AI時代資本結構的模態

AI開啟了數字經濟的新時代，“定義一切、改變一切、滲透一切”成為智能化的新趨勢。這不僅推動了各行各業的轉型升級，也讓各大城市重新思考數字經濟的產業布局方向。杭州作為數字經濟的先行者，面臨著新的挑戰和機遇：如何繼續保持上一個時代的競爭優勢，以切實有力的行動將前沿AI技術與實體經濟深度融合，從而進化為真正收獲AI賦能的智能經濟城市。

與此同時，資本結構的優化調整與創新支持成為推動AI成果落地和促進產業鏈延伸的關鍵。只有持續創新和優化資本生態，才能在高風險、高投入和長周期的AI創新創業浪潮中脫穎而出。

獨角獸的資本結構：以多元化分攤風險

“獨角獸”誕生于互聯網經濟時代，這一名詞由美國著名基金Cowboy Ventures投資人Aileen Lee在2013年提出，是指估值10億美元以上的科技初創企業。根據胡潤獨角獸排行榜，2019年中國超過美國成為全球擁有獨角獸企業最多的國家，并且當年全球估值前三名的獨角獸均來自中國。

而步入AI時代后，在2024年的榜單中，美國以703家領跑，中國僅有340家。SpaceX和OpenAI分別排名第二和第三位，一年內估值增長了人民幣3100億元和5700億元人民幣。

另一組數據是，互聯網經濟時代的獨角獸企業創業四年平均可以獲得10億美元估值，而AI時代的獨角獸則是創業兩年平均能夠獲得100億美元估值。根據研究機構PitchBook的數據，自2021年以來，有400多家獨角獸企業無法籌集到新一輪資金，其中約94%的科技獨角獸公司沒有盈利能力。這昭示了AI時代獨角獸早期投資的重資本與高風險的雙重屬性。

這種情況要求創業公司的資本結構多元化——單一資本，即便來自一個國家或大型家族企業，也難以承擔如此高的風險。通過少數成功的投資回報來彌補大多數失敗的損失，才能使AI創新的經濟效益與社會效益之和實現增長，并確保投資者的總體回報為正。

需要強調的是AI創業的早期投資有了一個新名字Pre-Angel，即“天使前投資”，意味著投資人更注重創始團隊的潛力，不設置或不執行回購協議或對賭條款，在硅谷，資本更傾向于以這種方式來支持AI初創公司。與之相對的是，國內的投資結構往往強調資本回報的安全性，設置了回本期限、有限分配、回購安排等條款，以確保風險可控。從資本來源角度看，追求技術進步是國家資本的重大戰略目標。尤其在工業化和城市化過程中，隨著銀行信貸杠桿支持的土Q2DHjq9PR4AC0plfJpWZLM7x2P8Eudtnt+Styfh6wvY=地財政逐漸退出，股權投資正成為推動技術突破，特別是AI技術突破的“時代最強音”。

當前正處于邁入AI時代門檻的關鍵階段。然而，市場上的其他資本對于AI創業的早期天使輪和種子期投資卻在退縮，國家資本承擔起了主要責任，使得國內獨角獸的資本結構變得單一。

CVC（公司創業投資/戰略投資者）是在AI時代早期投資的重要資本力量。這是因為步入AI時代，快速創新和迭代往往來自“小巧靈”或者“專精特新”，而不是“大廠”。大的集團型企業可以憑借強大的資本實力，在保證低容錯率的同時投入一小部分資金支持創業者——這已成為近年來全球普遍的投資模式。然而，受資本縮水、投資活力下降以及渠道受限的影響，當前國內互聯網大廠的戰略投資明顯減少，甚至有所退縮。

大的家族企業也是風險投資的重要來源——“企二代”以投資人的角色投資獨角獸企業，從而開辟新的增長曲線。但調研顯示，多數家族企業或是仍由第一代創業者主導，維持于現有業務，或是雖然完成接班，卻很少有“企二代”轉型為自由投資人。

基礎設施的資本結構：開源協作實現“雙贏”

