一个AI公司的估值是怎么“估”出来的？

大家好，我是甲小姐。欢迎大家来到今天的“甲小姐说”，这期我们要探讨的是“如何给人工智能企业进行估值”这个有趣的话题。

此时此刻，这个世界上每10.9个小时就有一家人工智能公司诞生，项目花开遍地，但凡大牛领军团队，估值都相当可观——用一位投资人朋友的话讲，“基本上第一轮不下手，第二轮就投不起了。”

那么，这些公司的估值到底是怎么算出来的？要是能有一套公式来计算，世界上的投资人们可就省事多了。

在过去，一种理想的估值方式是“可比公司法”，也就是拿着你要估值的非上市公司去跟可参照的上市公司做比较，对比他们的财务状况，推断目标公司的价值。

一种常见的算法是算P/E，也就是市盈率。上市公司的市盈率指其市值/公司财务年度利润。 

投资人投的是一个公司的未来，换句话说，投的是一个公司未来的经营能力，用P/E法对比上市公司的估值基本逻辑是：公司价值＝预测市盈率×公司未来12个月利润。

这套算法看起来很简单，然而事实是，大部分估值高企的人工智能公司基本上处于不怎么赚钱的状态。你要想靠财务数字去算？不好意思，“巧妇难为无米之炊”啊。举个国外的例子，今年4月，没有任何实质性收入的美国版“知乎”Quora在D轮8500万美元融资后，目前估值高达18亿美元，这个估值怎么来的？新一代投资者都是怎么思考的？显然，刚刚说的公式派不上用场了。

为了让我们的分析更加“显性”一些，首先我们看一下跟非上市公司的估值所对应的一个概念，上市公司的市值。

前几日，媒体纷纷盯着一个“大新闻”，因为京东市值逼近百度，大家都纷纷捧起了西瓜期待见证“历史性的一刻”。至于BAT的说法要改成什么，人们也纷纷像父母给孩子起名字一样你一言我一语花样迭出。处于变革期的百度，遇上了急速上升期的京东，无疑是很有意思的时点。不过，归根结底，市值只是一个随时间流淌的数字，在股市中，一夜之间蒸发数十甚至数百亿市值是寻常事，今年5月至今，苹果公司的市值在两个月内蒸发了580亿美元——但这并不能说明什么。 

市值不代表业绩。更重要的是，京东和百度基本不具备可比性，一个电商，一个搜索，一个消费类公司，一个技术类公司，京东的主营业务和根基业务是基于消费，非要闯进BAT阵营，也是与A去相互抗衡，而不是占领B这块综合类信息服务的高地。从某种意义上说，市值只是上市公司戴在头顶上虚幻的光环而已。比起绝对数字，我们看待数字背后的“增长动因”是更有意义的。

在京东所描绘的未来里，增长动因是什么？

事实上，在618前，京东因技术基因缺乏，经历过一波市值泡沫危机，当时，新加坡毕盛资管公司发布了一份针对京东的调查报告，报告提出： 

“京东没有如亚马逊那样在技术方面进行变革和投资，而亚马逊除了电商零售之外，还推出多样化的科技产品，京东实质上仍是一个卖3C家电为主的传统零售商。”言下之意，京东600亿美元的市值不仅被高估，将京东比喻成中国的亚马逊也是一个错误——难怪刘强东面对人工智能和机器人技术革命的汹涌浪潮，会在京东开年大会上承诺，希望用12年的时间把第一个12年建立的所有商业模式全部用技术来进行改造，将京东变成纯粹的技术公司。

说到这里，你可能看出来苗头了。

无论是上市公司的市值，还是非上市公司的估值，有一样东西是很值钱，并且将在未来越来越值钱，那就是技术。

正如吴军博士在《浪潮之巅》所言，“近一百多年来，总有一些公司很幸运地、有意识或无意识地站在技术革命的浪尖之上。一旦处在了那个位置，即使不做任何事，也可以随着波浪顺顺当当地向前漂十年，甚至更长的时间。在这十几到几十年间，它们代表科技的浪潮，直到下一波浪潮的来临。”

当下“技术革命的浪尖”无疑是人工智能大军，难怪这个世界上每10.9个小时就有一家公司举着人工智能的“小旗”冒出来，而投资人们投出心仪的人工智能公司，也几乎等同于买到了一张开往未来的值钱的船票。

