本報發文人 曲忠芳 李正豪 北京報道

人工智能（AI）的上市潮持續，不同于曠視科技等視覺類AI公司瞄準A股科創板，以平臺為中心的決策型AI獨角獸第四范式則選擇沖刺港股IPO。8月13日，第四范式正式向港交所遞交招股書，擬在香港主板掛牌上市。

招股書顯示，第四范式在2018~2021年營收分別為1.28億元、4.60億元、9.42億元，凈虧損分別為3.72億元、7.18億元、7.5億元。今年上半年，該公司營收為7.88億元，虧損額11.87億元。不難看出，第四范式保持營收大幅增長的同時虧損持續擴大，三年半的時間里累計虧損超過30億元。

就IPO及業績相關問題，《我國經營報》發文人聯系采訪了第四范式，公司方面表示，目前處于靜默期，不方便官方回復。不過發文人注意到，從A股、港股披露的多份招股書顯示，營收高增長、虧損難盈利成為AI獨角獸的“通病”，因持續增長的研發投入及激烈的市場競爭，AI獨角獸從二級市場打開募資通道的心情日益迫切。而隨著美股監管政策趨嚴以及國際環境變化，港股及A股科創板成為AI獨角獸IPO的重點“戰場”。

謙詢智庫合伙人龔斌指出，決策智能實際上是通過數據智能去輔助企業更優地做決策，解決與其核心業務經營密切相關的問題，幾乎可以從上到下優化企業運營的所有組成部分，市場空間比較大。從國內市場來看，決策類AI目前在金融科技領域應用最多。這一賽道上的企業其實不少，只不過第四范式作為該賽道較早沖擊IPO的一家，吸引了較多的關注。

第四范式在招股書中援引第三方商業咨詢公司“灼識咨詢”研究報告稱，我國AI行業按照應用領域劃分為視覺類AI、決策類AI、語音類AI以及AI機器人四大類別。在過去的五年里，我國企業AI支出從2016年的154億元增長至2021年的1280億元，預計2025年將達到人民幣6095億元，年均復合增長率為36.6_。其中，決策類AI有望成為增長最快的賽道，預計到2025年市場規模將達到1847億元，年均復合增長率為47.1_。

3年半虧損30億元

天眼查數據顯示，第四范式成立于2014年，在申請IPO之前，第四范式已完成了11輪股權融資，公開披露的融資金額超過70億元。就在今年1月、2月，該公司連續獲得兩輪融資。從投資方名單來看，不僅包括騰訊、紅杉資本，還包括“工農中建交”五大國有銀行。

招股書顯示，第四范式創始人兼CEO戴文淵是該公司第一大股東，自身及其配偶吳茗、北京新智、范式投資、范式隱元、范式出奇和范式天琴等相關公司總共控制41.18_的股本，其中戴文淵直接持股比例為24.25_。根據公開簡歷，在創辦第四范式之前，戴文淵曾先后在百度、華為任職。持股的機構資本眾多，其中紅杉持有第四范式11.7_的股份，博裕景泰持股3.23_，國新啟迪持股2.77_，廣西騰訊創業投資有限公司持股0.71_。

8月13日，根據我國證監會官方對第四范式出具境外上市的反饋意見，要求第四范式在業務范圍、股東情況、持股平臺情況、主營業務描述以及境外非自然人股東情況五個方面補充具體材料。

招股書顯示，2018~2021年，第四范式實現營收分別為1.28億元、4.60億元、9.42億元；凈虧損分別為3.72億元、7.18億元、7.5億元。今年1~6月，該公司營收為7.88億元，虧損11.87億元。不難計算，2018年至今年上半年累計虧損額為30.27億元。

第四范式虧損的主要原因，包括較高的研發開支、營銷開支、一般及行政開支，以及授予投資者若干優先權有關的贖回負債利息開支。其中，研發費用投入在2018~2021年和2021年上半年分別為1.93億元、4.16億元、5.66億元和5.78億元，分別占同期營收的151_、91_、60_和73_。截止到今年6月30日，第四范式擁有研發人員929人，占全體員工的70_。