AI時代的基礎設施再也不是“鐵公機”“電氣水”，而是資本聚集下“喂出來”的算力、數據和算法。

各行各業對算力的需求日益激增，打造算力集群是一項尤為關鍵的系統工程。英偉達是AI算力芯片的王者，CEO（首席執行官）黃仁勛選擇把全球第一臺DGX H200交付給OpenAI，讓其用在大模型之上。馬斯克用10萬顆英偉達H100和H200芯片訓練全自動駕駛系統，并給機器人擎天柱加力。

中國正在加快算力基礎設施的建設，各地積極布局和打造超算中心、智算中心以及數據中心。根據《財經智庫》在杭州的調研，一些園區、企業和機構正在自建算力中心，并努力讓其與產業研發應用直接對接。此外，杭州正在積極探索資源整合調度機制。

從資本結構來看，如果能融合國家和地方資本建設的算力新基建，科研資金建設的算力平臺和民營資本的算力服務，并實現廣泛應用，那將為AI時代的算力發展帶來新模式和新動能。杭州在AI算力建設上的這種創新格局值得肯定。

數據的智能化運用仍待進一步開發。在消費互聯網時代，個人數據的積累引發了行業的大爆發；但在AI時代，數據不再是越多越好，而是需要多模態、交互性和智能化，以釋放更深層的價值。單一資本，無論是機構還是企業，通常傾向于開發和利用自身的封閉數據，導致公共數據的開放和共享仍然不足。

雖然很多企業善于數據挖掘，但是數據的智能化標簽、向量化工具仍然薄弱——數據智能化的Token太少，并且很少有企業可以靈活運用檢索增強生成（RAG）。在許多大的機構或企業中，數據存儲被簡單理解為保管在庫里等待調用，存、算、清洗、去雜和輸出這些過程被分割開。這已成為我們在AI時代亟待反思的關鍵問題，并且要認識到這是資本結構單一化滋生的非智能化的“虛假AI”。

在算法方面，杭州也是全球“大模型大戰”中的一員，不僅有數字化大廠的巨額研發投入，也有科研機構下足了功夫，而且得到了適宜本地生態的充分運用。

大語言模型LLM是Large Language Model的縮寫，但杭州將LLM巧妙運用成了Local Living Model，成了“在地適配模型”。對于“他山之石”，杭州不是亦步亦趨地模仿，而是去解構實際問題。例如支付寶推出的獨立AI App支小寶，目的是進一步提升支付寶用戶的生活服務體驗，而西湖心辰將大模型運用在了情感感知賽道，并與湯姆貓合作推出兒童情感陪伴的垂直模型，致力于把“會說話的湯姆貓”升級為“會聊天的湯姆貓”。今年的諾貝爾化學獎頒給了48歲的戴米斯·哈薩比斯，他搭建的Local Living Model，是以AlphaFold模型成功構建人類復雜折疊的蛋白質結構，并且全部開源公布。期待杭州不斷涌現類似的創業公司，創造更多有實際應用的AI成果。

AI模型的快速發展和廣泛應用，是開源共享理念的又一次升華。在PC時代，功能性軟件逐漸向操作系統發展，微軟成為這一階段的絕對龍頭。然而，隨著第一次開源浪潮，安卓和iOS相繼出現，微軟面臨開源帶來的激烈競爭——不開源的軟件往往難以進入市場、難以快速發展，導致其創新路徑受限。

隨后，第二次浪潮發生在應用軟件領域，工具軟件、中間軟件、工業軟件和設計軟件等，推進了AI軟件的廣度和深度，英偉達的統一計算架構（CUDA）就是這方面的經典案例。

第三次浪潮是當前OpenAI的ChatGPT等模型，正在以極快的速度迭代，甚至改變了互聯網時代的數字經濟發展軌跡。至此，人類在經歷了三次開源浪潮后，迎來了AI時代。

