AI會是下一個P2P嗎

聶歐　王麗娟　王亭亭　劉秋娜　黃思楠

人工智能（AI）領域是繼互聯網金融之后，又一個站在風口的行業，也是科技創新企業的主要代表之一。

據中國信息通信研究院統計，2018年上半年全球人工智能（AI）投資總額435億美元，中國占比超過七成;截至去年三季度，全球AI公司共5159家，中國內地包攬了差不多20%，北京更是多達445家——有媒體稱，中國已超越美國，成為全球AI創新企業最多的國家。

但這些創新企業中，究竟有多少是“只會講故事”的？一大批P2P企業轉型人工智能，是否應該保持警惕？

看起來很繁榮

先看兩組數據。

其一，CVSource報告顯示，2013年是AI元年，中國當年有21家AI創業公司進行融資。這一數據從2018年起突然飆升：該年一季度融資事件驟增至130次，總額402億元，超過了2017年全年。

其二，2018年，我國AI公司融資總額為1131億元，商湯、曠視、依圖、云從四家公司合計拿到了其中的200多億元（占比約1/5）。顯然，資本開始砸錢進入。

再來看兩個角度的對比。

一是與同時期海外AI企業對比，中國創新企業有點“頭重腳輕”。

在CB Insights“2019年全球AI企業100強榜單”中，估值超過10億美元的共11家，中國的5家占據了半壁江山。但整個榜單剩下的89家公司中，中資企業僅有地平線機器人入圍，然后是以色列6家，英國6家，加拿大、德國、瑞典、日本、印度各1家上榜，其余全部來自美國。

這意味著，不論與美國相比還是與其他產業相比，中國AI產業的資源配置不平均，資金等核心要素分布不均衡?，F存的4000多家創業公司能獲得投資的不足1/3。

而且，從技術水平來看，中國AI企業自主核心技術仍有待提高，數據開放程度偏低且缺乏必要的保護。虛擬現實、深度學習、仿真技術、智能機器人等還比較欠缺，關鍵領域原始創新和協同創新能力有待提升。

億歐智庫《2018中國人工智能商業落地研究報告》顯示，2017年中國AI產業累計融資超500億元，但百強創業公司累計產生的收益卻不足100億元，90%以上面臨虧損且絕大多數的年營收不足2億元。

在CB Insights榜單上估值過10億美元的11家公司中，中國的5家成立年限僅約3～8年，基本均比美國的5家公司（3～16年）要短，且中國公司更重視場景應用和商業模式，多為5年內快速成長的企業。它們的規模擴張，往往體現為激進的商業模式和近乎“裸奔”的企業文化。

二是2017年以來上市的新金融領域科技企業，上市前后估值出現倒掛。

截至4月下旬，被視為“保險科技第一股”的眾安保險，其市值119億元僅相當于2017年9月登陸港股前估值的1/7;

同年10月登陸紐交所的融360，表現相對較好，但當前市值8.12億美元也比上市前估值縮水了近2億美元;

2018年6月在港上市的“支付第一股”匯付天下，當前市值46億元比上市前估值縮水30億元以上;

同年7月在港上市的51信用卡，當前市值僅約上市前估值的1/4（58億元）。

這即是說，這批上市創新企業幾乎均出現了估值倒掛，市場對其實際表現并不買賬。

勢頭堪比網貸產業

歷史總是驚人地相似。

與近年來網貸行業的發展歷程相比，AI產業有不少相似之處。雖然絕大多數行業發展初期，出現泡沫現象都不可避免，兩個行業的商業模式、性質、社會風險以及科技含金量，也不能完全類比。不過回望網貸產業的發展歷程，或許能為AI產業的健康發展提供借鑒。

首先，發展歷程相似。

以金融之家“2019年2月網貸平臺50強”為例，其中34家網貸公司成立時間為5年及以下，占比近七成。

回想當年，隨著消費金融和現金貸異軍突起，平臺數量三年間從523家增加到5500多家，行業成交額從897億元翻了28倍，投資者人數從30萬呈幾何級數驟增至1350萬。

再看當下AI產業——創業公司數量從2015年的幾百家已驟增至4000多家。

網貸行業后來的亂象，毋庸多言——2015年e租寶事件爆發后，12月28日《P2P監管細則暫行辦法（征求意見稿）》出臺，一系列龐氏騙局破滅。

僅2015年，全國就有950家平臺出險，同比上升221%，涉及千億資金且超過100萬投資人中招。至2019年一季度，網貸平臺存活數量從6500多家縮水八成多，良性運營的不足200家。

而AI產業，當前也處于超常規生長狀態——技術應用標準、數據安全保護、個人隱私采集等一系列監管規則尚未補位，技術本身在各領域的適用性有待驗證，“個人隱私保護法”等相關法律法規也仍在探討之中。

今年2月，深圳深網視界發生大規模用戶信息泄露事件，超過250萬用戶的身份證號碼、人臉圖像及拍攝地點等信息外泄，嚴重威脅人民群眾隱私安全。

一旦因AI產業發展引發的各種隱私外泄、詐騙等事件層出不窮，導致公安部、工信部、人民銀行、網信辦等部委和機構形成監管合力，AI產業可能將戴上“緊箍”，迎來全面洗牌。

其次，投資網貸與AI的，很多是同一批機構。

梳理發現，2018年全球最活躍的AI投資機構，主要是谷歌、恩頤投資、NVP、英特爾投資等國際一線風投和科技領域專業投資人，僅谷歌一家，去年就在AI領域投入高達27億美元，但它們在中國卻稍顯謹慎。

