DataBox:A轮融资估值达5亿美金,人均过亿,技术与商业的核心是效率

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2019年4月1日,愚人节。苏州独墅湖科教创新区,专注研发大数据专用芯片的硬科技企业达博科技(DataBox)苏州办公室。

如往年一样,创始人董群峰并没有庆祝生日的想法和准备。家人悄悄预订了一个生日蛋糕递送到办公室,他既意外又不意外,嘱咐助理快把蛋糕分给同事们;微信上的员工家庭群里,同事和家属们正一边领着红包,一边祝福生日快乐。这里面,不乏与他相知多年的子弟兵,比如他2008年从美国留学回国担任中科大计算机系教授、博导时的首期博士生,还有中科大1991级少年班入学考试全国第一名、曾任中科大计算机系副教授的师兄。

创业数载,筚路蓝缕。此时此刻,董群峰似乎也被公司这温馨热闹的气氛所感染,在公司家庭群里开心地宣布了一则消息——公司完成数支创投基金共同投资的A轮系列首批融资,投后估值达到5亿美金。

宣布这个消息让员工和家属们非常开心,但5亿美金在他看来其实不算什么。公司刚进入加速助跑的起飞阶段,一切才刚刚开始。

他的案头放着一些文件,其中一份封面是DataBox与中国一家仅次于BAT级别的互联网巨头旗下多个业务部门举行每周业务例会的会议纪要。这个级别的互联网巨头客户,每周多个部门与DataBox这家创业公司供应商专门召开业务例会,标志着双方的互信合作进入深化阶段。这家互联网巨头客户的大数据部门在使用DataBox芯片产品的过程中,充分认可了DataBox在技术创新实力和客户服务方面的优势,这正是长期协同创新的理想合作伙伴必须具备的品质。于是,客户先后又把DataBox推荐给了这家互联网巨头的云计算、数据库、信息安全等其他业务部门,与DataBox共同合作研发各类企业级应用的专用芯片技术方案。每周定期举行的多部门协同业务例会,正是双方协同创新合作机制的一个环节。目前,DataBox与这些新老业务部门客户协同创新的新产品也已陆续交付客户,其中有的新产品正是客户在全球业界未能找到圆满解决方案的。

在中国互联网行业,半数TOP互联网巨头已进行DataBox产品POC测试,已有像上面这样的互联网巨头客户率先立项商用,另有多家互联网巨头也陆续进入商用立项流程。

在中国电信运营商行业,DataBox已在中国三大电信运营商完成产品POC测试,其中一家电信运营商大数据平台规模最大、技术水平最高的发达省份率先立项商用,这也是中国电信运营商行业首次采用这项新技术。另外两大电信运营商的发达省份也已进入商用立项阶段。至此,DataBox将在中国电信运营商行业率先完成全面突破。

全球IT行业内,很难找出达到以下标准的硬科技公司:

第一, 创立时间不超过5年;

第二, 作为硬科技公司,技术水平处于全球领先地位;

第三, 在中美印欧四大市场板块之一,在互联网和电信运营商这两个IT产品最大用户行业,产品进入半数以上TOP企业客户。

现在,DataBox可望成为全球第一家这样的硬科技公司。


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近年来,随着集成电路制程工艺日益逼近物理极限,摩尔定律逐渐不可持续,采用专门设计的专用芯片对特定应用功能进行硬件加速,相比采用CPU、GPU这类通用处理器来实现这些应用功能,可大幅优化服务器、交换机等IT设备与基础设施的性能、成本与功耗。以上述介绍的这家互联网巨头客户为例,客户对董群峰明确表示,他们寻找的理想供应商并不是一家单纯的产品供应商,而是一家具备深度科技创新能力的长期研发合作伙伴,目的是通过双方软硬件协同创新,把专用芯片硬件加速这个大势所趋的技术路线在这家互联网巨头长期践行下去。

