誰殺死了那隻AI獨角獸？

出品|虎嗅科技組

作者|宇多田、張雪

頭圖|IC photo

虎嗅注：近期虎嗅將陸續推出“獨角獸掙扎求生”系列報導，聚焦國內各熱門賽道上若乾高估值公司（以獨角獸標準論，即估值10億美金以上）生存現狀。

本篇是該系列第二篇，針對AI行業的——《誰殺死了那隻AI獨角獸？》。

一位某AI獨角獸的銷售經理最近陷入了痛苦。

“我真的想踏踏實實做事了，至少回傳統芯片行業支持一下國產芯片，都比這所謂的AI芯片強。” 他最終決定在這個AI獨角獸扎堆申報上市的節點選擇離開，並不僅僅是產品賣不出去。

“上市？他們上市跟自己的東西有沒有市場，有多大銷售額沒啥關係。現在無論是AI芯片產業，還是硬掛著AI的其他行業，很多人都說是未來，是大趨勢，但是我覺得很多公司都太急了，這會害了整個產業。”

相較一名銷售的不安，AI獨角獸公司們的焦灼更甚。它們估值均高於10億美元，卻紛紛陷入“估值越高，越難用收入證明自我價值”的怪圈。面對“AI去泡沫化”的趨勢，他們在這一年裡使出渾身解數尋找新出路——或冒險上市，或加緊募資，或開源節流，陸續有企業傳出降薪、裁員、砍福利等負面消息。

但更殘酷的事實是，上市、募資，甚至節流也並非萬能良藥，或者說，並不是每一家AI公司都具備這樣自救的資格。

AI獨角獸的真相一：安防！安防？

還記得某一段時間裡，人臉識別公司拚命宣傳自己幫某地派出所抓了多少個逃犯，建立了多少個智慧小區嗎？

到頭來，AI真正意義上，其實隻落地成功了一個市場——安防。

然而，在傳統安防人眼裡，CV四小龍（計算機視覺四家代表公司：商湯、曠視、依圖、雲從）在安防市場的存在感遠沒有外界看到的那樣高。多位接受虎嗅採訪的安防從業者有一個共同的認知：在實際項目中，很少正面碰到CV四小龍。

在這個有著To G（政府）和To B特質的產業裡，誰也不可能靠所謂的“技術”一舉通吃，這裡的競爭方式更傾向於慢慢蠶食；而渠道人脈，也許要比技術與市場品牌更關係到企業生死。

“有些東西怎麽說，這個領域一大部分靠的是商務關係，東西差不多就行了。” 一位安防行業人士在談及四家廠商在安防領域的實際份額時，表達得隱晦卻堅定，“他們就是大型系統集成商的下一級算法方案供應商。對終端客戶的話語權，根本不能與安防硬體大佬海康與大華相提並論。”

這讓我們想到兩年前的北京安博會上，包括四小龍在內，眾多人臉識別公司的名字被許多系統集成商放進了自己的“算法池”，他們得意洋洋地告知客戶：“你想用誰的都可以。”

“我們一般叫他們算法廠商，概念性多一些。智慧城市，治安方面用的說實話真不多。”一位大華的員工透露，雖然這些公司的算法確實不錯，但在實際項目中卻很難佔到主導地位；

“現在很多警察系統要建設算法倉，要求多家算法並存，一起運算。結果大部分是以海康大華為主，再搭配四小龍中的幾個，這還只是純算法的需求。”

在安防市場的招標流程中，系統測試是一個曾被稱為“技術過招”的必備環節。簡單說，就是用戶有個想法或點子 ，這些技術公司要拿方案登門講解，然後臨時搭建設備展示效果，如果用戶滿意度高就先“白用”，等有項目預算掛網招標，就會考慮他們的產品。

但一位在測試中幾次跟上述幾家獨角獸打過照面的安防行業人士，卻對他們產生這樣一種印象：“感覺不太接地氣兒，有點端著，感覺跟這個市場格格不入。”

譬如，測試一段時間客戶對他們產品要求特別多，他們也覺得投入跟最終產出效益有差距，慢慢來現場的次數越來越少，直至最後就是半路拆設備走人了。

與此同時，隨著人臉識別技術的普及化，這些頭部技術公司建立起的所謂高技術門檻便成了一捅即破的薄紙，於是大家紛紛轉頭做起了各種帶人臉識別的硬體設備，但這顯然不是他們所擅長的。

