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一家公司的“估值”是怎么估出来的？谁来估？
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　　估值的思路无非三，看收益、看同类、看资产，要是追求完全准确，就象要求地震局准确预测地震一样不靠谱，但用未来收益折现是最接近真相的思想
　　余亦多：
　　估值这件事情，本身就是很主观的，因为“价值”本身就是一个人为的量度
　　它与物理或数学所追求的&绝对&不同，&价值&是没有绝对量化标准的
　　我们可以用上帝创造的法则去作为检验科学模型的标准
　　但检验“价值”的标准，是人为的“市场”，是人类创造的法则，而非上帝
　　所以，以科学的角度去考量金融，我觉得本身就是一个误区
　　上面是从宏观的角度来说估值这件事本质上的悖论
　　但说到市场实践，我们分早期公司与成熟公司
　　成熟公司
　　成熟公司一般通用的有三种方法：可比(就是一般说的Comps)，可比交易估值(Comparable Transactions)，以及贴现现金流法(DCF)。但每一种方法的人为可控性都极大。
　　Comps: 就是在市场上选几家已上市的，业务模式类型相似的公司，然后分析它们的各种财务指标，并用此来贴合需要被估值的公司。财务指标除了我们常用的市盈率(P/E)以外，还包括P/Sales, EV/EBITDA, EV/EBIT等等。但这里面的人为可操作性很大
　　，我究竟选取哪种指标来估值。在市盈率所取得估值不理想的情况下，我可以回头选择EV/EBITDA。在很多没有盈利或者盈利能力不佳的，我可以去选择活跃用户数，pay per click等等。而且，请相信banker自说成理，合理化估值的“科学化”过程的能力
　　第二，市场上有很多可选公司，我究竟选哪几家公司作可比公司能够达到我希望的估值范围
　　第三，这个世界上没有两片同样的叶子。每个公司的财务结构必然有不同，我可以因为这种结构的不同，对于被估值公司作出相应的“调整”
　　Comparable Transactions: 就是根据以前发生过的同类型可比公司被收购时给出的估值来定价。也是考虑收购交易发生时的财务指标，如P/E, EV/EBITDA等。但因为收购时，一般会给出溢价，所以按照可比交易给公司估值一般会偏高。可比交易一般M&A里面用得比较多，IPO用得很少
　　这里面可玩的猫腻也很多，比如选哪些交易，不选哪些。用哪些财务指标，不用哪些......等等
　　DCF: 这个作一个对公司未来几年盈利的预估模型。当然，要做预估，自然需要各种假设，比如每年销售增长到底是3%还是5%，毛利率到底是前三年保持一直，还是前五年保持一致
　　在一个一切以假设条件作为基础的模型中，可人为操作的猫腻实在是数不胜数，于是，这种模型的不稳定性连最能自欺欺人的banker很多时候也看不下去，所以大家在实际中用它，或者以它来做判断的时候其实很少。
　　当然，根据行业不同或者交易形式不同，常用的估值方法也不同，比如房地产公司，尤其是REIT，就会经常用到NAV。而传统行业的公司，用P/E较多。如果我要作一个LBO，可能DCF会是我更看重的指标。如果作破产重组，那用的方法更多是在损益表上下工夫，与上述方法关系就不大了。
　　初创公司
　　我一直觉得对初创公司来讲，所有的对于某个特定数字的“合理化”的过程，来源还是那个拍拍脑袋出来的数字......