AI時代的基礎設施建設需要大量的資本投入，才能推動創新和普及應用。但如果前期投入很大卻不產生收益，很多資本會退縮，資金組合也可能分散。

在AI時代，資本的收益模式也有著特殊的邏輯。首先，開源的工具、應用和模型免費開放，最初的資本投資會獲得什么？實際上，AI時代的核心資源是數據，這才是資本追求的“金礦”，數據是持續增長的基礎。其次，對于AI基礎設施的前期投資，通過內部應用往往已收回成本，之后對外服務越廣泛，邊際成本不僅不會增加，反而趨近于零。最后，正是通過開源和免費模式，研發成果才能迅速推廣，逐步占據更大市場份額，帶來強大的市場聯動效應。當開發者獲利時，開源平臺也能分享一部分收益，從而實現平臺和開發者的雙贏，投資回報也最大化。

這種模式在全球已逐漸成為趨勢，但國內尚未廣泛應用。杭州在互聯網時代曾實踐了類似的模式，例如為用戶提供免費的軟件和平臺，但在如今的AI時代尚需進一步突破。

AI產業鏈中的資本結構：細分領域生出巨大市場

在AI時代，產業鏈在大模型的推動下，不僅變得更長、更高，也因為AI的加入而分化，變得更專業、更垂直。

許多AI創業和投資專注在產業鏈的極窄領域中，深耕細分，更新迭代迅速。常見的做法是“只做一毫米寬，卻做到一億米深”的垂直鏈點，用一個“針眼”打開巨大的市場空間。發展速度決定成敗，精細的垂直領域往往帶來更大的成長和競爭優勢。

在AI時代，資產的屬性正在發生深刻變化。與工業經濟時代依賴于重固定資產或閉源的專利技術不同，AI時代的資產更具靈活性。它們可以表現為流動性強的貨幣資產、股市市值，產業結構也多以生產性服務和研發性服務為主，強調人類智能與創新的“軟資產”。

由于技術的快速更迭，越是沉重的資產越容易成為企業的負擔，輕資產的模式卻要求更大的資本投入。為實現以輕資產、重資本的模態重塑未來，需要多元化、靈活且創新的資本結構。

從早期投資的“投早、投小、投無名、投創新技術”，到我們倡導的耐心資本、良心資本、長期資本，其實都是重資本的體現——這并不意味著低利率背景下瘋狂投資的“造星運動”，而是基于對創新技術和創業團隊的理性預期，搭建政府、機構和企業資金的多元化投資協作。

風險投資（VC）要求投資人承擔風險、敢于失敗，形成了“向善”的資本基因。私募基金（PE）如果無法為企業提供連續和穩定的支持，企業的成長就無法進一步穩步推進。最終的目標是通過IPO（首次公開募股）公開上市來提升資本市場的開放度，從而實現市值最大化。

此外，從資本支出角度來看，AI產業鏈不僅要考量AI企業的資本結構，還包括鏈上其他企業的資本支出能力、估值、交易的通暢性。所有企業都正在面臨是否調整資本結構以跟上行業步伐的挑戰——要么落后于AI的快速迭代，要么以全新資本結構進入AI產業鏈。在英偉達高達3.3萬億美元市值的背后，是許多大型企業的巨額購置計劃，微軟據稱將到2024年底囤積180萬塊GPU，Meta也計劃在年底前采購35萬塊H100芯片。

在AI時代，對于壟斷企業特征的判斷標準也發生了一定的變化。在工業經濟時代，如果頭部前四家企業占據了行業市場的40%以上份額，這些企業就構成了寡頭壟斷，會通過價格壟斷來獲得超額利潤。

但在AI時代，由于很多頭部企業基于開源代碼、大模型，以及開源的垂直專業模型，提供的產品和服務都是免費的，這使得技術和應用能迅速普及，產業結構也出現了“只有第一，沒有第二”的現象。頭部企業的產品和服務逐漸變得更便宜，收入共享越來越廣泛，遠沒有過去的壟斷特征。第二名企業則往往只能跟隨成長，難以超越頭部。

