近日，一場對話重新計算了
AI
產業的估值邏輯。這場對話的參與者分別是
a16z
的普通合夥人
David George
和
VenCap
的首席投資官
David Clark
。他們聊了半個小時，話題集中在
AI
怎樣重塑風險投資和科技產業本身。
Palantir CEO怒懟模型廠：賣Token就是收“AI稅”，軟件公司第一個被打殘 並表示這是用虛假進步掩蓋真實成本。企業每年花費幾千萬美元買 Token ，卻得不到一個可量化的商業回報。本次對話從另一個視角呼應了這個判斷，那就是投資人的錢和企業的錢都在尋找同一個答案，即 AI 的價值到底會在哪裏落地。 Token 只是一個燃料，真正的目的地還沒到。
這兩位頂級投資人私下算了筆賬之後發現 OpenAI 和 Anthropic 這兩家模型公司加起來，每個月新增的收入已經超過了 Meta 、 Google 或 Microsoft 中的任何一家公司。按這個速度來推進，它們 2026 年年底的年收入運行率可能達到 2,000 億美元。這到底意味着什麼？用這場對話裏原話來說，它們單獨一家公司的價值增量，已然超過了整個羅素 2000 指數的全部市值。
George 指出在去年 11 月之前，他和同事觀察 AI 的方式主要圍繞生產力增強和雲計算類比來展開。但在那個時間點之後一切都變了， Anthropic 和 OpenAI 的收入增長曲線陡峭得高出了絕大多數人的預期。更爲關鍵的是， AI 這項技術面向實體經濟的滲透還不到 5% ，除了編程公司和科技前沿公司，其他的企業職能部門幾乎還沒有真正用上 AI ，在 George 眼中這個矛盾是一個巨大的機會窗口。
Clark 則從退出數據裏看到了一樣激進的趨勢，從 2020 年到 2024 年間，前 1% 的 VC 支持退出門檻是 10 億美元，到今年 2 月這個數字已經漲到了 20 億美元。在這場對話發生的前一天，他們剛剛把數據更新到了 32 億美元。 Clark 推測等到 OpenAI 或 Anthropic 這類公司上市之後，這個門檻很可能直接蹦到 1, 000 億美元以上，也就是大概兩年時間實現了十倍的增長。
這種集中程度在科技行業的歷史上也找不出太多的先例，過去六年全部 VC 支持的 IPO 加起來也就一萬億美元出頭。 George 說，而在未來任何一家大規模 AI 公司的 IPO ，都有可能超過這個總和，因爲大模型公司正在以史無前例的速度來捕獲價值。
然而兩位投資人也承認，整個行業還處在一個高度不確定的狀態。 George 表示在他職業生涯裏從沒見過變化這麼快的時期，他說自己每隔幾周就要推翻一些先前的判斷，這種變化速度讓人既興奮又不安。
其中最大的變數來自模型公司的競爭格局，假如最終只有兩三家佔據前沿， Token 價格會維持在一個高位，假如有五家價格就會大幅下降。實際上低價對於整體經濟更有利，原因在於它不會迫使企業以極快速度重組勞動力，但是目前做決定的人還沒有足夠多的信息來做出判斷。
Clark 則提到了中國因素，他的同事前不久剛從中國回來，同事反饋說中國領先的大模型在能力上大約僅僅落後美國半年，但是成本只有十分之一。這個差距說明很多任務並不需要用最貴的模型來完成，次優模型能力不差而且在價格上更有競爭力，同時它們的迭代速度也很快。而這對於試圖靠技術壁壘維持高價的美國模型公司來說毫無疑問是一個隱患。
另一個不確定因素則是開源， AI 蒸餾技術的成本大約只有預訓練的 2% ，假如這個比例繼續成立下去，開源模型會快速跟進那些最前沿的能力。而大模型公司顯然不願意自己的模型被蒸餾，但是法律和技術層面能否完全阻止這件事，眼下還沒有定論。
圖 | 對談截圖：從左到右依次是 VenCap 的首席投資官 David Clark 和 a16z 的普通合夥人 David George （來源： YouTube ）
這兩位投資人還討論了 AI 行業的估值風險，去年福布斯發佈了 AI 50 榜單，但是 40% 的公司在今年已經掉下去了。由此可見 AI 公司的半衰期很短，但是估值卻很高。 George 表示，自己所在的 a16z 早期基金歷史上有 60% 左右的退出交易不賺錢，這也是風險投資的正常分佈。但是，過去兩年 AI 領域的虧損率大概只有個位數，這並不是一個健康的水平，這說明太多公司在展示同樣的 AI 熱情，但卻只有極少數能笑到最後。
George 表示自己去參觀一些最前沿的 AI 公司時，一些研究人員坐在那裏對着麥克風低聲細語，甚至不再使用打字了，他們直接用語音指揮 Agent 集羣完成工作。這跟他觀察到的傳統 SaaS 公司形成了鮮明對比，後者依然靠大量招聘和銷售增長來掩蓋效率問題。對此 George 的評價是，老一代的公司沒有意識到自己運營效率有多低，新公司則從一開始就完全不同。
Clark 也注意到了這種公司之間的代際差異，他說新一代創始人就是不一樣，他們更加精幹、更加激進、工作時長也更加長。
但是，他們都不認同當前處於泡沫階段的觀點， George 的判斷是當前市場處於供應受限狀態，算力、數據中心、電力都不夠用，這種稀缺性其實會抑制泡沫的形成。他說一些大廠直到 2028 年底或 2029 年初才能獲得大規模數據中心容量，這種供應瓶頸意味着 AI 需求還會持續地推高價格。
但是 George 也指出，這個判斷也許會在三年後失效，假如出現某種算法突破，能夠把模型縮小到現在的十分之一，與此同時保持能力不降，那麼供應過剩就會出現。然而，短期內發生這種突破的概率很小。
這場對話的另一個焦點是企業 AI 的採用速度， George 的觀察是一些技術公司把大部分的資源投在了產品和交付上，而不是投資了內部流程自動化上。對於成熟公司來說它們更適合做內部降本增效，但是它們的行動速度通常很慢。他這樣形容目前的情況，大部分企業還處於文檔化時期，即把現有知識轉化成 Markdown 文件，接着嘗試在不大幅影響客戶體驗的前提下來提高效率。
假如 AI 的樂觀情景成立， VC 行業五年後會是什麼樣，他們認爲這取決於模型公司的市場結構。 Token 成本是一個最大的變量，假設 Token 價格足夠低，大量高價值公司會在應用層湧現出來。用比爾·蓋茨的那句老話來說，平臺的價值最終取決於建立在平臺之上的公司，假如未來是這樣的話，風險投資仍然會站在覈心位置。
參考資料：
https://www.youtube.com/watch?v=AiM9mZCmVPY