　　总而言之，很多人在为一个公司估值之前，就已经有一个大概的估价范围了，其它的所谓计算，不过是一个“逆推”，而非“发现”的过程。这些不同的估值方法，不过是用来贴合最初那个估价范围的工具而已，并非“科学”。
　　这也是为什么，越做到后来，你会越觉得，其实对于一般行业的正常公司估值，最简单明了，也最不自欺欺人的，就是P/E(作为一个既成的市场标准，它的“正确”也是self-reinforcing的吧)。
　　Emanuel Derman在My Life as a Quant里面引用了一句歌德的话可以很好的总结我对于“估值”这件事的看法
　　“我们不应该幼稚到把自然本身看作一门艺术，但是我们对于自然知识的“描述”却应该是一门艺术。“
　　郑金条：
　　从我们的角度说说我们自己在初创公司时的估值方式
　　只针对初创公司，以下行为不在此列：
　　1)已经有天使轮和A轮融资，因为已经涉及到既有投资人的中介推销行为，人情分会为正常估值行为带来一定的障碍
　　2)B轮或者B轮以后融资行为，因为已经涉及到既有投资人的中介推销行为、上市前的关系投资、对赌情况，甚至一些内幕交易，对正常估值的影响更大
　　回归更纯粹的针对人和产品的判断
　　判断视角，包括以下几个层面【参照点，如果需要评估价值数域，需要针对具体的案例，相似市场表现力的产品，背后的制作人理念不一样，他们的下一款可能就分道扬镳了，价值估算就有新的方式】：
　　1)产品的核心主导人
　　A，核心主导人的行业视野，诸如对市场容量和产业走向的判断、对产品理念的定位、对产品价值的估算、对竞品市场的深度分析、对周边市场的理解、对产品可扩展性的设想
　　B，核心主导人的公司定位，诸如核心主导人的公司身份属性是还是原始创业者(如果是职业经理人，没有深入到根部的捆绑，就有相当大的瓦解风险)、核心主导人在公司内部是否有足够的决策权(如果事事都有一个请示前提，任何一个环节都可能出现拐角偏差)
　　C，核心主导人的行业履历，不是指进出过什么大型规模公司，而是指在需要抉择的时候做出过什么判断，这个判断包括：
　　a，有没有和一家从事过的公司共度过难关，是不是看到困难就立马甩手打退堂鼓
　　b，有没有当过少数的反对派，群体鼓噪容易带来盲目协同，有没有勇气当过少数的反对派，还是坚定随大流
　　c，有没有以自己的魅力影响过一款产品的定位、走势和决策，如果没有就一般很难高瞻远瞩，独挑大梁
　　d，有没有少量坚定的理念追随者，职场生涯一定的时间以后，如果没有办法产生少量的坚定理念追随者，那么他的立场主张是什么，人格修为又是什么
　　D，核心创始人的金钱观：
　　a，节制，我一直认为，恰当的节制是一种不挖坑的担当
　　b，分明，这个分明指公私分明，不让公司占金钱便宜，也不占公司的金钱便宜。
　　c，分享，我觉得不分享就不会有长久的搭档，一边自己私肥，一边对搭档强调苦行僧式的奉献，必然不会长久
　　我觉得，在投资考察中，产品是第一位，金钱观就是第二位。
　　2)公司的团队状况
　　A，团队结构，从游戏的角度讲，制作人优先，没有好的游戏制作人，再好的人员搭配也可能是松散组合，更可能互相耽误。
　　没有好的制作人，再大的饼都可能是泡沫饼
　　B，股权和决策权，股权和决策权分离不捆绑，给以核心主导人最高的单一决策权(再做一定的限制，比如当核心主导人和所有的董事相背离时，由公司全员做实名表决)。
　　股权可以因为融资被无限稀释，但是对于初创团队，最高决策权是单一的，并且不被质疑的。
　　C，团队游戏理念，归根到底，基本上是制作人的游戏理念：
　　a，对已经启动的单款游戏而言，七嘴八舌的自由表达是一个坏事情，太多的见解只会让产品偏离既定方向、方向模糊、产品臃肿或者产品四不像
　　b，对等待论证的项目而言，建议执行最残酷的自由论证，并让得胜者最终霸占话语权(尽管绝大部分的人都不会拿出自己的项目主张，更多等着做任务分配)，等回到a，项目最终确定的时候，所有的自由言论都应该被禁止，所有的精力都应该指向同一个方向，不允许中途再质疑。
　　一个产品如果制作过程中，内部充斥着质疑声(比如还没有建立起信任的临时组合)，基本就不会做了。
　　3)产品
　　初创公司，相信制作人，就基本能相信他的产品。
　　马锐Ryan：
　　不同阶段企业很不一样，早期项目很多时候用Comp和倒推法来估吧，就是觉得这个企业5年后能值多少钱，现在的风险有多大，希望多少的回报，然后算回来。
　　中后期的基本以DCF和P/E为主吧。
　　个人一直觉得，对于互联网早中期企业，估值不是投资回报的敌人，成长和模式是。相反，估值其实是企业家的敌人，因为太低了自己心理不平衡，太高了自我膨胀，最后搞坏了自己的心态。
　　黄继新：
　　每个人都可以给一个互联网创业公司「估」一个价值，当然，出钱的投资人和拿钱的创业者对其公司的估值才最重要。
　　在给一个还没有收入或利润的早期公司进行估值时，所参考的因素包括(但不限于)——
　　同类型企业的估值
　　你的竞争对手和同行企业估值多少?你未来在用户数、活跃用户数、单用户价值、市场份额等方面是它的几倍还是几分之一?