“有廣州系統集成商曾去考察過各家做的人臉識別門禁和打卡機，發現那些技術公司做的硬體散熱差，成本高，而且跟小廠做的功能沒啥太大區別。”一位人臉識別技術公司跟我們講了一個業內的笑話，“最後他們摸出了一個區分AI公司跟硬體廠產品差距的門道——手一摸，感覺這東西比其他的更燙，就知道肯定是他們做的準沒錯，畢竟是‘算法在裡面跑’嘛！”

另有一位某芯片大廠員工向我們吐槽說，某人臉識別獨角獸公司在兩年前開始宣傳自己要做嵌有人臉識別功能的算法芯片，但在他們當時安博會的展位上，貼的竟然是海思的產品。

“這是‘欺負’不懂芯片的那些人。謊言很早就開始了，業內人其實什麽都知道，但都是笑笑不說話，因為早晚會戳破的。”

一位收到過兩家人臉識別獨角獸商業計劃書的投資人透露，有家AI獨角獸曾有一些把底層算法芯片化的嘗試，但並不是很理想。“到目前為止，據我們的觀察，它的商業模式仍然處於高度不穩定狀態。”

真相便是，總是在學術會議上大談特談算法的安防市場闖入者們僅僅是軟體層的一環，不足以短期撼動一個涵蓋了應用級技術與硬體器材的綜合性市場。

“這個行業遊戲規則比較明了，你的東西比別家做的好，也不一定能站穩腳跟。”一位深圳門禁廠商代表說。

AI獨角獸的真相二：被巨頭碾壓

如果說在安防市場，AI企業至少可以通過參與各地智慧項目獲得不菲的項目收入，但對於那些一開始就著眼於純粹To B（企業級）和To C（消費級）市場的AI公司來說，做人工智能落地的生意，則意味著要跟頂級科技巨頭們在同一個跑道上搶奪資源和用戶。

3年前，包括“智能音箱”在內的AIOT智能硬體市場曾火得一塌糊塗，雲知聲等語音識別獨角獸都曾以拿到阿里、小米的語音模塊訂單為融資宣傳點。

但實際上，據一位行業人士透露，語音算法模型授權費的單價非常低，而狡猾的互聯網公司在掌握了自己的算法後，就迅速替換掉了這些創業公司。

一位語音識別創業者說起被這些互聯網公司壓榨的往事，表示全都是心酸淚：“某頭部國產手機公司曾要求我們把語音模型免費給他們用，換來的只是在發布會大螢幕上打出我們的公司，說是免費宣傳一下公司。”

也曾有某大廠在剛推出智能音箱時，雖然明明用的是創業公司的語音模塊，但堅持表示語音算法為自研，並要求自己的技術供應商不能對外大肆宣傳。

“2019年後很多這類公司的東西其實就被大廠拋棄了。智能硬體采集到的所有數據其實都落在了互聯網巨頭手裡。數據非常關鍵，因為這決定了你之後算法模型的迭代速度。” 一位要求匿名的投資人道出了問題的關鍵點——無論是2C、2B還是2G，AI領域誰掌握了海量數據，誰才是“爸爸”。

“所謂AI算法，其實沒什麽門檻，你看國外，很多都是開源的。而誰的AI算法最強呢，其實是這些建立了大量數據中心、獲取了大量用戶數據的互聯網公司。跟這些公司做生意，AI公司沒有生存空間。”

AI獨角獸的真相三：技術與性能受到市場質疑

還有這幾年來受企業算力需求激增和中美貿易戰刺激而崛起的一批AI芯片創業公司，它們端出的技術與產品成色幾何，正經受考驗。

對標NVIDIA，擁有數據中心、汽車以及手機等多條AI芯片產品線的寒武紀，在招股書披露時曾飽受詬病，畢竟其在自由市場最成功的一次生意，只有從華為那裡收取的移動端IP授權費。但很快，華為就用自研替代品補足了這個“小短板”。自此，這家一直籠罩著“國貨之光”的AI處理器公司商業化道路，就逐步放緩。

