降本增效的AI，让VC越来越烧钱

By: rootdata|2026/08/16 03:20:00

作者：Zen，PANews

8月11日，老牌风投机构Accel宣布完成35亿美元新一轮募资。今年4月，公司刚刚募集50亿美元后期投资基金，短短四个月，Accel就将85亿美元推弹上膛。

Accel将AI视为一轮仍处早期阶段的技术"超级周期"。在其判断中，AI正在显著压缩创业公司从产品构想到规模化扩张之间的时间周期。

但与"降本增效"的技术叙事形成反差的是，AI一级市场正在变得越来越昂贵。Seed融资规模持续上升，早期估值不断提高，一些尚未形成成熟产品和收入模式的AI公司，已经能够获得过去只有成长阶段企业才能获得的资本。

AI降低了建立一家公司的部分成本，却同步推高了获得优质AI公司股权的价格。

创业成本下降，资本赌注上升

AI工具正在使部分软件、SaaS和金融科技创业公司以更少资本完成产品开发和早期验证。一支规模有限的团队，如今能够完成过去需要更多工程师、销售及运营人员才能完成的工作。

据股权管理服务商Carta研究数据，目前美国种子阶段创业公司的团队规模中位数只有4人；B轮平均员工数从2023年的53人降至45人，D轮从峰值下降29%至131人。

而在初创企业的融资结构上，AI正推动一级市场走向两极分化，融资市场逐渐呈现明显的"杠铃型"结构。

一方面，对于依靠AI工具显著降低固定成本的轻型创业公司而言，产品开发和商业验证所需的初始资本正在明显减少；而另一方面，少数拥有顶尖团队和技术背景的初创AI企业，开始迎来融资规模的全面上升，在成立初期获得远高于普通创业公司的融资和估值。

Carta统计显示，2026年第一季度，美国约3000家初创公司完成Pre-Seed融资，最终融资规模预计约29亿美元，与过去几个季度基本持平。其中AI初创公司获得的资金占比已经达到50%，而几年前这一比例约为30%。

在资金分布上，100万至250万美元的中等规模融资占比已从2023年第一季度的24%降至18%，低于100万美元的小额融资更加普遍，而250万美元以上的大额融资占比则保持稳定。

此外，头部项目的估值正在进一步拉开差距，Carta统计的在融资规模超过250万美元的SAFE交易中，估值最高的前10%的初创公司，其估值上限已经达到1亿美元以上；2026年第二季度，Carta统计的种子轮融资估值前5%的项目已经达到约2亿美元，较2025年同期的7220万美元增长177%。

AI正在重新定义传统意义上的"早期融资"，这种变化在最近几个月尤其明显。

一批来自Google、OpenAI等头部AI公司的核心研究人员和高管刚刚离职创业，项目尚处极早期阶段，资本定价却已经迅速进入数亿甚至数十亿美元区间。

8月初，在Google工作近27年的首席科学家Jeff Dean，与Sanjay Ghemawat、Quoc Le和Oriol Vinyals等多名Google及DeepMind核心研究人员共同离职，创办AI科学研究公司Discovery Loop。

公司正式成立时甚至尚未完成团队和办公场地搭建，但已获得Radical Ventures、Khosla Ventures、Lightspeed、Kleiner Perkins等机构支持，Alphabet也作为创始投资方参与其中。随后有报道称，Discovery Loop正在讨论一笔约10亿美元融资，对应估值约100亿美元。

前首席产品官OpenAI Kevin Weil今年离职后，正在筹备一家尚未公开名称和产品的AI科学公司。据8月最新报道，该项目寻求融资约1.5亿美元，对应估值至少7.5亿美元。

今年4月，前DeepMind强化学习核心研究员David Silver创办的Ineffable Intelligence完成11亿美元种子轮，估值达到51亿美元，成为欧洲规模最大的Seed融资之一。

在AI时代的创业版本中，资本正在将顶级团队的未来潜力"一次性变现"。

估值上涨，推高VC的持股成本

过去，产品能力、用户增长和收入往往是估值逐步提升的重要依据。如今，对于来自OpenAI、Google DeepMind等顶级实验室的团队而言，研究履历、人才组合以及未来建立平台型公司的可能性，本身就已经可以在公司成立初期被资本化。

而风险投资有一个很朴素的商业模式，其回报很大程度上取决于进入价格与持股比例。对早期基金而言，在企业估值尚低时建立足够大的初始持仓，并在后续融资过程中维持相应股权比例，是获得超额回报的重要基础。

但在当前AI投资热潮中，低价获得优质项目股权的窗口期正在迅速缩短。

Carta今年7月公布的最新数据进一步显示，过去6个月，美国软件公司融资中的股权稀释比例仍在下降。其中，种子轮和A轮的稀释比例中位数均约为18%，B轮降至12%，C轮则已低于10%。同期，种子轮估值中位数达到2430万美元，A轮和B轮分别达到8000万美元和1.91亿美元。

换句话说，融资规模和企业估值持续上升的同时，创始团队让出的股权比例却没有同步增加。对于希望获得或维持较高持股比例的VC而言，获得相同比例股权所需投入的资本正在显著提高。

假设一家创业公司融资前估值为9000万美元，VC投入1000万美元，大致可以取得10%的股份。如果同一阶段公司的估值升至4.9亿美元，那么获得接近10%的股权，所需投资金额就将增加至约5000万美元。