　　 和 Twitter 的投资人使用「单用户价值」来计算估值，其参照对象是 Google，Google 的年收入除以其用户数即得到了一个基准线。
　　未来(如五年后)公司如果上市或者出售时的价值
　　从未来那个时点倒推，越早期的投资者，因为风险越大，需要投入的精力也越多，因此对回报的倍数要求越高。
　　但这个回报倍数预期并非一个天文数字，Google那样的几百倍回报不能作为投资的参考。一般而言，对于一个投资后期创业公司的 VC 来说，3 倍以下的回报是不值得的。比之更早的创投机构，如关注成长期和种子期的，则可类推。
　　黄胜利：
　　估值是投资人和企业家之间的博弈，不是简单的数学问题。
　　Roy Li：
　　经验证明，现在很多创业公司估值都是由被投资方来提出，而投资方有很多都根本不看projection，觉得价钱差不多，或者给个counter offer就可以了。
　　Comps是相对比较科学的。 但是互联网公司即使在上市前也是投行经理拍脑袋想个数字，然后下面的人要求完成自圆其说。 所以估值这个东西，多半就是一个你情我愿的东西。
　　靳志辉：
　　传统企业相对比较简单，市盈率或者市净率，年头的时候根据去年的业绩来估，下半年就得按今年的预期估，甚至按照明年的估。
　　互联网企业要根据活跃用户数、市场份额、增长速度以及行业、对标企业的估值等等来算，大家讨价还价。
　　徐晨：
　　前面的童鞋说的很多了，晚期公司比较容易，什么市盈率，净资产，DCF都可以上。早期的公司就比较主观了。一般是双方可接受范围的交集。当然对于一些特殊行业，尤其是互联网和移动互联网，也可以按(活跃)用户数来评估公司价格。说到底，价格是一种形式，其反映的融资规模和出让股权比例才是真正的核心关键。
　　刘勰：
　　凭我感觉，对于PE的估值，主要会涵盖：估值模型+经验判断+谈判。
　　估值模型：估值模型的应用非常tricky，需要根据被估值公司的发展阶段选择合理的方法，比如对于处于初始阶段和rapid growth的企业来说，DCF和comparable方法并不适合，因为他们的现金流远未稳定和确定，甚至为负值。
　　经验判断：而在模型的变量估值时，需要很多经验判断和对未来预期的演绎;
　　谈判：最后就是谈判，对于PE来说，不管是VC还是LBO，用模型得出的企业价值只是一个参考值，最后的估值需要Fund和Company之间进行艰难地谈判而得出，因此最后的估值结果也许只是相关利益体的博弈产物，当然这是一个基于数据的博弈产物。
　　李楠：
　　这个事基本是个很难搞的大家都满意的问题，基本就是在一个模型和互相扯皮妥协之后拿出一个数字
　　负二：
　　NAV，即净资产值的估算方法——把所有的项目按合理的销售价格，制造成本，和税收做一个估算。然后把未来的现金收入用一个贴现率折回到今天，减掉净的债务，算出来一个总数。这个数就是公司的净资产值。
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InternationalAI 创业的技术、人才红利都迅速放缓。
互联网这条线会继续往前发展，AI 做的事情则更偏向底层&&在生产端提高生产效率
AI 技术有它固定的规律和速度，不太可能迅速通过融资拔苗助长。
在人工智能创业的第一阶段，公司的估值是 &算法 x 人才&；进入第二阶段后，AI 公司的估值=算法+数据x商业价值。
作者 朱袆舟曾参与创办人工智能公司 &出门问问&。目前，他是峰瑞资本早期项目负责人，重点投资人工智能、智能硬件等以核心技术为驱动的创业项目。本文是他在 Xtecher 杭州私享会上的分享。 加入峰瑞资本做投资之前，我在人工智能领域创业。下面，我从投资与创业交叉的角度和大家分享自己最近的一些观察，也欢迎随时交流。 先简单介绍一下，峰瑞资本是一家新基金，成立于 2015 年 8 月。我们希望做成一家研究型导向的全链条基金，不看风口，长期持有。我们比较早就开始看人工智能领域，已经投资了十余家 AI 领域的初创公司。 下面切入正题。
技术、人才红利都迅速放缓
过去在人工智能能领域创业的时候，大家会问我这些问题：
