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上市一周即翻倍，这位花甲老人的百亿美金AI公司

疫情冲击之下，本已渐入谷底的人工智能却再度爆发，测温设备、服务机器人等各种硬件产品走进大众视野，企业争相布局AI+。在资本推动下，多家人工智能企业接连启动了IPO进程。

2020-12-23 09:24 · 鹿鸣财经庞好

人工智能、数字化转型，这或许是我们在即将告别2020时，收获的为数不多有着积极印象的词汇。

而远在大洋彼岸的硅谷，也终于是在今年的最后一个月迎来了沉寂已久的IPO狂潮。继Airbnb与DoorDash之后，又一科技公司——C3.ai成功登陆纽交所。

据报道称，C3.ai是一家定位于*企业AI服务的 SaaS公司，主营业务是提供低代码甚至零代码的工具、应用和 AI 能力，帮助各垂直领域的客户公司将 AI 整合到其运营当中，更好地实现数字转型。

该公司原本计划以$31-34的每股价格募集大约5亿美元，目标估值约40亿美元，可就在周二上市后当天，其估值却直接冲上了100亿美元（约650亿人民币），并在一番波折后继续走高。

C3.ai为何能取得如此傲人的成绩，首功当归创始人托马斯·西贝尔（Thomas Siebel）。

这个年近古稀的老头此刻才破圈引起关注，颇有姜太公出山的意味。其实他已经在硅谷摸爬滚打了近四十个年头，此前就已经创造过一家市值过百亿的公司，并最终以68亿美元的价格卖给了甲骨文(Oracle)。如今，他携着亿万身家再次踏上了征途。

这不禁让我们好奇，C3.ai究竟是何方神圣。

01、当极客成为推销员

年轻。

这是C3.ai给人的*印象。

点开它的招聘界面，是一群不同肤色，满脸洋溢着笑容的年轻人，肩并肩地站在足球场上，为一家丝毫不掩锋芒，直接将“AI”搬上大名的公司拍摄招聘头图，就连这家公司的股票代码也同样选择了“AI”。

但事实上，这家公司并非是近几年才有动静的浪花。创始人托马斯·西贝尔的往事也不是一张白纸。

本科毕业以后，西贝尔先是在爱德华州干了几年打包干草和工地建设的工作，随后他又返回校园，取得了两个硕士学位，其中一个便是计算机科学。

研学期间，他在发表的一篇硕士论文中展示出了一种能提高数据库运行速度的算法，这让甲骨文公司的拉里·埃里森（Larry Ellison）一眼相中了他，彼时的甲骨文公司还仅是一个从事关系数据库开发的年轻供应商。

西贝尔的加入给这家尚在温饱中挣扎求生的公司带来了不小的惊喜。在入职甲骨文后，他的*份职务是产品推销员。得益于其过硬的专业知识与销售本领，他仅仅用了一年就被评选为年度*销售员，并在硅谷打响了自己的名声。

然而，真正让他证明价值的事情则是发生在三年以后。此时，西贝尔不仅懂得了销售，更是在技术开发领域独当一面。他证明了可以足不出户，仅凭电话沟通，就能将甲骨文价值数百万美元的数据库卖给真正想要的人。

为此，西贝尔设计了一款“自动销售信息系统”并命名为Oasis，其性质就类似于当今电商从业者常会用到的CRM（客户管理系统），它使销售人员对潜在客户的筛选变得更加简单，且大幅减少了相关的会计工作。很快，西贝尔的呼叫中心成为了甲骨文*的收入部门。1988年，西贝尔被评选为甲骨文最有价值员工。

随后，西贝尔向埃里森提出了一个在当时看来还十分超前的构想，他提议让甲骨文把Oasis作为一款独立产品出售给自己的客户，彼时离SaaS模式（通过网络提供软件服务）在美国的兴起还有十年之久，不明其意的埃里森最终回绝了他，这也开始让西贝尔与甲骨文之间产生了隔阂。

截至1990年，西贝尔已经在甲骨文公司拥有了数百万美元的股票，但不久之后，他便毅然出售了手中的全数股票。但他着实是幸运的。谁也不会料到，一年以后甲骨文遭遇了有史以来最严峻的舆论风波，会计丑闻使它的市值缩水了数十亿美元，几乎面临破产。

很快，西贝尔正式离开了甲骨文。虽然，我们现在已经很难去考证其当时选择离开的真正原因，但在近日一则对西贝尔关于C3.ai的访谈片段中，我们能一窥他当时的逻辑：

“今天微软的战略完全不像比尔·盖茨刚刚离开哈佛时的计划，今天的甲骨文也不像拉里·埃里森于1979年创建的公司。

如今的市场以滑稽的方式发展，成功的公司不应是由那些长于执行商业计划的人组成，而是那些能站稳脚跟并具有韧性的运动员们，只有他们才能应对逆境，变化以及任何意外事件。”

1993年，西贝尔在东帕洛阿托另起门户，创立了Siebel Systems。如其所言，冠以自己的名字，并非扬名，而是要让它成为一杆旗帜，发扬一种求真务实，用科技改变生活的态度，并吸引更多的同道中人加入进来。

