理解中国独角兽：如何超越估值泡沫 | 商学院观察

（原标题：理解中国独角兽：如何超越估值泡沫 | 商学院观察）

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滕斌圣 曹欣蓓/文

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独角兽企业作为极具创新活力的群体，被视为新质生产力的“加速器”。当前，全球资本市场正在经历一场结构性调整，过往积累的估值泡沫正面临严峻考验。

市场理性的回归与国家对新质生产力的追求形成共振：独角兽企业必须在发展速度与发展质量之间找到平衡，确保其“加速度”是建立在稳固的技术基石和可持续的商业逻辑之上。

要寻找当前创新的切入点，需要系统探讨独角兽生态面临的估值泡沫与商业模式可持续性挑战，再深入剖析独角兽企业的成长逻辑，揭示其创新路径的差异化特征。特别是随着人工智能深刻重塑产业格局，驱动新一轮生产力变革，企业需以技术为基、以战略为引，锻造可持续的竞争优势，在时代变革中实现高质量发展。

情绪的冷静

从全球范围看，独角兽企业增速普遍放缓，投资者对盈利模式和长期价值的审视日益严格，过去多年积累的估值泡沫正在出清，市场进入理性冷思考。

“降价融资”（DownRounds）正成为一级市场的关注话题，指企业在后续融资中的估值低于前一轮。这通常意味着企业未能达到预期增长目标，或其商业模式的可持续性受到市场质疑。

传统观念会将此类融资视为“失败”，但也有观点认为，这是市场自我调节的体现，有助于推动企业改变“烧钱换增长”的粗放模式，转向更注重盈利能力与长期可持续性的精细化运营。

2024年，独角兽概念的创始人艾琳・李提出了两个新词汇，为这场独角兽祛魅提供了精准注解：“ZIRPicorns”（零利率时代独角兽）和“Papercorns”（纸面独角兽）。

“ZIRPicorns”指最后一次估值在2020年1月至2022年3月的零利率政策期间的企业，当资金充裕时，无盈利的企业更容易筹集到足够资金来支持2-5年的运营，美国约60%的独角兽属于此类。

然而，这些企业的运营资金正在耗尽。当利率回升、流动性收紧时，这些企业既面临用现有资金实现盈利的挑战（尤其是低毛利率业务），又因估值虚高陷入“估值陷阱”，既难以按原有估值继续融资，又不愿接受大幅降价，融资进程因此陷入停滞。

“Papercorns”指那些仅在一级市场获得超过10亿美元的纸面估值，尚未退出或变现的企业。这类企业在美国独角兽总量中占比高达93%。

尽管顶着独角兽的光环，但这些企业的估值缺乏公开市场的价格验证，也无真实流动性支撑。与2013年艾琳・李首次提出独角兽概念时相比已是大相径庭：彼时企业的估值突破10亿美元，意味着其商业模式趋于成熟，通常具有明确的资本退出路径。但如今的“Papercorns”更像是估值泡沫的产物。

两个新词共同揭示了一个现实：在宽松货币环境与投资者乐观情绪共同催生的狂欢过后，部分昔日风光无限的独角兽正悄然沦为“僵尸企业”。

创新的分野

市场的冷静期恰是细致审视独角兽商业模式的时刻。当喧嚣褪去，中美独角兽在创新路径上的差异愈发清晰。

中国企业更像“生态建造师”，竞争力更偏向落地速度与生态协同，它们擅长将已有商业模式快速规模化，通过供应链整合与流量系统建立稳定现金流。这种务实创新让企业在充满不确定性的市场中保持韧性。

无论是蚂蚁集团构建的数字金融基础设施，还是猿辅导在在线教育领域的深耕，企业并非开辟全新的市场，而是在相对成熟的商业逻辑基础上，通过技术手段或模式创新提升效率，将可行的模式做到极致。

此外，以字节跳动、蚂蚁集团为代表的企业，还展现出鲜明的生态化思维，通过构建业务矩阵实现协同发展，推动企业整体价值的提升。

相较于中国“生态建造师”对各要素的系统性整合，以及对商业模式可行性与风险控制的重视，美国企业在英雄主义文化的影响下，展现出更强的“梦想属性”。它们愿意在被主流认为“不可能实现”的技术领域投入资源，期望改变世界、颠覆现有体系，而非优化既有模式。

埃隆・马斯克创立SpaceX时，建立私人航天企业尚被视为不切实际的富豪游戏。2015年，OpenAI提出“以通用人工智能造福全人类”的愿景，在彼时的技术背景下，听起来更像是科幻构想。Waymo跳过渐进式路径，直接瞄准L4/L5级完全自动驾驶，也一度被视为“技术理想主义”的冒险之举。

在创新路径获取方式上，中美两国的创新分野同样得到印证。

研究表明，中国企业更倾向于通过“独立开发、合作开发及购买/外包”等方式实现创新突破。研究访谈的中国“互联网+”企业在技术创新过程中，方式包括通过从竞争对手和市场的互动中吸收。

与之不同的是，美国企业谈及“市场获取”时，更多指从市场中获取创新理念或灵感，而非“技术获取”。该差异体现了中美企业在创新结构上的不同，美国以集成创新为主，中国企业以引进创新为主。

中美独角兽企业在创新路径上的差异并非偶然，深层原因植根于两国迥异的历史积淀、文化基因与发展阶段。若想把握当前的分化格局、明确未来竞争的决胜关键，就必须追溯这一分野的历史根源，梳理其演进脉络，同时立足中国独特的市场生态，探寻出在新一轮全球竞争中的有效突破路径。

模式的溯源

在很长一段时间里，中国企业的创新更侧重商业模式创新，技术创新相对处于辅助地位。该倾向源于发展阶段的现实需求：作为后发国家，必须以务实方式应对庞大人口规模和快速城镇化的挑战。

