頭條楓林網採訪、撰文：小北 編輯：火柴Q 甲小姐
9月12日，商湯又融資了。
在當天宣布獲軟銀中國10億美元投資後，商湯估值已達60億美元。 但更值得玩味的是1個月前商湯對外投資的消息：8月7日，商湯領投影譜科技13.6億元D輪融資，創下人工智能影像生產領域單輪最高融資紀錄；今年6月 21日，商湯還領投了醫療互聯網公司禾連健康7500萬美元B輪融資，禾連健康投後估值近10億美元——獨角獸開始造小獨角獸了。
其實，在互聯網和移動互聯網的浪潮中，都不乏公司發展到一定階段進行對外投資的現象。 但不同的是，AI公司對外投資的動作明顯提前。
對比互聯網公司，即使是現在被戲稱為“投資機構”的騰訊，也是在2011年，即其成立的第13年，自身發展已相對成熟時才啟動對外投資，阿里也是到2006年才成立投資部門 。 而移動互聯網新經濟公司，如近日上市的美團，雖是在成立第4年的2014年就成立了投資部，並到現在還處於虧損狀態，但美團已初具壟斷之勢，滴滴 亦是如此。
目前已開始出手投資的人工智能公司，如商湯、思必馳、Aibee等，整體上還處於公司生命週期的初期階段——成立時間不長、造血能力尚未論證、市場份額仍待開拓，均 還依賴後續融資維持研發、商業化的高投入。
為何一邊燒著別人的錢，一邊開始給別人燒錢？
據AI財經社今年4月的一篇報導，彼時商湯已投資了6個項目，計劃投資的項目還有10多個。 去年底還傳出消息，商湯科技與鼎暉擬籌建規模為30億人民幣的AI專項投資基金。
曠視科技也曾於2018年4月全資收購了艾瑞思機器人；同月，曠視還宣布領投了AI+文娛公司Video++ 3.49億元的B輪融資。
語音交互領域的頭部公司思必馳也於2016年成立人工智能產業基金馳星創投，專注於投資人工智能交互領域的早期項目。 截止目前，思必馳及馳星創投已成功孵化並投資了車蘿蔔、深聰、鹿馬、先聲教育、AITEK、愛醫聲等14家人工智能初創公司。
最近的一則消息是，明略數據和比特大陸聯合領投了2011年成立的視頻大數據技術提供商千視通科技。
Aibee創始人林元慶則向“甲子光年”透露，Aibee馬上也要完成一筆對外投資，被投對像是在某細分賽道市場佔有率超過50%的一家傳統行業公司，Aibee將和這家 公司一起研發和落地AI整體解決方案，推動該行業的AI升級。
甚至還有人提出了“AI公司技術VC化”的設想，直接把投資作為AI團隊實現商業價值的一種商業模式：即同一班技術人馬，一邊投資，一邊為被投項目技術賦能，以分享 被投項目的增長紅利。
尚在成長期的AI公司頻頻投資，究竟是不務正業還是勢在必行？ 是“AI估值泡沫”的體現，還是其中蘊含著AI行業不同以往的獨特商業化路徑？
“甲子光年”採訪了曠視科技、Aibee、中科視拓、Video++等多家已開始對外投資或明確表示有意投資的公司，AI公司旗下產業基金合夥人和傳統VC投資人，深入探尋“ AI公司VC化”趨勢背後的真正動因和未來趨勢。
我們看到了“快資本”與“慢落地”的焦灼，“深挖洞”和“廣積糧”的平衡，以及“加速泡沫”和“加速落地”的雙面影響。
怎麼用好資本這把雙刃劍，已成為所有AI公司都必須關注的重要議題。
快資本與慢落地
縱觀全局，對外投資的AI公司可分為兩類，一類是已具備一定體量、堆積了巨額融資的AI獨角獸，如商湯科技、曠視科技、思必馳等，另一 類則是體量相對較小或公司處於更早期階段的創業公司如中科視拓（成立於2016年）、Aibee（成立於2017年底）等。
從投資輪次上看分兩種：AI獨角獸已領投某些細分領域處於B輪、C輪甚至D輪的“小獨角獸”；而小體量公司則專注於投資天使輪 、Pre-A輪的早期項目。