有半導體供應鏈人士透露，除了移動產品銷售受阻，寒武紀在數據中心使用的雲端處理器在接受市場測試後，性能並沒有達到預期，因此極少有算力需求的AI技術公司願意買單。

“它們2019年的一款產品，說是對標NVIDIA的伺服器級別處理器T4，但是實際還不如前一代的V4。它的產品能力今天來看，比華為還是差遠了。華為好歹是做到一個產品上真的能夠跟一流選手對抗，甚至做的比別人好，但這家不是，幾億十幾億的虧，其實也說明了產品的認可程度。”

對於芯片設計公司來說，能在自由市場活下來的理由只有一個，就是產品必須有核心競爭力。他指出，假如某獨角獸的芯片一推出就跟NVIDIA的GPU一模一樣，那兩者比的永遠是軟體生態，前者只能被後者吊打。

那如果做的還不如NVIDIA，就只剩下“國產替代”這一條路可以走。

另一家主攻汽車市場的AI芯片獨角獸，情況也不容樂觀。

這家創立伊始便在AIOT、車載芯片等熱門賽道廣撒網且曝光率極高的創業公司，卻在2020年初被爆出裁員超過30%，隨後，唱衰言論便紛至遝來。

一位在智慧交通項目中測試過其芯片的工程師向虎嗅透露，這家公司吹噓的智能駕駛芯片實際上“價格昂貴，而且跑的特別慢，帶不動車”；而另一位測過其芯片的自動駕駛工程師則隱晦表示，他們做的只是針對物流小車的芯片，並非是面向乘用車市場。

這說些法，顯然跟去年他們在上海車展上的高調宣傳有一些錯位。

“進汽車產業鏈可不是開玩笑，沒有一個三五年周期，沒有一個被車廠測個底朝天的覺悟，是不可能擠進去的。擠進去，五六年能活的不錯，擠不進去，則很正常。” 一位投資人說，自己投過的幾家企業也有嘗試給汽車廠商做供應鏈，但後來都退出放棄了。

“但這家獨角獸一直是高舉高打的策略，它所有的願景、PR和投資人的期待，甚至是對賭的細節，一定集中在這個賽道上，所以它轉不了身，這是它必須要硬著頭皮走到底的一條路。”

而一位AI芯片銷售總監也向虎嗅默認了市面上的一些看法：“這家獨角獸現在已經收縮了IoT業務方向，隻做最擅長的。但產品也存在行業的通病，比如沒經過量產認證，銷售方向也不太明確。現在大家都在喊著落地場景不足，隻從外給自己找說辭，卻不從自身發現問題。”

做了幾年，他最終也不得不承認另一個事實——大家都在談AIoT（AI+物聯網），但符合市場的AI芯片並不多。所謂的機器人、工業機械臂，智能音箱等需要的芯片，只是小型化應用，達不到通用市場的級別。

“我們這幾年考察過把智能模塊裝進很多空調、冰箱裡的這種物聯網業務模式，但發現技術壁壘不高，而且在格力、美的這樣的公司那裡‘權重’也不夠高。” 合力資本投資人屈春龍認為，加了語音芯片，頂多就是在格力空調價簽上添一行字，就圖一個宣傳口號。

“這種智能芯片不會成為某個消費品的核心價值，或者說能拓展的深度有限，從生意角度不太符合VC投資的價值觀。”

流血上市或成最優解？

“最近我們有收到很多AI頭部企業的所謂商業計劃，或者他們的融資資料，不誇張講，這些公司我們之前投不起，但現在他們有的估值根本沒漲，有些甚至還跌得很嚴重。” 一位投資人仍然堅持不跟投獨角獸，因為風險已躍然紙上。

今年6月初，依圖科技曾進行最新一輪融資，具體金額並未透露，隻顯示注冊資本新增2.18%。而投資方為紅杉資本和高瓴資本這樣的老股東。有相關人士告訴虎嗅，這種情況並不常見，可能是依圖這個階段比較缺錢，但也沒辦法以不低於上一個估值的價格去融錢，所以老股東站出來幫了一把。

實際上，一級市場目前普遍缺錢。但在這個回調期，相對更難受的是早期投資人。因為大部分真正的情況是，新股東不願接手，老股東退出意願強烈，而AI公司仍然沒有走出燒錢期。