实际上,DataBox专用芯片技术给企业级大数据等应用带来的巨大价值,正如比特大陆等矿机芯片企业给比特币行业带来的巨大价值一样,这两类企业在很多方面都极为相似。

首先优秀的技术溢价属性

了解过矿机芯片行业,就会对比特大陆的高额利润有所耳闻。原因在于,矿机芯片运算能力的提升和运算功耗的降低,可以直接量化换算出客户(比特币采矿者)用矿机采矿的电费等成本节约。巨大的成本节约决定了客户愿意付出非常可观的价格采购技术更为优越的矿机。因此,矿机芯片不仅利润丰厚,有时甚至高价也难以买到。

正是凭借为客户创造的高额经济效益,创业短短几年的比特大陆等矿机芯片初创企业,轻松克服了诸如品牌等老生常谈的初创企业劣势,以摧枯拉朽之势迅速击败了原本统治矿机市场的GPU巨头英伟达。2018年,比特大陆获得红杉资本100多亿美金估值的股权投资,随后申报港股IPO,市场估值高达300亿美金。招股书显示,2018年上半年,比特大陆的总营收达到28.45亿美元,经调整净利润高达9.5亿美元,与2017年全年持平。

反过来,如果矿机芯片的技术水平较低,运算能力低,运算功耗高,客户用此类矿机采矿将付出巨大的额外成本,结果就是,即使产品白送给客户,客户也不会开机使用,因为越用越亏,宁愿花高价购买技术优秀的矿机产品,反而更省钱。这意味着,企业一旦在技术上占据优势,竞争对手即使祭出零价格甚至负价格的恶性竞争手段,也不足以撼动技术优势者的市场优势地位,技术优势者将在很大程度上垄断高额利润。

拥有如此优秀的技术溢价属性的行业,才是拥有技术优势的初创企业的天堂,正如比特大陆们在短短几年之内就迅猛席卷整个比特币行业那样。

大数据专用芯片产品拥有同样优越的技术溢价属性。中国信息通信研究院的产品测试报告和客户POC测试结果表明,DataBox产品的关键核心技术指标相比全球顶级厂商竞品拥有显著优势,可为客户额外多创造可观的经济效益,远超产品售价本身。这意味着,哪怕竞争对手的产品免费赠送,DataBox产品不打折也仍然是对于客户来说更经济理性的选择。

其次高度统一的全球大市场

比特大陆们的矿机产品在任何国家都可以直接使用,不需要定制开发,由此带来了极高的研发和人力运营效率。凭借精干的小型创业团队,比特大陆们就可以完成产品开发,并快速席卷全球市场,商业效率和盈利能力一样高超。大数据行业高度(事实)标准化的现状,让大数据专用芯片具备了同样高效的全球统一大市场。

最后大数据专用芯片不存在困扰比特币矿机行业陷入困境的内在问题

2018年下半年开始,刚刚以300亿美金估值申报港股IPO的比特大陆开始频繁曝出巨额亏损、大幅裁员、IPO失效,公司估值也急转直下。究其根源,比特币价格暴跌是近忧,监管政策、比特币矿藏随着开采而日益稀少是远虑。相比之下,大数据专用芯片是服务于电信运营商、互联网等实体行业需求的,随着实体经济发展保持稳定的增长趋势,没有比特币价格的大起大落,国家政策大力支持,也不会像比特币越挖越少,几年之后可能就稀少到没有开采的经济价值了。

已在大数据专用芯片行业占据技术优势的DataBox,有机会成为大数据行业的“完美版”比特大陆——拥有优秀的技术溢价属性和全球统一大市场,行业市场规模比矿机市场还要大很多倍,却不存在困扰矿机行业陷入困境的内在问题。

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依靠核心技术优势,占据产业竞争制高点,掌握高额溢价能力,DataBox这家非典型的中国硬科技企业,究竟是如何炼成的?

