AI業界は依然として寒い冬に：資金調達規模はピーク時の半分以下、上場ブームは倒産の波を伴う

[[351301]]

資本の冬を経験した後、疫病のブラックスワンが次々と起こり、AI初期に蓄積された非合理的なバブルが継続的に崩壊し、資本の狂気の時代は過ぎ去りました。

2019年はAI資本環境の熱と冷めの分岐点とみなされていますが、疫病の影響で、プライマリー市場は今年もまだ回復していません。 AIにまだ楽観的な投資家たちも、以前ほど贅沢にお金を使うことはなくなり、企業にコスト削減を求めるなど、慎重になっている。データによれば、今年の第1四半期から第3四半期にかけて、AI企業への資金調達規模は前年比17％減少し、2018年の半分以下となった。

資本支援を得るのが難しい高評価のユニコーンの上場が相次ぎ、センスタイム、メグビーテクノロジー、クラウドウォークテクノロジー、イートゥテクノロジー、ユニサウンドなど「CVの四小龍」と呼ばれるAIユニコーンが相次いで上場のニュースを発表した。その中で、イートゥテクノロジーとユニサウンドは最近、科技創新板への上場申請が受理されたが、依然として損失から抜け出せていない。

多くのAI企業が苦境に立たされており、資金繰りの圧迫に直面している。今年上半期は事業が停滞し、人員削減や倒産の報告もある。 「感染症流行中、幼稚園は閉鎖され、会社の業務は基本的に停止状態だった」幼児教育用知能ロボットの研究開発に携わるビンゴスマートのミン・ハイボ最高経営責任者（CEO）は、最近のAI業界サミットでそう認めた。

しかし、プレッシャーとともにチャンスも生まれます。 「疫病流行後、今年下半期の当社の収益は昨年全体とほぼ同じです。」ミン・ハイボ氏は、疫病流行によりスマート教育の実施がある程度加速されたと述べた。統計によると、オンライン教育の普及率は過去10年間と比較してわずか半年で増加しました。

業界の共通認識は、今回の感染症が人類社会の知能化とデジタル化のプロセスを加速させているということだ。AI医療は感染症対策に役立ち、顔の温度測定はいたるところで見られ、無人配達はより速く実施され、無人運転も路上で行われるようになっている。しかし、AIが転換期を迎えていることは各界で認識され始めており、業界内ではAIへの期待を下げ、忍耐強く待つよう求める声も高まっている。

「すべてのAI企業は死の谷に入った」と、Megvii Technologyの創設者兼CEOであるYin Qi氏はSohu Technologyなどのメディアとのインタビューで語った。シノベーションベンチャーズAI研究所所長の王永剛氏も捜狐科技に対し、AIは現在、浅瀬から深海に至る重要な段階にあり、この過程で多くの企業が取り残され、淘汰されるだろうと語った。

資金調達規模は縮小し続け、ユニコーンの上場ブームが到来

2、3年前の狂乱の資金調達競争から資本の冬に至るまで、AI市場は急激に悪化しました。企業は依然として技術革新とその実装のためにお金を燃やすことを急いでおり、ホットマネーはもはや流れ込んでいません。

2019年は資本が熱から冷めに変わる転換点の年とみられている。以前、AI は投資コミュニティの寵児であり、資本が流入し、業界の資金調達規模は急速に拡大しました。公開データによると、中国のAI企業への資金調達規模は2018年に約1485億元でピークに達したが、昨年は967億元に落ち込み、約35％減少した。資金調達件数も40％急減して431件となった。

今年の状況は大きく改善されていません。 ITjuziのデータによると、今年第1四半期から第3四半期にかけて資金調達を行った国内AI企業の数は381社で、前年同期比42％増加したが、資金調達規模は前年同期比17％減の約667億元となり、ピークだった2018年の半分以下となった。 1件あたりの平均融資額は今年第1四半期から第3四半期にかけて1億7500万元となり、前年同期比で40％以上の大幅な減少となった。

資金調達規模は引き続き縮小しており、資本がより慎重になり、ヘッド効果がより顕著になっていることを示しています。自動運転企業のPony.aiは今年、総額7億ドルを超える資金調達を2回完了し、最新の評価額は53億ドルに達している。CloudWalk Technologyは今年5月にシリーズCの資金調達で18億元に達し、SenseTime Technologyも今年、10億～15億ドルの新たな資金調達を完了すると噂されており、投資後の評価額は100億ドルとなっている。

資本から無視されるスタートアップが増え、多くの企業の資金調達は2、3年前のレベルのままです。以前、あるVC投資家は「今年は長い間AIプロジェクトを見ていない」と率直に述べました。 AI企業は総じて赤字を計上しており、これらの企業に対するキャッシュフローの圧力が急激に高まり、海の向こうのユニコーン企業でさえ倒産した。