你的算法到底是什么？是不是深度学习的算法？
你是不是用了神经网络？神经网络多少层？
这是投资者或大众关注的第一点&&&算法如何&？ 然后，大家还会问： 你的团队里有 PHD 吗？有 BAT 研究院出来的人吗？有高校教授吗？ 人工智能能刚刚起步时，大家的焦点基本集中在两个方面：算法和人才。
这两张图反映了我过去一段时间对这两个方面的观察。 第一张图，我称之为&技术的红利&。这张图是在 ImageNet 历年图像分类任务中获得第一名的算法的错误率。2013 年的时候，获得第一名的算法错误率是 13%，2014 年时是 7%，2015 年时是 3.6%，到 2016 年时变成 3.0%。大家可以看到，从 2013 年到 2014 年，错误率下降了近一半，从 2014 年到 2015 年，又下降了近一半，而 2015 年到 2016 年的时候，下降的幅度就变得很小了。 做技术的人应该都知道，在深度学习的框架下，以现有的技术处理图像分类任务的能力，错误率继续下降的空间已经不多了。看到这个结论，我非常吃惊。技术放缓的速度远比我们自己想象的要快。 第二张图，我称之为&人才的红利&。 横坐标是时间，纵坐标是工资。过去，人工智能公司招人都很贵。最近，我随机选取了一家非常知名的人工智能公司的招聘列表，2017 年时，这家公司招聘图像识别处理工程师的薪水是15&30K/m，已经和普通的 IOS 工程师差不多。 目前，大家普遍的认知是：人工智能领域，所做事情的框架已经日趋清晰明了，但人才缺口比较大，学校的供给不够。任何一家人工智能公司招人，都更倾向于熟练的、很快能将想法实践落地的人，倾向于招有一定专业院校和学术背景的人才。 通过上面两张图，我想说的是：人工智能技术跟其它技术一样，到了一个阶段性平台期，技术红利放缓的速度非常快，人才供给发展的速度非常快。 对投资人来说，在人工智能创业的第一阶段，公司的估值就是 &算法 x 人才&。它们的乘积，大概就是你的公司在市场当中的价值。而目前，这个乘法的两端都在快速地下降，这是我们对第一阶段人工智能创业的的判断。
AI 公司估值的阶段论
我把人工智能赛道上的公司分成 5 个阶段： 1. 提供狭义技术的阶段 2. 提供解决方案的阶段 3. 提供模块化产品的阶段 4. 提供整体产品的阶段 5. 业务闭环数据循环阶段
大部分处在 &狭义细分技术& 的阶段。这一阶段，判断公司的标准就是我们刚刚提到的公式：&估值 = 算法x人才&。我们可以看到，这个公式下的公司，价值在被快速地拉平。在我看来，这一波的机会红利已经基本结束。 在这一阶段的人工智能创业浪潮中，获利最大的科学家创业团体，现在在创业上的优势不会那么大了。接下来，我相信机会仍然会留给、工程师和商业人才。过去的估值方式，过去的价值判断方式，和过去的技术、人才红利都已经基本结束。 现在，很多公司都已经进入第二阶段了。不论是图像公司还是语音公司，大家都开始进入提供解决方案的阶段。 在第二阶段，判断公司市场价值的方式也会发生变化。我自己列了一个公式，就是从 &算法x人才& 演变成 &估值=算法+数据x商业价值&。
算法后面是一个加号，主要原因在于，大家都还没有数据和商业价值的时候，比的是算法，但是当大家都有了数据和商业价值后，商业价值的重要性会迅速地超过算法，所以算法所占的比重会越来越少。
人工智能并不是互联网的下一代
互联网在过去做的最主要的事情是解放渠道，释放渠道的效率。所以我们看到，过去的创新型模式都是为了让产品能够直接抵达消费者。不论是电商打掉中间的零售商和经销商的渠道，还是滴滴打掉出租车的渠道，其实都是在渠道上做文章。 我觉得人工智能并不是互联网的下一代，也不是互联网的替代者。这两者是并行的。因此，移动互联网、互联网的机会依然有，并且依然非常大。互联网这条线本身会继续往前发展，人工智能做的事情则更偏向底层&&在生产端提高生产效率。 这也是我们现在为什么觉得 to C 端的机会比较难：生产端还没有被改造，于是就不太会有新的产品出来；没有新的产品出来，用户端体验也就不会有特别大的提升。 这波人工智能的浪潮，凸显的是 &数据x商业价值&。我们从 to B 和 to C 两个角度来分析。 to B 端，我的判断是人工智能会向行业的纵深端去发展。
