AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造白皮書

OxValue.AI牛津智能白皮書EQ\*jc3\*hps242\o\al(\s\up11(O),N) 牛津智能(杭州)科技有限公司W(wǎng)HITEPAPERONAISTARTUPVALUECREATION概述揭示了全球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造的新視角。在全球科技浪潮中，人工智能初創(chuàng)企業(yè)憑借其創(chuàng)新能力和靈活性迅速崛起，然而如何準(zhǔn)確評估其技術(shù)價值一直是業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。基于牛津智能估值團(tuán)隊研發(fā)的屢獲國際大獎的OxValue估值模型，本白皮書發(fā)布了中國、海外以及全球范圍內(nèi)的Al初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)榜單，并揭示了中外Al企業(yè)在價值驅(qū)動因素上的差異。榜單顯示，盡管歐美特別是美國企業(yè)在全球AI創(chuàng)新浪潮中占據(jù)領(lǐng)先地位，但仍有8家中國企業(yè)成功躋身全球AI初創(chuàng)企業(yè)30強(qiáng)。此外，全球Al初創(chuàng)企業(yè)的價值創(chuàng)造主要源于其技術(shù)創(chuàng)新性，而中國Al初創(chuàng)企業(yè)的價值創(chuàng)造更多地受市場因素影響。最后，本研究指出中國在互補(bǔ)性技術(shù)方面存在明顯不足，成為其AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造的主要這項(xiàng)研究為全球Al初創(chuàng)企業(yè)的價值創(chuàng)造提供了全新的視角，同時也凸顯了中國企業(yè)在該領(lǐng)域所面臨的機(jī)遇和挑估值技術(shù)將持續(xù)優(yōu)化，為行業(yè)決策者提供更加深入的參考，助力人工智能領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)OxValue.Alreleases'WhitepaperonAlStartupValueCreation,'introducinganovelperspectiveonglobalAlstartupvaluecreation.Amidthesurgingglobaltechlandscape,Alstartupshaveswiftlyrisen,propelledbytheirinnovativeprowessandadaptability.However,accuratelygaugingtheirteehiologicalvaluehasperenniallycapturedindustryfocus.LeveragingthegloballyesteemedvaluationmodelcraftedbyOxValue.AI,thiswhitepaperhasunveiledthetop30Alstartupsworldwide,elucidatingdistinctionsinvalue-drivingfactorsbetweendomesticandinternationalAlenterprises.TherankingsunderscorethatdespitethedominanceofEuropeanandAmericanfirms,notablythosefromtheUnitedStates,intheglobalAlinnovationsurge,eightChineseenterpriseshaveexcelled,securingpositionsinthetop30globalAlstartuproster.Moreover,whileglobalAlstartupsderivevalueprimarilyfromtheirtechnologicalingenuity,ChineseAIstartups'valuecreationissignificantlyinfluencedbymarketfactors.Notably,thisanalysishighlightsnotableshortcomingsincomplementarytechnologieswithinChina,posingakeyhurdletovaluecreationforitsAlstartups.ThisstudyoffersafreshoutlookonthevaluecreationofglobalAlstartups,whilesheddinglightontheopportunitiesandchallengesconfrontingChineseenterprisesinthisdomain.Movingforward,OxValue.Alwillpersistinrefiningitscapabilitiestofurnishindustryleaderswithdeeperinsights,bolsteringthesustainableadvancementoftheAlsector.