人工智能并不都是美好的故事。
历时10个月、反复接受三轮问询，在一级市场受到热捧的思必驰最终还是没能闯关成功，登陆科创板。
近日，上海证券交易所向思必驰发布《关于终止思必驰科技股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市审核的决定》，标志着思必驰冲击IPO已告失败。
上交所上市审核委员会审议认为，思必驰未能充分说明未来四年营业收入复合增长率的预测合理性，未能充分揭示上市前净资产为负的风险。
据招股书，思必驰近年来持续亏损，且扭亏转盈预期不明朗；净资产连年减少。思必驰上市失败再次将AI公司商业化难题摆在了桌面上。
现实是，思必驰没能通过IPO缓解资金“饥渴症”，反而将风险暴露在公众和商业合作伙伴面前。
一方面需要另寻他方解决现金流问题，一方面需要安抚市场和客户；继续直面捉襟见肘的财务状况、日益激烈的竞争环境，冲击IPO之旅虽然已经结束，但思必驰的麻烦可能才刚刚开始。
净资产2年减少近9成，商业化题难解
冲击IPO之前，思必驰从2012年开始，一共获得10轮融资；特别是2015年到2021年，7年时间9轮融资，平均每年都有融资。投资方里不乏联想、阿里、联发科、北汽等知名公司。
和一级市场相比，二级市场不为梦想买单，投资者更希望看到明确的商业化能力。然而，在整个AI赛道，商业化都是一道难解的题。
先于思必驰闯关成功、登陆二级市场的寒武纪、商汤、云从科技，无一不是挣扎在亏损的境地。2018-2022，5年时间，云从科技、寒武纪、商汤分别亏损31.35亿、37.37亿、387.71亿元。
根据公开披露的数据，思必驰2019-2022年分别亏损2.51亿、1.8亿、2.98亿、2.64亿元，4年时间亏掉了9.93亿元，叠加今年一季度的数据，4年多累计亏损超过10亿元。
同样是亏损，思必驰亏损金额甚至还要少很多，为什么寒武纪、商汤、云从科技都成功上市了，而思必驰却没能闯关成功？
和其他成功上市的AI公司相比，思必驰的营收规模、资产规模太小了。以上文提到的几家公司为例，上市前一个完整年度（寒武纪2019年，商汤2020年，云从科技2021年），寒武纪营业收入4.44亿元，总资产46.68亿元；商汤营业收入34.46亿元，总资产384.79亿元；云从科技营业收入10.76亿元，总资产23.13亿元。
思必驰2022年营业收入4.23亿元，总资产5.6亿元。除了营业收入勉强接近2019年的寒武纪外，其他都相差甚大。
目前，思必驰的净资产仅为0.77亿元，距离2020年的高点减少了87.31%，2年下降接近9成。照此趋势，今年净资产就将转负。
根据上交所股票上市规则，最近一个会计年度净利润为负且营业收入低于1亿元、期末净资产为负值，上述两种情形都将被实施退市风险警示；连续两个会计年度出现上述情形将被退市。
从保护投资者的角度出发，交易所显然不希望让一家随时可能触及退市规定的公司上市。这是上交所发审委“拒收”思必驰的核心原因。
现金仅能支撑3-4个月，思必驰的财务困境
持续亏损、净资产快速减少，这些问题发审委看得到、投资者看得到，管理层更看得到。为什么思必驰还要强行闯关呢？
2020年底、2021年底、2022年底，思必驰账上现金分别是5.02亿元、3.04亿元、1.25亿元。2021年账上现金减少1.98亿元，2022年再次减少1.79亿元。假设每个季度匀速减少，2021年每季度净消耗现金约0.5亿元，2022年约0.45亿元，两年平均季度净消耗现金0.48亿元。照此计算，思必驰2022年底的账上现金大约只够2.6个季度，在8-9个月之间；目前距离2022年底又过去了近5个月，如无其他特别举措，思必驰账上现金只能支撑3-4个月，可以说岌岌可危。
更为关键的是，2022年底思必驰正在履行的银行贷款达1.46亿元，已经超过账上的现金。未来，一旦银行出于规避风险的目的采取抽贷等举措，思必驰的现金流紧张程度将进一步加深。
另一方面，实际经营短期内也无法贡献正向现金流，思必驰的毛利率从2020年的69.74%下滑至2022年的57.91%，下降了11.83个百分点。主要原因是毛利率较低的软硬一体化人工智能产品的营收占比上升。
经过多年的发展，AI产品的集成度越来越高，行业的趋势是“软硬一体”，对于思必驰来说，软硬一体化人工智能产品的营收占比可能会继续提升，这将进一步拉低盈利水平。
账上现金岌岌可危、盈利能力继续下降，研发投入却一点都不能少。当前，AI行业仍处于争抢市场份额的阶段，各家公司都在比拼创新能力。
思必驰的研发投入在整个行业并不突出，目前维持在一年3亿元左右的水平，仅为商汤、科大讯飞等头部AI公司的零头。不说加大投入，思必驰想在市场上竞争，至少需要保持目前的投入水平。
在这样的背景下，思必驰的资金“饥渴症”越发严重，原本可通过IPO来缓解，这条路没能走通，只能另寻他方了。
风险暴露后，思必驰迎接连锁反应
思必驰的麻烦还不止上面这些。
IPO失败本身和IPO过程中披露的数据将风险彻底摊在了所有人面前，思必驰需要解决信任危机。
在供应商层面，优质供应商是否还敢继续与之合作？如果优质供应商切断合作，思必驰的产品和服务质量将难以保障。
在客户层面，一定会有部分客户担心现金流紧张的思必驰项目“烂尾”，特别是在定制化开发的项目中，“烂尾”的影响非常大，这样一来，客户是否还敢继续采购思必驰的产品和服务？
更深层次的危险在于，研发投入长期落后于头部AI公司，后续一旦缺少资金继续投入，思必驰很难保持足够的竞争力参与市场竞争。
今年以来，ChatGPT的横空出世掀起了国内企业大模型研发的浪潮。科大讯飞、商汤、云知声、云从科技、第四范式等AI公司均已推出大模型项目，在大模型上掉队的公司未来恐怕很难再翻身。
大模型的训练成本高昂，并不是每家公司都承担得起。据国盛证券估算，在公有云下，GPT-3的训练成本约为140万美元/次；对于一些更大的LLM模型，训练成本更是可能达到1120万美元/次。
根据招股书，思必驰在语言计算相关的生成式AI方面，已完成十亿级参数大模型的构建和应用经验。目前，思必驰并未公开大模型项目，也没有百亿以上参数量级生成式AI大模型的研发积累。
自有资金捉襟见肘，募资渠道受阻，思必驰短期内基本没有上马大模型的希望。IPO失败后，AI公司思必驰必须重整旗鼓了。
