九家中國AI公司躋身全球30強，但它們還面臨這些問題

9月26日，牛津智能基於OxValue估值模型，發佈《AI初創企業價值創造白皮書》（下稱《白皮書》），有九家以智能駕駛和大型模型研發為主的中國企業成功躋身全球AI初創企業30強。但中國企業未能躋身第一梯隊，位於二、三梯隊。

榜單顯示，全球AI企業Top10主要來自美國和歐洲，它們在AI核心技術如大模型、自然語言處理和先進硬件設計上具有明顯優勢。比如，OpenAI的GPT模型和Anthropic等公司在大語言模型領域的突破，使它們領先全球市場。

來自美國矽谷的防禦軟件與硬件公司AndurilIndustries、大模型公司Anthropic、芯片公司CerebrasSystems位列前三；OpenAI位列第九。

有9家中國企業躋身全球前列，分別是：哈工大機器人、Momenta、文遠知行、小馬智行、月之暗面、智譜清言位於第二梯隊（Top11-20），百川智能、MiniMax、芯馳科技位於第三梯隊（Top21-30）。中國AI Top30企業的行業主要集中在人工智能大模型開發、自動駕駛、智能機器人製造、醫療人工智能等領域。

整體來看，中國AI公司更多以市場需求為導向，聚焦於實際應用，例如自動駕駛、機器人等具體領域，在技術創新、原創算法等方面，與全球領先企業仍存在一定差距。

《白皮書》顯示，海外AI Top30企業的最大估值為991.5億美元，最小估值為19.4億美元，均值為101.8億美元。這體現了海外AI領域內企業之間的巨大差異性和高度競爭性。相比之下，中國AI Top30企業的估值均值僅為20.51億美元，僅為海外AI企業估值均值的1/5，存在較大差距。

回到中國境內，2024年，中國AI Top30企業中最大估值為56.02億美元，最小估值為5億美元，均值為20.51億美元。

其次，Top1-10企業的平均估值遠高於其他兩個層級，顯示出這些企業在市場中的領先地位和投資者的高度認可。Top11-20和Top21-30企業的平均估值相對較低，這可能與企業的技術新穎性、市場影響力和成長潛力有關。

《白皮書》還指出，中國AI Top30企業多在在2016年左右成立，在Top1-10企業中，只有百川智能和月之暗面成立於2023年，這也表明前述公司在大模型開發領域的創新能力和市場需求的快速響應。

其次，估值排名區間分析顯示前Top10公司的估值區間差異最大，這一現像在海外和中國AI企業中均有所體現。

這表明在AI行業中的馬太效應，頂尖企業的競爭優勢明顯，技術積累、團隊水平、市場資源、品牌影響力等方面都更為突出。

《白皮書》顯示，美國加利福尼亞州和中國北京成為全球頂級AI初創企業的兩大核心聚集地，而加拿大、德國、法國和英國的企業也在其中佔有一席之地。

北京市以16家的數量遙遙領先，而北京海澱區在Top1-10企業中的佔比高達50%；上海也有兩家企業位列前十。即便在Top11-20和Top21-30的企業中，上海和北京的海澱區繼續保持其地理優勢。

國際數據公司（IDC）發佈的2024年V1版《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》顯示，2023年，全球人工智能初創公司融資額接近500億美元，同比增長了9%。Crunchbase的數據進一步指出，2024年第二季度全球AI初創公司共獲得240億美元的投資，環比增長一倍多，是近年來AI企業的最高季度融資額。

值得關注的是，中國人工智能相關融資速度和數量都有所放緩。2024年第一季度，中國AIGC行業發生融資事件64起，已披露融資金額高達97.3億。

針對中國初創公司生命週期短、融資難等問題，牛津大學終身教授、牛津智能創始人傅曉嵐在接受界面新聞等媒體採訪時表示：「AI高科技企業沒有廠房、設備等有形的資產，但他們擁有前沿的知識、技術，但這些無形資產很難到銀行去抵押貸款。」

她進一步指出，初創公司在第一輪融資可以拿到幾百萬資金，僅夠團隊支撐一兩年。當企業需要更多的融資進入去支撐下一階段的研發，融資困難，導致企業難以邁入中型、大型企業。

「我們的資本市場本是否有耐性？能否承擔風險？」她建議，應該廣開渠道給初創企業提供資金，例如銀行這樣的資金來源渠道，能夠對其知識產權進行公正合理的估值，能夠從銀行貸款，從而邁入下一個發展階段。

傅曉嵐認為，當前市場上缺乏精確的公司估值工具，能夠幫助投資機構、銀行、政府去識別成長性企業，而不是誰會講故事，誰能夠拿到錢，這一現象容易產生劣幣驅逐良幣。

牛津智能是一家由牛津大學投資孵化，以人工智能技術做高精科技估值、診斷、挖掘的AI公司。到目前為止，OxValue的估值體系和數據古總共使用了1.5億項專利、34萬家創業公司、5800萬個創新團隊和各種行業的數據進行測試和計算。

本文來自「界面新聞」，記者：陳振芳，編輯：文姝琪，36氪經授權發佈。