前言在21世紀(jì)的科技浪潮中，人工智能(AI)作為最具顛覆性和增長潛力的法的不斷優(yōu)化、計算能力的飛躍式提升以及大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，AI技術(shù)已從獲國際大獎的OxValue估值模型——一個由AI驅(qū)動，綜合考慮技術(shù)新穎性、術(shù)估值模型，為中國及全球的AI初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行估值，發(fā)布了2024年中國、海外以及全球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)榜單，并揭示了中外AI企業(yè)在價值浪潮中占據(jù)領(lǐng)先地位，其業(yè)務(wù)覆蓋范圍非常多元化。值得關(guān)注的是，有8家以明顯不足，成為其AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造的主要瓶頸之一。這項(xiàng)研究為全球AI本白皮書共分為4個部分。第1部分詳細(xì)介紹了AI初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展概況，包括AI初創(chuàng)企業(yè)的定義與特點(diǎn)、興起背景、發(fā)展現(xiàn)狀以及企業(yè)在發(fā)展過程中統(tǒng)估值方法和OxValue估值模型。第3部分基于OxValue估值模型，發(fā)布了中國、海外以及全球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)榜單，并對其進(jìn)行了深入分析。最后，第4部分對全文進(jìn)行總結(jié)，并對AI初創(chuàng)企業(yè)技術(shù)估值的未來發(fā)展趨勢與前景進(jìn)行了展望。步交流討論，共同完善AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造評價體系。目錄第1部分AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展概況 1 1 21.3AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 6 8第2部分AI初創(chuàng)企業(yè)技術(shù)估值方法 第3部分AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造排行榜 21 第4部分總結(jié)和展望 參考文獻(xiàn) 附錄中國AI企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)榜單 圖目錄 初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(區(qū)域分布) 初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(行業(yè)分布) 圖4.海外AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(區(qū)域分布) 圖5.海外AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(行業(yè)分布) 圖6.全球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(區(qū)域分布) 圖7.全球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(行業(yè)分布) 圖8.AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造維度(水平) 圖9.AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造維度(占比) 初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造維度(占比) 表目錄 第1部分AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展概況隨著大數(shù)據(jù)的爆發(fā)、計算能力的提升以及算法模型的優(yōu)化，人工智能(AI)迎來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇，推動了AI初創(chuàng)企業(yè)的快速增長。