这家延续了“Oasis业务”的公司便是西贝尔另一个传奇故事的开端，以至于后来甲骨文不得不花费68亿美元填补自己曾经错过的东西。

2019年，由西贝尔所著的《Digital Transformation（数字化转型）》一书畅销硅谷。在书中，西贝尔就当下作为一家公司应在数字化转型的大趋势中扮演怎样的角色，选择怎样的方向作出了阐述。

顺应时代变迁，面向实际场景推动技术创新，这一直以来都是能让西贝尔感到快乐的事情。早在20年前他就曾说过，希望在他65岁那年拜访客户时，他们正用着带有自己名字的产品，而现如今，已经68岁的西贝尔仍在为此努力。

02、从Energy到AI

C3.ai的成立是在2009年，其实，它最初的定位还并非是提供AI服务。

从出售Siebel Systems开始，西贝尔主要从事的都是些非营利性工作，直到他在Energy Sector（行业组织）上主持了一系列有关能源问题的座谈会后突然萌生了一个想法——能否针对能源公司开发一款软件，帮助他们更加高效的管理输电工作。

西贝尔执行力*，立刻拉上了老朋友帕特里夏·豪斯（Patricia House），联合创办了这家公司，那时，它还不叫这个名字，而叫C3 Energy。

公司成立以后，他们很快步入了正轨，并与思科，陶氏化学以及通用电气这样的大公司达成了合作。

可好日子却并未持续太久。同年八月，全球油价剧烈波动。能源公司为了应对潜在风险，立刻暂停了许多并不迫切的开支，这其中就包括C3提供的软件服务，这让刚刚起步不久的C3陷入了困境。

也正在此刻，西贝尔在电网设备的风力涡轮机和电线杆的数据中发现了一个更有价值的产品思路。抱着不成功则成仁的态度，他做出了他这辈子最艰难的决定——一口气裁掉了110个员工，要知道这家刚刚成立不久的公司一共也只有150人，而剩下的，全部都是技术人员。

作为一家软件公司，西贝尔这是要重塑自己的核心产品。历经两年的艰难探索，C3终于重新起步，新的产品依旧是面向工业领域，而产品功能则是帮助客户收集生产过程中的各项数据，并将其一一导入由C3为其定制的应用程序当中，最终实现智能化的监管和干预。

可以看出，就是从那时起，C3就将产品重心放在了工业物联网上。

一个典型客户是一家大型法国电力公司，Engie。

其使用C3的软件总共构建了28个定制化应用程序，而其中一个，就曾为解释Engie在中东的一处供电节点为何会在性能上比其他节点低了2％，足足分析了超过十亿多个数据点，并最终发现是因为特定的维护事件导致燃气轮机的退化速度提高了四倍，由此导致了相同设备在性能上的差异。问题解决以后，该公司每年大约能够节省超过1.25亿美元的开支。

C3所提供的物联网服务绝非只是帮助工厂实现数字化管理，除了收集设备本身的数据外，C3还会帮助企业将更多相关的外部信息一并进行系统化汇总，然后通过定制化的应用程序对其进行长期处理，这好比是为西贝尔早年开发的“自动销售系统”加上了一个机器学习的功能，利用最前沿的AI技术对其进行了改造升级。

这也是为何C3曾有一段时间以C3.iot为名而后又更名为AI的原因。理论上讲，任何一家企业的AI能力都不可能是在一夜之间建立的，这需要将应用放置于相应的场景，凭借长期的自我实践与大量的人工干预，让系统逐渐形成智能。

也正是基于这个道理，才使得综合实力并不雄厚的C3能够不被微软、亚马逊这样的互联网巨头所取代，尤其是在军工与能源领域，要想在这些远离C端市场的地方立足，需要的更多是一种能够“贴地飞行”的态度。

03、做一家贴地飞行的公司

现如今，放眼全球，正在或即将要从事AI业务的公司大致可以被分为两类。

一类是发展到一定规模，必然需要向产业互联网过渡的巨型互联网公司，它们企图用AI技术打造一个连接实体经济的数字化转型生态，以此打开新的增量市场；而另一类则是多由某个浸淫局部AI技术的专家学者主导，进而成立一家在特定领域拥有巨大技术壁垒的独角兽企业。

这两种模式，一个胜在有所依托，一个胜在有长期的技术积累。而很显然，C3.ai并不能被很好的套用进去。

在其官网上这些解决方案的示意图和阿里巴巴、华为等公司提供的AI解决方案十分相似，而*的区别则是在原本出现在中心云端的数据分析模块用C3 AI Suite给框了起来。

这是一个十分独特的模型驱动架构，其中新增的“抽象层”能为开发者省去大量代码编写的工作，大幅降低应用开发难度，更快地完成定制化部署。

有独立研究报告表明，与传统的“结构化编程”方法相比，C3 AI的模型驱动架构能将开发人员需要编写和维护的代码量减少了99％，并使开发和部署AI应用程序所需的工作量减少26倍。

这一技术创新为C3撑起了一道别具一格的护城河。

结合起微软斥资5000万美元投资C3一事来看，对于C3而言，微软的投资能够起到很好的背书作用，为上市后的融资铺平道路，而微软则希望与C3长期保持合作，将C3的服务上架Azure，补全技术版图。