这张船票值多少钱？

第一个关键词是人才，人才很贵，科技“领军人物”尤其贵。

因为人工智能尚处于处在“技术红利期”，供求关系不平衡，投资方资金多，而高质量人才又极其稀缺。挖掘并投资顶尖技术专家，几乎成了一种资金宣泄的出口。

顶级人才为什么值钱？乔布斯曾说，他用半辈子的经验认识到，一个出色的人不止能顶2个平庸的人才，而是50名，顶尖人才的争夺，应该是一个行业或公司竞争壁垒和是否有长远爆发力的的一个风向标，以至于很多投资人已经开始去高校找教授或BAT里挖技术牛人来进行投资，这甚至导致创业团队只要技术背景好，不管有没有找到市场刚需痛点，有没有形成商业模式，资本都会蜂拥而至——一时之间，学术领军人物成为最大的香饽饽。

而人工智能领域，更是一个对学术领军人物高度依赖的行业：一方面，唯有学术领军人物，才能够看得更远，思考更深，在趋势不明确时，提前指出该走哪条路；另一方面，也只有学术领军人物才具备对世界顶级人才、专家资源的号召力。

然而，领军人物是一个“不可再生”资源。领军人物就像国家保护动物，其成长需要时间，如今，还停留在学界的领军人物已经所剩无几了。见一个投一个，不失为很多投资机构的权宜之计。

因此，峰瑞资本表示，在人工智能创业第一阶段，计算一家公司估值的公式可以是“算法x人才”。两者的乘积，大概就等同于人工智能公司在市场当中的价值。

但是这个公式只代表最开始。因为在中国的人工智能行业，纯技术还不能解决所有的实际问题，豪华团队不一定就能走到最后。有技术但没有好的场景，“拿着锤子去找钉子”，终会是死路一条。

迅雷创始人程浩就提出，从投资者的长远视角来看，未来随着基础计算平台和开源平台的丰富成熟，技术方面的壁垒会越来越不明显，整个人工智能的技术准入门槛会越降越低——他并不建议创业公司都来凑短期的人工智能的技术红利热闹。

无独有偶，美国巴布森学院管理与信息科学学院教授Thomas H. Davenport发现，在谷歌、Facebook、微软纷纷开源人工智能技术后，一些想要使用人工智能的企业正考虑拒绝与技术公司合作，原因是开源算法够用且免费。

程浩由此得出结论：技术创业者如果只定位做技术提供商，而不直接面向用户/客户提供整体解决方案，未来价值会越来越小，不往上游走风险非常大，甚至是死路一条。因为从长期看，人工智能创业和任何其他领域的创业一样，一定是综合实力的比拼，懂不懂行业、有没有找到刚需痛点、产品化和工程化能力怎么样、营销能力怎么样、产品做完了能不能卖出去等。

越来越多的创业公司对此已颇有体会。视频机器学习创始人李喆曾分享，“有一段时间，我们痴迷于研究技术，但现在感觉生存下来更重要，而且我们实践后发现，人工智能想要生存下来，最重要是要绑定一个行业。因为现在人工智能很难做到全品类的通用智能，所以不管是人工智能后端的网络，还是前端的机器人都需要找到一个行业，解决一个行业的痛点，不一定要把技术用得特别多，虽然技术特别重要，但是一定要解决某个痛点，才能有长远的发展。”

因此，峰瑞资本表示，进入第二阶段后，判断一家人工智能公司市场价值的方式也随之发生了变化，“估值＝算法x人才”要演变成“估值=数据x商业价值＋算法”。

为何算法前面是一个加号？峰瑞资本朱祎舟表示，主要原因在于，当行业都还没有数据和商业价值的时候，比的是算法，但是当大家都有了数据和商业价值后，商业价值的重要性会迅速超过算法，算法所占比重会越来越少。

赛富亚洲投资基金创始管理合伙人阎焱也认为，决定企业估值高低的，一是商业模式的可扩充性和弹性，二是护城河高低，这个技术有没有其他人在做。阎焱强调，即便是AI企业，也需要从这两个维度去考虑估值问题。