由于不同機(jī)構(gòu)或市場觀察者的研究視角不同，AI初創(chuàng)企業(yè)并沒有一個全球統(tǒng)一的官方定義，但通常可以理解為在人工智能領(lǐng)域(包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺等),創(chuàng)立時間相對較短(一般不超過10年),且以專注于AI技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用及商業(yè)化，致力于通過AI技術(shù)解決特定行業(yè)或領(lǐng)域的問題。業(yè)模式，不受傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程的限制，能夠快速響應(yīng)市場變化，推動新技術(shù)的商業(yè)化。和技術(shù)路線圖，以適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境。這種靈活性使它們在競爭激烈的AI市場中占據(jù)優(yōu)勢。細(xì)分領(lǐng)域，形成技術(shù)壁壘和品牌優(yōu)勢。這種專注策略有助于它們在特定領(lǐng)營業(yè)額小于一億美金規(guī)模的企業(yè)(/dy/article/GM9PMC9M05119734.html)。1域內(nèi)建立強(qiáng)大的競爭優(yōu)勢。步推動了它們的迅速擴(kuò)張。與傳統(tǒng)企業(yè)相比，AI初創(chuàng)企業(yè)的成長路徑更為為了更準(zhǔn)確地把握AI初創(chuàng)企業(yè)的特點(diǎn)和趨勢，本白皮書所指的AI初創(chuàng)這一界定旨在聚焦于那些處于快速成長階段，具備高度創(chuàng)新能力和市場潛力的新興AI企業(yè)。1.2AI初創(chuàng)企業(yè)興起背景在科技浪潮的推動下，AI初創(chuàng)企業(yè)正迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇，這主要得益于一系列關(guān)鍵技術(shù)的突破性進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破首先點(diǎn)燃了這一波創(chuàng)新浪潮?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型極大地提升了計算機(jī)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域的表現(xiàn)，使得AI技術(shù)從理論研究階段走向了大規(guī)模應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)的成功不僅帶來了更高效的算法，也促進(jìn)了更強(qiáng)大的計算硬件的發(fā)展，進(jìn)一步加速了AI技術(shù)的普及。技術(shù)的發(fā)展進(jìn)一步擴(kuò)展了AI的應(yīng)用范圍。得益于BERT、GPT等模型的引入，機(jī)器不僅能夠理解文本的字面含義，還能夠生成與人類語言非常接近的內(nèi)容。這些技術(shù)使得AI在文本生成、情感分析、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，推動了智能客服、自動化寫作等新興應(yīng)用的落地。多模態(tài)技術(shù)的發(fā)展2AI系統(tǒng)能夠更全面地理解復(fù)雜的環(huán)境和任務(wù)。例如，多模態(tài)技術(shù)在自動駕駛、智能家居、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的應(yīng)用，使得機(jī)器能夠從多個維度感知和理解世界，大大提升了AI系統(tǒng)的智能化水平。在這些技術(shù)基礎(chǔ)上，大模型生成式AI更是引發(fā)了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的革命，能夠自動生成文本、圖像、音樂等內(nèi)容，為企業(yè)提供了強(qiáng)大的內(nèi)容生產(chǎn)工具?？偠灾?，AI技術(shù)的迅猛發(fā)展為初創(chuàng)企業(yè)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐，而這些新興企業(yè)的崛起也反過來加速了技術(shù)的進(jìn)步。AI初創(chuàng)企業(yè)不僅借助先進(jìn)的技術(shù)快速用推動AI技術(shù)的邊界不斷擴(kuò)展，從而形成了技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良性循AI初創(chuàng)企業(yè)的崛起在很大程度上得益于政府政策的強(qiáng)力支持，各國政在中國，政府高度重視人工智能的發(fā)展，并將其作為國家戰(zhàn)略的一部分。2017年，中國國務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出了到2030年將中國建設(shè)成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心的目標(biāo)。