衝刺AI創業第一股，依圖虧損背後的“錢景”
高成長、高毛利、鉅虧、上市，幾個看似矛盾實則高度關聯的詞，把11月4日在科創板上市申請已受理、並正式遞交招股書的依圖科技，推上風口浪尖。
此前曠視、依圖和雲從均已啓動IPO計劃，商湯雖尚未公佈相關上市計劃，但傳聞已久。
這些AI獨角獸爭搶上市的動作，在投資者和一些媒體上呈現兩極化。投資者往往看重公司的成長性、技術壁壘、營收高速增長等，而外界通常更直觀於財報數字的理解。這也不難解釋為何一些媒體根據虧損數據，就以“誰殺死了那隻獨角獸”、“我們為什麼不投***”等標題發文，在吸引眼球的同時，也不難看出外界的擔憂。
這已經屢見不鮮了。寒武紀、曠視科技等科技企業IPO之際，都有類似的唱衰報道不停出現。
如果仔細研讀依圖科技的招股書，就不難發現，高增長、高毛利，才是眾多投資者看重的長期能力，而並非着眼短期效益。
虧損數字背後
招股書顯示，依圖 2017、2018、2019 及 2020 上半年歸屬母公司淨利潤分別為 - 11.7 億、-11.6 億、-36.4 億、-13億。截至 2020 年 6 月末，公司報告期內累計未彌補虧損約為 72.2 億元。
看似在不斷虧損，但招股書指出，70% 的虧損都由優先股引發。依圖此前開展了多輪次融資，公司估值不斷上漲，會導致優先股公允價值不斷上升。
簡言之，在國際會計準則下，這種優先股會體現為‘對股東的負債’，其公允價值的上升會記錄為公司的賬面虧損，但實際虧損並未發生，對公司運營也沒有影響，這筆‘負債’數字在上市那一刻就會消失。
另外，像很多科技公司一樣，依圖尚處於創業期，軟硬件研發和市場開拓，意味着持續的、大量的投入。2017、2018、2019、2020 上半年各期，依圖的研發及銷售費用金額分別達到了 1.6 億元、5.7 億元、10.8 億元、5.4 億元。每年研發費用率比例都達到了 90% 以上，2017 年研發甚至佔營收 146.94% 之多。
這也是為什麼一開始，依圖科技創始人兼CEO朱瓏曾就早有準備地提出：“依圖從第一天起就準備長跑，沒有想過短期的事情。長跑的意思是説，我做這個企業，就是十年後見。”
同時，招股書還反應出的另一個事實，就是依圖的“高增長”。
截止2019年，過去四年時間裏，依圖營收分別為 6871.89 萬元、3.04 億元、7.17 億元、3.81 億元，營收復合增長率為222.97%。2020年上半年，營收為3.806億元，特別是2020年，在新冠疫情的影響下，逆勢實現了 50.62%的同比增長，增長能力強勁。
此外，依託AI芯片等領域的佈局，“高毛利”也成為依圖高增長時期的另一張“名片”。
認識一個真依圖
AI圈內，很多人提到依圖，多半會想到其常年霸榜計算機視覺（CV）冠軍，是“AI四小龍”中以算法能力突出的創業公司。
但從2019年起，在語音識別、自然語言理解、芯片等領域的不斷突破，讓依圖在AI圈內，不斷刷新人們對它的印象。
2019 年，依圖發佈的 AI 芯片“求索”，集成了 ARM 架構通用計算單元、Many Core 深度學習計算單元和解碼單元，完成單顆芯片代替人工智能推理計算中所需的 CPU、GPU ，及解碼器等多種類型算力的組合，能夠實現人工智能推理應用的端到端計算能力。
AI芯片的卓越能力，將依圖與計算機視覺公司明顯區別開來。
在實際場景應用中，1 台依芯求索 AI 服務器（搭載 6 個求索計算單元），一個機櫃就能支持 1 萬路視頻流全解析，能驅動像上海這樣的國際化都市單條主幹道或一整個小型園區所需的智能終端設備。
得益於在芯片相關業務上的提早佈局，依圖在報告期內營業毛利率持續提升。2017 年度、2018 年度、2019 年度及 2020 年 1-6 月，依圖分別實現毛利率 57.39%、54.55%、63.89% 及 70.99%，毛利率水平顯著高於同類可比上市公司。
而AI 芯片也是依圖未來重點研發項目，此次上市招股書顯示，新一代人工智能 IP 及高性能 Soc 芯片項目投資總額預計達 23 億，投入金額佔募集資金總額的比例 30.89%。
在收入方面，2020年上半年，依圖的智能公共服務和智能商業收入，分別佔主營業務收入的 58.46% 和 41.54%。
這些落地於各行業、各場景的軟硬件綜合解決方案，依託的，一是研發投入最大的芯片和算法，二是圖像分類、識別等通用技術，三是應用層的智能化產品、解決方案及行業細分落地應用等。
按照AI領域的共識，未來，AI算法和芯片，兩者將緊密融合，只有精通算法的AI公司才能做出更好的AI芯片，才能將算力更高效地轉化為智能，軟硬件一體化解決方案將成為AI落地的正確方向。
而這也是依圖招股書中明確的方向。
一是繼續在計算機視覺技術、語音技術、自然語言理解技術及規劃控制技術等領域，不斷提升算法精度和泛化性；
二是堅持自主技術創新，基於人工智能芯片及算法技術，開發雲端、邊緣端、終端的產品；
三是依託更高性能、高計算密度的人工智能算力產品，不斷擴大面向城市管理、醫療健康、安全生產、交通出行等場景的智能化規模和細分場景覆蓋；
四是不斷優化求索芯片系列的算法開發和運行環境，賦能更多的AI技術開發者和使用者。
可見，虧損的背後，是擋不住的前景和“錢景”，這也是依圖在“高處不勝寒”的AI風口上，繼續大筆投入研發的初衷所在。