如此一來，不能融資，那就只能上市。

推遲了上市時間的曠視，最近傳出了可能放棄港股、登陸科創板的消息；雖然商湯曾否認過上市，也在近期釋放了“以100億美元估值繼續融錢”的信號，但有內部人士向我們透露，因為有外資所以未來會“志”在港交所；此外，一直拿“國家隊”來造勢的雲從科技已經完成股份製改革，可能年底在科創板上市。

但是，獨角獸已被業界默認存在的估值虛高弊病，允許他們順利上市嗎？

“任何一家基金投AI芯片公司都不會低於500萬人民幣。一個兩三億的基金一虧虧個500萬，都挺難賺回來的。” 一位半導體產業人士認為，如今在AI類企業燒錢速度巨快且業務情況堪憂、同時一級資本市場情況也不好的大背景下，“盡早上市”是讓資本方不虧的最優解。

另有一位技術投資人也承認，通過上市退出的幾率要遠遠要大於並購，因為今天中國的並購市場還不太成熟，很少見到“有人是想買一個公司的產品，而不是一個公司的收入或者利潤”。

“要買利潤和收入，還是收購傳統行業的公司比較劃算，這些的利潤更容易做，而創新型企業一般很難盈利。”他實話實說。

當然，另一個讓獨角獸們紛紛選擇在當下尋求上市的重要原因，是要給自己的高估值保留最後一絲“尊嚴”。

一位熟悉上市流程的投資人透露，獨角獸基本要在年底或者明年初融一輪，如果估值還不如去年的那輪估值，這不僅對於公司的發展相當不利，對於上市的審核也會非常不利。

“他們基本感覺到自己目前的市場估值已到達了企業生命周期的高位，就必須要在這個時候趕緊轉向二級市場。”他很不客氣地指出，獨角獸已經沒什麽融大錢的機會了。

“如果他們在二級市場的整體公司估值下降，還可以甩鍋給整體二級市場的不景氣，甩鍋給一些宏觀政策的影響。因為大家都上市後，你的股票不好，我也不好，整個板塊都不好，那不是我的問題。”

上市倒是可以讓資本方退出變現後拍屁股走人，但真的有利於這些公司未來的發展嗎？對於大部分AI企業來講，上市也意味著，要扯下最後一塊遮羞布。

近年來，一二級市場估值倒掛明顯。也就是說，新股、次新股在二級市場的表現遠遜於一級市場，部分在一級市場飽受追捧的明星企業到二級市場後股價破發。有分析師認為，導致這樣一個現象的本質原因是，以互聯網經濟為代表的新興產業在一級市場被持續推高估值，又在二級市場中“現出原型”，估值下滑過快。

事實上，不僅群眾的眼睛是雪亮的，二級市場嚴格的財務披露制度或許會幫忙多擠出一些泡沫。

眾所周知，AI企業燒錢不賺錢，上市第一關就是要把這件事情講明白。以寒武紀為例，從招股書中可以清楚地看到，大客戶收入、政府補貼、研發投入等多個細節。而這些信息的披露，並不一定能帶來加分項，反之更多的是來自監管機構與大眾的質疑。

一位做過大量技術公司A股和科創板上市案的畢馬威審計師認為，監管機構的邏輯是“你天生就是一個壞人”，對於申報IPO的企業，他們一直帶著有色眼鏡去挖掘企業存在各種各樣的問題。

所以，他們會緊盯很多創新類公司為把收入做大而采取的一些常見取巧舉措。“有公司為了把利潤做上去，就先去找經銷商大量鋪貨，不立即收錢。也就是以信用政策應收账款來換取收入的大幅增長，這是監管機構最常盯的一個點。”

但知情人士透露，AI公司“討巧”的方法其實非常多樣化。

譬如，有AI公司會對外宣稱營收已有數十億，實際上，為了報表好看，有時會進行一些關聯交易，他們會去投一些小公司，從而跟這些小公司之間進行關聯交易，有點像樂視跟子公司的交易。

再譬如，某AI獨角獸給小公司投了8000萬，作為交換，小公司就要從AI公司進行採購，但是採購價格就會壓的很低，基本上是最常規的成本價。

此外，還有AI公司會去找關係比較好的公司進行對賭。

有A公司可能需要採購三億產品，實際上卻採購了十億的產品，隻付三億，剩下的錢以非常高的利息去還給B公司，即A公司和B公司簽一個對賭協議，A承諾明年上市，上市之後付剩下的錢。

