300亿，AI独角兽港股IPO来了

四冲 IPO，戴老板带着他的 AI 独角兽终于在香港成功上市 ……

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作者 | 郑伟 编辑 | 吾人

来源 | 融中财经

（ID：thecapital）

AI 界的隐形冠军敲响了上市钟声。

9 月 28 日上午，AI 独角兽第四范式历经 4 次 IPO 后，终于在港交所成功上市。此次 IPO，每股发行价格为 55.6 元人民币，上市首日股价一度上涨 14%，首日市值最高突破 294 亿元人民币。

上市首日股价一度涨幅超过 14%

这表明，第四范式突破了重重阻碍（如上榜实体清单等影响），成为了继商汤科技、创新奇智后的又一家港股 AI" 新星 "。搭乘 AI 2.0 的东风，第四范式实际是近两年来第一个在港股成功 IPO 的 AI 独角兽企业。这也从侧面显示出，像第四范式这样 AI 公司在港股市场上所展现的独特性和稀缺性，有望带动更多 AI 明星企业发力向港股冲刺。

根据 18 日的路演公告，第四范式的招股价区间为 55.6-61.16 港元，发行 1840 万股，最高募资总额为 11 亿港元（约 10 亿元人民币）。其中，基石投资者包括了新华资本管理（认购 3.65 亿港元）、北京中关村（2.9 亿元人民币）和 Montage Holdings（1000 万美元），三家认购总额为 9680 万美元，以示对第四范式长期价值的看好。

作为与 "AI 四小龙 " 之首商汤科技同期成立的 AI 企业，创始人戴文渊带领的第四范式尽管上市坎坷，但终究走出了一条属于自己的发展之路。

戴老板的 AI 江湖

戴文渊，AI 科班出身，但其踏上 AI 这条路却颇具戏剧性。

戴文渊自幼就展现出编程天赋，高中时曾获得全国青少年信息学奥林匹克竞赛的银牌，于是拿到了令人羡慕的上海交通大学保送资格。

进入了上海交大后，戴文渊凭借实力，就读于刚刚成立不久的 ACM 班。这个班是专为有计算机编程潜质的高材生所组建的，秉承了上海交大对拔尖创新人才培养与厚望。在 ACM 班就读的学生，会参加由美国计算机协会（ACM）主办的国际大学生程序设计竞赛（ICPC）。

据悉，ACM-ICPC 竞赛是一项展示大学生创新能力和在压力下编写程序、解决问题能力的年度大赛，堪称计算机编程界的 " 奥林匹克 "。2004 年，戴文渊代表上海交大参加了该项大赛的总决赛，与来自麻省理工学院和清华大学的强队一同 PK，最终团队成功斩获冠军。

期间，恰逢 ACM 班通知学生选出一个细分领域实验室做深入研究学习，而戴文渊当时正在校外备赛，没来得及选，最后只能读冷门的 AI 技术。不过却歪打正着造就出一位 AI 科学家。

当时，上海交大尚未设置 AI 相关的教学资源，系里便将戴文渊作为访问学生推荐到香港科技大学，向计算机系教授、华人界首位国际 AI 协会院士杨强学习。自此，戴文渊正式迈入 AI 领域。

据统计，戴文渊带领竞赛团队曾 3 次获得 ACM-ICPC 亚洲区冠军和 1 次世界冠军，其学术论文多次被 AAAI 和 ICML 等国际顶级学术会议收录，相关论文被引用数排名世界第二，人送外号 " 戴神 "。

实际上，ACM 班培养了众多计算机科学和 AI 领域的杰出人才，除了创立第四范式的戴文渊外，还有斯坦福大学助理教授杨笛，卡耐基梅隆大学助理教授、XGBoost 作者、TVM 发起人陈天奇，加州大学圣地亚哥分校助理教授商静波，依图科技联合创始人林晨曦，饿了么高级副总裁罗宇龙，以及前亚马逊首席科学家、深度学习教程作者李沐等等。这些优秀人才所在的公司整体估值已经超过千亿元。

毕业后，戴文渊于 2009 年加入百度，结识到同在百度的吴茗，后者成为了他的妻子。2011 年，他晋升为百度商务搜索部科学家，掌管百度凤巢策略团队模型组。在他带来下，凤巢系统使百度变现能力提升了 8 倍，成为百度的 " 印钞机核心 "。2013 年，戴文渊加入了华为，担任诺亚方舟实验室主任科学家。2014 年，吴茗创立第四范式，戴文渊随后加入并担任 CEO。