假如用工業經濟時期的反壟斷標準來限制頭部AI企業，反而會削弱其資本積累和擴張能力，不利于頭部企業以高市值進行“投早、投小、投無名、投創新技術”。過去，這些企業通常會以較高比例的收入用于研發，推動技術進步。但在AI時代，創新往往不是原有產業的簡單延伸，而是通過新的思路、新的突破創造出全新的技術，常常發生在一個極為細分的領域，誕生在獨立運營的小企業中。因此，頭部企業更多地通過投資和收購的方式支持小企業創新，研發資金也逐漸轉向早期投資和并購。

此外，AI時代的企業成本結構也在變化。銷售費用不再局限于廣告和營銷支出，管理費用不再只是傳統的管理成本，更多的是通過智能化方式來優化。跨境電商的全托管和半托管模式日益普及，就是AI時代以托管費取代其他費用的典型案例，甚至超越了傳統的ERP、MES和SRM等管理軟件。

例如在安全維護方面，在工業經濟時代和互聯網時代，安全通常依賴于物理隔離和限制，而在AI時代，安全維護有了新的要求，需要依靠AI來實現動態的識別、管理和規范，簡單的物理隔絕很難再奏效。谷歌DeepMind的團隊推出了Synth ID模型，用AI技術為文本、語言、圖像等數字內容打上識別水印，防止AI欺詐的發生。雖然這項技術只是細分領域中的一個小小的水印技術，卻已經僅憑借測試版，推廣運用到音樂、圖像、視頻等多種產品中。

資本結構的持續優化

在AI時代，企業只有不斷優化資本結構，才能提升資本效能，改善治理行為，確保資本的有序供給和退出，實現股東結構的持續優化進步。

OpenAI剛剛完成了新一輪融資，規模達到66億美元。這輪融資的核心變化在于，投資人和創始團隊達成共識，在未來兩年內將OpenAI從非營利性公司轉為營利性公司，并尋求上市機會。

從投資角度看，OpenAI這類非營利性公司并不是不賺錢，而是收益不能分紅，出資人不能進入董事會或參與公司治理。非營利性公司通過極其寬松的回購條款等形式構建了特殊交易結構，從而獲得資本加持。硅谷的創業文化通常是風險投資人在看好創業團隊的情況下，不寄希望于成功，主打一個“愿賭服輸”。

這個AI時代的最牛獨角獸以資本結構的兩種典型模態——非營利性公司和營利性公司，平衡著技術發展和資本適配，逐步成長壯大。這表明，合適的資本結構選擇是公司持續成長的關鍵。

10月10日，特斯拉通過今年內第二次發售資產支持證券（ABS：Asset-Backed Securities），籌集了7.83億美元。雖然特斯拉在資金方面并沒有那么緊張，但仍通過債權融資完成流動性補充，從而改變自身的資本結構。這表示，在股權為主的長期資本結構中，短期資本工具仍有優化空間，以增強流動性。

上述案例表明，在AI時代，創業企業的資本結構需持續調整以適應新的市場環境，這對于企業是全生命周期的事情。可以在風險投資的每一輪中調整資本結構，也可以根據營利或非營利狀態轉換策略；在私募股權階段優化股東和資本支出，或選擇是否IPO、是否進入證券化的公開交易市場；還可以通過股東的進出，調整資本供需結構，并爭取到耐心資本的支持。同時，企業也可以利用現金流、杠桿借貸等金融工具以及一、二級市場等渠道，靈活發揮資本結構的優勢。

根據《財經智庫》六年前以及今年對杭州的兩輪深入調研，自互聯網時代以來，杭州的科技公司就擅長找到適合的初始資本結構，能夠巧妙地運用金融工具和市場來降低融資成本和擴大融資渠道，并推動資本結構和業務發展的全球化布局。不過，進入AI時代，部分企業對持續優化資本結構的認識還有待提升，需要進一步豐富可行的工具庫，創新構建資本結構和交易結構。

更需關注的是，當學習國外的資本結構與本土的資本運作發生沖突時，一些套利、過度控制等行為可能影響金融市場和股東行為的穩定性。如何理性和健康地優化資本結構，仍是亟待解決的重要課題。

