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      第四范式掛牌倒計時,AI商業化難題已解?

      作者:王曉樹

      編輯:楊博丞

      即便是在大模型爆火的今天,商業化的困惑,依然橫在AI企業面前。

      第四范式終于要敲鐘了。

      第四范式發布消息稱,將于9月18日開始招股至9月21日招股,并計劃于9月28日正式在香港聯交所主板掛牌上市。

      據悉,第四范式共將發售1839.6萬股股份,每股定價范圍為55.6港元至61.16港元。其中90%國際發售,10%公開發售。

      根據IPO定價,第四范式對應市值區間為258億港元至283.8億港元(約合32.9億至36.2億美元)。

      對第四范式來說,能夠成功上市應該是一個難得的好消息。畢竟算起來,這已經是第四范式第四次向港股發起上市沖擊。

      不過,上市能解的,只是第四范式的燃眉之急。著急上市背后,還是老生常談的話題,巨額的虧損,看不見何時盈利。第四范式三次在招股書失效后火速提交招股書的動作來看,這一次上市,也少不了背后資本退出的壓力以及繼續融錢的緊迫感。

      這不只是第四范式存在的問題,曾經紅極一時的AI獨角獸們都難解商業化的難題。即便是在大模型爆火的今天,商業化的困惑,依然橫在曠視、商湯和第四范式的面前。

      至于上市之后的表現如何,可以參考前輩商湯。趁著大模型的熱度,一路跌到底的商湯股價有了短暫的回升,而后又是一路下跌。

      商湯股價K線(圖片來源:騰訊自選股截圖)

      不過,能上市融到錢,至少可以給第四范式續續航,至于能否再次揚帆起航,那還得看企業未來的走向。

      招股書中的新變化:增速放緩、大客戶不穩定

      DoNews之前就曾經詳細的談到過第四范式三試港股的路程。(第四范式三試港股)。這一次,我們在港交所找到了第四范式聆訊后提交的最新版招股書,其中財務數據已經更新到了2023年3月31日。

      數據更新后,我們也能更直觀的看到第四范式的近況。

      營收的確在不斷增長,但速度卻有所放緩。招股書顯示,2020年至2022年以及2023一季度期間,第四范式營收為9.42億元、20.18億元、30.83億元和6.44億元。在這其中,2021年同比增長114.2%,不過2022年同比增長52.7%。

      虧損還在繼續,有小幅度收窄。數據顯示,第四范式同期凈虧損分別為7.50億元、18.02億元、16.53億元和3.04億元;經調整凈虧損分別為3.90億元、5.59億元、5.04億元和0.65億元。

      具體業務來看,第四范式愈發依賴第三方定制業務,這也一定程度給回款帶來壓力。

      第四范式收入明細圖(圖片來源:招股書截圖)

      從上圖不難看出,從2020年到2023年一季度,第四范式應用開發及其他服務收入占比在逐漸超過先知平臺及產品。

      第四范式應用開發及其他服務,主要的業務是與第三方定制的AI硬件 (服務器) 、定制開發服務。這種定制性服務,更多的是項目制,更簡單的可以被理解成外包制。

      這里影響比較大的就是,客戶不穩定。

      在招股書中前五大客戶的介紹部分,幾乎每一年換一個,長期留存的大客戶僅一家客戶H。

      更重要的是,第四范式在應用定制及開發服務這項業務中,由第四范式直簽的客戶僅占三層,剩下近七層的客戶以及收入都是來自于解決方案合作伙伴客戶。

      此前,DoNews采訪過的IPG中國首席經濟學家柏文喜曾對此表示,直簽客戶占比較低會影響公司收入的穩定性和可控性。

      除此之外,這也一定程度上影響著第四范式的議價權和應收賬款。

      數據顯示,在報告期內,截至2020年、2021年、2022年12月31日及2023年3月31日,第四范式的貿易應收款項分別為2.63億元、7.78億元、14.93億元及14.94億元。

      第四范式能借上大模型的東風么?

