C+輪融資；三個多月後，商湯科技再度獲得軟銀10億美金的融資，估值也飆升至60億美金。
粗略算下來，從2018年4月到9月，5個月時間內商湯科技接連獲得三輪融資，僅這三輪融資金額就超過22億美金。放眼全球創投史上，很難再找出一家創業公司能夠獲得如此密集且大量的融資。
而被拿來和商湯科技並列為的計算機視覺“四小龍”——雲從科技和依圖科技，在這一段時間內也不斷進行融資。雲從科技在2018年6月宣佈獲得10億元人民幣B+輪融資；依圖科技也在6月、7月接連宣佈兩輪融資斬獲3億美金。
這在中國創投史上實為罕見。動輒就是幾億、幾十億美金，一波又一波資金得砸在身上，對於這些AI獨角獸來說，2018年堪稱是最夢幻的一年。
投資人已經很長時間不看AI了
沒有了融資，燒錢的獨角獸還能撐多久？
這場瘋狂的融資競賽，讓一個個AI獨角獸被迅速“催肥”。
目睹這一切，VC/PE圈並不是沒有過擔憂。早在2017年年底，創新工場董事長、CEO李開複就曾公開預言：“AI項目（融資熱）是今年上半年開始的，融資差不多夠18個月花，明年底估計有一批公司倒掉。”
爾後，擔憂開始一一成為現實。2018年，一級市場募資難全面爆發，這場資本寒冬開始傳導到AI行業，直接的表現是AI企業融資開始變難了。雖然頭部的公司仍然堅挺地續寫著輝煌，但一大批的AI 創業公司的生存問題開始漸漸浮現。
所有人開始意識到，AI被嚴重神話了。2018年底，科大訊飛被曝出人工翻譯假裝的機器人翻譯的醜聞，讓這家老牌AI語音巨跌落神壇。甚至險些被認定為“機器人公民”的索菲亞，最後確被指出只不過是一個機器類人音箱”，震驚全世界。
AI巨頭尚且如此，早期的AI創業公司中的亂象更是不敢想像。誇大、造假屢見不鮮——曾有媒體報導，很多早期的機器人和虛擬機器人上節目，多數是寫好了劇本，或者直接由人工操控的。
即便是擁有相對領先的算法或技術的AI企業，因應用場景無法實現，難以發揮其真正價值，仍然導致後續融資失敗。就拿計算機視覺領域的應用來說，目前還是在比較初級的階段；即使是頭部企業，也還在努力探索大規模商業化的路徑。
對於AI創業公司來說，變現的壓力非常大。
另外，巨額的融資資金給了頭部的AI公司更多的試錯機會。它們有資金支撐，可以不斷尋找應用場景，然後迅速切入，在這基礎上再摸索短期的變現機會，並一步步不斷打磨，發現長期的商業模式。
但巨額的融資是一把雙刃劍，直接將AI公司的估值推到了一個絕大多數VC/PE望而卻步的高度。
啟明創投創始主管合夥人鄺子平在2018年時曾表達過擔憂，直言當時人工智能公司的估值總體偏高。“現在絕大部分技術型的、平台型的公司還是一To B的場景，但投資機構卻把它們當作To C的公司來投。這樣的公司，後續還需要多輪的融資支援成長。如果天使輪一下子把估值做到1億，那A輪總得3億，做到F輪怎麼辦？”
2019年開始，後遺症顯現了。沙利文公司發佈的《 2019 中國與美國人工智能產業及廠商評估 》中數據顯示，2013 年至 2018 年，中國 AI 領域投資熱度遠高於美國，投資額從2015年開始超過美國，但是到了 2019 年中國在 AI 領域的投資額與投資筆數大幅下跌。
留給AI獨角獸的時間不多了
2020，要麼往前上市，要麼往後離場
“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”，一位北京VC投資人對投資界坦言。當投資方重新審視AI公司變現能力和擴展空間，估量投入和產出時，資本熱度逐漸消退。
當沒有了資本方的輸血，受困於資金壓力的AI公司要麼悄悄關門，要麼紛紛開始謀求上市之路。
最新消息，曠視科技或將籌備科創板上市，港股正常推進，或將採用“A+H"模式。對此，曠視官方回應稱，不予置評。
早在2019年8月，曠視科技就向港交所提交了招股書，這也是首次揭開了AI獨角獸的神秘面紗。從曠視科技提交的招股書來看，其2016年、2017年和2018年的營業收入分別達到人民幣6780萬元、3.13億元和14.27億元，虧損分別為人民幣3.43億元、7.58億元和33.52億元。而2019年上半年，曠視科技虧損額度達到驚人的52億元。
這次IPO之旅並不順利。在提交上市申請6個月後，曠視科技在港交所IPO的進程狀態顯示為“失效”。
另一家AI明星公司——商湯科技，近期也被外媒報導稱推遲了今年在香港進行7.5億美元的首次IPO計劃，轉戰私募市場，尋求5至10億美元融資。不過商湯科技回覆：不曾有上市具體時間表。
截至目前，商湯科技自從2018年9月完成D輪融資之後，已經有近18個月沒有新的融資。儘管之前累積的融資額高達30億美元，但是在造血能力不足的情況下，又能撐多久呢？
有業內人士透露，這兩家AI獨角獸赴港上市受挫，原因可能是其估值沒有得到認可。