这也意味着，VC们既要投的进，也要跟的起。这要求大型VC同时具备两种能力：既要在早期阶段获得足够的初始持股，也必须为企业估值快速上升后的后续融资预留充足资金。

这种趋势已成为了所有头部VC的共识。开头提到的Accel 35亿美元募资中，规划了13.5亿美元全球扩张基金，其重要用途就是支持规模更大的早期首笔投资以及快速追加。今年4月募集的50亿美元后期基金，则为Accel在组合公司进入成长阶段后继续保持投资能力提供资本。

今年1月，a16z一次性完成超过150亿美元募资，其中67.5亿美元用于成长阶段投资，17亿美元专门投向AI基础设施。

B Capital随后完成一支5亿美元早期基金，规模较上一支同类基金扩大一倍。其管理层指出，大量资本进入早期市场后，部分早期融资的估值和交易规模已经越来越接近过去的成长阶段。

马太效应，资本进一步向少数头部AI项目集中

一级市场资金正在进一步向少数头部项目集中。

Carta最新数据显示，2026年上半年，其覆盖企业共完成587亿美元风险融资，高于去年同期的565亿美元，但不同融资阶段之间的分化显著扩大。其中，种子轮融资额从65亿美元降至38亿美元，B轮从135亿美元降至104亿美元， A轮基本维持在127亿美元；C轮及以后阶段则从239亿美元增长至318亿美元。

Crunchbase统计显示，2026年第二季度，全球超过70%的创业融资流向AI公司，较去年同期不足50%的比例明显提高。同期16家公司完成了10亿美元以上融资，合计融资1086亿美元，占整个季度风险投资额的53%。

头部公司的吸金效应更加明显。今年上半年，OpenAI与Anthropic两家公司合计获得2170亿美元融资，占全球创业公司融资总额的43%。这意味着当前AI投资热潮并不是资本平均扩散至大量创业公司，而是越来越集中于少数基础模型公司和已经获得市场认可的头部项目。

这种集中进一步强化了大型基金对头部项目的争夺。

如果最终能够形成全球性平台的AI公司只有少数几家，那么大型基金未能进入这些公司的股东名单，可能直接影响整个基金周期的回报表现。相比扩大投资项目数量，越来越多机构选择减少投资标的，并在少数高确定性项目上投入更大金额。

这也形成了一种自我强化的机制---优质AI公司成长速度加快，VC因此更早进入竞争。而相互竞争导致抬高早期估值，维持持股比例所需资本随之增加。随后，资本进一步向头部项目集中，大型基金在后续融资中的优势又得到强化。

最终，AI不仅扩大了创业公司之间的融资差距，也正在重新划分VC行业自身的竞争格局。其中，规模较小的基金受到的影响尤为明显。

一支1亿美元基金，过去可以分散投资几十家Seed项目。但如果一个头部AI项目单轮融资就达到数千万美元，同时投资机构还需要为后续融资预留资金，那么小型基金参与热门AI项目的能力将明显下降。

大型机构则能够通过不同阶段的基金覆盖一家公司的整个资本周期：早期基金负责建立持仓，成长基金继续追加，后期基金则进一步维持持股比例。Accel在四个月内募集85亿美元，正是这一趋势的典型缩影。

高估值正在提前计入未来增长预期

不过，VC募资规模扩大，并不代表投资回报会更容易实现。实际上，进入估值越高，对企业未来增长和退出规模的要求也越高。

如果一家创业公司在1亿美元估值阶段获得投资，成长至10亿美元即可带来十倍估值提升；但如果一家公司的早期估值已经达到100亿美元，要实现同样的十倍增长，最终估值就需要达到1000亿美元。

Thinking Machines首轮融资估值已经达到120亿美元；SSI成立不到一年，估值便升至320亿美元。这些估值反映了顶级AI团队的稀缺性，同时也意味着相当一部分未来增长预期已经被提前计入。

当前AI一级市场的风险也正在于此。如果未来能够出现数家收入和利润规模足以支撑数千亿美元市值的平台型公司，那么今天的高估值仍有可能得到消化；但如果多数AI企业最终无法建立足够强的技术和商业壁垒，过高的进入价格将直接压缩投资机构的潜在回报空间。

目前，这种投资模式在账面上仍然表现良好。Carta数据显示，2023年和2024年成立的部分VC基金，当前账面内部收益率表现优于2017年至2020年的部分老基金。但其中相当一部分收益来自后续融资带来的估值重估，而非IPO或并购产生的实际现金回报。今天不断上涨的一级市场估值，最终仍需要通过未来的收入增长和退出价格得到验证。

但对于Accel等大型VC而言，眼下更现实的问题并不是等待估值回归，而是如何避免错过这一轮技术周期中可能出现的少数赢家。

这也是大型基金持续扩张的原因之一。AI公司的成长和融资周期正在明显缩短，一旦某个项目获得市场认可，其估值可能在连续几轮融资中快速提高。VC如果希望在早期取得足够股权，并在后续融资中维持持股比例，就需要提前准备远高于过去的资本储备。

Accel将AI定义为一轮仍处早期阶段的技术"超级周期"。在这一判断成立的前提下，35亿美元早期及扩张基金和此前募集的50亿美元后期资本，实际上对应着同一种策略：尽可能提前进入潜在赢家，并为其估值快速上升后的持续跟投保留空间。

这也构成了当前AI投资热潮中最明显的矛盾：AI降低了创业的部分成本，却没有降低投资优质AI公司的成本。

对于VC而言，真正变得昂贵的，已经不只是支持一家创业公司成长所需要的资金，而是在越来越短的窗口期内，获得并维持优质项目足够持股比例所需要支付的价格。