該規(guī)劃強(qiáng)調(diào)要加大對AI基礎(chǔ)研究的投入，推動核心技術(shù)突破，鼓勵A(yù)I與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。此外，政府還出臺了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃 (2018-2020年)》,明確了在智能制造、智慧城市、智能醫(yī)療等重點(diǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用推廣，并通過專項(xiàng)資金和稅收優(yōu)惠政策，支持初創(chuàng)企業(yè)的技術(shù)研發(fā)3和市場拓展。美國同樣在人工智能領(lǐng)域采取了積極的政策行動。2021年，美國國會通過了《國家人工智能倡議法案》,這是美國首個專門針對AI的立法。該法案旨在加強(qiáng)美國在AI領(lǐng)域的全球競爭力，通過增加聯(lián)邦政府對AI研究的資金支持、鼓勵跨部門合作和推進(jìn)AI教育，培育高素質(zhì)的AI人才隊伍。在歐洲，歐盟于2020年發(fā)布了《人工智能白皮書》,提出了歐洲在AI領(lǐng)域的戰(zhàn)略愿景。白皮書強(qiáng)調(diào)要通過一系列政策措施，確保歐洲在AI技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用中的領(lǐng)先地位。具體措施包括大規(guī)模投資AI研究與創(chuàng)新、建立可靠的AI法規(guī)框架、推動AI在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)的應(yīng)用。此外，并通過共享基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源，提升歐洲整體的AI創(chuàng)新能力。總而言之，各國政府通過戰(zhàn)略規(guī)劃、法律框架、資金支持、人才培養(yǎng)和產(chǎn)業(yè)政策，為AI初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造了有利的環(huán)境。這些政策不僅為企業(yè)提供了發(fā)展所需的資源和條件，還在全球AI競爭中為初創(chuàng)企業(yè)贏得了戰(zhàn)略優(yōu)勢。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，資本市場對AI企業(yè)展現(xiàn)出濃厚的興趣。投資者們看到了AI技術(shù)帶來的商業(yè)潛力和社會價值，紛紛將資金投入這一領(lǐng)域。高頻的融資輪次和龐大的融資規(guī)模，為AI初創(chuàng)企業(yè)提供了充足的資金支持，推動了其快速發(fā)展。根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(IDC)發(fā)布的2024年V1版《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》,2022年全球AI信息技術(shù)4總投資額為1,324.9億美元，預(yù)計到2027年將增長至5,124.2億美元，年復(fù)公司融資額接近500億美元，同比增長了9%,超過了2022年的458億美進(jìn)一步指出，2024年第二季度全球AI初創(chuàng)公司共獲得240億美元的投資，2024年Q1AIGC產(chǎn)業(yè)觀察報告，2024年第一季度，國內(nèi)AIGC行業(yè)發(fā)生融資事件64起，已披露融資金額高達(dá)97.30億人民幣?。這顯示出投資者對AI初創(chuàng)企業(yè)的信心和對市場前景的樂觀態(tài)度。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速和消費(fèi)者需求的不斷升級，各行各業(yè)對智能化解決方案的需求急劇增加。企業(yè)希望通過引入AI技術(shù)來提升運(yùn)營效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)、創(chuàng)造新的商業(yè)模式。這種強(qiáng)烈的市場需求為AI初創(chuàng)企業(yè)提供數(shù)據(jù)，2023年全球人工智能市場規(guī)模為5,153.1億美元，預(yù)計將從2024年率為20.4%6。根據(jù)IDC發(fā)布的2024年V1版《全球人工智能和生成式人工2/getdoc.jsp?containerld=prCHC519971243/articles/3708888?