市场对于人工智能的理解与接纳程度，正变得理性而客观，同时也更加地现实。

在为上市准备了 8 个月之后，人工智能独角兽企业依图科技主动申请退出科创板上市，正式对外宣告科创板 IPO 终止。作为首家冲击 A 股的“AI 四小龙”企业，依图科技本有望成为国内人工智能赛道第一股，如今看来希望落空。

从曾经的高调入场，一度引发各界关注，到如今终止上市之后黯然离场。起伏之间，人工智能企业商业化的问题，被摆到了极为显眼的位置。

始末：曾被质疑问题达 47 个

作为“AI 四小龙”企业之一，依图科技以人工智能芯片技术和算法技术为核心，主要以研发并销售包含人工智能软硬件产品在内的人工智能解决方案为主。2020 年 11 月 4 日，上交所受理了依图科技的 IPO 申请，并于同年 12 月 1 日进入问询阶段。然而不幸的是，在随后的 IPO 过程中，依图科技曾两度被“中止”。

其中，首次中止是在 2021 年 3 月 11 日，当时，上交所要求依图科技结合公司业务规划、技术储备及未来行业发展趋势等，进一步披露募集资金投资项目的必要性及合理性，依图科技及其保荐人随即主动要求中止审核，最终上交所中止其发行审核并同意 3 个月后恢复审核。然而三个月后，由于发行上市申请文件中记载的财务资料已过有效期，需要补充提交，依图科技 IPO 再度中止。

如今，伴随着依图科技 IPO 状态由“中止”变成了“终止”，依图科技冲击科创板 IPO 的既定目标，显然已经落空。

据招股书显示，2017 年到 2020 年上半年，依图科技营收分别为 6871.89 万元、3.04 亿元、7.17 亿元、3.81 亿元，营收复合增长率为 222.97%。超高的营收增速，成为了依图科技上升潜力的直观表现。

然而，在超高营收数据的背面，依图在 2017 年度至 2020 年上半年间实现的归属净利润，分别约为-11.66 亿元、-11.61 亿元、-36.42 亿元、-12.99 亿元，累计亏损超 72 亿元，公司财务亏损的速度，同样可观。

据了解，依图科技目前亏损的主要原因在于优先股公允价值不断上升，使得公司亏损持续提升。在此之前，依图科技已先后通过 15 次融资实现了估值超 100 亿元，过程中，随着公司估值的提高，优先股公允价值变动扩大因此也体现到了会计负债之上。

此次科创板上市，依图科技新增股份占比不超过 15%，预计募资 75 亿，测算估值为 500 亿左右。虽然公司承诺上市后 3 年不减持，不盈利同样不会减持。但从多次“中止”到最终“终止”的现状来看，监管并不认同公司的估值及其做法。

在 2020 年 12 月的首次问询中，上交所对依图的公司业务、家族信托、特别表决权等问题进行了质疑，共涉及 47 个问题。过程中，一些比较惹人注目的问题也开始浮出水面：例如，三年来公司前五大客户中多次出现离职员工控股经销公司；应收账款数额过大，存货高企等；公司此前主打推出的求索芯片并非出自依图科技自己研发，而是源自股权关联企业熠知电子……

系列问题背后，AI 四小龙依图科技上市身后存在着太多谜题，以至于在公司宣布 IPO 终止之后，目前，该公司尚未对该事件作出正式答复。

病因：难以跨越“规模化盈利”的坎儿

目前，与依图科技并称 AI 四小龙的旷视科技、云从科技，也已经启动了上市申请程序，准备再次抢夺 AI 第一股名号。在此之外，商汤科技准备 A+H 股上市的消息也频频传出。只不过对于这些企业而言，目前其正在推进的上市之路不会轻松。

对于目前市面上的 AI 企业而言，研发投入大导致 AI 企业短期难以盈利是他们正在面临的通用性难题。很多企业依赖高投入来实现高成长，但业绩亏损严重，距离规模化盈利还比较远，同时还存在核心客户普遍稀少，主要依靠政府补贴等方面的难题，商业模式并不成熟。

从人工智能发展的三大要素构成来看，算力、算法、数据是构成人工智能发展的三大要素。然而今天，伴随着全球供应链调整以及全球缺芯的影响，人工智能在算力层面的发展正受制于新的环境挑战。

在算力方面，虽然目前国内也在积极的在专用芯片、异构化算力等方面不断发力追赶，但同时也不得不面对着生产设备受限、人才供给不足等方面的挑战。在数据方面，AI 企业作为建立基于海量数据的组织机构，目前也正面临着数据来源可靠性、安全性、合规性等方面的风险隐患。

近日，滴滴、boss、运满帮等企业赴美上市引发监管对于国内数据隐私泄露的担忧。在此之外，一则有关于人脸识别可上传人体上半身视频信息到网络端的消息，近日也引发了超 2 亿人次围观讨论。在这背后，外界对于数据隐私及其保护的意识，也正在提升。

在深度学习底层原理停滞多年之后，如今业界更多地开始强调 AI 技术在向工业场景迁移过程中的落地能力，这一过程中，人工智能作为一种底层技术，机会在于与各领域的深度结合的外界认知也正在不断地加深。然而对于曾一度光鲜靓丽的人工智能企业而言，当其深入具体的产业及行业深处时，其面临的便将不再仅仅是技术层面的挑战，而其一直所依凭的技术优势，则被进一步被削弱了。

“人工智能目前主要还是基于深度学习算法而实现的新系统，是 IT 技术上发展出的一个方向，其落地的时候还得考虑已有软硬件系统的兼容与接收程度，商业上的推进没有想象中那么快。”在此前的沟通中，一位长期钻研人工智能技术的程序员对新浪科技表示。

在其看来，在具体的商业语境之下，技术永远不会是解决问题的唯一方法，商业与人性的复杂程度并不是目前的 AI 技术能够应对得了的，于是最终的情况往往是，大多数高喊 AI 的人工智能企业，在进入到产业深处与客户开展合作的时候，面对强势的采购单位，往往很难获得议价权和定价权，处境一度很被动。

“最有可能的一种情况是，大部分的 AI 技术成果与红利，最终都会被现在市场上主流的强 IT 互联网类企业所吞噬。其他的科技类企业只能继续在盈利微薄、议价能力薄弱的边缘隐忍并寻求突破口。”该程序员补充道。

2015 年，伴随着 AlphaGo 大战围棋世界冠军李世石以 4:1 的压倒性优势获胜，外界对于人工智能的关注与兴趣度迅速提升，一时间，围绕人工智能的创业项目疯狂涌现，资本前仆后继，创业者们只需要拿着 PPT 便可以开始融资创业。

然而如今，在经历了长达七年的陪跑之后，伴随着资本市场投资风向的转变，一些 AI 类科技企业的股东开始到了考虑退出的阶段。与之相对应的，越来越多尚且不具备盈利能力的 AI 类科技企业想要继续融资发展，上市也便成为了他们正在考虑的问题。

或许对于更多的人工智能企业而言，当 AI 神秘的面纱逐渐被外界所揭开，如何扭转创业初期虚浮冒进的心态，以更加务实进取的姿态扎入产业深处，学会在变幻莫测的资本市场情绪和繁复的商业环境中缓慢积累提升，这成为了他们当下时期需要掌握的一种能力。

加入到自研芯片的赛道上，让我们拭目以待。