从商业模式来看，人工智能大方向上可理解为2B及2C。有投资人曾公开表示，在人工智能创业领域，目前他们只看2B，不看2C。一方面是2B可以尽快获得收入，对公司来说，有收入才可以养更多的团队，把产品和业务跑起来；另一方面，2B的使用场景是封闭的，比较容易拿出90分的产品出来。而2C，一是要跟巨头掰手腕难度很大；二是用户期望值过高，很难做体验及预期管理；三是2C单点突破会比较困难，更多是一个系统化的工程，只有当基础的传感器、服务、数据足够完整后，才会有一个体验足够好的东西出来。不过，同时大家也承认，如果2C一旦成功，想象空间会比2B更大。

对人工智能公司而言，在从小众产品到大众产品中间就像横着一条巨大的鸿沟，能否顺利跨越鸿沟并进入主流市场，得到大众的支持，将决定产品的成败。

所以，“估值=数据x商业价值＋算法”能够比较合理地衡量企业估值。

随之而来的一个问题是：当前，人工智能企业是不是被高估了？泡沫有多大？

根据麦肯锡报告，2016年全球人工智能的投资金额大约为260亿至390亿美元，且保持着很大的增长率。与之相对的，目前有2200多家人工智能初创公司，其中超过50%是在最近两年成立的。这些公司很多产品还处于实验阶段，无法即时、普遍地应用。数据显示，2016年人工智能产业规模仅有100亿，预计2017年会增长至152.1亿——当产业规模与资本投资规模反差很大时，确实容易出现泡沫。

人们对人工智能的高期许从何而来？云天励飞陈宁认为，第一，AI可能会颠覆某一个原有行业的工作效率；第二，会颠覆原有行业的市场格局；第三，可能会拓展出更多新的应用。因此，一定程度上值得高估值。

出门问问创始人李志飞也承认估值过高，他说，“AI创业和过去互联网、移动互联网、O2O的创业不一样，AI是技术型创业，价值有延迟。互联网、移动互联网和O2O早期快速的把流量、用户、交易量做出来，很快加高估值。AI公司是技术型的，需要空间，早期高估值让创业公司有更大的机会把延迟的价值释放出来。”

一些假借风口的创业公司，也让人工智能有了注水的成分。源码资本投资合伙人张宏江就直言，目前随便一家公司都敢说自己是AI公司，导致泡沫非常严重。还有投资人表示，许多融不到资的公司将自己定位为人工智能公司，他曾经见过公司打着人工智能Wifi、人工智能榨汁机等各种各样的名号。

支撑起高估值的另一方面原因是，在这轮人工智能的投资热中，并非所有投资人都能保持理性，他们似乎深信“任何足够先进的技术都称得上是魔力之源”。目前，技术这个魔力之源已经逐渐改写整个投资行业的游戏规则。

此前，投资人基本认为一家1000亿美元市值的互联网科技公司，一代人只能遇到一次，比如半导体时代的英特尔，PC软件时代的微软，互联网时代的谷歌。但Facebook的IPO改变了一切。当年差点10亿美元卖给雅虎的Facebook当下市值已超过4000亿美元，Airbnb、Uber、阿里巴巴、特斯拉、亚马逊等的市值也先后突破百亿或千亿大关——一夜之间，曾经稀有的独角兽似乎变得稀松平常，如今全球有数百家创业公司估值超过10亿美元。

因此，许多新时代的基金都开始转变观点：他们开始相信，每年至少有一个市值可能超过1000亿美元的创业公司诞生，或者至少在一家基金存续期内能够见证一家。一旦这个观点成立，以几亿、十几亿、几十亿美元的估值投资一家可能成为千亿市值的公司都会是很“便宜”的——只要你赌对了，就是好的投资。所以即使现在来看，人工智能确实存在泡沫，投资人依然刹不住脚。

当然，让市场回归理性，创业公司也有责任。好的创业公司，它们会努力让自己的价值赶上自己的估值。更进一步，人工智能技术发展本身就是驱逐泡沫的手段，一旦将技术、产品、商业和数据形成全栈闭环，护城河就有了。

对此，有投资机构相当乐观，“不用很长，一年或一年半的时间，很多真实情况就会暴露出来，泡沫也将逐渐散去”。

在甲小姐看来，人工智能毋容置疑是发展大趋势，甲小姐也愿意相信人工智能所带来的新技术将超越一切以往，如凯文.凯利所预测的那样，“变成像电、互联网一样的基础服务和革新力量”。不过，我们也必须意识到人工智能的创业已经鱼龙混杂混了不少“伪智能”项目，所以我们仍需保持一分清醒，十分耐心，因为未来很美好，道路很曲折。