目前有一家AI獨角獸就在面臨這樣的情況，由於沒有上市成功，甚至不惜裁員節省成本來還錢。

但畢馬威分析師則通過虎嗅警告科技公司——對賭是監管機構最常關注的問題之一，如果戰略投資者跟擬上市公司有對賭，最後不清理是會有麻煩的。

“監管機構強調股權結構要清晰，你如果有個對賭，特別是跟未來業績相關，那麽有可能到明年、後年，股份就會發生很大變化，進而會引發法律上的問題。”他強調。

此外，監管機構也不想聽“某公司新技術是怎麽幫超市實現可視化的”這類虛化的願景，他們最能理解的只有“賣貨收入”。但他透露，很多公司除了不能從語言上把“軟體服務”轉化為一個簡單的銷售行為，其實在AI方面也沒有什麽相關收入。

總的來說，由於中概股長尾效應的影響，在二級市場上已經出現了去偽存真的現象，此前一級市場一直都是正向的融資，但前提是二級市場上有高溢價作為支撐。當這個前提不存在，業內就會很審慎去看整個一級市場的估值體系是否合理。

“如果未來倒掛現象在這些AI公司身上持續發生，那麽這些負面影響將會直接反饋到一級市場，AI企業融資將會越來越難。”

不必成為獨角獸

“獨角獸”這個虛幻的動物，既是矽谷風險行業“發明”的一個投資術語，也被一些投資人嘲諷為“做夢的企業”，甚至逐漸用來代指“科技泡沫的跡象之一”。

彭博曾給過獨角獸公司這樣的評價：“這是一個根據不存在事物創作的詞，投資者們在用模糊的數學公式來彰顯企業不確定的價值。”

所以也有很多創業者開玩笑說，“獨角獸”只是被投資機構與企業用來彰顯自己的優越感，大部分都隻燒錢不賺錢，最後都會變成“伏地龍”（一種因力量弱小無法飛天的獸）。

所以，如果“上市”是創業公司與資本方實現共贏的必要手段，那麽“成為獨角獸”，到底是不是讓企業取得商業成功的必經之路？

答案當然是否定的。

歷史上很多科技公司上市前的估值數額其實都看起來不那麽“壯碩”，譬如，中國半導體封裝市場中的頭部公司之一安集微電子，在上市前的最後一輪估值維持在1億美金左右。

“拚命融資，對於硬核科技公司來說從不是需要的操作。” 北極光創投的楊磊博士知道這些拚命融資的公司問題到底出在了哪兒。

“當包括芯片在內的一些AI硬體獨角獸在消耗了三四千萬美金時都還沒砸出一個像樣的產品時，要麽方向選錯了，要麽團隊有問題。” 他提醒我們，如果看到一個公司融了上億美金，真正像樣的產品還沒有出，一定要警惕。

“在你不能用產品來證明自己的時候，只能拿估值來證明。你去跟其他人講的時候你沒東西可講，你只能講，看，我估值又高了，又有那麽多人相信我，我可以的。”

一位在半導體產業鏈有數十年經驗的從業者結合某AI芯片準上市企業的招股書與產品實際表現，給出了這家公司需要不斷融錢的個人判斷：

“說對標NVIDIA，開了很多產品線，每一塊開發成本基本都是6個億，為什麽需要這麽多？因為他們一開始造出來的芯片架構最適用的地方是手機，所以賣給華為，但華為‘借鑒’後自己做了，賣給其他家又賣不出去，高通有自己的，除了後來Oppo，也沒有哪家手機廠商說要做芯片。

所以為了活下去，他們只能往車載和伺服器去慢慢靠，但架構一開始是為手機服務的，所以就要壘很多很多人，根據現有架構去開發和迭代。”

很明顯，這不是一個創業公司的產品邏輯，而是一個略顯僵化的大公司的產品邏輯。

與軟體相比，AI芯片及工業產品的學習周期更長，是以“年”裡計算的。也就是說，如果在這個領域，一顆子彈造了兩年結果打偏了，想逆襲，就要付出時間與成本的巨大代價。“這家公司的思路是，性能暫時沒NVIDIA好沒關係，那就再多迭代幾次，多花點錢，多招人，最終慢慢達到一個跟NVIDIA能抗衡的狀態。”