今年4月末、アメリカのユニコーン企業であるウェーブ・コンピューティングは全従業員を解雇し、パンデミック中に破産申請した最初のAIチップ企業となった。同社はこれまで、インテルやエヌビディアなどの大手企業と競争できる可能性があると見られていた。中国ではユニコーン企業が倒産したことはないものの、倒産現象は続いている。

データによれば、昨年末時点で国内には80万社以上のAI企業があり、そのうち9万社以上が登録抹消または登録取り消しとなり、今年に入ってからも多くのAI企業が「消滅」し続けている。イノベーションワークスの李開復会長兼CEOとiFLYTEKの劉清鋒会長が2、3年前に予測したAI企業の倒産の波が現実になりつつある。

多くの企業で人員削減が行われているとの報道もあります。今年初め、世界的マイニングマシン大手のビットメインのAIチームから約260人が解雇された。2016年から「All in AI」を提唱してきたチーター・モバイルは、今年9月初めにAI事業部門で大規模なレイオフを行ったと報じられた。同社のAIに特化しているオリオンスターも人員削減を経験した。

今年の流行病の影響で、一部のAI企業はプロジェクトの納期遅延や事業停止にまで直面しており、「現金こそ王様」というのが業界の共通認識となっている。金沙江聯合資本の投資担当副社長である焦孟金氏は、最近の全体的な資金調達環境を考慮すると、AI企業は研究開発費が非常に高く、人材も高価であるため、研究開発管理をより細心の注意を払う必要があるかもしれないと示唆し、内部摩擦を減らし、人材とリソースを最大限に活用するよう努めるべきだと述べた。

今年6月、AI起業について語った際、李開復氏は、多くのAI企業が投資家のネギを切っており、多くのVCが虚栄心からAIプロジェクトに参加したいと考えており、それがAI企業の評価額​​の過大評価につながっていると率直に述べた。彼はまた、パンデミック後、すべての投資家は、より大きな話をしてより多くのお金を得ることよりも、プロジェクトをどのように変革するか、どのようにお金を稼ぐか、どのようにキャッシュフローを維持するかを考える必要があると考えている。

資金調達ブームが沈静化するにつれ、財政的圧力に直面している AI 企業はひっそりと閉鎖するか、前進するかのいずれかになるでしょう。明らかな傾向として、今年はAI企業の株式公開のペースが加速しており、ユニコーン企業が次々とIPOを発表している。

ITjuziのデータによると、今年の第1四半期から第3四半期までにAIチップ企業Cambrianや医療用ロボット開発企業Tianzhihangなど26社のAI企業が上場しており、これは昨年全体の上場数を上回っている。 AIユニコーン企業も多数誕生している。UnisoundとYitu Technologyは、科技創新板への上場申請が受理された。Megvii Technologyは香港と科技創新板への同時上場を計画していると噂されている。CloudWalk Technologyの最新ニュースでは、早ければ来年にも上場すると見込まれている。最も評価額が高いSenseTimeも、上場の噂が頻繁に流れている。AISpeechも、上場計画の開始を以前に発表している。

これらのユニコーン企業は、評価額が高すぎるために資本支援を得ることができなくなっており、株式公開は間違いなく生き残るための重要なステップです。しかし、今後はさらに大きな課題が待ち受けています。より高い評価を維持したいのであれば、商品化に向けた努力をさらに強化しなければなりません。

業界は合理的なAIに戻り、深海へと進む

業界の多くの人々は、この流行により社会全体がデジタル化プロセスを加速させ、AIアプリケーションの実装を加速させるだろうと考えています。 「この流行はオンライン教育に大きな後押しとなった。市場浸透率は2013年の1％から昨年は15％に上昇し、現在は30％に達している。10年の開発を完了するのにたった半年しかかからなかった」とVIPKIDの主任AI科学者、バオ・インゼ氏は明らかにした。

しかし、今回の流行はあくまでも重要な外部要因に過ぎず、その本質は依然として業界ルールの観点から見る必要がある。業界関係者は、ここ数年のAI導入に対する期待とスピードが予想よりもはるかに遅いことに気づき始めています。AI神話はもはや人気がなく、業界はもはや盲目的に楽観的ではありません。

清華大学人工知能研究所所長で中国科学院院士の張北教授は最近のメディアのインタビューで、業界のこれまでの見積もりは過度に楽観的であったため、現在最も重要なことはAI開発の現状を正しく評価することだと述べた。彼は、AI は未開の地であり、まだ始まったばかりで初期段階にあると考えています。

Sohu Technologyとのインタビューで、王永剛氏はAIは現在、浅瀬から深海への重要な段階にあると考えている。これまでのAIは常に、音声認識や画像認識など、比較的簡単に収穫できる分野にとどまっていた。今年7月、Megvii Technologyの創業者Yin Qi氏はSohu Technologyなどのメディアとのインタビューで、技術の成熟度を反映するガートナーの曲線を引用し、AI企業は「死の谷」に入っており、そこを越えるには18～24カ月かかる可能性があるとの考えを示した。

