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AI獨角獸生態(tài):繁榮、驗證與分化 | 商學(xué)院觀察

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滕斌圣、何澗石/文

AI獨角獸生態(tài):爆發(fā)式增長與美國主導(dǎo)

2025年至今,全球AI獨角獸的數(shù)量和融資規(guī)模繼續(xù)爆發(fā)式增長。根據(jù)創(chuàng)投數(shù)據(jù)平臺CB Insights的統(tǒng)計,2025年人工智能領(lǐng)域的風(fēng)險投資交易額同比接近翻倍,達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的2258億美元(圖 1)。2026年第一季度,生成式AI領(lǐng)域的融資額已達(dá)到1635億美元,較去年同期增長599%。2025年全年誕生的新晉獨角獸中,有六成是AI獨角獸。截至2026年初,全球的AI獨角獸已有約370家。AI獨角獸的誕生節(jié)奏在2025年每季度均在提速,且進(jìn)入2026年后未見放緩跡象。

圖 1 投資者正趨向?qū)ι贁?shù)頭部標(biāo)的進(jìn)行更大規(guī)模的資本下注


資料來源:CB Insights

在全球AI獨角獸生態(tài)中,美國依然是無可爭議的中心,全球約八成的AI融資發(fā)生在美國,全球超過四成的AI公司總部位于美國。美國包攬了絕大多數(shù)千億估值級別的“巨無霸”(表 1)。

表 1 全球估值超過百億美元的GenAI獨角獸



中國則是全球唯一能在底層大模型(尤其是開源大模型)上與美國抗衡的國家。中國的AI獨角獸集中分布在更廣義的人工智能領(lǐng)域(涵蓋大模型及基礎(chǔ)應(yīng)用、智能駕駛和機(jī)器人三大板塊)。

與美國重金押注基礎(chǔ)大模型的邏輯不同,中國將優(yōu)勢集中于“技術(shù)+產(chǎn)業(yè)場景”的結(jié)合,融合了軟件智能與實體機(jī)器人的具身智能正在加速崛起,成為中國科技經(jīng)濟(jì)體系的新熱點。2025年中國新晉的8家AI獨角獸中,有7家聚焦于機(jī)器人或具身智能領(lǐng)域。未來,具備預(yù)測和規(guī)劃能力的“世界模型”將與物理硬件深度結(jié)合,推動人形機(jī)器人和工業(yè)自動化在制造、倉儲等場景的大規(guī)模商用。

在細(xì)分領(lǐng)域中,垂直應(yīng)用在融資數(shù)量上占據(jù)絕對主導(dǎo),但AI的核心基礎(chǔ)模型與底層技術(shù)依然吸納了市場上最多的資本(表 2)。隨著底層技術(shù)的逐步成熟,解決特定行業(yè)痛點的垂直AI應(yīng)用在融資數(shù)量上迎來了大爆發(fā),特別是企業(yè)服務(wù)和醫(yī)療健康領(lǐng)域。醫(yī)療領(lǐng)域的獨角獸在2025年第一季度占據(jù)了新晉AI獨角獸的55%,它們正在接管耗時的醫(yī)療文書和院內(nèi)行政工作。

表 2 最熱門前五的AI賽道分布


資料來源:CB Insights

AI獨角獸進(jìn)入商業(yè)模式驗證期

國內(nèi)外頭部的AI獨角獸從2025年開始陸續(xù)上市。中國的兩大AI獨角獸智譜和MiniMax已在港上市,美國的OpenAI、Anthropic、xAI有望在今年IPO。頭部AI企業(yè)天量級的研發(fā)和算力開支已無法僅依靠一級股權(quán)市場輸血維持,必須通過公開市場獲取更大規(guī)模、更低成本的長期資金。

“超級獨角獸”的巨額募資可能會吸干市場的流動性,令那些缺乏獨特優(yōu)勢的中小型獨角獸面臨融資上的困難。這也預(yù)示著AI獨角獸將在商業(yè)化能力上接受更大考驗。