數據顯示，截至2018年年底，在國內投資AI創新企業最多的十家投資機構中，排名首位的紅杉資本捕獲了49家，其次是騰訊系、IDG、經緯中國、阿里系、啟明創投和真格基金，投資數量均在15家以上。

除此之外，軟銀、老虎等老牌投資人也相當活躍。而這一系列投資方，很多也都是當年大手筆助推網貸的資本方。

4000 我國AI產業創業公司數量已從2015年的幾百家驟增至目前的4000多家。

2015年是網貸行業拐點年，不僅紅杉、IDG、老虎等先后進駐111家網貸平臺，共發生總額為188億元的121次融資，傳統金融機構和產業巨頭也在加速搶灘——嘉實基金、恒泰證券等金融機構，海爾、鏈家、恒大、綠地等產業巨頭，也紛紛以并購和設立子公司的方式迅速占位。

第三，與網貸相比，AI企業估值增長更快。

據不完全統計，在金融之家“2019年2月網貸平臺50強”中，有20家公開了最新估值信息（截至2019年4月20日），其中估值超100億美元的僅2家（占比10%），估值20億美元及以下的占比達65%。

但是，《2017年中國獨角獸企業發展報告》名單中的33家涉及AI技術的公司，根據可查得最新估值信息（截至2019年4月20日），估值超100億美元的有8家（占比24.2%），估值20億美元及以下的有15家（占比45.5%）。

第四，網貸也曾是各地招商引資的重點，如今換成了AI企業，且熱情更高。

2013～2017年的互聯網金融產業園熱潮，自2017年起就被雨后春筍般的智能科技產業園所取代。

根據公開信息不完全統計，2013年，互聯網金融剛剛興起，2014年就已有超過20個地方政府設立互聯網金融產業園。2013～2017年間，各地省級政府批準成立的互聯網金融產業園/中心/基地共約17個，地市級共約19個，縣級和鄉鎮級為零。這其中包括北上廣深等互聯網金融發達的城市，也包括具備一定IT技術和金融基礎的城市如杭州、南京、天津、武漢等，還包括貴陽、昆明、大連、成都、泉州、鄭州、西安、佛山、鄂爾多斯等看上去并無明顯優勢之地。

但2017年起，AI產業熱潮爆發，各種智能科技產業園扎堆上馬。

截至2019年5月4日，以智能科技、智能產業、智能制造等為名的由省級政府批準成立的產業園/中心/基地共約18個，地市級政府批準成立的共約66家，地市級園區數量多達互聯網金融鼎盛時期的約3.5倍。

并且，湖南汝城、河北大名、廣西平樂、江西信封等縣級產業園多達43個，甚至還有浙江嘉善縣姚莊鎮、四川大邑縣沙渠鎮、陜西周至縣尚村鎮新設了3個鄉鎮級智能科技園區，且全部涌現于2017～2019年，僅2019年4月就有數十個宣布獲批或成立。

不到三年時間，全國各級地方政府的智能科技產業園區約130個。其中縣鄉鎮級園區占據相當比例。

從技術水平看，不少 AI 企業的自主核心技術有待提高。

調研中發現，一些新設園區，甚至直接由已然落寞蕭條的互聯網金融產業園更名而來。

?AI企業潮來襲？

如此奔騰的速度，如此龐大的數量，究竟來自何方？

除去一批早期沉下心來鉆研技術并扎根市場的老牌公司外，AI企業的來源主要有三個方面：

一是大批互聯網金融公司因監管趨嚴，打著智能科技的旗號轉型做智能化生態系統，但自身不具備核心技術。它們往往是先做高估值獲取資金，再來補充技術能力。網貸平臺大多通過這種方式，將自己從一個風口浪尖的行業轉至另一個新的風口。

二是一些有應用場景的公司，希望借力AI等技術拓展原有業務，進行傳統制造業轉型和產業升級，比如創新性承接公安系統服務、信貸風險防控等業務，使得我國的AI應用呈現出一片藍海，吸引了更多的機構和資本進駐。

三是各地地方政府為推動當地科技發展、搶奪研發資源，紛紛設立智能科技園區，也激發了各種掛著AI頭銜的企業出現。

但風險可能就在不遠處。

科創板為大量“催熟”AI產業的投資機構提供了“退出機會”。

1995～2001年的美國互聯網泡沫，就源于資本市場對高新科技企業的盲目追高，導致相關企業股價乃至整個大盤“過山車式”跌掉80%，5萬億美元市值蒸發，近半數科技公司破產。當前，國內打著科創板旗號的各種炒作和畸高融資行為越來越密集，也極易讓投資者因信息不對稱而盲目投資。

對于AI產業來說，數據信息安全同樣風險不容忽視。

不僅是AI產業，物聯網、云計算、大數據等產業，均高度依賴對個人隱私數據的讀取、采集和應用，數據安全隱患陡增。一些缺乏過硬技術手段、對隱私數據進行無規范采集和使用的公司，一旦遭遇黑客攻擊導致數據泄露，不但危及用戶隱私、財產甚至人身安全，還因這些數據往往涉及購物、出行、社交等多領域信息，可能引發連帶風險。

風險是與發展伴生的，在對創新開放、包容的同時，必須始終保持冷靜的心態。