AIユニコーンがIPOに群がり、資本市場を刺激。シナリオアプリケーションは複数の場所で爆発的に増加する可能性がある

美景記者：李紹廷 美景編集者：温多

2020年を振り返ると、新型コロナウイルス感染症の突然の流行は間違いなく今年最大のブラックスワンイベントでした。人々は自分が取るに足らない存在であると同時に幸運だと感じました。人間は自然に対して脆弱で脆い存在ですが、幸いなことに技術の進歩が保護の傘を提供してくれました。

疫病と闘う過程で、人工知能は技術的な傘を構築する上で不可欠な要素です。診断、治療、隔離、体温測定など、すべてが人工知能技術のサポートに依存しています。 2016年に「アルファ囲碁が世界囲碁チャンピオンに勝利」という、人工知能の第3波の台頭を示す画期的な出来事以来、人々はようやく人工知能が比較的安定した製品生産を達成できると感じるようになりました。

人工知能産業は成果を収穫する段階に達しており、それは資本市場においても確認されている。 2020年、人工知能ユニコーンが続々とIPOスプリントステージに突入しました。特に年末には、Haitian AAC、Yitu Technology、Unisound、CloudWalk Technology、Intellifusionがいずれも科学技術イノベーションボードのリスト受理および調査段階に入りました。

2021年を見据えると、人工知能分野は急速な発展期を迎え、大規模な商業化段階に入ると予想されており、業界チェーン内の企業がその恩恵を受けることになるだろう。しかし、業界関係者の中には、期待の高いインテリジェント製造の分野にはまだ時間がかかり、まずは業界のデジタル変革の基盤を築く必要があると指摘する人もいる。

第三の波は大規模商業化の結節点を迎えている

人工知能は、SF作品では常に人気の要素となっています。今年の人気SFドラマ「エイリアン」では、主人公は人工知能ロボットです。テクノロジーの開発領域とそれに伴う倫理的問題により、人工知能はしばしばホットな話題になります。関連する文学作品や芸術作品の豊かさは、人工知能の商業的価値を間接的に証明しています。

業界では、人工知能の発展は 1950 年代以降、人工知能の 3 つの波として知られる 3 つの重要な歴史的段階を経てきたことが一般的に認識されています。最初の 2 つの波にはそれぞれ理論的かつ実践的な試みがありましたが、その後、研究と期待の間に大きなギャップがあったため、一般の人々の熱意と投資が減少し、この波は世間の注目から消えていきました。

第三の波は、一般的に2016年頃に始まったと考えられており、ディープラーニングに代表される人工知能が、人間と機械の駆け引きによって大きな注目を集めた時期です。さらに、5G、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどのデジタル技術の台頭により、人工知能は紙の話から徐々に脱却し、商業化に向けた初期段階の進歩を遂げています。

わが国の人工知能産業の発展は、常に政策によって奨励されてきました。2020年以降、新たなインフラと新たな国内循環パターンも人工知能産業の重要性を反映しています。

中国情報通信研究院のICT+深層観察報告会で発表された情報によると、2020年、世界の人工知能産業の規模は1565億ドルで、成長率は12％だった。中国の人工知能産業の規模は約3100億元で、前年比15％増加した。 2020年10月現在、世界には約5,600社の人工知能企業があり、中国には約1,450社あります。 iResearch Consultingの予測によると、中国の中核AI産業の規模は2022年に1573億元に達し、複合成長率は58％になると予想されており、業界は引き続き急成長を続けると予想されています。

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画像出典: Photo Network

「中国の次世代人工知能技術産業発展報告2020」では、人工知能と実体経済の深い融合が、中国の経済改革・向上と持続可能な発展を推進する原動力になりつつあると言及されている。

融合は人工知能の「実現」の兆候の 1 つです。融合は技術の実用化を意味し、この波における人工知能技術の発展における重要な進歩でもあります。

業界では、人工知能は現在急速な発展期にあり、大規模な商業利用による利益を実現する段階に入っていると一般的に考えられています。 「セキュリティ、教育、ヘルスケアなど、ナレッジグラフの構築が比較的容易な分野が、人工知能を商業目的で大規模に活用する最初の産業になると予想される。さまざまな産業で有力企業がナレッジグラフを蓄積・構築することで、人工知能が真に商業化されると予想される」と証券会社の調査報告書は述べている。

ユニコーンのIPOブームが資本環境を一変させる

2020年7月20日、「初のAIチップ銘柄」カンブリアン（688256、SH）が科技創新板に上場され、現在の時価総額は650億元に迫っている。 Cambrianの上場は、中国のAI企業の株式公開の第一波が始まったことを意味する。Haitian AAC、Yitu Technology、Unisound、Yitu Technology、CloudWalk TechnologyなどのAIユニコーンが、科学技術イノベーションボードに次々と上場すると予想される。

