「IPO前哨」潜在的订阅服务生意，AI独角兽云天励飞冲刺科创板

在财华社近期《打破海外龙头垄断，华大智造如何效仿千倍巨头之路？》的文章中，对于尚未盈利但拥有潜在巨大增长前景的企业，其价值投资可能具有一种解决方案：前景套利。

前景套利为笔者从‘巴菲特套利’引申而来，据巴菲特好友戴维克拉克表述，巴菲特有一项不为人知的才能，即套利，这些套利来自企业清算、重组、合并、拆分及恶意收购。巴菲特倾向于长期投资，但如果没有合适的机会，他就会寻找套利机会。

尽管套利有很多类型，但巴菲特始终倾向于格雷厄姆所说的出售或者清算中的现金交付。在这种套利中，公司将经营业务出售给另一个实体，或者决定清算经营业务，并将获得的这些钱分配给公司的证券持有人。而套利的投资机遇来自宣布出售或者清算的价格与出售或清算前公司股票市场价格之差。

导致套利失败的风险有很多，巴菲特规避风险的方法之一就是，只有在出售的消息已经公布后，他才会进行投资。这个方法看上去很普通，什么人会傻到在消息公布之前就去投资呢？是华尔街人士，他们绞尽脑汁，期望从中获取超超额收益。

在经历了数次套利获利后，巴菲特发现，25%的年复收益率常常比100%年复合收益率更加有利可图。

那么对于未有盈利的企业在其出现真实价格低估之前的买入虽然可能获取超超额收益，然而也存在着巨大的风险：譬如illumina自2000年7月上市首日的12.35亿美元市值跌至了2003年4月底的最低点0.65亿美元；以及近期的寒武纪从上市首日附近的0.11万亿元跌至2021年4月27日的477.72亿元。

这也是为什么巴菲特所说25%的年复合收益率常常比100%年复合收益率更加有利可图的原因。

因此，在《打破海外龙头垄断》的文章中，笔者给出了这样的解决方案：尽可能从现实层面（产品效用）、决定股价的买入者层面（而非估值数据）判断是否存在风险，如果答案是正面的，那么它的真实价格便是低估的，如果答案是负面的，那么超超额收益背后可能存在巨大的风险。

以上，便是准备于科创板上市，处于视觉人工智能产业链上中游的云天励飞的投资背景。

云天励飞

云天励飞是一家视觉人工智能‘终端-云’解决方案厂商，严格意义上这是一家初创公司：2017-2019年间，营收与归母净利润分别为0.5亿元、1.33亿元、2.3亿元和-0.54亿元、-1.94亿元、-4.99亿元，与同为视觉人工智能厂商的旷视科技存在一定的差距（同期营收为3.03亿元、8.54亿元、12.59亿元）。

虽是一家初创公司，但视觉人工智能行业的进入门槛非常之高，首要门槛便是资金：2017-2019年间，旷视科技的归母净利润分别为-7.74亿元、-28亿元、-66.39亿元；寒武纪2017-2020年间，归母净利润分别为-3.81亿元、-0.41亿元、-11.79亿元、-4.35亿元。

基于资金为基础的技术先发优势，目前视觉人工智能行业暂时形成了商汤、旷视、依图、云从、云天5家争雄的局面。

从提供的产品服务来看，以旷视和云天为例，其差异化并不明显。

均为通过终端设备进行数据采集并同时（配置边缘计算设备）进行边缘计算，将（计算好的）数据存储后传输至拥有更强计算分析处理能力的云端系统，这个云端系统在云天励飞这里叫深目、天眼等，在旷视科技这里叫brain++。

以安防场景为例，在一个完整的端云架构中，终端iot设备主要用于数据采集，例如摄像机通过拍摄视频来采集数据，然后终端设备通过传播介质将数据传输至云端，再由云端进行批量的分析处理，最后输出分析结果。

由于终端设备需要更多地考虑功耗和成本，过去在端侧仅部署较小的算力，更依靠云侧算力的支持。在数据呈现指数级增长的今天，一方面终端的视频流数据快速增长加重了传输渠道的负载，导致原有带宽无法支撑数据的及时、有效传输，进而影响了云端算力的科学调度；另一方面，数据量的指数级增长大幅提高了云端对并行运算数据峰值的要求，云侧的部署成本随着数据处理需求的极值增长而显著提高，但在数据处理的“平峰期”，云端算力将存在无法得到充分、有效运用的情形。

为了更好地平衡云侧和端侧的算力分布，实现整体效率的最大化，目前通过提升端侧和边缘侧的智能化水平和算力，实现整体算力分布的前置成为行业的新趋势。通过将部分算力和分析程序前置到终端设备，终端可以实现对数据的预处理，仅需将部分特征数据传至云端，甚至在本地完成对数据的完整分析。通过分布式算力部署，端侧设备形成的数据处理集群逐步向云侧设备融合。随着系统架构的不断优化，一方面这将增加有效算力，缓解带宽压力，减少设备的成本投入，另一方面数据的本地处理也能有效规避云侧分析带来的数据安全、隐私保护等风险。

随着端侧芯片能够灵活支持更多算法，在云端集中的算力部署也将更加合理，最终实现“端云协同”的协同效应，即架构内算力、成本、时延、功耗的最优平衡。为实现这一效果，端侧对芯片的兼容性和灵活性有更高的要求，在控制成本和功耗的同时提升算力，从而实现云端部署和应用场景的灵活适配。

因此，最终视觉人工智能厂家比拼的是适用芯片的成本控制能力以及云端系统处理数据的能力，在针对城市安防、交通治理、人居生活的解决方案中，哪家厂商能够在更快的找到安全隐患，并更快的将问题上报相关单位，决定了这一市场的归属。

而抢占市场值得期待的原因在于，未来随着人工智能芯片成本的下降，视觉人工智能解决方案厂家的增量成本变得可以预计，而订阅服务这一潜在的商业模式为厂商的盈利提供了可能，并且，由于数据具有持续不断、复杂等特点，相关单位的更换成本非常之高，因此视觉人工智能厂商的盈利便具备了可持续性。

总结

总体而言，对于这样一门具有潜在可持续性增长的生意，用‘前景套利’的方式捕捉云天励飞的投资机会是合适的，而在此之前，投资者应当学会耐心观望。

By周治玮