「AIに対する当初の期待が大きすぎた」「前回のバブルが深刻すぎた」「人工知能を神格化しない」。多くのAI企業も反省し始めている。瑞帆科技の共同創業者、王雪氏は、AIは今のところすべての問題を解決できるわけではなく、一部の問題しか解決できないと述べ、業界に対しAIに対する期待を下げ、もっと忍耐強くなるよう求めた。

業界の論理も変化しています。 「当社は2015年から2016年初めにかけて多くのAIアルゴリズム企業に投資したが、今ではこれがAIの一部に過ぎないことに気付いた」とレノボ・キャピタル・アンド・インキュベーターのマネージングディレクター、王光喜氏は述べ、AIを本当に有効活用するには、よりインテリジェントでデジタルな能力が必要であり、鍵となるのは比較的強い問題点を見つけることだと語った。

同氏は、今後は業界でAIを真に導入でき、複合的な才能を持つチームへの投資がさらに増えるだろうと述べた。新中利資本のパートナーである王旭氏も、過去にはAI企業に投資する際には技術チームに何人の科学者がいるかに特に注目していたが、現在は企業がどれだけの複合的な才能を持っているか、業界に対する理解がどれだけ深いかにもっと注目していると述べた。

AIは本来、ツールやテクノロジーであり、特定の業界やシナリオと組み合わせ、コスト削減や効率化などのニーズを満たすことで初めて、その商業的価値が実現されます。資本が縮小し続ける中、ますます多くの AI 企業が自立し、より広範な業界への導入を模索しなければなりません。

多くのAI企業はもはや技術面で「孤立」しておらず、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネットなどの技術を組み合わせようとしており、業界のニーズをよりよく満たすためにチップやハードウェアの製造さえ行っています。たとえば、Megvii Technologyは最近、物流分野で7つのハードウェア製品を発売しました。王旭氏は、このモデルの発展展望と成長の可能性は以前よりもはるかに広がると考えています。AI企業ではなくなる企業が増えるかもしれませんが、その背後には多くのAI技術が存在するでしょう。これは将来の明らかな傾向となるでしょう。

しかし、厳しい現実は、AI の商業化が依然として非常に集中しているということです。 iMedia Consultingが発表した「2019年中国人工知能産業研究レポート」によると、AIを活用した実体経済において、セキュリティと金融が市場シェアが最も大きい上位2分野であり、それぞれ53.8%と15.8%を占め、合計で約70%を占めています。言い換えれば、AI はまだほとんどの業界で深く統合され、実装されていません。

同時に、ユニコーン企業でさえも、アプリケーションの実装は比較的順調に進んでいるが、そのほとんどは損失から抜け出すことができていない。例えば、易図科技は2019年に営業外費用を差し引いた後でも10億元近くの損失を出し、音音も3億元以上の損失を出した。今年上半期には、それぞれ約4.5億元と1.1億元の損失を出している。AIチップ銘柄の第1号であるCambrianは、同期間に2億元以上の損失を出し、前年同期比550％増加した。

AIの導入には一定の時間がかかり、商業的に収益を上げるのはさらに困難です。初期の技術投資と市場投資には多額のコストがかかります。王永剛氏はまた、AI企業が浅海から深海へと移行するにはまだ長い時間がかかるとも述べた。第一に、AIは依然として知能化と自動化技術の比較的浅いレベルにある。第二に、ビジネスロジック全体の反復速度はそれほど速くない。

深海に進出するにはどうすればいいか？張北教授は論文「第三世代の人工知能に向けて」の責任著者として、技術的な道筋を指摘した。彼は、知識主導型の第一世代人工知能とデータ主導型の第二世代人工知能を融合し、知識、データ、アルゴリズム、計算力の4つの要素に基づく第三世代人工知能を開発する時期が来ていると考えている。中国と海外が同じスタートラインに立てば、多くのチャンスがあるだろう。

王永剛氏は段階的な道筋を示した。同氏は、AIには情報化と自動化という2つの側面があるが、現在、ほとんどの業界ではこの2つの分野で浅い取り組みしか行っておらず、その質も比較的低いと述べた。AIの使命は、企業の情報化と自動化のレベル向上を支援することだ。 「しかし、そのためにはまず企業の血液、骨格、神経系を構築し、多くの基礎構築を行う必要があります。その後、強化学習、大規模な事前トレーニング済みモデルなどの高度な技術が、企業のシナリオでより高い価値を発揮できるようになります」と王永剛氏は述べた。

しかし、このプロセスは適者生存を加速させるものでもある。現在、AIの浅瀬はいくつかの大手企業によって占有されています。より大きな深海に直面して、多くのAI企業は実際には最先端の技術とビジネスロジックを組み合わせる能力を持っていません。

「技術のアップグレード、モデルのアップグレード、方法のアップグレードの過程で、新しいAI企業群が必ず出現し、当然ながら、一部の企業は徐々に時代遅れになり、淘汰されていくだろう」と王永剛氏は判断した。これは、AI業界で倒産と上場の波が同時に起こることを意味します。