從投資形式上看也分兩種： 一種是AI公司本身成立投資部門直投項目 ，如商湯、曠視； 另一種則是與傳統VC、PE等機構聯合成立產業基金 ，如商湯、思必馳、中科視拓、Aibee等，這樣可以募集到外部資金，補充資金池。
從投資標的上看則分為三種：一種是在某細分領域已建立起行業場景、佔據一定地位的行業AI公司，如商湯領投的影譜科技、禾連健康；二是在 某傳統行業已深耕多年，積累了大量的客戶資源、銷售渠道，佔據一定市場份額但受某種局限一直“長不大”的傳統公司；三是一些具備了一定的行業認知、客戶資源， 但技術不夠強的初創科技公司。
“AI獨角獸對外投資或收購，本質上是消化過多融資，實際業務場景太小、太少，支撐不了估值。”多位行業內人士對“甲子光年”表達了這樣的看法。 他們把“AI公司VC化”理解成一種“估值管理”的方式，有的公司是主動選擇，有的則是為了撐起高估值，不得已而為之。
以商湯為例，一位業內人士對“甲子光年”的說法是，2017年商湯收入在3億人民幣：“商湯的實際銷售額沒有公佈過，但圈內都知道，3個億 只是合同收入，但to B領域合同收入和實際收入又是兩回事，有賬期和壞賬。”但“甲子光年”也了解到另一種說法：2017年商湯的年收入在1億美元左右 。
如果按照1億美元來計算，2017年底，商湯估值已達30億美元，則PS（市銷率，總市值比銷售額）高達30倍。
“一個很現實的問題，怎麼撐起這麼高的估值？要不我自己幹到這個業績，要不我買一家幹到這個收入。”這是另一位持相似觀點的AI業內人士對商 湯投資邏輯的分析。
其玩法，實際上是利用AI賽道和頭部公司的高PS和強資本撬動力，去投資、控股那些估值溢價較低，但現金流較好的公司來提升收入或“講故事”， 以進一步撐起估值，並繼續融資。
這很像二級市場的市值管理，一位AI從業者做了個類比：“恆大購買FF 91的股份，它市值的增長肯定比它投FF 91花的錢多，是一個穩賺的生意 。”
不論這種被外界解讀為“做收入”的投資，是否是商湯等公司的真實考量，但它確實反映了目前AI公司的一個普遍現象：估值與實際收入不成比例。
一邊是高估值，大量希望快速獲得回報的資本湧入賽道；一邊是慢落地，到了2018年，從業者和投資人都越發清晰地意識到，AI的商業化進程不會像滴滴、 美團這類to C新經濟公司那樣“摧枯拉朽”，快速被資本餵大。
這就是“快資本”與“慢落地”之間的焦灼。
兩重因素疊加，構成了“AI公司VC化”的驅動力：外在驅動力是資本對AI的追捧；內在驅動力是AI技術的特性和商業化落地方式。
首先是外在驅動力。 高估值、高融資、手裡有錢，是AI公司對外投資的前提。
2018年，資本寒冬、大型錢荒的慘淡情形正在上演，但AI賽道仍相對是高融資、高估值領域，頭部公司更是從不缺資本青睞：
就在今年，商湯相繼獲得了6億美元的C輪融資和6.2億美元的C+輪融資，近日又獲得10億美元的D輪融資，加上之前幾輪，商湯目前總融資額已近 30億美元；曠視目前的融資額也近12億美元；而2017年底成立的Aibee更是以1.65億美元的天使輪融資額刷新了中國AI初創企業的融資記錄。
在一些細分領域，融資額破記錄的故事更是屢屢發生。 據投中研究院發布的《2018AI產業投融資研究報告》顯示，2018年上半年人工智能領域的融資額已經超過2017年全年。 另一份VC SaaS發布的《2018年第一季度一級市場最全投融資報告》顯示，人工智能尤其是人工智能在醫療健康領域內的應用項目融資額突出。 資本的大量積聚，使AI公司在發展早期便有一定的資金去做對外投資。
AI公司VC化的內驅力則是AI的賦能特性和其to B的商業模式：
AI的目標是替代人類實現識別、認知、分類和決策等多種功能，本身並不包含直接的應用解決方案，這使得AI必須融入各行各業，深度改造已有產業才能創造價值。 換句話說，AI技術是“大腦”，沒有四肢就無法獨立行走。
