投资者对认购股票犹豫不决，旷视科技甚至连35亿美元估值都难以维持。
旷视科技争抢“人工智能第一股”的计划受阻。
消息称，旷视科技正在考虑是否推迟IPO计划，其主因是不确定在被列入美国实体管制清单后能否保持40亿美元估值?
另据知情人士表示，投资者对认购股票犹豫不决，旷视科技甚至连35亿美元估值都难以维持。
旷视科技方面回应称“报道不实”，但在外部大环境不利、自身亏损“流血”，以及同行竞争激烈的情况下，上市之路充满坎坷。
上市之路被“搅黄”?
8月25日晚间，旷视科技向港交所递交招股书，引发关注。
在此之前，AI领域一直酝酿着一波上市潮，寒武纪、商汤、依图均被传出计划在科创版上市的消息。如今，旷视快人一步抢先出手。
业界认为，一旦成功上市，旷视将成为在香港和全球首家上市的真正人工智能企业，堪称“人工智能第一股”。
然而，在中美贸易摩擦的大背景下，旷视的上市之路似乎不太平坦。
10月8日，美国商务部将28家中国组织和企业列入“贸易管制黑名单”(即“实体清单”)，禁止“实体清单”上公司及机构未经美国政府批准，从知名芯片制造商高通、英特尔等美国公司购买零件。
旷视科技是其中的8家科技公司之一。在随后的抗议声明中，旷视科技称，“将在各方面采取应对预案”。
众所周知，对一家人工智能公司来说，中央处理器(CPU)是最为依赖的核心硬件。资料显示，英特尔与AMD占据了绝大部分CPU市场份额，英伟达则是显卡(GPU)领域的绝对老大，市场份额达到75%。根据招股书，去年旷视在硬件成本上花费3.3亿元人民币，占收入约23%。
此外，旷视的招股文件显示，本次上市的联席保荐人为高盛、摩根大通与花旗银行，都是总部位于美国的大行，“实体清单”意味他们可能会对估值重新评估。
实际上，旷视在被列入“黑名单”之前已有所准备。其在招股说明书中坦承，自己的智能硬件产品可能受到限制的包括CPU、GPU及记忆体(含存储和闪存)。
招股书同时指出，旷视已就限制的潜在影响进行分析，并制订合规机制确保遵守相关限制，已制订应急计划以尽力减低该限制的负面影响。
尽管旷视并未透露“应急计划”的内容，但该事件对上市影响不言而喻。
“流血上市”：半年亏损25亿
成立于2011年的旷视科技，由人脸识别起家。
公开资料显示，旷视依靠以人脸识别为核心的技术和商业布局，最早以“Face++”的名字为外界熟知。
近3年间，在资本助推下，国内人工智能技术热度持续不减，这一领域的企业估值水涨船高，上市动作频频。
根据公开信息，在2019年5月完成7.5亿美元D轮融资后，旷视科技估值已达40亿美元，被业界称为又一个“AI独角兽”。
旷视科技创始人之一印奇曾在接受媒体采访时透露，“上市这是会发生的，我们希望我们会是第一个”。如今看来，在获得资本市场青睐的同时，旷视也面临重重挑战。
旷视8月向港交所递交的IPO招股书显示，2016年至2018年旷视营收分别达到6780万、3.132亿和14.269亿元，复合增长率高达358.8%，实现连续三年高速增长，这也是旷视能抢占上市先机的重要原因。
但招股书同时披露，截至2018年6月30日及2019年6月30日止的半年内，亏损分别为7.29亿元及52 亿元，同比增加 613.3%。这意味着，近一年多来，其亏损增幅远高于营收增幅。
堪称“流血上市”旷视科技，还存在研发费用居高不下的隐患。据招股书披露，2016年到2018年，旷视科技的研发开支分别为7816.5万、2.05亿和6.13亿， 2019年上半年为4.68亿。
虽然作为科技公司，在研发上巨额投入在所难免，但今年旷视的研发成本占比几乎接近总营收的一半，在行业内偏高。
就目前的市场格局而言，在计算机视觉领域，旷视科技、商汤科技、依图科技、云从科技并称“CV四小龙”。
有资料显示，商汤市场份额居首位(23%)，其次是旷视(20.6%)，依图、云从紧随其后。而且，旷视在重点投入的人工智能视觉安防业务上，还遭到华为、海康、大华等巨头的蚕食和阻击。可以说，旷视面临的行业竞争压力巨大。
“CV四小龙”蠢蠢欲动
尽管挑战巨大，但不得不承认的是，旷视科技的市场前景依旧广阔，提升空间很大。据工信部预测，到2020年，中国人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
旷视的上市进程搅动AI市场，人们难免会预测AI上市潮来临。实际上，“CV四小龙”除了旷视科技之外，其他几家也在跃跃欲试。
1)云从科技称，计划明年上半年申请科创板上市，其最新一轮融资于2019年6月完成，披露估值达200亿元。
2)依图科技曾在2018年预计，两年左右实现上市;今年9月初回应时称“在积极评估各种机会”。
3)商汤科技联合创始人兼首席执行官徐立近日称“不急于上市”，外界猜测，商汤科技有可能选择科创板。
对整个人工智能行业来说，旷视科技上市后能否守住40亿美元市值，成为资本市场检验人工智能股“价值”的重要指标。
尽管人工智能处在一个高速发展的风口，但这并不意味着收入的爆发。就目前而言，人工智能视觉识别的落地场景范围较小，还仅限于个人终端解锁、支付以及企业和公共场所的安防，更多和更深的应用还有待进一步开拓。
我们有理由相信，未来随着人工智能技术的逐步落地，AI赛道的争夺战将会越来越激烈。