后来吴茗加入红杉中国，担任投资合伙人。而戴文渊与执掌红杉中国的沈南鹏又是校友，为双方合作奠定了深厚基础。在 AI 市场初期，正是红杉中国一路 " 扶持 " 第四范式，成为后者 Pre-A 轮的早期投资方。

不只拥有了强大的资本方，第四范式的三位联合创始人都来头不小。除力邀迁移学习领域权威大牛、自己的老师杨强加入外，戴文渊将陈雨强招致麾下，担任首席研究科学家。陈雨强主持过世界首个商用的深度学习系统搭建，曾任今日头条推荐系统负责人。而首席架构师胡时伟，则是戴文渊在百度的 " 老熟人 "，主持了凤巢、" 商业知心 " 搜索、阿拉丁生态等多个核心系统的架构设计工作。

大咖齐聚的第四范式，短短几年，便成长为全球 32 家 AI 独角兽之一，连续数年夺得 IDC MarketScape 机器学习平台市场份额中国第一的地位。尽管带领了一批学霸能人，占据了人和，但是 AI 原本就是个烧钱的货，近 3 年公司已亏损超 40 亿元。上市成为戴文渊的不二选择。

四冲 IPO 终上市

不过，与同业公司相比，第四范式的上市之路仍然相当坎坷。其曾于 2021 年 8 月 13 日、2022 年 2 月 23 日、2022 年 9 月 5 日三次向港交所递交招股书，但遗憾的是未能通过聆讯。今年 4 月 24 日，第四范式再次递交招股书，并于 9 月 7 日在港交所披露聆讯后的招股书，最终成功实现登陆港股。

自 2014 年成立以来，第四范式一直备受资本市场关注。除了前述的三家基石投资者外，第四范式历经 10 轮融资，背后的投资方阵容非常耀眼，受到包括红杉中国、博裕资本、国新启迪、春华资本、厚朴投资、元生资本、创新工场、保利资本、朗玛峰创投、众为资本、松禾资本、联想创投、基石资本、CPE 源峰、越秀产业基金、领沨资本等一众知名 VC/PE，以及多家大型国有基金和国有 " 四大行 " 的青睐。

融资历程（图片来自于 qcc.com）

从招股书上可以了解，第四范式在营收方面，2020 年至 2022 年分别达到了 9.42 亿元、20.18 亿元和 30.63 亿元。其中，2021 年和 2022 年的同比增幅分别为 114.2% 和 52.7%。

相关财务数据（图片来自于 hkexnews.hk）

在毛利率方面，第四范式 2022 年的毛利率为 48.2%，较 2021 年的 47.2% 和 2020 年的 45.6% 均有提高。

尽管收入在逐步提升，但第四范式亏损状态也在持续。2020 年至 2022 年经调整亏损净额分别为 3.90 亿元、5.59 亿元、5.04 亿元。不过，第四范式 2022 年的经调整净亏损率为 16.4%，远低于 2021 年的 27.7% 和 2020 年的 41.4%，显示其亏损在进一步收窄，是个好消息。

另外，在研发开支上，第四范式近年来并未松懈，仍在加大投入。2020 年至 2022 年的研发投入分别为 5.66 亿元、12.49 亿元、16.50 亿元。截至 2022 年 12 月 31 日，第四范式拥有 1420 名研发人员，约占全体员工的 74%。

据悉，IPO 募集所得资金净额将主要用于加强基础研究、技术能力和解决方案开发；扩展产品、建立品牌并进入新的行业领域；寻求战略投资和收购机会；以及用作一般企业用途。相信随着第四范式的成功上市，其所面临的资金压力将获得有效缓解，同时为机构股东们的退出铺路。

打造 " 最强 " 决策类 AI 大脑

现阶段，依据 AI 应用领域进行分类的话，可将中国 AI 行业划分为决策类 AI、视觉 AI、语音及语义 AI 和 AI 机器人四大类。根据灼识咨询报告，以 2022 年收入计算，第四范式在中国以平台为中心的决策类人工智能市场上排名第一，市场份额约为 22.6%。

业界口碑上，第四范式也表现不俗，被 Gartner 评为新兴技术与趋势影响力雷达的 Composite AI（组合式人工智能与人工智能中台）全球代表厂商，以及 2020 年全球十大战略技术趋势中自动机器学习领域的代表厂商之一。此外，在 2020 年预测分析与机器学习中国市场评测领域，The Forrester Wave 评选第四范式为第一名。