這種“賦能”特性，進一步導致目前AI公司的主要商業模式是to B提供技術產品或服務，AI公司的客戶是行業裡掌握場景的企業客戶。
而to B天然又是一個快不起來的生意，相比此前中國VC、PE投了多年的、能快速形成規模效應的to C互聯網公司來說，尤其慢。
多家AI公司CEO向“甲子光年”訴說了其在業務落地過程中的艱難：
“在交付、實施上花費了巨大的努力，但獲得的收入不成正比，收益cover不了成本。”
“我們有技術，但不懂傳統行業，而這不是短期能學來的，是靠長期積累來的。”
“AI公司的CEO往往是技術人員，對於to B運營、業務中涉及的銷售管理、人情世故、複雜系統、團隊管理等等是很難理解的。”
AI公司有高薪養博士，卻做著低客單價的技術服務的尷尬，且相比創業背景多元、草根的互聯網創業者，AI公司創始團隊中多高知科學家、技術專家，他們在適應中國的營 商環境上，要付出更大努力。
深挖洞與廣積糧
在落地慢、落地難的實際情況下，從消極或負面角度想，成長期AI公司對外投資，是“苦撐估值”，加劇泡沫的行為。
但另一方面，公司對資本畫餅也無可厚非，萬一路真的走通了呢?
AI公司的VC化，也可以理解為在AI落地慢且難的實際情況下，摸索出來的一條加速AI落地、加速AI賦能進程的戰略性路徑。
從正向角度來說，AI公司對外投資有兩個出發點：橫向買場景，即“廣積糧”；縱向深入上下游，即“深挖洞”。 二者同樣服務於佈局交叉生態、形成戰略協同的目的。
首先是橫向買賽道、買場景，廣積糧。
一位有意開展對外投資的AI公司CEO對“甲子光年講述了他對場景重要性的理解：純粹的AI並不產生商業價值，因此AI本身並非獨立的主營業務，但場景中的非AI 因素一般在（商業化）初期佔比更大。
這樣就有兩條路線：一是先深耕少數幾個場景；二是同時切入多個不同場景。 頭部公司多選擇第二條路，商湯是個代表。
但在切入不同場景時，AI技術落地慢，需要與場景深度融合的特點，使AI公司光憑自己的力量，無法快速cover多個場景和賽道，這時投資就是一個加速手段。
比如曠視科技全資收購艾瑞思機器人，是為了進軍智能機器人服務領域；商湯投資禾連健康和影譜科技，則是為了加強自己在醫療行業和娛樂行業的實力。
“有些場景現在還沒有精力去做或者其商業化落地還需要假以時日，但也不能等到市場起飛了再去做。把有限的人才跟精力先集中在一兩個場景，讓AI技術像針一樣深 深扎進具體應用，但也不能蒙著眼睛不去看其他場景。”曠視科技投資方，啟明創投執行董事周志峰告訴“甲子光年。
第二個出發點則是投資上下游企業，在某個場景、行業“深挖洞”。
由思必馳成立的馳星創投合夥人楊曉敏告訴“甲子光年”，他們的投資邏輯是“火車頭策略”。 就是指在基金建立伊始，思必馳就是基金投資的火車頭，通過梳理智能交互產業鏈，掃描細分賽道，判別產業鏈全線上哪些點可以產生“化學反應”，並收斂出基金的Value Map 支撐投資。 通過這樣一套篩選流程，所投項目既有較好的質量，又能使得思必馳的影響力擴展到上下游更深的領域。
Aibee創始人林元慶告訴“甲子光年”，接下來，Aibee會著重考察對行業有深刻認知、掌握場景的傳統公司：“我們公司的定位本身就是AI升級傳統行業，我們要進入到一個行業中 搭建AI整體解決方案，就需要和能深刻理解這個行業的公司合作。我們出技術、錢，他們出渠道、客戶資源。”
林元慶也向“甲子光年”透露，Aibee近期會完成一筆對外投資，被投對像是在某細分賽道市場佔有率超過50%的一家傳統行業公司，Aibee會和這家公司一起推動該 行業的AI升級。 此前Aibee接受K11集團鄭志剛的投資也是同一個邏輯，精準零售和旅遊是目前Aibee會花大力氣深耕的兩個行業。