AI獨角獸的生存和發(fā)展不僅依靠技術(shù)的顛覆性和模型的參數(shù)規(guī)模,更在于商業(yè)護(hù)城河、資本轉(zhuǎn)化效率以及能否跨越推理成本的可持續(xù)定價模式。比如在代碼生成、營銷領(lǐng)域,被稱為“Copilot for X”的代碼生成或生產(chǎn)力工具,僅僅是建立在底層大模型之上的套殼應(yīng)用。它們?nèi)狈ι詈瘛⒖煞烙淖o(hù)城河,隨著基礎(chǔ)模型能力的自我進(jìn)化,這些無產(chǎn)品壁壘的初創(chuàng)公司將在傳統(tǒng)企業(yè)被AI“吞噬”之前更早被淘汰。

生成式AI正在不可逆轉(zhuǎn)地重塑醫(yī)療、企業(yè)軟件、工業(yè)運(yùn)營、金融、專業(yè)服務(wù)、媒體和教育等傳統(tǒng)行業(yè)各個部門的商業(yè)流程甚至邏輯。其中具代表性的垂直應(yīng)用構(gòu)成了當(dāng)前AI風(fēng)險投資交易體量的絕對主力。如Cursor的代碼補(bǔ)全、Harvey的法律文檔生成、Abridge的醫(yī)療記錄自動化——這些產(chǎn)品的核心功能在沒有AI的時代根本無法實現(xiàn)。

成功的垂直AI獨角獸必須走向行業(yè)深水區(qū),掌控底層數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng),通過在專有非公開記錄上微調(diào)模型,建立通用大模型無法復(fù)制的深度業(yè)務(wù)邏輯,重構(gòu)特定領(lǐng)域的商業(yè)工作流,解決特定垂直商業(yè)痛點并建立起專有數(shù)據(jù)護(hù)城河。這意味著大量缺乏專有數(shù)據(jù)壁壘的單點AI應(yīng)用獨角獸將需要進(jìn)行合并,以構(gòu)建更難被替換的復(fù)合平臺。

前文提到的Anysphere和估值200億美元的Perplexity即是重構(gòu)了特定領(lǐng)域的商業(yè)工作流的獨角獸案例。Perplexity是重塑傳統(tǒng)搜索引擎模式的AI原生問答引擎。它不再返回網(wǎng)頁鏈接,而是實時搜索并綜合信息,直接為用戶提供帶有來源引用的對話式解答。

估值逾百億美元的Cognition和Sierra則是企業(yè)從“購買軟件”向“租賃數(shù)字勞動力”商業(yè)模式轉(zhuǎn)移的獨角獸案例。Cognition的“AI軟件工程師智能體” 代表了GenAI獨立執(zhí)行復(fù)雜開發(fā)任務(wù)的能力。Sierra是由Salesforce前高管創(chuàng)立,專注于為企業(yè)構(gòu)建處理客服和品牌互動的對話式AI智能體。

目前看,信息不對稱程度高、人力成本占比大、可標(biāo)準(zhǔn)化程度強(qiáng)的傳統(tǒng)行業(yè)(如法律、醫(yī)療、金融、軟件開發(fā)),正在被AI獨角獸重塑。但要重新定義傳統(tǒng)行業(yè)的游戲規(guī)則,AI獨角獸還需要跨越三道鴻溝:技術(shù)鴻溝(從原型到生產(chǎn)級可靠性)、監(jiān)管鴻溝(從能力展示到合規(guī)認(rèn)可)、信任鴻溝(從工具使用到核心依賴)。

傳統(tǒng)SaaS軟件增加一個新用戶的邊際成本幾乎為零,但AI智能體(數(shù)字員工)需要持續(xù)消耗高昂的推理算力。根據(jù)一級市場數(shù)據(jù)平臺Pitchbook的估算,如果軟件公司的毛利率因為AI算力成本被拖累到60%以下,其商業(yè)模型就宣告破產(chǎn),AI獨角獸必須證明它們能夠?qū)⑺懔Τ杀居行мD(zhuǎn)嫁給客戶。

為了讓企業(yè)冒險遷移到未經(jīng)市場驗證的AI初創(chuàng)公司,AI獨角獸正在將定價模式向“基于結(jié)果收費(fèi)”轉(zhuǎn)移,例如按成功解決的客訴工單、或生成的財務(wù)報表來計費(fèi)。

