微软197亿美元收购美版科大讯飞Nuance,是时候重估科大讯飞了

文/读懂财经 杜东 2021/04/26 20:43 科大讯飞

AI公司估值新“锚点”。

爱因斯坦曾说过这样一句名言,我从不去想未来,因为它来得够快。

对身处历史洪流中的人们来说,清晰判断当下时节的重要与深刻总是比较困难的。但即便如此,从2020年开始,已经有足够多的信号表明,未来已经到来。

疫情给我们的工作生活带来诸多不便的同时,也加速了人工智能在部分赛道场景上的落地。典型如医疗。

更早前,无论是“AI换脸”、“照片合成”,还是“刷脸支付”、“刷脸进站”等实际应用,让我们看到了“人脸识别”这一AI技术从概念走向商业化大规模普及。

正如此前阿尔法狗所意味着的技术突破一样,现今众多事件预示着,AI的商业化应用正在迎来拐点。比如,百度铺陈多年的AI平台和技术逐渐得到资本市场认可;再比如,科技巨头微软宣布以197亿美元,溢价23%收购AI语音龙头企业Nuance。

多年巨额投入押注人工智能的国内AI语音龙头科大讯飞,也同样享受到这一波商业化红利。2020年,科大讯飞营收达130.25亿元,同比增长29.23%;实现净利润13.64亿元,同比增长66.48%;经营活动现金流量净额再创新高,达到22.71亿元。

对于AI公司来说,数字的剧烈变化意味着发展底层逻辑的变化。站在商业化拐点上,AI公司的商业化变现价值将加速释放。

这也意味着,如科大讯飞这样既具有自主核心技术,亦有AI开放平台,且在多个垂直赛道深耕,具备强大技术商业化落地能力的AI公司,其价值也将迎来投资者的重新审视。

 

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AI全面商业化的时代将要到来


25年前,尼葛洛庞帝在其著作《数字化生存》中预言,“我们无法否定数字化时代的存在,也无法阻止数字化时代的前进,就像我们无法对抗大自然的力量一样”。

时至今日,万物皆数。在计算机领域,整个行业发展的核心驱动力就在于数字化的广度和深度,而每一轮数字化的进程背后,基本都是大规模计算平台的一次革命性迭代。

从历史上看,平均每12年左右都有一代新的计算平台出现。我们已经经历了IBM主机、PC、互联网、移动互联网四次计算平台的更迭,从技术发展和商业落地情况判断,我们目前正处于从移动互联网向AIoT时代跃迁的分水岭。

 

微软197亿美元收购美版科大讯飞Nuance,是时候重估科大讯飞了

 

从Garnter的2020新兴技术成熟度曲线可以看出,多项AI相关的技术都将在未来的2-5年进入爬升的光明期。

另一边,AI技术走出实验室,在商业世界初步展现成果,也预示着整个AI行业也即将迎来商业化的拐点。

无论从国家战略高度、技术发展的成熟程度、还是从5G将带来的海量训练数据来看,人工智能作为一个多年来被频繁提及的技术概念,距离商业化应用的大规模普及,真的不远了。

而2020年爆发的新冠疫情,更是加速了这一趋势。据IBM商业价值研究院调查发现,基于不同地区、不同行业和不同职能领域数以千计最高层业务主管的调研数据,对AI的采用正呈现受疫情影响而适度加速的趋势:

积极采用AI的企业从四年前的26%增至2020年的44%;疫情期间,84%的企业表示对AI的关注度高于或等于此前水平;受疫情影响,近三分之一的企业计划增加对AI的投资。

在互联网和移动互联网时代领先的头部大型科技公司更是如此,大力打造AI时代核心竞争力,占据先发优势。而已经走在前列的能力层技术创新者也将成为新时代核心科技股投资标的。

近期,微软斥巨资收购“美版科大讯飞”Nuance,则等于向外宣告,在科技巨头看来,AI商业化的拐点到了。

4月12日,微软宣布以197亿美元的价格收购Nuance,较后者前收盘价溢价超20%。之所以收购Nuance,自然是看重前者的核心技术实力。而此时高溢价收购,微软看中的则是Nuance的AI语音技术在医疗领域的商业化落地。

医疗领域是人工智能最迫切的应用领域,Nuance在该领域已经取得了初步成功。2020财年,其医疗业务营收超过9亿美元,主打的医疗语音平台——龙医云营收过去两年分别同比增长54%、38%,增长强劲。

也正因此,微软愿意用高溢价收购Nuance,完善自身布局。因为在AI商业化时代,商业化落地,将成为评价AI公司价值的关键。

 

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从微软收购Nuance,看AI产业竞争“密码”


目前的AI公司,大致可以分为两类:一类侧重于技术投入,是具有平台潜质的AI公司,比如百度的阿波罗自动驾驶平台,亚马逊的智能语音助手等等;另一类则是侧重于深耕行业应用垂直赛道的AI公司,如Nuance。

前者不难理解,延续传统互联网常见的平台逻辑,打造生态体系。但在AI技术整体成熟度不高的情况下,更加贴近刚需场景的AI技术应用,如在教育、医疗等特定领域,才能更快释放商业价值。