データソース: 華安証券、産業証券、メディア報道

「世界中のすべての業界や分野と同様に、人工知能業界の投資と資金調達の状況は2020年上半期は良くなかったが、第3四半期には力強い回復が見られた」。中国新聞社は12月15日、中国情報通信研究院の副主任エンジニアである王愛華氏が、2020年にはCラウンド以降の人工知能への投資と資金調達が50％以上を占めたことを明らかにしたと報じた。初期の投資と資金調達のブームは徐々に終焉を迎え、次のステップではオープン市場での資金調達が必要だ。

AIユニコーン企業の上場ペースは徐々に加速しており、上場している人工知能企業の価値の再評価を促すことが期待されます。 Windの分類によると、A株市場には人工知能コンセプト株を手掛ける上場企業が37社ある。12月21日の終値に基づくと、時価総額は約1兆2153億7000万元で、A株市場に占める割合は依然としてわずか1.46%と非常に小さい。

しかし、人工知能分野全体の上昇傾向は明らかです。風データによると、2020年第3四半期の人工知能コンセプト株企業37社の営業収入は平均で約43.26億元で、前年同期比平均13.13%増加した。2020年第3四半期の株主帰属純利益は平均で約5.37億元で、前年同期比平均46.75%増加した。このセクターの株価は2020年初から12月21日の終値まで平均13.05%上昇した。

12月21日の終値を基準日として、現在Windが自動分類している人工知能コンセプト株の平均時価総額は約328億元で、そのうち「1000億クラブ」のメンバーは3社ある。時価総額が最も高いのはHikvisionで、約4222億元である。このセクターの平均株価収益率（PS）は13.2倍、平均株価収益率（PE）は138倍で、主に北京君正の株価収益率が2823.29倍に上昇したことによる。最高値と最低値を除けば、人工知能コンセプト株の平均株価収益率は72.65倍である。

業界では、AIユニコーンの上場により、人工知能コンセプト分野の主要企業の評価額​​が上昇すると予想されている。華安証券は、「2020年胡潤グローバルユニコーンリスト」で現在IPO中の易図科技のプライマリーマーケット評価額と2019年の売上高を基に計算したところ、同社の株価売上高倍率は20倍であるのに対し、上場している象徴的な人工知能企業であるiFlytekの株価売上高倍率は8倍程度に過ぎず、両社のビジネスモデルに本質的な違いはない。「AIユニコーンの相次ぐ上場により、市場は上場人工知能企業の価値を再評価すると予想される」と同社は述べた。

実装シナリオについてはさらに検討する必要がある。

A株市場の37のコンセプト株を見ると、iFlytekのような「人工知能のために生まれた」企業ターゲットは多くないが、Hikvisionや北京俊正など、セキュリティ、集積回路などの分野からの巨大ターゲットも多数ある。これらの企業の多くは「後発」であり、レイアウトの程度はそれぞれ異なるが、いずれも人工知能のチャンスを見出している。

例えば、セキュリティ大手のHikvisionは、2013年から2014年にかけて初めてインテリジェントアルゴリズムへの投資と予備研究を開始し、2015年から2016年には大規模な産業投資を行いました。ハイクビジョンは2020年4月、セキュリティインテリジェンスを主な事業とする子会社EZVIZ Networkを上場のために分離する計画も明らかにした。

データソース: 風

アプリケーションシナリオは、人工知能技術の実装における重要な要素です。 Hikvisionが位置する前述のセキュリティ分野に加えて、近年、人工知能の応用シナリオは自動車、金融、医療、教育の分野に比較的集中しており、全体的な分野はまだ拡大段階にあり、特に細分化された垂直分野はまだ探索と初期実装の段階にあります。

製造業における人工知能の導入は常に大きな注目を集めていますが、まだ時間がかかります。国家産業情報セキュリティ発展研究センターが発表した「2020年人工知能と製造業の統合発展​​白書」では、現段階では「人工知能＋製造業」は依然としていくつかの課題に直面しており、一部の企業、特に中小企業は人工知能を応用する意欲に欠けており、一部の細分化された業界における人工知能の応用経路はまだ不明確であり、一部の分野のデータ資産管理能力を向上させる必要があると述べている。

上場企業に関しては、大規模な商業化の結節点に立って、技術の研究開発に加えて、業界は製品化の実施能力をより重視しており、その結果、AI産業化はAI商業化に向かって進み、インテリジェント時代は一歩近づくことになるでしょう。