從毛利率來看，第四范式整體毛利率從2018年的43_增長至2021年的44_，2021年達到46_。今年上半年，該公司毛利率為46_，這在公開披露財務數據的AI企業中處于平均水平。

目前，第四范式產品及服務覆蓋的行業領域主要包括金融、零售、能源電力、電信及醫療保健。在招股書中，第四范式將使用其先知平臺終端的“財富世界500強或公眾上市公司”其內部定義為“標桿用戶”。截止到2021年，該公司服務的標桿用戶數量增長至47家。就在今年6月底，第四范式宣布已與A股萬億市值上市公司、動力電池巨頭寧德時代達成戰略合作，將AI決策能力注入到后者生產制造的各個環節。招股書顯示，2021年、2021年，第四范式標桿用戶的凈收入擴張率分別為250_、167_。凈收入擴張率是用來評估公司與企業客戶關系的長期價值、公司保留和擴張收入能力的重要指標。

賽道廣闊但盈利能力待考

龔斌向本報發文人指出，決策型AI在大眾層面聽起來較為陌生，實際可以稱之為“決策智能”，簡單來說就是把大數據、深度學習、遷移學習、運籌學和決策科學等，與客戶的營銷、銷售、產品研發、生產和供應鏈管理、用戶運營、策略規模等結合起來，提高從上到下全環節的決策效率，真正起到降本增效的作用。

“決策類AI主要是針對數據供應鏈的智能管理，而采用這一產品平臺的公司數量其實并不多，但另一方面，那些已經使用了的公司，通常代表著決策產品或平臺已經對其業務運營產生了非常可觀、有效的結果。”龔斌如是說道。

第四范式在招股書中解釋稱，決策類AI識別數據中的隱藏規律，指導基于數據洞察的決策過程，并解決與核心業務運營密切相關的問題，幾乎可以從上到下優化企業運營的所有組成部分，包括但不限于擴大業務規模、提升營銷效果、改善運營效率。舉例來說，在智能營銷的背景下，人工智能驅動的解決方案通過提高營銷投放的準確性，能夠推動電商公司的收入增長。另一個典型的應用領域則是金融科技，AI決策亦正在改變金融業的風險管理體系，比如使用人工智能信貸風險模型，能夠顯著降低違約率。

上海人工智能研究院有限公司技術總監沈灝認為，決策類AI是一個重要趨勢，AI正在從感知智能逐步往認知智能的領域發展演進。

灼識咨詢報告顯示，企業在智能化轉型過程中，主要通過單點式采買解決方案或采購AI平臺來獲得AI決策能力，但前者只能解決某一個短期業務目標，轉型涉及多個業務的智能化改造，單獨采購解決方案易造成數據、AI解決方案之間不兼容等問題，不利于企業AI規模化落地。因此企業已將長期重心從為特定應用場景而設的單點解決方案，轉移到以平臺為中心的解決方案，以平臺為中心的決策型AI細分市場正不斷擴大。以應用領域為劃分標準將AI行業分為四大類，除了第四范式重點發力的決策型AI，還包括在To C領域認知度較高的視覺識別類AI、語音及語義識別類AI和人工智能機器人。在這四大類別中，視覺類AI的市場支出規模為556億元，決策類AI為268億元，語音類和機器人的市場規模分別為233億元和22.3億元。而從未來五年的復合增長率預期來看，決策類有望成為增長最快的類別，預計到2025年將增長至1847億元，年均復合增長率為47.1_。視覺類、語音類和機器人的年復合增長率預期分別為36.4_、33.2_和23.8_。

對于決策類AI賽道的市場競爭，盡管已集聚了不少創業型企業，但第四范式在招股書中表示，主要競爭對手是綜合型互聯網公司。在巨頭擠壓的情況下，第四范式能否沖刺港股IPO成功，并從決策類AI賽道中找到真正的盈利模式，仍有待觀察。