目前来看,在商业化落地上,垂直行业的AI公司显然更快一步,更受市场认可,微软收购Nuance也反映了这一趋势。

在新兴技术中,AI语音识别和语音翻译早已成熟,于2016年脱离Gartner曲线,从新兴技术发展成为主流技术,融入人们生活中。

作为AI医疗龙头企业,Nuance的技术优势和影响力毋容置疑。目前美国77%的医院,55%以上的临床医生和75%以上的放射线工作人员采用了Nuance公司的人工智能解决方案。可以说,Nuance在AI医疗领域的商业化布局颇为成功。

拉长周期看,Nuance所在的医疗语音领域,有望成为智能语音市场“红海中的蓝海”。据TrendForce 预测,2023年全球医疗保健语音应用市场规模7亿美元,年复合增速达24.55%。

而在中国,Nuance的故事同样正在科大讯飞这家公司上演。

与Nuance同处AI语音行业,在AI医疗场景,科大讯飞是国内绝对的领先者。这种领先体现在技术场景理解两个层面。

在技术上,基于AI核心技术的智医助理通过了国家临床执业医师笔试测试,使得机器人具备了成为全科医生的潜质。2020年,科大讯飞在语音、图像及认知智能等取得了10项国内外顶级赛事的冠军,进一步为智慧教育、智慧医疗等实际业务应用树立较高的技术壁垒和领先优势:

在场景理解上,科大讯飞通过对基层卫生院、三甲医院的需求进行合理分析,推出了AI辅助诊疗系统智医助理、影像辅助诊断、语音电子病历等产品;

其中,智医助理基于“深度模型+知识推理”辅助诊疗技术创新,为基层医务人员提供病历质控、辅助诊断、合理用药、医学知识检索等功能,在行业中率先给出了AI规模化落地的典型。

截至2021年2月28日,从基层医疗需求入手设计的智医助理,已经覆盖全国170+区县的30000余家基层医疗机构应用,服务超过50000名基层医生,惠及5000多万居民,日均提供超40万条辅助诊断建议,累计提供AI辅助诊断超1.2亿次。

不难想象,凭借技术和场景优势,接下来科大讯飞医疗业务的商业化价值将加速释放。

 

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AI公司估值新“锚点”,是时候重估科大讯飞


锚定技术的企业发展有其客观规律,从研发、应用再到市场化推广环环相扣,等待AI商业环境成熟也需要时间。

正因此,过去市场更愿意以保守视角判断AI公司的价值。当然,这也是任何一个新兴技术产业发展的必经阶段。

从过往10年看,AI公司的估值逻辑经历了也多次变化。从最初对AI人才的追逐,到对算法模型以及行业地位的理解,再到如今对商业化成果的审视。

可以看到,AI公司的估值逻辑,正在越来越靠近“可评判商业价值的指标”。换句话说,AI公司的估值逻辑将回归到商业本质——业绩。

而此次微软收购Nuance,将成为AI公司新的估值“锚点”。

考虑AI公司大都处于商业化初期,一般采用市销率估值。以微软收购价计,Nuance的市销率达13.32倍。相比之下,2020年科大讯飞营收达130.25亿元,截至4月20日市值1091亿元,其市销率仅8.38倍。

两者估值差距不小,但相比更贵的Nuance,科大讯飞不仅有着更快的业绩增速,业务布局也更加深入全面。也就是说,相比Nuance,科大讯飞有着更大的AI业务变现潜力。

具体来看,一方面,在垂直医疗场景,科大讯飞的AI业务拥有更快的增速。2020年讯飞智慧医疗业务营收达3.13亿元,同比增长69.25%,增速远高于Nuance。

目前,科大讯飞智医助理服务已上线全国170余区县3万余家基层医疗机构,服务数万名基层医师。考虑到中国庞大的人口基数和公共医疗服务规模,科大讯飞的智慧医疗业务潜力更是远超Nuance。

另一方面,与Nuance的绝大部分收入主要来自医疗领域不同,由于有着扎实的底层技术支撑,科大讯飞的AI业务布局类似于微软、百度这种科技巨头。

既有AI平台布局——讯飞人工智能开放平台,已对外开放396项AI能力及方案,聚集超过175.6万开发者团队;又有纵深切入个行业赛道的业务,在教育、政法、医疗、汽车等多个赛道具有领先优势;更有面向消费者的智能硬件业务,大办公及学习类“AI+硬件”产品凸显C端AI变现价值。

多样化的场景布局,也为科大讯飞带来更高的业务天花板。以AI教育市场为例,德勤引用Firstinsight的数据显示,自2017年来AI教育市场增速逐渐加快,2019年市场规模达1725亿元。教育信息化的市场规模未来仍将继续扩大,预计2021年可达5000亿元。

2020年,科大讯飞教育产品及服务同样增速惊人,收入达40.19亿元,同比增长70.68%。随着区域因材施教业务全国铺开,该业务继续高增长也是大概率事件。

以Nuance的估值“锚点”看,市场显然低估科大讯飞AI业务的变现价值及潜力。站在AI商业化拐点上,随着市场估值逻辑的切换,及AI业务价值的加速释放,科大讯飞或可迎来投资者的重新审视。

 

微软197亿美元收购美版科大讯飞Nuance,是时候重估科大讯飞了

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