/stock/usstock/c/2024-07-11/doc-inccufst8504297.shtml5/a/7832056811208559746/zh/industry-reports/artificial-intelligence-market-1001145近1,500億美元，屆時45%的企業(yè)將利用該技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)的共同開發(fā)，從而使收入增長比競爭對手翻一番7。在中國市場，發(fā)布的信息顯示，2023年中國AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達(dá)到5,000億元人民幣8,并預(yù)計到2028年將實(shí)現(xiàn)翻番，達(dá)到8,110億元人民幣9。這些數(shù)據(jù)不僅反映了AI技術(shù)在中國的廣泛應(yīng)用，更凸顯了中1.3AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)中國信通院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書(2024年)》,截至2024年一季度，全球AI企業(yè)數(shù)量近3萬家10,顯示出AI初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量的顯著增業(yè)升級的重要力量。隨著技術(shù)的不斷突破和市場需求的持續(xù)擴(kuò)大，預(yù)計全球AI初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)量還將繼續(xù)增加。根據(jù)《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書(2024年)》,美國是全球AI企業(yè)的主要聚集地，占據(jù)了全球AI企業(yè)數(shù)量的較大比例(34%)11,這得益于美國強(qiáng)大的科技創(chuàng)新能力和成熟的商業(yè)環(huán)境。另外，根據(jù)福布斯2024年AI50強(qiáng)榜單，分布7/getdoc.jsp?containerld=prCHC519971248/yaowen/liebiao/202307/content6890391.htm9/Detail/report?id=4336&isfree=010/2024-07/04/content42850655.h11/2024-07/04/content42850655.html6在美國的AI企業(yè)有39家，其中21家位于加利福尼亞州舊金山12。同時，中國作為全球第二大經(jīng)濟(jì)體和科技大國，AI企業(yè)數(shù)量也快速增長，占全球AI企業(yè)數(shù)量的15%13,顯示出中國在AI領(lǐng)域的強(qiáng)勁發(fā)展勢頭，并且在北京、上海、深圳等一線城市形成了較為集中的產(chǎn)業(yè)集群14。此外，英國、印度、加拿大、德國等國家的人工智能企業(yè)也發(fā)展較快，形成了全球AI初創(chuàng)企業(yè)區(qū)域分布的多元化格局。1.3.2行業(yè)分布全球AI初創(chuàng)企業(yè)的行業(yè)分布相當(dāng)廣泛，涵蓋了多個關(guān)鍵領(lǐng)域。這些企業(yè)主要聚焦于人工智能底層核心技術(shù)、醫(yī)療健康、商業(yè)智能與分析、廣告、銷售與客戶關(guān)系管理、機(jī)器人對話、圖形圖像識別、汽車駕駛、網(wǎng)絡(luò)安全、金融科技與保險、機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、文本理解與生成以及商業(yè)等多個方向。根據(jù)CBInsights公布的2024年人工智能(AI)100強(qiáng)榜單，不同技術(shù)重點(diǎn)的AI公司被劃分為多個大類，其中人工智能基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域入選企業(yè)最A(yù)I企業(yè)在不同技術(shù)領(lǐng)域的活躍度和創(chuàng)新能力。在中國，根據(jù)《中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展2024》,我國的人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系包括大數(shù)據(jù)和云計算、物聯(lián)網(wǎng)、知識圖譜、多模態(tài)、具身智能等在內(nèi)的24個技術(shù)類別。其中，大模型、網(wǎng)絡(luò)安全、算力網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、AI框架、多模態(tài)、具身12/lists/ai50/?sh=f54e3b9290f413/2024-07/04/content42850655.html14/roll/2024-08-02/doc-incheytk2216689.shtml15/dy/article/J05G2OUJ055652SI.html7智能等技術(shù)類型是2023年中國人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用活躍的技術(shù)類別。