从生产端来看，不论是服务业、农业还是工业，大家对效率提升的需求是非常明显的：在医疗领域，提升诊断的效率；在金融领域，提高金融数据服务的效率&&需求和商业空间是巨大的。于是我们的挑战不再是技术被拉平了，而在于对行业需求的理解和产品的设计。 另外提到一点：大数据。这个词其实是老生常谈了。从企业服务端来看。美国企业服务市场的路径是：传统软件& IT 服务&云计算&大数据&人工智能，最后才有了人工智能。所以，在美国做人工智能领域的创业，好处是基础设施非常成熟、完善，但很多事情都被大公司做了，初创公司需要在大公司的夹缝中寻找生存空间。 在中国，企业端基础设施还是非常落后的，是一片空白。因此，中国有一个特有现象：跨越式的发展。在电商、本地服务、金融支付等行业，跨越式发展的例子比比皆是。 to C 端，我的观点是：想用人工智能去提升消费者的体验，通过一个单点去突破比较困难，更多是一个系统化的工程。
比如，车载语音的交互体验，智能家居体验等。它需要的不仅仅是产品本身做得多好，更是整体的居家环境、车载环境。这些基础的传感器和基础的服务、数据足够完整之后，我们才会有一个体验足够好的东西出来。反之，现在做这个事情，就会感觉很累或者说撬不动，因为基础设施和服务没起来。 互联网领域，单点做个小 APP 就能撬动一个很大的空间。但在人工智能领域，这几乎不可能。关于这个结论，我自己心里也有个问号，我也很好奇人工智能里能够单点突破的产品到底是什么。 这是我对于 AI 创业第一个阶段和第二个阶段的一些投资思考和笔记。
人工智能没有网络效应 最后，回答四个疑问： 第一个疑问是：人工智能是不是可以理解为互联网或者移动互联网后的下一个创新，或者是替代品？
我认为这是不对的。人工智能和互联网是并行的，相对独立的。照套互联网的思维方式是很危险的。 比如，人工智能是没有网络效应的，也几乎没有马太效应。这句话是什么意思呢？马太效应基于网络效应，因为网络效应能快速地集聚资源、拉开与竞争者的差距，所以会出现行业通吃的情况。而人工智能是基于生产效率的提升，它本身没有网络效应。至少现在看起来，行业通吃的事情可能不存在。不见得谁比谁快、谁能把谁灭了，而是大家都能找到自己的一块地盘。 第二个疑问是：人工智能领域创业有没有势能？ 我们可以看到，在互联网、移动互联网的窗口期，创业公司要打仗，要迅速融资。但是看起来，在人工智能领域似乎没有所谓的 &势能& 。技术有它固定的规律和速度，不太可能用融资的方式拔苗助长。在同一个人工智能细分领域，谁先做、谁后做差异并不会特别大，能够扎扎实实把事情做好倒是更加重要。在传统互联网领域或在移动互联网领域，或许可以在四年之内做出一个上市公司，但是在人工智能领域，这基本是不可能的。 第三个疑问和第四个疑问其实是连在一起的：投资人们都喜欢问，人工智能公司会变成什么？到底能做多大？这个行业到底能做多大？ 大家以前对这类公司的期望是做成一个技术平台公司。技术平台公司的意义更多的是，怎么把算法和数据整合成一个产品，或者整合成一个服务。云计算就是很典型的一个例子。但现在看来，&技术平台& 只是其中一种选择，还有许多其它方式。 从人工智能领域公司的壁垒来看，要从算法开始，让你的公司从一个技术平台公司做到一个数据产品服务公司，然后再抽象到一个更高层面的技术平台公司。 人工智能很难像互联网一样从单点突破，做横向整合。它做大做深最大的可能性是纵向整合，整合整条产业链里不同的生产者、生产资料，再往上整合到产品层面。
这比较抽象。举个例子，比如你做人脸识别，是只做人脸识别？还是做人脸识别加上人脸识别摄像头？还是做人脸识别、人脸识别摄像头，还要再加上人脸识别系统，做成一整个产品？它不是只做一个人脸识别就把所有人脸识别都做全了，而是做人脸识别可以选择从产业链下游往上做，也可以从上游往下做。 这是人工智能领域创业的状态和规律，它和现在的互联网公司完全不一样，我的一点思考供大家参考。
本文授权转载自峰瑞资本（微信公众号：freesvc）。
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