即便如此，還有一大批AI 獨角獸正在趕來的路上。雲從科技被爆計劃2020年上半年申請科創板上市，披露估值達200億元人民幣；雲知聲被爆在2018年7月已經和中金公司簽訂了上市輔導協議，擬在科創板上市；優必選也被爆已經於去年完成招股說明書的主要編寫。不久前，AI芯片公司寒武紀也已經向上交所提交了招股書，有望登陸科創板。
但是，估值高、盈利能力不足、持續虧損是目前AI獨角獸們的通病，未來能否保證大規模盈利有待於時間的考驗，即便能夠登陸資本市場又有多大的用處？事實證明，技術並不能成為一家 AI 創業公司的“護城河”，如何將技術變現才是AI企業的當務之急。
可以預見，2020年將是中國AI公司們的分水嶺——一些玩家將黯然離場；另一些則彙入二級市場的大海中，接受更大的考驗。破產這一幕，或許在AI公司這一群體中，才剛剛開始。
資料來源：https://m.sina.com.hk/news/article/20200506/0/5/2/AI%e5%85%ac%e5%8f%b8%e9%96%8b%e5%a7%8b%e7%a0%b4%e7%94%a2%e4%ba%86-%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%89%8d%e4%b8%8a%e5%b8%82%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%be%8c%e9%9b%a2%e5%a0%b4-11620515.html?fbclid=IwAR33y7iML0w9vQnCn8EcC62jpaeUQKJavX1q6QBcRBEyX3ODesvdICfGPFU
mips計算 在 [教學] 計概CPU效能+ MIPS + 安德定理- 看板Army-Sir 的推薦與評價
CPU效能比較唯一只能用CPU time(執行時間)來做判斷比較
CPU time = instruction no. x CPI x clock cycle time
instruction no. x CPI
= ───────────────
clock rate (Hz)
instruction no. ：指令個數。
CPI ：clocks per instruction (每個指令所需的週期數)
clock cycle time：每個週期所需的時間
clock rate ：clock cycle time的倒數
----
MIPS：每秒執行百萬個指令 (million instructions per second)
clock rate (Hz)
MIPS ＝ ───────────
CPI x 10^6
ps:MIPS無法拿來當作電腦效能的依據！！！！ important
----
常見單位縮寫：
1 byte = 8 bits
1TB = 2^10 GB = 2^20 MB = 2^30 KB = 2^40 Byte = 8 x 2^40 bits
2Mbps(網路常用單位) = 2M bits per second = 2/8 x 2^20 bytes/s
ps:因為1 byte = 8 bits
K -> 10^3 ( 2^10 )
M -> 10^6 ( 2^20 )
G -> 10^9 ( 2^30 )
T -> 10^12 ( 2^40 )
m -> 10^(-3)
μ -> 10^(-6)
n -> 10^(-9)
---
安德定理：
利用某種較快執行方式所改進的效能會因為此種執行方次所佔的時間比例所限制住。
公式：
1
speed up ＝ ───────────
f
── + (1-f)
n
f：此種執行方式所佔的時間比
n：此種方式加速n倍
speed up：整個的加速倍數
eg: 整個執行時間為50秒，其中CPU佔了30秒，I/O佔了20秒，請問
1.如果CPU改善3倍，那整個執行效果可改善多少？
3.如果CPU改善3倍，I/O改善5倍，那整個執行效果可改善多少？
2.如果只改善CPU，則最大的執行效果可改善多少？
sol：
CPU佔的時間比：3/5 I/O：2/5
1.
1 5
speed up ＝ ─────────── ＝ ── (加速1.666倍)
3/5 3
── + (1-3/5)
3
2.
1 25
speed up ＝ ─────────── ＝ ── (加速3.57倍)
3/5 2/5 7
── + ──
3 5
3.
1 1 5
speed up ＝ ─────────── ＝ ──── ＝ ── (加速2.5倍)
3/5 (1-3/5) 2
── + (1-3/5)
∞
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