作者：王晓树
编辑：杨博丞
即便是在大模型爆火的今天，商业化的困惑，依然横在AI企业面前。
第四范式发布消息称，将于9月18日开始招股至9月21日招股，并计划于9月28日正式在香港联交所主板挂牌上市。
据悉，第四范式共将发售1839.6万股股份，每股定价范围为55.6港元至61.16港元。其中90%国际发售，10%公开发售。
根据IPO定价，第四范式对应市值区间为258亿港元至283.8亿港元（约合32.9亿至36.2亿美元）。
对第四范式来说，能够成功上市应该是一个难得的好消息。毕竟算起来，这已经是第四范式第四次向港股发起上市冲击。
不过，上市能解的，只是第四范式的燃眉之急。着急上市背后，还是老生常谈的话题，巨额的亏损，看不见何时盈利。第四范式三次在招股书失效后火速提交招股书的动作来看，这一次上市，也少不了背后资本退出的压力以及继续融钱的紧迫感。
这不只是第四范式存在的问题，曾经红极一时的AI独角兽们都难解商业化的难题。即便是在大模型爆火的今天，商业化的困惑，依然横在旷视、商汤和第四范式的面前。
至于上市之后的表现如何，可以参考前辈商汤。趁着大模型的热度，一路跌到底的商汤股价有了短暂的回升，而后又是一路下跌。
商汤股价K线（图片来源：腾讯自选股截图）
不过，能上市融到钱，至少可以给第四范式续续航，至于能否再次扬帆起航，那还得看企业未来的走向。
招股书中的新变化：增速放缓、大客户不稳定
DoNews之前就曾经详细的谈到过第四范式三试港股的路程。（第四范式三试港股）。这一次，我们在港交所找到了第四范式聆讯后提交的最新版招股书，其中财务数据已经更新到了2023年3月31日。
数据更新后，我们也能更直观的看到第四范式的近况。
营收的确在不断增长，但速度却有所放缓。招股书显示，2020年至2022年以及2023一季度期间，第四范式营收为9.42亿元、20.18亿元、30.83亿元和6.44亿元。在这其中，2021年同比增长114.2%，不过2022年同比增长52.7%。
亏损还在继续，有小幅度收窄。数据显示，第四范式同期净亏损分别为7.50亿元、18.02亿元、16.53亿元和3.04亿元；经调整净亏损分别为3.90亿元、5.59亿元、5.04亿元和0.65亿元。
具体业务来看，第四范式愈发依赖第三方定制业务，这也一定程度给回款带来压力。
第四范式收入明细图（图片来源：招股书截图）
从上图不难看出，从2020年到2023年一季度，第四范式应用开发及其他服务收入占比在逐渐超过先知平台及产品。
第四范式应用开发及其他服务，主要的业务是与第三方定制的AI硬件 （服务器） 、定制开发服务。这种定制性服务，更多的是项目制，更简单的可以被理解成外包制。
这里影响比较大的就是，客户不稳定。
在招股书中前五大客户的介绍部分，几乎每一年换一个，长期留存的大客户仅一家客户H。
更重要的是，第四范式在应用定制及开发服务这项业务中，由第四范式直签的客户仅占三层，剩下近七层的客户以及收入都是来自于解决方案合作伙伴客户。
此前，DoNews采访过的IPG中国首席经济学家柏文喜曾对此表示，直签客户占比较低会影响公司收入的稳定性和可控性。
除此之外，这也一定程度上影响着第四范式的议价权和应收账款。
数据显示，在报告期内，截至2020年、2021年、2022年12月31日及2023年3月31日，第四范式的贸易应收款项分别为2.63亿元、7.78亿元、14.93亿元及14.94亿元。
第四范式能借上大模型的东风么？
招股书中呈现的问题，归根究底还是AI商业化的难题。
从2019年开始，包括AI四小龙、格灵深瞳以及第四范式都遇到过这样一个困境。AI商业化受阻，看不清盈利的未来，这也导致市场对AI信心骤减，难拿融资，不得不寻求上市以获得资金上喘息的机会。
行业大难题，在大模型到来的时候，看似有了新的注解。
和商汤一样，第四范式也想抓住大模型的风口。4月底，第四范式首次向公众展示其大模型产品“式说3.0”，场景瞄向B端。
这里有一个矛盾点。“式说3.0”展露的是生成式AI的能力，需要通过学习和理解大量的数据和信息，然后生成新的、创新的内容。目前，生成式AI主要落地的场景在于艺术创作、新闻写作等。
但回到第四范式本身来看，第四范式一直做的是决策类AI，其实需要的是判断“是与非”的能力。决策AI工作方式是通过机器学习和深度学习算法，从大量的数据中学习和提取模式，然后用这些模式来做出决策，落地场景主要在金融投资、医疗诊断上。
生成式AI和决策类AI这两者可以说是AI能力的两大类别。而一直身处决策类AI赛道的第四范式，在生成式AI爆火之下，也跑过来推生成式AI相关产品。的确，这也可以被理解为，正常的业务拓展。
但业务拓展背后，必然要投入更大的资金、人才。
招股书显示，2020~2022年研发投入分别为5.657亿、12.495亿、16.5亿元，年复合增速达到42.88%，占各期收入的比例均超过50%。
高额的研发投入是亏损的主因之一。而现阶段下，在原有业务商业化受阻的同时，开展生成式AI的相关业务，或许一定程度上会带来更大的研发投入。
另外，第四范式展示出来的“式说3.0”的能力还是在的图片理解、多轮对话、写小说、迅速画图等。目前市面上，百度、腾讯、阿里以及同类型企业商汤都也正在做同样的事情，瞄准的客户群体除了C端之外，同样锁定在B端上。
且不说生成式大模型未来的商业化是否顺利，仅竞争对手来说，给到第四范式的压力并不小。
不过，在“式说3.0”发布的之初，第四范式创始人兼CEO戴文渊对其未来的构想在于，「AIGS」（AI-Generated Software），即以生成式AI重构企业软件。
戴文渊表示，目前这些B端软件极为复杂的交互体验，以及复杂性带来的极低开发效率，恰恰为生成式AI留下足够大的重构和改造空间。
第四范式对AIGS战略给出的官方解释是，就是指基于式说大模型背后的Copilot+COT能力，把企业软件改造成新型的交互范式，并在新型交互上不断地学习软件的使用过程，形成领域软件的「思维链」。
在产品发布会时，戴文渊甚至坦言，以生成式AI重构企业软件积极将进入的是一个10万亿量级的市场。
不过，AIGS战略表现暂时还未在招股书中呈现出来。至于未来的表现如何，还是交给时间和市场来印证。
结语
回头来看，第四范式的上市之路并非一帆风顺，背后所折射的是整个AI产业商业化的困境与挑战。尽管面临巨额的亏损和竞争压力，第四范式依然展望未来，试图在生成式AI的大风口中寻找新的商业机遇。
不过，上市也不是终点，到目前为止，AI企业中只有格灵深瞳在2022年打破了难盈利的魔咒。
还是此前的那句话，对于AI企业来说，要么成为Open AI那种，就单纯的追求极致的技术，要么就像格灵深瞳那样，做好几个应用层能赚到钱，给资本市场一个交代。
最后，无论是商业化的难题，还是新业务的探索，都需要时间和市场的真实反馈来验证。对第四范式而言，上市只是开始，真正的挑战在于如何持续创新，为自己在这片广袤的AI市场中找到一个稳固的立足点。
