人工智能企业如何估值？
AI公司的估值一直是一个有趣的话题，因为其业务模式和营收都充满了不确定性。我们往往可以看到不同时间、不同机构给出的估值差别很大。 以今年刚刚获得10亿元C轮融资的旷视为例，C轮之前融了几亿美元，A轮和B轮之间的间隔也极短，这样的融资节奏显然不是基于“值钱”而来的，而是来自于资本对该赛道前景的看好以及对旷视发展实力的认可。在旷视C轮发布会上，我们看到软银中国董事总经理朱宁在台上的笑容，似乎在说“早知如此，当初要多买些BATJ的股票啊”。不过，按照当时的IPO进程，BATJ想必也不会拿出太多现金来给旷视估值（即使有，比例也非常非常低）。于是乎，在“有钱任性”与“要不起钱”之间，一个看上去比较合理的估值就产生了——250亿元人民币。
当然，这里有很多“巧合”的因素：正好此时是个上市窗口期，各个投资者都想把自己的股份尽可能变现；又恰好有个实力强劲的玩家想入局，大家一拍即合。如果中间任何一环出现了差异，这个估值恐怕就要被大大削弱了（甚至是直接打垮）。
回到问题本身，影响一家AI公司“值不值钱”的主要因素包括但不仅限于以下几个方面：
1. 行业空间的大小及成长潜力 目前看来，各个商业场景（尤其是“硬”科技领域）对于AI技术的应用还处在起步阶段，因此行业的整体规模还不算太大。但这并不意味着市场容量小，相反，因为早期渗透率很低，这意味着巨大的潜在市场。我们可以期待随着AI技术的成熟，各种商业化落地，行业规模会逐渐放大。
2. 公司相对竞争对手的优势/劣势 如果说行业空间反应了一个市场的容量，那么竞争格局则是反映了企业在市场中的位置。如果一家公司能够率先占据某个市场，并且具有相对竞争优势，那么其价值肯定少不了。反之，一个市场空间大得不能想象，可你偏偏毫无办法，那么你的价值也就不言自明。所以，在估值过程中需要充分考虑到公司在技术和产品上的优势/劣势，以及在市场竞争中的地位。
3. 团队的能力/执行力 一个优秀的团队很重要，尤其对于那些处于创业初期的企业而言。因为前期收入可能非常有限甚至亏损，一个好的团队能帮助企业控制成本、拓宽收入渠道并增强品牌影响力。如果还能有一定规模的客户依赖，那就更完美了。
4. 业务的商业模式以及财务预测 虽然前面说了很多非商业因素对估值的影响，但最后还是要回归到逻辑上。AI企业的收入创造本质上还是来源于对业务的经营，因此其收入的实现过程如何，是否有足够的现金流支撑，各项支出的节约空间还有多大，这些都将影响一家AI企业的最终价值。