讲述麦当劳创业史的美国电影《The Founder》开篇,创办麦当劳连锁餐饮集团的Ray Kroc有这样一番并不广为人知的格言:

“才华”不能,才华横溢却一事无成的人并不少见;

“天才”不能,是天才却得不到赏识者屡见不鲜;

“教育”不能,受过教育而没有饭碗的人并不难找;

只有恒心加决心才是万能的。

董群峰深以为然。十几岁起,他便深知、深信devotion(专注,全身心投入)的力量。

1993年高考,他的母校庐江中学在安徽省25所重点中学排名前八,16岁的他以中学第一名的成绩考取中科大。很少有人知道,直到高考前两个月为止,他还一直在逃课逛旧书摊、打游戏机,是县城里为数不多能把几台公认最难的街机一个币打通关的人。游戏厅里鱼龙混杂,他与小混混们称兄道弟,有时一起抽根烟,加上精湛的游戏技术,他从没成为侵犯对象。包括认识了几年的游戏厅老板在内,没人能想到他其实是个名牌大学种子选手。

中科大计算机系本硕毕业后,董群峰留学美国,成为威斯康辛大学麦迪逊分校计算机系历史上最短时间完成学业的博士研究生。旋即,没有任何正式学术职业履历的他被中科大破格直接聘任为正高级教授,在千人计划尚未问世的当时,这是即将迎来50周年校庆的中科大校史上未有先例的创举。

执教中科大期间,董群峰研究组的成果论文陆续面世,均发表在每年全世界范围内只录取三四十篇论文的顶级精英学术会议上。其中,最具代表性的就是实现了包括港澳台、新加坡在内的大中华地区本土高校科研院所在世界顶级学术会议NSDI上发表研究论文“零的突破”,也领先于彼时尚未破零的日本等发达国家高校科研院所。

随后,学术上功成名就的这位年轻教授受邀加盟中国首屈一指的硬科技企业华为,担任全面主持专用芯片硬件加速及其核心算法研发的第一任首席科学家。华为拥有优秀的全球产业视野和战略眼光,他带领的专用芯片硬件加速部门不仅成为整个华为公司的硬件加速能力中心,也是当时全球IT巨头企业中尚不多见的专业硬件加速能力中心部门。

这些经历,让一般人动辄给他贴上天才的标签,这也是他一生中拒绝得最多的标签,他见过的聪明人太多了。他的一位高中同班同学,考取中科大的时候还没过15岁生日,分数上任何名牌大学都绰绰有余。董群峰坦陈,自己初中顽劣,高中入学成绩甚至不在年级前十名,是经过整整两年披星戴月、苦累交加的专注努力才成为第一名,奠定了高三玩一年也能考出好成绩的基础。在中科大,董群峰所见所闻的各类天才就更多了。彼时,中科大全校本科生不到4000人,在读的理工科省状元却有40位上下。今天,清华北大每年理工科高考招生四五千人,纵然把30来个理工科省状元尽收囊中,省状元密度也未过于此。

天才是99%的汗水加1%的灵感。他信奉专注,而非天才,甚至不视“天才”为一种赞美。他把“专注”作为公司核心文化竞争力提出来跟同事们交流的时候,说道:“专注不是一种工作的态度,它是一种生活的态度。这就是一个并不算天才的人能够无所畏惧地藐视一切困难和竞争的原因。因为,能够真正做到把专注当成生活态度的人,太少太少了。我不是天才,我从十几岁就意识到了这一点。但当我拥有了决心和这种专注的生活态度的时候,我是很难被战胜的,包括天才。上帝帮助自助的人,上天的眷顾让我在人生的最重要关头从来没有失手过。我要做的事情,无论最初它在别人看起来是多么可笑而不可能的,最终都做成了。”

从青葱少年到四十不惑,从中学到大学再到留学,从读书考试到科研创新再到产业创业,专注是这位DataBox创始人始终如一的人生态度。硬科技没有捷径可走,离不开厚积薄发。从留学美国,到执教中科大,再到华为担任首席科学家,然后创办DataBox,前后15载有余,他始终专注深耕专用芯片硬件加速技术及其核心算法研究。无论在大学做学术,还是在企业做产品,DataBox始终在这个领域保持在全球顶级水平。