实际上，第四范式创始团队开创的 " 迁移学习 " 被业界称为 " 未来一代的人工智能技术 "，在该领域第四范式一直保持着全球领先地位。可以说，第四范式引领了人工智能技术领域前沿的研究方向并将这些技术应用于商业解决方案。例如，戴文渊和杨强是迁移学习领域的领军人物，其引导了全球迁移学习的研发方向，他们的成就和贡献在人工智能行业备受推崇。

今年 4 月 26 日，第四范式展示了他们的大模型产品 " 式说 3.0"，并首次提出了 AIGS 战略（AI-Generated Software），即通过生成式 AI 技术来重构企业软件。式说，是一种基于多模态大模型的软件开发平台，旨在提升企业软件的用户体验和开发效率，从而实现 AIGS。

戴文渊曾向媒体指出，国内 B 端软件在体验上不尽如人意，" 我们公司的报销系统也相当难用 "。他的理想状态应该是，不再用人工手动去逐个点击系统菜单栏来进行报销操作，这些都能被 AI 所替代。通过为报销软件配置上生成式 AI 的核心功能，比如通过聊天的方式告诉系统 " 我要报销 "，然后拍下票据上传。报销系统能够自动识别餐饮发票，并询问用餐对象，最后在得到回复后，完成报销流程。整个过程体验，要比手动逐一寻找相应的选项便捷和智能许多。

实际上，不论是内部 OA、ERP、CRM 系统，还是外部的业务管理软件，都有大量的 AI 可优化空间。举例来说，物流行业中，区域经理想要知道某位快递员上周是否有懒散行为；工厂中，车间主任希望了解是否存在违规操作的情况——在过去，他们需要从庞杂的 Excel 表格、监控视频等数据库中寻找蛛丝马迹，但现在，他们只需在 " 式说 " 的对话框中提问：上周朝阳区有哪些快递员的送件量低于 2000？近三天工厂是否出现过违规操作？就像使用搜索引擎进行问答一样。通过 " 式说 "，企业可以轻松找到问题的答案，依据企业的快递员排班和发件数据、工厂流水线视频监控记录等信息。

第四范式将 AIGS 的实现路径分为三步：首先，Copilot（企业 AI 助手）通过协调不同的信息、数据和应用，作为用户的助手来完成指令。类似于企业级软件系统中的一个指挥官，它能够根据用户的指令执行相应操作，比如 " 将照片亮度增加 20%"。接着，Copilot 结合基于企业规则的 " 知识库 "，AI 可以根据规则执行复杂的任务，进一步丰富了 " 对话框 " 的功能。例如，在查询 " 人像美化 " 知识库后，AI 可以按照相应步骤将照片修饰得更美观。最后，Copilot 结合思维链（CoT），通过大模型学习软件系统的使用行为，并形成 AI 在特定领域的思维链。这意味着 AI 能够自动按照步骤完成复杂指令，比如 " 将照片处理得更好看 " 等要求。

可以看出，在第四范式的 " 式说 3.0" 大模型产品中，COT 代表了思维推理能力，会让机器从一个单点操作，自动推算出一系列的后续需求，实现智能化操作。而 Copilot 则将人的指令翻译为后台 API 的调用。然后通过两者结合，共同变革企业软件交互方式。

对于这种变化，业内人士在试用后指出，在企业软件中嵌入 " 式说 " 模型后，通过多模态的形式能够从几十万的零件库中迅速搜索到相似零件，还能在工艺设计环节，让机器给出几个零部件的装配组合。而所有这些都可以在一个 " 对话框 " 内完成。

由此可见，AIGS 战略的核心在于通过大模型的 Copilot CoT 能力，将企业软件转变为新的交互范式，最终以期提升企业软件的开发效率。而这对于竞争激烈的企业软件赛道来说，无疑掀起新的风潮。

身处 AI 2.0 时代，产业愈加重视实际的场景应用和商业化落地能力，AGI 如何在行业应用中实现快速变现，无疑会是向第四范式这样的 AI 企业提出的 " 灵魂拷问 "。前有商汤科技、创新奇智尚未走出盈利，后有旷视、云从、依图等拿着上市号牌急急追赶，第四范式的前路究竟怎样，在经历过上市的 " 钟鸣 " 之后，起跑的发令 " 枪声 " 似乎也已响起 ……