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时报|上市还差临门一脚！第四范式回应IPO“失效”，称正更新材料正常推进

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上市还差临门一脚！第四范式回应IPO“失效” ， 称正更新材料正常推进
时报|上市还差临门一脚！第四范式回应IPO“失效”，称正更新材料正常推进
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华夏时报（www.chinatimes.net.cn）采访人员 卢晓 北京报道
原本是资本宠儿的人工智能（AI）公司们 ， 上市之路却并不一定一路畅通 。
港交所官网2月14日显示 ， 由于6个月内未通过聆讯 ， 第四范式的IPO申请状态已转为“失效” 。 2月17日 ， 第四范式对《华夏时报》采访人员回应称：“公司上市进程仍在正常推进中 ， 目前我们正在更新材料 。 ”
与第四范式一样 ， 缓行在上市道路上的AI公司还有许多 。 而除了资本市场所谓的时间窗口外 ， 如何加强自身造血功能也是AI公司们面临的集体课题 。
过期失效
成立于2014年9月的第四范式 ， 定位于决策AI平台 。 它从金融业务起家 ， 目前股东包括中、农、工、建、交五大银行 ， 以及腾讯和红杉中国等 。 第四范式创始人戴文渊曾担任百度首席架构师 ， 目前合计掌握第四范式41.18%的股份 。
去年8月13日 ， 第四范式在港股递交了招股书 。 2月14日 ， 正是招股书6个月有效期之后的第一天 。 据《华夏时报》采访人员了解 ， 因为时效限制导致招股书失效 ， 是港交所的常规技术操作 ， 公司在失效后的三个月内 ， 递交最新财务数据就可以延续审核状态 。
不过假如第四范式再次冲击港股 ， 它面临的已不是原来“奇货可居”的估值环境 。 同处AI赛道的商汤科技和创新奇智 ， 均已登陆港股 。
其中 ， 在去年8月比第四范式稍晚递交招股书的商汤科技 ， 已在去年年底成为港股的“AI第一股” 。 今年1月初再次递交招股书的创新奇智 ， 则在当月的27日便正式挂牌交易 。 需要提及的是 ， 创新奇智于去年6月25日首次在港股递交的招股书 ， 也曾因时效问题失效 。
这两家公司的股价均在上市首日创下新高 ， 但随后股市逐渐进入冷静期 。
截至2月18日收盘 ， 商汤科技6.19港元的价格 ， 相较其今年1月初9.7港元的最高价格已经缩水36% 。 创新奇智当日16.6港元的收盘价格 ， 相较其上市首日27港元的股价最高点 ， 也缩水近四成 。
而从港股大环境来看 ， 2月18日 ， 恒生指数降1.88% ， 收于24327.71点 。 而在第四范式赴港递交招股书前 ， 恒生指数在去年6月28日收于29268.3点 。 2021年2月时 ， 恒生指数则高居3万点之上 。
资深投行人士王骥跃告诉《华夏时报》采访人员 ， 行情不好是不少港股招股书失效的重要原因之一 ， “行情差的时候 ， 一些公司估值不及预期 ， 干脆就不发了 。 ”他同时认为 ， 港股还没转牛 ， “今年还挺难” 。
需要提及的是 ， 在IPO前第四范式已经进行了11轮融资 。 公开资料显示 ， 在2021年6月30日完成了D+2系列融资后 ， 第四范式的每股估值已经达到7.08美元（约合44.8元人民币） 。
何时盈利
历经数年前投资人挤破了头也要砸钱的火热 ， 不少AI公司的估值都存在一定泡沫 。 但另一方面 ， 一级资本市场却越来越冷静 。 早期投资人的退出需求、寻找新融资通道的需求等 ， 都推动不少AI公司选择了IPO 。
以与商汤科技同列“AI四小龙”中的另外三家公司为例 ， 旷视科技、云从科技和依图科技,之前都瞄准了A股的科创板 。 其中 ， 据《华夏时报》采访人员了解 ， 旷视科技2019年就曾向港交所提交招股书 ， 但同样因超过6个月失效 。 2月18日 ， 《华夏时报》采访人员在科创板看到 ， 旷视科技 ， 以及比它更早被科创板受理的云从科技 ， 目前仍处于提交注册状态 。 依图则在去年撤回了自己的科创板上市申请 。
在资本市场遇冷背后 ， AI公司的扩张大多伴随着亏损上涨 。
第四范式招股书显示 ， 2020年其全年营收超过9.4亿元 ， 同比增长超过一倍 。 2021年上半年 ， 第四范式7.88亿元的营收 ， 已经接近上年全年 。
但收入增加的同时 ， 第四范式的亏损也在扩大 。 招股书显示 ， 第四范式2021年上半年亏损11.87亿元 ， 比2020年全年还多亏了4.3亿元 。 而自2018年至2021年上半年的三年半的时间里 ， 第四范式累计约亏损30亿元 。
自身造血能力不足是AI公司面临的集体功课 ， 且规模越大亏损越多 。 商汤科技的招股书披露 ， 同样上述三年半的时间里 ， 它累计净亏损总额接近243亿元 。 旷视科技此前向科创板上市招股书也显示 ， 其自2017年至2020年前三季度 ， 累计净亏损约130亿元 。
【时报|上市还差临门一脚！第四范式回应IPO“失效”，称正更新材料正常推进】有AI业内人士在与《华夏时报》采访人员交流时认为 ， 上市并不能解决AI公司的自身造血功能 ， “最终还取决于AI技术能否推动大规模的场景应用 ， 能否实现更大规模的商业化落地 。 ”

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