市場對于人工智能的理解與接納程度，正變得理性而客觀，同時也更加地現實。

在為上市準備了 8 個月之后，人工智能獨角獸企業依圖科技主動申請退出科創板上市，正式對外宣告科創板 IPO 終止。作為首家沖擊 A 股的“AI 四小龍”企業，依圖科技本有望成為國內人工智能賽道第一股，如今看來希望落空。

從曾經的高調入場，一度引發各界關注，到如今終止上市之后黯然離場。起伏之間，人工智能企業商業化的問題，被擺到了極為顯眼的位置。

始末：曾被質疑問題達 47 個

作為“AI 四小龍”企業之一，依圖科技以人工智能芯片技術和算法技術為核心，主要以研發并銷售包含人工智能軟硬件產品在內的人工智能解決方案為主。2020 年 11 月 4 日，上交所受理了依圖科技的 IPO 申請，并于同年 12 月 1 日進入問詢階段。然而不幸的是，在隨后的 IPO 過程中，依圖科技曾兩度被“中止”。

其中，首次中止是在 2021 年 3 月 11 日，當時，上交所要求依圖科技結合公司業務規劃、技術儲備及未來行業發展趨勢等，進一步披露募集資金投資項目的必要性及合理性，依圖科技及其保薦人隨即主動要求中止審核，最終上交所中止其發行審核并同意 3 個月后恢復審核。然而三個月后，由于發行上市申請文件中記載的財務資料已過有效期，需要補充提交，依圖科技 IPO 再度中止。

如今，伴隨著依圖科技 IPO 狀態由“中止”變成了“終止”，依圖科技沖擊科創板 IPO 的既定目標，顯然已經落空。

據招股書顯示，2017 年到 2020 年上半年，依圖科技營收分別為 6871.89 萬元、3.04 億元、7.17 億元、3.81 億元，營收復合增長率為 222.97%。超高的營收增速，成為了依圖科技上升潛力的直觀表現。

然而，在超高營收數據的背面，依圖在 2017 年度至 2020 年上半年間實現的歸屬凈利潤，分別約為-11.66 億元、-11.61 億元、-36.42 億元、-12.99 億元，累計虧損超 72 億元，公司財務虧損的速度，同樣可觀。

據了解，依圖科技目前虧損的主要原因在于優先股公允價值不斷上升，使得公司虧損持續提升。在此之前，依圖科技已先后通過 15 次融資實現了估值超 100 億元，過程中，隨著公司估值的提高，優先股公允價值變動擴大因此也體現到了會計負債之上。

此次科創板上市，依圖科技新增股份占比不超過 15%，預計募資 75 億，測算估值為 500 億左右。雖然公司承諾上市后 3 年不減持，不盈利同樣不會減持。但從多次“中止”到最終“終止”的現狀來看，監管并不認同公司的估值及其做法。

在 2020 年 12 月的首次問詢中，上交所對依圖的公司業務、家族信托、特別表決權等問題進行了質疑，共涉及 47 個問題。過程中，一些比較惹人注目的問題也開始浮出水面：例如，三年來公司前五大客戶中多次出現離職員工控股經銷公司；應收賬款數額過大，存貨高企等；公司此前主打推出的求索芯片并非出自依圖科技自己研發，而是源自股權關聯企業熠知電子……

系列問題背后，AI 四小龍依圖科技上市身后存在著太多謎題，以至于在公司宣布 IPO 終止之后，目前，該公司尚未對該事件作出正式答復。

病因：難以跨越“規模化盈利”的坎兒

目前，與依圖科技并稱 AI 四小龍的曠視科技、云從科技，也已經啟動了上市申請程序，準備再次搶奪 AI 第一股名號。在此之外，商湯科技準備 A+H 股上市的消息也頻頻傳出。只不過對于這些企業而言，目前其正在推進的上市之路不會輕松。

對于目前市面上的 AI 企業而言，研發投入大導致 AI 企業短期難以盈利是他們正在面臨的通用性難題。很多企業依賴高投入來實現高成長，但業績虧損嚴重，距離規模化盈利還比較遠，同時還存在核心客戶普遍稀少，主要依靠政府補貼等方面的難題，商業模式并不成熟。

從人工智能發展的三大要素構成來看，算力、算法、數據是構成人工智能發展的三大要素。然而今天，伴隨著全球供應鏈調整以及全球缺芯的影響，人工智能在算力層面的發展正受制于新的環境挑戰。

在算力方面，雖然目前國內也在積極的在專用芯片、異構化算力等方面不斷發力追趕，但同時也不得不面對著生產設備受限、人才供給不足等方面的挑戰。在數據方面，AI 企業作為建立基于海量數據的組織機構，目前也正面臨著數據來源可靠性、安全性、合規性等方面的風險隱患。

近日，滴滴、boss、運滿幫等企業赴美上市引發監管對于國內數據隱私泄露的擔憂。在此之外，一則有關于人臉識別可上傳人體上半身視頻信息到網絡端的消息，近日也引發了超 2 億人次圍觀討論。在這背后，外界對于數據隱私及其保護的意識，也正在提升。

在深度學習底層原理停滯多年之后，如今業界更多地開始強調 AI 技術在向工業場景遷移過程中的落地能力，這一過程中，人工智能作為一種底層技術，機會在于與各領域的深度結合的外界認知也正在不斷地加深。然而對于曾一度光鮮靚麗的人工智能企業而言，當其深入具體的產業及行業深處時，其面臨的便將不再僅僅是技術層面的挑戰，而其一直所依憑的技術優勢，則被進一步被削弱了。

“人工智能目前主要還是基于深度學習算法而實現的新系統，是 IT 技術上發展出的一個方向，其落地的時候還得考慮已有軟硬件系統的兼容與接收程度，商業上的推進沒有想象中那么快。”在此前的溝通中，一位長期鉆研人工智能技術的程序員對新浪科技表示。

在其看來，在具體的商業語境之下，技術永遠不會是解決問題的唯一方法，商業與人性的復雜程度并不是目前的 AI 技術能夠應對得了的，于是最終的情況往往是，大多數高喊 AI 的人工智能企業，在進入到產業深處與客戶開展合作的時候，面對強勢的采購單位，往往很難獲得議價權和定價權，處境一度很被動。

“最有可能的一種情況是，大部分的 AI 技術成果與紅利，最終都會被現在市場上主流的強 IT 互聯網類企業所吞噬。其他的科技類企業只能繼續在盈利微薄、議價能力薄弱的邊緣隱忍并尋求突破口。”該程序員補充道。

2015 年，伴隨著 AlphaGo 大戰圍棋世界冠軍李世石以 4:1 的壓倒性優勢獲勝，外界對于人工智能的關注與興趣度迅速提升，一時間，圍繞人工智能的創業項目瘋狂涌現，資本前仆后繼，創業者們只需要拿著 PPT 便可以開始融資創業。

然而如今，在經歷了長達七年的陪跑之后，伴隨著資本市場投資風向的轉變，一些 AI 類科技企業的股東開始到了考慮退出的階段。與之相對應的，越來越多尚且不具備盈利能力的 AI 類科技企業想要繼續融資發展，上市也便成為了他們正在考慮的問題。

或許對于更多的人工智能企業而言，當 AI 神秘的面紗逐漸被外界所揭開，如何扭轉創業初期虛浮冒進的心態，以更加務實進取的姿態扎入產業深處，學會在變幻莫測的資本市場情緒和繁復的商業環境中緩慢積累提升，這成為了他們當下時期需要掌握的一種能力。

加入到自研芯片的賽道上，讓我們拭目以待。