专用芯片硬件加速是近年来新兴的前沿交叉科技领域,包括寒武纪、地平线等从事的AI芯片(也就是专门用于AI硬件加速的专用芯片)在内,都属于这个领域。作为投身这个前沿科技领域十几年的学术与产业先锋,他坦言这个交叉科技领域的研究创新对于芯片和算法两方面都提出了很高要求,两方面都足够优秀的交叉科技创新人才在全球范围内都很稀缺,因此长期以来一直处于相对“小众”的状态,AI芯片等领域的新近爆红尚不足以从根本上改变顶级人才稀缺的局面。像DataBox团队这样,拥有“学术+产业”丰富多元化的专用芯片与核心算法研发经历,同时把ASIC、FPGA、GPU、TCAM等特点迥异的各类专用芯片及其核心算法研究创新都做到全球顶尖水平的团队,他在这个全球技术圈子里十几年来还没有碰到过第二个。

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虽然公司估值5亿美金在董群峰看来不算什么,让他略感开心的是,他前段时间看过国内一家科技明星独角兽公司过去两年的财务报告,当这家独角兽融资估值达到30亿人民币的时候,员工300多名;最近一轮融资估值达到100多亿人民币的时候,已拥有超过1000名员工了,公司估值平均到每名员工身上大约一千万人民币。DataBox呢?公司估值平均到每名同事身上超过一亿人民币。他认真地跟同事们保证,公司将继续努力在今年把业绩和估值提升到更高水平,希望公司估值人均超过3000万美金,未来人均超过1亿美金。

有些投资人跟他戏言,即使现在,DataBox也已经比同等阶段的科技明星独角兽还要“贵10倍”了。而当他说出这些数字的时候,语气平静,波澜不惊,仿佛这些数字早已在心中从头到尾验算过千万遍,清清楚楚,理所当然;宛如20多年前,安徽省庐江中学的校园里,那个做遍市面上无论多难的物理习题集也不允许自己纸笔演算只能眼观心算的少年。他认为,如果不算比特大陆投入在AI芯片等新业务上的大量人力,只计算比特币矿机芯片主营业务的人力规模,2018年红杉资本以100多亿美金估值投资比特大陆的时候,比特大陆已经达到人均数千万美金的估值水平。他始终信奉,技术和商业的核心本质都是追求极致效率,高效率淘汰低效率是亘古不变的真理。

究竟看明白了什么,让投资机构对DataBox一掷千金,给出比同等阶段的科技明星独角兽还要“贵10倍”的估值?对此,他表示,科技型企业早期离不开资金投入积累,但商业价值最终是要用盈利来体现的。对于投资人来说,判断一个公司的商业价值,也就是盈利能力,取决于三个变量——公司产品的市场规模X,公司产品的单品毛利Y,公司的运营成本Z。公司盈利能力=XY-Z。

说到这里,他拿出一幅图表,里面是DataBox和那家科技明星独角兽的财务收支数据柱状图,两家公司的营业收入、产品成本、运营成本对比鲜明,一目了然。并不丰厚的产品毛利根本不足以支撑独角兽庞大的人力开支等运营成本,营收规模增长到数亿元也未能改变最终整体亏损的局面。相比之下,正如公司人均估值比对方高了一个数量级一样,DataBox精简高效的人力运营成本也相应地比对方低了一个数量级,高额的产品毛利减去极低的人力运营成本,DataBox在同等营收规模下可实现高额净利润。这是两家商业效率和价值模型完全不同的企业。

什么才是真正优秀的科技型企业?董群峰给出了自己心目中的答案。

站在企业的角度,希望企业拥有极高的经营效率,从而能有极好的员工福利,极高的经营利润。

站在社会的角度,希望企业能够创造崭新的科技,从而可以改变人类的生活,推动人类的进步。

真正优秀的科技型企业,人员效率究竟能有多高?2014年2月,Facebook以190亿美金的价格收购了WhatsApp,后者仅有55名员工,却拥有4亿5千万用户。如果你认为WhatsApp的人员效率已经令人咂舌,那么一些科技传奇更会让你无话可说。尼古拉•特斯拉,交流电等划时代新科技的发明人,如果当初不是既义气又意气地撕毁了专利收费授权合同,仅他的交流电专利如今就价值至少3000亿美金,而他当时做出这项专利技术时没用几个人。

“我们还有很大的提高空间,还有很长的路要走。”他说道。


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