從技術(shù)合作關(guān)系數(shù)的占比看，排名第一的是大數(shù)據(jù)和云計算，占比42.70%;排名第二的是物聯(lián)網(wǎng)，占比11.92%。人工智能應(yīng)用領(lǐng)域包括企業(yè)智能管理、智等在內(nèi)的20個細(xì)分場景。其中，AIforscience在科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用已成為新增的關(guān)鍵賽道之一。從技術(shù)合作密度的應(yīng)用領(lǐng)域分布看，排名第一的是企業(yè)智能管理，占比11.83%;排名第二的是智慧城市，占比11.01%;隨后是智能制造、智能網(wǎng)聯(lián)汽車和智能硬件，占比分別為10.75%、8.65%和7.69%16。綜上所述，AI初創(chuàng)企業(yè)在數(shù)量、區(qū)域分布蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場需求的持續(xù)1.4AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)隨著AI技術(shù)的普及和應(yīng)用場景的拓展，市場競爭日益激烈。不僅初創(chuàng)企業(yè)之間競爭激烈，行業(yè)巨頭也紛紛布局AI領(lǐng)域，通過并購、合作等方式搶占市場份額。這種競爭態(tài)勢使得初創(chuàng)企業(yè)在市場拓展、品牌建設(shè)等方面面臨諸多挑戰(zhàn)。AI技術(shù)的發(fā)展高度依賴數(shù)據(jù)，同時用戶對數(shù)據(jù)安全的關(guān)注度不斷提高，16/2024/0621/c9374a546068/page.htm8要求初創(chuàng)企業(yè)在數(shù)據(jù)采集、存儲、處理等方面加強(qiáng)保護(hù)能力。同時，數(shù)據(jù)1.4.3技術(shù)價值評估的復(fù)雜性對于AI初創(chuàng)企業(yè)，選擇合適的估值依據(jù)是一個挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)如收入、利潤等難以全面反映其技術(shù)潛力和未來商業(yè)價值，投資者需要綜合考慮多個因素，如技術(shù)創(chuàng)新、市場潛力和團(tuán)隊實(shí)力，這增加了估值的難(2)人工搜集整理資料時間長、效率低由于需要大量關(guān)于技術(shù)、市場、團(tuán)隊等維度的信息，整個過程會消耗大量(3)估值結(jié)果受盡調(diào)人員專業(yè)水平和盡責(zé)程度影響較大評估結(jié)果在很大程度上依賴于盡調(diào)人員的專業(yè)水平和盡責(zé)程度。不同人員的技術(shù)理解和主觀判斷可能會直接影響最終的估值結(jié)果，增加了評估(4)成本高昂綜上所述，AI初創(chuàng)企業(yè)的獨(dú)特特點(diǎn)以及面臨的挑戰(zhàn)使得其技術(shù)價值的評估存在復(fù)雜性，在選擇估值方法時，需要綜合考慮多個維度，以全面衡9量其實(shí)際價值。隨著人工智能領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，技術(shù)的獨(dú)特性和先進(jìn)性直接影響了初創(chuàng)企業(yè)的市場競爭力和長期發(fā)展?jié)摿?。技術(shù)估值，作為評估創(chuàng)新型企業(yè)、科技項(xiàng)目或無形資產(chǎn)價值的重要手段，不僅關(guān)乎投資者的決策質(zhì)量，也直接影響到企業(yè)的融資能力、市場定位及長遠(yuǎn)發(fā)展策略。因此，選擇合適的技術(shù)估值方法不僅僅能為AI初創(chuàng)企業(yè)的估值提供科學(xué)依據(jù)和參考，更是對過往的研究探討了多種用于技術(shù)估值的實(shí)踐方法，包括定量方法，例如成本法(Mard,2000年)、收益法(Thorn等人，2011年)、實(shí)物期權(quán)Sobrero,2008年)和結(jié)構(gòu)模型(Park和Park,2004年);定性方法，例如模糊多標(biāo)準(zhǔn)比較(Cheng,2013年)、特定價值點(diǎn)方法(Vega-González等人，2010年)、同行基準(zhǔn)測試(Baek等人，2007年；Hsu等人，2021年);混合方法(Doerr、Gates和Mutty,2006年)。但是，這些方法對于初創(chuàng)企業(yè)的技術(shù)估值存在某些缺點(diǎn)和局限性。例如，成本模型以當(dāng)前成本來估計技術(shù)的經(jīng)濟(jì)價值，但成本并不一定等于未來收益，尤其是對于需要大量人類創(chuàng)造力的技術(shù)而言?；谑杖氲姆椒ā?shí)物期權(quán)方法和混合方法依賴于對未來收入的預(yù)測，而這本身就具有不確定性。