研发类企业如何估值？
之前写过一些这方面的文章，贴出一篇来供参考 从商汤赴港IPO，再看人工智能企业的估值方法 大热的AI企业商汤今日开始认购，定价区间位于1.75-1.95港元/股之间，预计募资净额约为46.25亿至51.85亿港元；18日上市，不知最终结果如何。 说到AI企业的估值就不得不提当年百度在内部沟通中给出的AI估值法——假设一个员工月薪3万（税前），公司需要配备多少研发人员才能支撑起这个AI项目的技术壁垒呢？ 以百度的体量，平均每个研发团队大概需要50个研发人员的规模，当然具体要看各项目的研发需求而定。
由此可以倒推出一个最简单的算法——根据项目所需的技术骨干人数估算出人力成本上限，再按照行业薪酬水平估算出海量人力成本，然后算出项目所能支撑的销售额，最后根据商业可行性去评判项目估值的正误。 当然这只是一个非常粗浅的算法，对于实际没有太大参考意义。不过也反映了对于AI这种前沿领域的企业，传统基于收入的估值方法的可操作性有多差。
现在商汤IPO了，又给AI企业带来了一个新的估值方法——融资估值。虽然之前有Pre-A、A轮等等，但IPO无疑是一个企业融资最大的额机会，从这个角度来看，商汤整体估值达到了73亿美元。 而此前商汤的一轮轮融资金额累计达到34.5亿元，按此计算，商汤的市值相当于每卖出1元钱给投资人带来至少2元的收益。对于AI这样一个热钱涌入的行业而言，这样的估值似乎并不过分。 但问题在于，这些热钱究竟花到哪里去了？如果投资后并没有起到任何作用，那么估值再高也没有什么意义。
我们或许可以借鉴PE对于成熟期企业估值的方法论来给AI企业赋值——首先考虑企业未来现金流，然后评估市场风险、财务风险等等后续因素给予相应折价。只不过现在的AI企业大多处于刚走出实验室的阶段，难言收入和利润，这种方法也是可遇不可求。 其实对于每一个新鲜热点行业的出现，其最初期的企业总能享受到来自多方面的红利，无论是政策、资本还是人才，于是估值自然也就会水涨船高。只不过当这些企业逐渐成长为参天大树之时，它们是否还能持续享受如此优待呢？那个时候才是我们给它们估值的时候。