      招股書中呈現的問題,歸根究底還是AI商業化的難題。

      從2019年開始,包括AI四小龍、格靈深瞳以及第四范式都遇到過這樣一個困境。AI商業化受阻,看不清盈利的未來,這也導致市場對AI信心驟減,難拿融資,不得不尋求上市以獲得資金上喘息的機會。

      行業大難題,在大模型到來的時候,看似有了新的注解。

      和商湯一樣,第四范式也想抓住大模型的風口。4月底,第四范式首次向公眾展示其大模型產品“式說3.0”,場景瞄向B端。

      這里有一個矛盾點。“式說3.0”展露的是生成式AI的能力,需要通過學習和理解大量的數據和信息,然后生成新的、創新的內容。目前,生成式AI主要落地的場景在于藝術創作、新聞寫作等。

      但回到第四范式本身來看,第四范式一直做的是決策類AI,其實需要的是判斷“是與非”的能力。決策AI工作方式是通過機器學習和深度學習算法,從大量的數據中學習和提取模式,然后用這些模式來做出決策,落地場景主要在金融投資、醫療診斷上。

      生成式AI和決策類AI這兩者可以說是AI能力的兩大類別。而一直身處決策類AI賽道的第四范式,在生成式AI爆火之下,也跑過來推生成式AI相關產品。的確,這也可以被理解為,正常的業務拓展。

      但業務拓展背后,必然要投入更大的資金、人才。

      招股書顯示,2020~2022年研發投入分別為5.657億、12.495億、16.5億元,年復合增速達到42.88%,占各期收入的比例均超過50%。

      高額的研發投入是虧損的主因之一。而現階段下,在原有業務商業化受阻的同時,開展生成式AI的相關業務,或許一定程度上會帶來更大的研發投入。

      另外,第四范式展示出來的“式說3.0”的能力還是在的圖片理解、多輪對話、寫小說、迅速畫圖等。目前市面上,百度、騰訊、阿里以及同類型企業商湯都也正在做同樣的事情,瞄準的客戶群體除了C端之外,同樣鎖定在B端上。

      且不說生成式大模型未來的商業化是否順利,僅競爭對手來說,給到第四范式的壓力并不小。

      不過,在“式說3.0”發布的之初,第四范式創始人兼CEO戴文淵對其未來的構想在于,「AIGS」(AI-Generated Software),即以生成式AI重構企業軟件。

      戴文淵表示,目前這些B端軟件極為復雜的交互體驗,以及復雜性帶來的極低開發效率,恰恰為生成式AI留下足夠大的重構和改造空間。

      第四范式對AIGS戰略給出的官方解釋是,就是指基于式說大模型背后的Copilot+COT能力,把企業軟件改造成新型的交互范式,并在新型交互上不斷地學習軟件的使用過程,形成領域軟件的「思維鏈」。

      在產品發布會時,戴文淵甚至坦言,以生成式AI重構企業軟件積極將進入的是一個10萬億量級的市場。

      不過,AIGS戰略表現暫時還未在招股書中呈現出來。至于未來的表現如何,還是交給時間和市場來印證。

      結語

      回頭來看,第四范式的上市之路并非一帆風順,背后所折射的是整個AI產業商業化的困境與挑戰。盡管面臨巨額的虧損和競爭壓力,第四范式依然展望未來,試圖在生成式AI的大風口中尋找新的商業機遇。

      不過,上市也不是終點,到目前為止,AI企業中只有格靈深瞳在2022年打破了難盈利的魔咒。

      還是此前的那句話,對于AI企業來說,要么成為Open AI那種,就單純的追求極致的技術,要么就像格靈深瞳那樣,做好幾個應用層能賺到錢,給資本市場一個交代。

      最后,無論是商業化的難題,還是新業務的探索,都需要時間和市場的真實反饋來驗證。對第四范式而言,上市只是開始,真正的挑戰在于如何持續創新,為自己在這片廣袤的AI市場中找到一個穩固的立足點。

      標簽: 第四范式
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