此外，他認為“700號研發，20多個銷售，150多號管理”的企業人員構成比例，明顯是一個研發機構的玩法，非常不市場化，“假設他的競爭者是華為，它就只能死”。

事實上，所有AI公司或多或少都存在這樣的問題。

幾年來根據我們的觀察，大部分AI公司在披露公司人員構成時，都喜歡強調自己研發人員佔比高達70~80%以上。因為這對應著一個不太經得起推敲，但卻很受業內認可的觀點：研發人員佔比越高，技術能力就越強。

“為什麽大家總喜歡說自己研發人員有多少？答案很簡單，因為很多AI創業者都是從學界出來的，他們的思路仍然是學界那套經營體系，從未改變。認為我技術牛，我創立的公司也會很牛，沒什麽產業經驗。” 一位大數據創業者每次看到獨角獸公司隔段時間就出來發一個“比賽打榜第一”的大字報，就覺得啼笑皆非。

“但事實上，你看所有國外商業化非常成功的科技公司，他們研發人員是多，但佔比是很有限的。反過來說，那幾張國際AI技術大賽的成績表單，能值10億美金嗎？由學界推動的創業領域，或者說創業賽道，商業化其實是非常艱難的。”

前面有提到，這些AI獨角獸落地業務時還有另一個顯著特點：喜歡朝各個細分領域打“子彈”。醫療、教育、汽車、娛樂……一個不行，調轉方向打另一個。

這種現象，有點像有人獲得了一把非常鋒利的刀，但是到底用這把刀幹嘛，卻從來沒有想好。切醫療，切基建，還是切汽車，似乎都可以做，那麽就乾脆解決所有問題。

“所以他們必須要持續不斷融錢，才能繼續揮刀亂砍。” 這種現象，被一位投資人用一句感歎做了總結：“無知者才是無畏的”。

除了做大做全，融錢在進行的過程中，也會很容易變成一個用來“自我滿足”的心理暗示。因為除了要安撫投資人，也要給予員工以信心。

“一年推出一個產品，又失敗一個產品，公司裡肯定會很鬱悶。相當於花1年做的東西，最高光時刻只有一場60分鐘的發布會。客戶說你這產品不行，就只能靠估值上漲來安慰員工說，你那股票更值錢了，咱加把勁兒。” 有創業者指出，這假面舞會，總有散場的一天。

一位Top2人臉識別獨角獸的員工向虎嗅爆料，疫情之後開工，明顯感到了整個公司的氛圍變得緊張了。福利少了，加班多了，壓力大，每天都很壓抑。

同樣，一名剛剛入職另一家AI獨角獸的新員工也表示，曾偷偷問過老員工，今年福利消減了不少，安防市場份額也下降了，壓力非常大。

實際上，如今經過幾年的市場教育，大部分人已經不會再從純科學角度去考察一家AI企業的技術靈活性和創新性了。或者說，這些成績已完全激不起投資人的興趣，甚至會遭到嘲諷。

“做技術投資，恰恰最不能迷信技術，而是應該去找這家公司團隊的邊界，技術的邊界，” 一位創投機構合夥人經常給自己投過的公司潑AI冷水，讓他們少動不動提AI，

“我們隻跟他們聊公司缺什麽，到底能不能補上。AI，對所有企業來說，早就不是一個拿錢的加分項了。”

警惕“互聯網思維”

中美貿易戰，一方面證明了華為的技術能力，一方面也帶火了“光刻機”等半導體產業鏈的關鍵的卡脖子設備。我們已經知道這台設備價格高達幾億美元，但也要認識到，即便我們拿出幾百億美元，現在也造不出來。

“互聯網的繁榮讓大家只看到兩個點，一個‘想到’，一個‘做到’。很多人認為，這之間差的只有錢和人，那大家就就去融足夠多的錢，做大規模，不斷調整，最後肯定能做成。”楊磊認為，很多人還在持續使用互聯網思維來“教導”技術市場，

但實際上，在硬科技領域，完全不是這回事兒。

“如果能用錢堆出來，那能用錢砸出光刻機嗎？砸出GPU嗎？錢只是起到一個基礎作用，當錢超過一定數量，就沒有價值了。”

