投资

最近我一直在思考一个问题： 为什么美国的科技公司，尤其是 AI 公司，可以在中短期内不那么重视业务利润，甚至长期亏损，却依然能融到很多金融资本，支持它们做早期、长期、昂贵，甚至短期看不到回报的科技研发？ 反过来，为什么中国的科技公司，却总是非常重视业务利润、项目收入和短期 ROI？ 后来我逐渐意识到，核心问题之一可能是： 美国科技公司背后有一个更成熟的金融退出系统，而中国目前的金融退出机制没有那么活跃和成熟。 这会直接决定科技公司能不能长期亏损研发，能不能不急着赚钱，能不能把科技研发本身变成一种抬升估值的方式。 一、投资人买的不是利润，而是股权 如果从传统生意的角度看，一家公司最重要的当然是利润。 做产品，卖出去，收钱，扣掉成本，留下利润。企业赚钱，投资人分红。 但科技投资，尤其是美国式风险投资，并不完全是这个逻辑。 在美国的科技投资体系里，投资人更关注的往往不是一家公司的当期利润，而是这家公司的股权未来能否升值。 而股权的价值，不只取决于公司现在赚多少钱，也取决于市场相信它未来能变成什么。 所以它的核心逻辑不是： 企业先赚钱，投资人再分利润。 而是： 企业通过技术研发、市场叙事、用户增长和战略稀缺性，抬升股权估值，投资人再通过股权流转退出。 也就是说，投资人买的是未来。 我投你 1 亿美元，不一定是因为你今年能赚 2000 万美元，而是因为我相信你未来有机会变成一家 100 亿、500 亿，甚至 1000 亿美元估值的公司。 只要这个故事能够成立，公司短期亏损就不一定是失败，而可能是一种必要投入。 二、科技研发为什么能抬升估值？ AI 公司是非常典型的例子。 训练模型要钱，买算力要钱，招研究员要钱，做数据要钱，构建生态要钱，做产品增长也要钱。 从利润表上看，这些都是成本。 但在金融估值体系里，它们不只是成本，也可能是未来资产的一部分。 比如一家 AI 公司持续投入模型训练、算力集群、顶尖研究团队、开发者工具、企业 API 和 Agent 产品，它短期内可能完全不赚钱，但这些投入会强化几个东西—— 技术壁垒、战略稀缺性、市场想象力、平台潜力、被大厂投资或收购的价值、下一轮融资时的估值理由、未来 IPO 时的成长股叙事。 所以科技研发在美国资本市场里，很多时候不仅是研发本身，更是一台估值制造机器。 这就是为什么美国 AI 公司可以出现一种看似奇怪的状态： 亏损扩大，但估值上升 现金流为负，但融资能力增强 业务还没盈利，但股权越来越贵 公司还没有证明利润模型，但已经证明了战略价值 在这种机制里，利润不是不重要，而是在某个发展阶段，它被“股权升值”暂时替代了。 三、金融退出系统才是关键 但还有一个问题： 股权升值之后，谁来接？ 如果我是投资人，我买了某家 AI 公司的股权。几年后，这家公司估值涨了 10 倍。 问题来了：我怎么把账面收益变成真实收益？ 美国市场有很多可能的退出路径： 被微软、谷歌、亚马逊、Meta 等科技巨头收购 进入下一轮融资，让新投资人接盘 通过私募二级市场转让老股 ...

#1 圆桌对话：关于中国 AI 的未来 本月 10 日，在北京中关村举办的「AGI-Next 前沿峰会」上，中国多位顶尖的大模型领导者齐聚一堂。 其中一段围绕「中国 AI 的未来」展开的圆桌讨论，整体质量非常高，让我印象深刻。 姚顺雨：OpenAI 前核心研究者、腾讯 AI 新部门负责人 林俊旸：阿里 Qwen 技术负责人 唐杰：清华大学教授，智谱创始人 我特别赞同姚顺雨关于中国需要一个更成熟的 ToB 市场的判断。市场，终究是技术与产品孵化最重要的“底池”。 他还进一步提到一个主观因素——中国具备创新与冒险精神的人不够多。在我看来，某种程度上，也正是因为缺乏成熟的市场支持，导致创新的回报风险大、投入不确定性高，而社会兜底机制与对失败的包容性尚不完善，这些因素叠加在一起，才使得国内真正敢于放手一搏的人并不多。 中美之间在财富规模与算力储备上的差距本身并不令人意外，但林俊旸提到，中国在算力层面可能落后美国 1–2 个数量级，这一点仍然让我感到震惊。在 scaling law 的作用下，这样的差距并非线性，而是会对模型能力产生显著影响。 此外，他对 「未来最领先的 AI 公司是一家中国公司的概率大约 20% 」 的判断，也让我感觉非常务实，尤其是他提到，这里面“真的有很多历史积淀的原因”，让我不得不苟同。 相比之下，唐杰的回答则更加稳健。 他在正视现实差距的同时，也明确提到，中国的国家战略与营商环境正在逐步改善，对创新的鼓励力度也在持续增强； 与此同时，中国的年轻一代正在变得更愿意承担风险，去尝试不确定性更高的事情。 顺着这条逻辑推演，未来的走向，终究仍然取决于我们每一个人自己。这是一个非常朴素，却充满智慧的判断。 以下内容摘录自： 科技爱好者周刊（第 381 期）：中国 AI 大模型领导者在想什么 发言实录： https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/2026011069524.html 主持人提问 李广密（主持人）：我想问大家一个问题，在三年和五年以后，全球最领先的 AI 公司是中国团队的概率有多大？我们从今天的跟随者变成未来的引领者，这个过程到底还有哪些需要去做好？ 姚顺雨的回答 我觉得概率还挺高的，我挺乐观的。目前看起来，任何一个事情一旦被发现，在中国就能够很快的复现，在很多局部做得更好，包括之前制造业、电动车这样的例子已经不断地发生。 我觉得可能有几个比较关键的点。 （1）中国的光刻机到底能不能突破，如果最终算力变成了瓶颈，我们能不能解决算力问题。 （2）能不能有更成熟的 To B 市场。今天我们看到很多做生产力或者做 To B 的模型和应用，还是会诞生在美国，因为支付意愿更强，文化更好。今天在国内做这个事情很难，所以大家都会选择出海或者国际化。这和算力是比较大的客观因素。 （3）更重要的是主观因素，我觉得中国想要突破新的范式或者做非常冒险事情的人可能还不够多。也就是说，有没有更多有创业精神或者冒险精神的人，真的想要去做前沿探索或者范式突破的事情。我们到底能不能引领新的范式，这可能是今天中国唯一要解决的问题，因为其他所有做的事情，无论是商业，还是产业设计，还是做工程，我们某种程度上已经比美国做得更好。 林俊旸的回答 这个问题是个危险的问题，理论上这个场合是不可以泼冷水的，但如果从概率上来说，我可能想说一下我感受到的中国和美国的差异。比如说，美国的 Compute（算力）可能整体比我们大1-2个数量级，但我看到不管是 OpenAI 还是什么，他们大量的算力投入到的是下一代研究当中去，我们今天相对来说捉襟见肘，光交付可能就已经占据了我们绝大部分的算力，这会是一个比较大的差异。 ...