對于收益波動較大、仍處于研發(fā)階段且尚未產(chǎn)生實(shí)際收益的初創(chuàng)企業(yè)，收入法可能不適用?；鶞?zhǔn)測試方法假設(shè)市場上的潛在買家會合理地支付類似的價格來購買同類技術(shù) (Reilly和Schweihs,1999年)。然而，找到同類技術(shù)及其交易價格通常很困難，初創(chuàng)公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)模式具有獨(dú)特性，難以在市場上找到合適的可比公司，或者市場缺乏足夠的交易數(shù)據(jù)和公開信息，在這種情況下，準(zhǔn)確性可能會受到影響。由于AI初創(chuàng)企業(yè)具備高成長性、高創(chuàng)新性，對其的技術(shù)估值是一個涉及多個維度的復(fù)雜過程，必然涉以準(zhǔn)確捕捉AI初創(chuàng)公司的價值。OxValue估值模型是人工智能驅(qū)動下技術(shù)估值賽道的領(lǐng)先者，基于牛津大學(xué)相關(guān)技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊近十年的技術(shù)估值研究積累。模型的設(shè)計基于一個突破性的技術(shù)價值效用理論框架，重點(diǎn)關(guān)注技術(shù)新穎性、技術(shù)生命周期、市場規(guī)模、是否存在互補(bǔ)技術(shù)以及團(tuán)隊和潛在風(fēng)險，以確定估值。具體而言，OxValue估值模型基于“早期技術(shù)估值法”(VEST)工具，這是一種獨(dú)特的創(chuàng)新方法，它利用大數(shù)據(jù)、計量經(jīng)濟(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)估算和模型驗(yàn)證，通過深入分析研究估算出專利發(fā)明或初創(chuàng)企業(yè)的貨幣價值。構(gòu)建與估值算法的智能優(yōu)化與更新。在行業(yè)估值算法與市場態(tài)勢數(shù)據(jù)庫運(yùn)維基礎(chǔ)之上，借助人工智能引擎，讓評估數(shù)據(jù)的收集、圖形化估值數(shù)據(jù)的展示、行業(yè)預(yù)測與風(fēng)險分析、競品對比分析、投資機(jī)構(gòu)的篩選與推薦等方面都有了開創(chuàng)性的拓展，讓估值流程更為嚴(yán)謹(jǐn)和流暢，估值結(jié)果更為完整和直觀，并在取得估值結(jié)果之后更為精準(zhǔn)直接地獲得投資主體的垂青。平臺的重點(diǎn)推薦。同時，其核心理論獲得了2017年歐洲管理學(xué)會最佳2021年FallingWalls科學(xué)突破獎，以及2024年阿里云全球峰會最佳AI項(xiàng)目實(shí)OxValue估值模型通過一套理論框架、兩類數(shù)據(jù)庫支撐的架構(gòu)、三方面AI驅(qū)導(dǎo)，以及全面數(shù)據(jù)合規(guī)，將整個估值系統(tǒng)搭建完成(圖1)。OxValue技術(shù)估值立足于牛津智能估值研發(fā)團(tuán)隊首創(chuàng)的技術(shù)價值效用理新穎性決定),充分滿足市場要求(即充分實(shí)現(xiàn)其價值)需要的技術(shù)和制度條件下降),以及該技術(shù)實(shí)現(xiàn)價值的風(fēng)險(團(tuán)隊能力)。簡而言之，該理論綜合了技術(shù)新穎性、市場因素、技術(shù)生命周期、風(fēng)險和團(tuán)隊以及互補(bǔ)性技術(shù)五大因素，將技術(shù)價值的市場效用作為評判的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)，為專利乃至初創(chuàng)企業(yè)的估值開創(chuàng)了一套顛覆性的精準(zhǔn)、客觀、普及和經(jīng)濟(jì)的先進(jìn)方法。(2)兩類數(shù)據(jù)庫支撐類數(shù)據(jù)庫。訓(xùn)練估值模型的生成，特別是在基于時間維度上的專利估值的浮動變化，利用時間節(jié)點(diǎn)的技術(shù)估值。在技術(shù)估值報告的生成發(fā)布階段，AI協(xié)助高效率生成報告文本以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)圖表。報告中不僅有估值主體的總結(jié)性分析回顧，還有其行業(yè)發(fā)展趨勢分析、機(jī)會與風(fēng)險分析、競爭對手分析，乃至投資機(jī)構(gòu)的匹配推薦。AlAl開發(fā)定制化人工智能算法技術(shù)酸×大語言模型×機(jī)器學(xué)習(xí)×深度學(xué)習(xí)為每個行業(yè)建立大型垂類數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建技術(shù)價值的效用理論互補(bǔ)性風(fēng)險及團(tuán)隊AIx(4)全面數(shù)據(jù)合規(guī)地的云服務(wù)商(如阿里云、騰訊云等)進(jìn)行存儲及部署。