EDA芯片設計工具三巨頭之一明導電子的技術經理牛風舉在一場半導體活動上指出，做芯片，做軟體，恰恰不需要堆人。這就像建大樓，一個人來搭，跟100個人來搭，沒有明顯區別，因為關鍵還是取決於誰最先把樓搭到了第100層。

“這裡取決於你是否找對了那個人，而不是用堆人來提升成功的概率。說不定100個人最後誰都搭不起來。”

ARM的成長史可以證明這一點。

這家芯片IP巨頭在沒做出自己的處理器架構前，曾派幾名電腦科學家專門去考察美國一家芯片設計中心，在得出“設計處理器並不需要很多資源與尖端設備”後，兩位才華橫溢的ARM工程師在資源匱乏的前提下，最終設計出了精良簡潔的32位微處理器架構。

因此，做硬核技術產品，不是靠規模化就能解決問題，而是靠時間以及不斷的摸索與創新。

“你看那些成功的芯片公司一開始創立時，普遍邏輯是創業者大概率在相關行業做過類似的東西，一開始就有很確定的產品方向，且產品原型被證明了，做出來的東西比現有方案要強。”據一位不願透露姓名的芯片公司CEO觀察，這樣的公司基本都需要3~5年的成長時間。

但很遺憾，中國鮮少有可以容忍三五年沒有財務報表的投資機構，這也是為何很多芯片創業公司在前幾年要靠軟體收入來吸引資本的原因。

此外，我們還看到這樣一個事實，在國內，無論是投資機構，還是中國科技公司本身，都無法把“研發支出”作為一個投入來看，而是作為“沉沒成本”。

相當於不靠技術，而是靠產品鋪量來賺錢。

“國外高端芯片賣的很貴，比如Mobileye的自動駕駛芯片，還有手機AP、CPU、GPU，他們投入很多研發費用，開發好的軟體生態，再靠產品高毛利賺回錢來。而當中國公司殺入一個行業，毛利就低到讓行業舉步維艱，很多AI芯片往往把算法、軟體、芯片打包在一起，賣一個芯片的價格。這樣的惡性循環導致公司沒有足夠的資金投入到產品研發和生態建設當中。”一位創業公司CEO指出，這樣一來，技術公司的商業模式本質上就跟中國互聯網公司沒什麽不同——大家的軟體工藝從來不賺錢，賺錢的永遠是靠廣告和流量變現。

“大家甚至想的都是自動駕駛汽車做出來以後，軟體免費、芯片免費，隻收運營費。”

當然，這跟中國市場存在了很多年的問題有很大關聯——知識產權保護體系建立得不夠完善，導致高科技公司的商業模式很難變現。而“盜版”和“剽竊”，不僅僅存在於軟體市場，還存在於內容、消費品等各個產業。

“很多人都在討論中國半導體不僅硬體設備被美國卡脖子，還有芯片設計用的EDA軟體工具公司也全都是美國的。但如果中國有EDA公司，你會花幾百萬去買一套軟體嗎，估計100塊都沒人願意出。”有不願透露姓名的創業者開玩笑說，如果大家都是這樣一個態度，那麽EDA公司在中國，肯定生存不下來。

“軟體免費給，靠打打廣告來賺錢，沒有持續的軟體收入，哪有錢去搞研發？”

最終，大家或被動或主動，紛紛把互聯網成功的那套模式放在技術研發上，那麽也大概率只能迎接一個結局：災難。技術在中國的萌芽與持續創新就是這樣被抑製的。

再後來，讓有用的技術公司繼續活命，往往最後就成了政府的責任。

“市場根本不買你研發技術，但我們又的確需要不能被卡脖子，那只有政府挺身而出幫企業度過難關。但是如果一家企業沒有自由市場的調節，進程將會是異常緩慢的。如果這時候國外又會出來不卡脖子的新東西，你做了，但從正常市場上賺不到足夠利潤，又會落後於市場，要麽最終死掉，要麽再接受外部力量乾預。” 一個飽受收入困擾的軟體創業者看到的，就是這樣一個被拽著鼻子往前跑，不斷惡性循環的結果。

“什麽時候我們真正願意為技術買單了，知識產權被保護起來了，什麽時候就會開始有好轉。”