AI時代的資本結構、交易結構和交易機會

可以通過資本結構的“三層疊態”來分析杭州在AI時代的資本選擇和探索。

第一層是不同經濟主體資本結構的組合效果。通過母基金、引導基金和專業垂直基金，不同主體的資本可以在一個基金架構內共同發揮作用，由GP（普通合伙人）負責投資和管理。這使得國有企業能與社會資本一起參與，且不必直接擔任GP，避免單個項目的風險，而是作為LP（有限合伙人）投資一批項目，以整體回報率來評估收益。這種模式為國有資本的“投早投小投長”提供了保障，分散了單個項目失敗的風險。

在杭州調研中，已能看到這一模式帶來的積極效果。杭州市國有資本投資運營有限公司（以下簡稱杭州資本）基于杭州“政府為企業服務”的優良營商環境和創新創業文化，從運營開始，就是以母基金平臺建立的。

杭州資本作為主要的資金提供者和關鍵的LP，撬動本地的活躍民營資本和民間創新力量，并且從今年開始，從主要與機構合作，轉向與更多的產業龍頭企業以CVC的方式合作。此外，杭州資本通過設立“投早投小投科技”的科創基金，以及支持企業產業化和發展壯大的產業基金，為創業企業在不同發展階段提供了支持。這種模式已經形成了良性循環。例如，當前知名公司安恒信息便是在杭州資本十幾年前的培育下起步，隨后在其發展壯大過程中獲得持續支持，并最終與杭州資本合作開始投資網絡安全領域的新的創業企業，成功構建了一個完整的生態循環。

此外，杭州資本也于今年3月牽頭組建了杭州市人才集團有限公司，將對創新創業的扶持從早期向前延伸到“早早期”。充分利用杭州人才凈流入率連續多年保持全國前列的優勢，轉變過去國內對人才項目“資助”屬性，改為投資屬性，并建立垂直賽道孵化器“杭創營”，為人才項目的長期孵化陪跑提供平臺和載體。

第二層是在交易結構上，投資人擁有差異化投票權和差異化分配權，這徹底改變了工業經濟時期“同股同權”“同股同利”的股權結構。這種結構讓創始人和創始股東在多個融資輪次后保留公司實際控制權，從而推動了公司發展。

互聯網時代的杭州正是在此結構下獲得了快速增長，助力了數字經濟的興盛。然而在AI時代，許多城市讓實際控制人，例如基于有限合伙的“持股平臺”將差異化投票權和差異化分配權退回為“同股同權”和“同股同利”。這意味著，企業家和創業者的權利被回收，資本回報率也因此降低，進而削弱了創業動力。

第三層是交易機會，需要關注企業融資與資本退出的公允市場機制。注冊制的時代背景下，主要通過二級市場的份額轉讓，增強了股權投資的流動性。當然，大公司對于小公司的并購，也應該是交易機會中融資與退出的重要渠道。

有意思的是，雖然過去的互聯網經濟時代，不少企業通過證券市場融資促進了技術突破和應用開發，但當前的情況是，單一資本難以支撐高風險、長周期和高資本需求的大規模投入，因此，資本結構的有機組合變得尤為關鍵。

在AI時代，杭州的創新創業面臨資本結構的三大挑戰。一是資本規模較小，與國外差距明顯，尤其在面對大模型等的scaling law（規模定律）上不具備足夠優勢。二是超算中心、數據中心等資金、團隊和項目仍主要圍繞互聯網時代的應用場景，對AI技術和新興應用的關注和投入相對不足。三是資本結構中大資本的支配力過強，公司治理和產業資本CVC仍待進一步加強。例如，S基金（Secondary Fund，二手份額轉讓基金）的市場上鮮有大的案例，并進一步表現為注冊制證券化交易和二級市場服務的投行、券商、交易者，以及會計、審計、財務和法務等服務業等都有所萎縮。

（作者為全國社保基金理事會原副理事長、深圳市金融穩定發展研究院理事長；編輯：王相怡）