未來,衡量AI商業(yè)模式成功與否的新核心指標(biāo)(KPI)將是 “凈勞動力獲取”,即廠商能將企業(yè)多少“人力薪酬預(yù)算”成功轉(zhuǎn)化為“軟件采購支出”。這也是傳統(tǒng)SaaS模式面臨的最大危機(jī)。因為AI智能體的設(shè)計初衷就是減少人類工作量,如果客戶用AI裁掉了30%的員工,按人頭收費(fèi)的軟件公司收入將自動縮水30%。如果AI獨角獸的價值與其創(chuàng)造的真實業(yè)務(wù)價值直接掛鉤,那將是對傳統(tǒng)行業(yè)商業(yè)邏輯的顛覆。

生態(tài)前瞻

AI的長期發(fā)展正面臨嚴(yán)重的物理瓶頸——電力與算力基礎(chǔ)設(shè)施。根據(jù)Pitchbook的預(yù)測,2026年,數(shù)據(jù)中心的電力消耗將等同于日本的整體能源消耗量,到2030年,全球GPU容量將實現(xiàn)約50倍的驚人增長,未來的AI核心競爭將集中在算力和能源基礎(chǔ)設(shè)施上。為了支撐這種極其龐大的算力需求,數(shù)據(jù)中心脫碳技術(shù)、液冷系統(tǒng)、核能等,將成為未來幾年最吸金的藍(lán)海賽道。

在商業(yè)模式上,AI軟件正在徹底從“輔助工具”走向“全自動數(shù)字勞動力”。未來,多模態(tài)AI智能體(結(jié)合語音、文本、圖像、視頻)將率先在企業(yè)客服等高價值領(lǐng)域完成跑馬圈地。

基礎(chǔ)模型提供商正展現(xiàn)出比普通應(yīng)用層初創(chuàng)企業(yè)更強(qiáng)的防御力。因為基礎(chǔ)模型正在成為企業(yè)AI工作流的默認(rèn)基礎(chǔ)設(shè)施,隨著智能體工作流的大規(guī)模部署,AI推理將演變?yōu)橐环N經(jīng)常性的公用事業(yè)服務(wù),使得這些企業(yè)的商業(yè)模式具有極強(qiáng)的長線鎖定效應(yīng)。

2025年是AI Agent概念爆炸式擴(kuò)張的一年,2026年則是見證AI Agent能否兌現(xiàn)價值的一年。CB Insights的調(diào)查顯示,36%的受訪企業(yè)已經(jīng)開始在核心運(yùn)營工作流中使用或部署AI智能體平臺。例如,在客戶服務(wù)、軟件開發(fā)和IT運(yùn)維領(lǐng)域,智能體已經(jīng)開始自主接管工作。

AI Agent的核心命題將從“能否完成任務(wù)”進(jìn)化為“能否在真實企業(yè)環(huán)境中規(guī)模化運(yùn)行、并交付可量化的ROI”。那些能夠跨越這道商業(yè)應(yīng)用門檻的Agent公司,有望成為新一批的超級獨角獸。而無法處理企業(yè)級安全性與復(fù)雜性要求的創(chuàng)企,將迅速被市場拋棄。

市場火熱的另一面是熱門賽道的擁擠和創(chuàng)投市場的資金分配極度不均。2025年,不到5%的頭部公司吸走了超過50%的市場資金,近76%的公司只能爭奪不足16%的資金。這使得非超級頭部的AI初創(chuàng)企業(yè)面臨嚴(yán)峻的生存壓力。

市場競爭愈加激烈的同時,AI獨角獸面臨的另一難關(guān)是隨著業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大,算力成本隨之上升。例如,部分AI應(yīng)用獨角獸雖然在幾個月內(nèi)就達(dá)到了1億美元的經(jīng)常性收入(ARR),但其面臨的模型推理成本卻暴漲了20倍。

這種單位經(jīng)濟(jì)的惡化正迫使企業(yè)限制使用量或提高價格,許多創(chuàng)始人甚至開始尋求退出,被科技巨頭以收購團(tuán)隊并獲取技術(shù)許可的方式吞并。預(yù)計在近兩年內(nèi),AI獨角獸市場就會迎來洗牌期或者淘汰潮。

(滕斌圣系長江商學(xué)院戰(zhàn)略學(xué)教授,戰(zhàn)略研究副院長,新生代獨角獸全球生態(tài)體系研究中心主任;何澗石系長江商學(xué)院新生代獨角獸全球生態(tài)體系研究中心研究員)

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