相较而言，美国的创新生态不仅受到个人英雄主义文化的影响，还在历史进程中较早形成了支持基础研究的制度环境。

1883年，物理学家亨利・罗兰在《为纯科学呼吁》的演讲中提出，一个国家若只关注技术应用而忽视纯粹科学，将难以实现真正的科技独立，并明确区分了“纯科学”与“应用科学”的概念，还被称为“美国科学的独立宣言”。

亨利・罗兰还指出，古代中国人虽在技术实践上成就显著，但长期聚焦于满足现实需求，未能发展出以纯粹求知为导向的“纯科学”。

尽管这一观点带有明显的西方中心视角，存在局限性，但一定程度反映了中国古代科学活动主要服务于社会实际功能，如改进农业生产、提升手工业技艺等具体应用，而非以构建系统性理论。哲学思维与自然探究之间缺乏深度融合，未能形成抽象化、普遍化的理论范式。

从实现路径而言，技术创新通常经历从基础研究、技术验证到市场应用的长周期过程，涉及多元主体的协同。随着企业、科研机构与政府部门的深度参与，协调复杂性上升，交易成本与市场风险显著增加。

这一过程不仅依赖技术突破，还需要在人际关系、企业关系与政商关系三个维度建立有效的关系治理机制。相较于渐进式创新，颠覆式创新由于具有更高的风险与资源投入要求，往往需要企业在更广泛、更动态的关系网络中整合资源，因而对战略决策的审慎性要求更高。

但历史并非静止，转折正在发生。

差距的消解

这一转折正在新晋独角兽身上显现。若只看前十大独角兽企业，可能会认为中国企业更多停留在商业模式创新的阶段。但当我们将目光投向新晋独角兽时会发现一个重要信号：中国正在加速技术创新的步伐。

从新晋前五大独角兽来看，硬科技特征日益突出，集成电路持续发展，反映中国在关键技术自主化和高端产业布局上的加速推进。

集成电路作为信息技术产业的核心基石，也是新时代的“工业钢铁”。来觅数据显示，2024年，国内企业在5G通信芯片、AI芯片等领域取得突破，但整体市场份额不足20%。但到了2025年，中国AI芯片国产化率预计突破40%。

由于集成电路项目投资周期长、回报周期慢的产业特点，传统短期融资方式难以满足其持续研发和产能扩张的资金需求。

在此背景下，国家出台了一系列政策扶持措施，构建了包括国家集成电路产业投资基金等支持体系，地方政府也纷纷设立产业基金，锚定硬科技赛道。基金的设立体现了耐心资本的理念，通过长期投资和战略支持，为集成电路等行业提供了突破技术瓶颈和加速发展的重要助力。

破局的关键

技术突破为中国独角兽企业打开了新空间，但随着AI技术持续迭代，性能差距正加速收敛。斯坦福的AI指数报告显示，2023年底，中美在MMLU、MMMU、MATH和HumanEval等核心基准上的模型性能差距分别为17.5、13.5、24.3和31.6个百分点；到2024年底，这个差距已大幅缩小至0.3、8.1、1.6和3.7个百分点。

在AI的下半场，技术领先的窗口期逐步收窄，AI竞争的重心转向场景落地，胜负关键在于企业对用户需求的深刻理解。

在全球竞逐中，中国拥有独特优势：海量、高频、多元的真实应用场景。以微信、支付宝为代表的超级App生态，早已打破单一功能边界，集社交、支付、出行、购物于一体，形成全球罕见的数字生活闭环。这种闭环不仅能沉淀全方位的用户画像，更能为AI提供跨域的数据支撑，天然构成了技术落地的试验场。

技术差距可以通过研发追赶，但场景壁垒却难以复制。更进一步，中国AI场景优势还具备“反哺技术迭代”的逻辑：当AI在真实场景中高频使用、快速验证时，会持续产生海量反馈数据，这些数据正是算法优化的“燃料”。

此类“场景用得越久、技术迭代越快”的正向循环，让技术创新与场景优势相辅相成――技术为场景夯实根基，场景为技术提供试验田，二者协同驱动AI全链条产业体系构建，成为中国企业全球突围的重要路径。

中美前十大AI独角兽

在风投资金流向方面，美国创投资本高度聚焦AI领域。中国银河证券统计显示，2025年一季度，美国AI投资占风险投资总额比重飙升至71%，中国2024年AI领域投资仅占股权投资总量的14%，投资重点偏向行业应用场景和算力基础设施建设。

资本配置差异塑造了不同的产业发展模式。截至2025年3月，全国已有451个生成式人工智能服务完成备案，其中超80%为垂直领域定制化解决方案，仅19%为通用模型。美国集中式风险投资策略为OpenAI等企业提供了充足资金支撑，中国的投资体系则孕育了一批在特定行业深耕细作、应用落地能力突出的企业。

应用深度化的优势在于能够快速实现商业化落地，形成稳定的现金流，从而降低对持续外部融资的依赖。但该路径也面临现实挑战。随着企业在特定垂直领域逐步占据主导市场份额，场景拓展的边际收益趋于递减，进一步深耕的空间受限。同时，技术标准不统一、数据孤岛等问题，又会制约数据的高效流通与协同利用。

尽管如此，中国依然凭借完整的产业链体系和多样化的应用土壤，展现出独特的系统优势。随着通用大模型的普及带来算力平权，“AI+”模式正在加速渗透千行百业。能否抓住这一窗口期，将在很大程度上决定中国在全球创新格局中的位置与话语权。

（滕斌圣系长江商学院战略学教授、战略研究副院长、新生代独角兽全球生态体系研究中心主任，曹欣蓓系新生代独角兽全球生态体系研究中心研究员）