2.2.3OxValue估值模型有效性O(shè)xValue估值模型顯示出了優(yōu)于大多數(shù)現(xiàn)有估值方法的高預(yù)測能力。例如，研究人員運(yùn)用OxValue估值模型對370家英國生物制藥和醫(yī)療技術(shù)公司進(jìn)土化開發(fā)，其中對五歲及五歲以下的初創(chuàng)企業(yè)估值的準(zhǔn)確率達(dá)到100%;若包括(1)高。準(zhǔn)確性高，OxValue智能估值引擎在多個行業(yè)有超過90%的估值確率分別達(dá)到86%,91%,92%。而估值行業(yè)平均水平只有21%。(2)快。估值時間快，采用全自動深度學(xué)習(xí)算法和估值報告生成(GPT體的隱私問題。配資本，改善所有相關(guān)方的并購決策。同時這一工具還將使政府受益，讓他們能夠更好地評估、評價和獲取技術(shù)，為技術(shù)轉(zhuǎn)讓和公共資金分配等領(lǐng)域的知識產(chǎn)權(quán)管理決策提供指導(dǎo)。對中國及全球AI初創(chuàng)企業(yè)的價值創(chuàng)造進(jìn)行分析與排名，是洞察AI行業(yè)發(fā)球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)榜單，并揭示了中外AI企業(yè)在價值驅(qū)動因素上的基于OxValue估值模型，白皮書發(fā)布2024年中國AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)榜單(表1,以下簡稱“中國AITop30”)。整體來看，中國AITop30企業(yè)估值均值為20.51億美元對估值排名劃分不同區(qū)間，分析顯示，不同排名區(qū)間的估值水平差異顯著,前Top10的企業(yè)估值差異最大，顯示出市場競爭的激烈和不同層級企業(yè)之間的實(shí)力差距。此外，Top1-10企業(yè)的平均估值遠(yuǎn)高于其他兩個層級，顯示出這些企業(yè)在市場中的領(lǐng)先地位和投資者的高度認(rèn)可。Top11-20和Top21-30企業(yè)的平均估值相對較低，這可能與企業(yè)的技術(shù)新穎性、市場影響力和成長潛力有關(guān)。單位：億美元公司簡稱成立年份總部所在地行業(yè)百川智能北京市海淀區(qū)人工智能大模型開發(fā)達(dá)闥科技上海市閔行區(qū)智能機(jī)器人制造哈工大機(jī)器人黑龍江省哈爾濱市智能機(jī)器人制造MiniMax上海市徐匯區(qū)人工智能大模型開發(fā)Momenta北京市海淀區(qū)自動駕駛文遠(yuǎn)知行廣東省廣州市自動駕駛小馬智行北京市海淀區(qū)自動駕駛芯馳科技北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)車規(guī)芯片設(shè)計與服務(wù)月之暗面北京市海淀區(qū)人工智能大模型開發(fā)智譜清言北京市海淀區(qū)人工智能大模型開發(fā)均值：39.55公司簡稱成立年份總部所在地行業(yè)達(dá)觀數(shù)據(jù)上海自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)智能知識管理和文本處理滴普科技北京市海淀區(qū)數(shù)據(jù)智能服務(wù)非夕科技上海市閔行區(qū)智能機(jī)器人制造零一萬物北京市海淀區(qū)人工智能大模型開發(fā)深勢科技北京市海淀區(qū)科學(xué)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用思謀科技廣東省深圳市智能制造推想科技北京市海淀區(qū)醫(yī)療人工智能微億智造江蘇省常州市智能機(jī)器人制造英矽智能上海自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)醫(yī)療人工智能中科聞歌北京市海淀區(qū)智能決策服務(wù)均值：14.70公司簡稱成立年份總部所在地行業(yè)愛芯元智浙江省寧波市人工智能芯片設(shè)計與服務(wù)冰鑒科技上海自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)企業(yè)級人工智能服務(wù)復(fù)星杏脈上海市嘉定區(qū)醫(yī)療人工智能零氪科技北京市海淀區(qū)醫(yī)療人工智能潞晨科技北京市海淀區(qū)人工智能大模型開發(fā)梅卡曼德北京市海淀區(qū)智能機(jī)器人制造杉數(shù)科技北京市朝陽區(qū)智能決策服務(wù)數(shù)坤科技北京市昌平區(qū)醫(yī)療人工智能宇樹科技浙江省杭州市智能機(jī)器人制造云趣科技廣東省廣州市通訊技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)與服務(wù)注：排名不分先后，以企業(yè)簡稱拼音首字母排序企業(yè)區(qū)域分布顯示出了明顯的集群效應(yīng)(圖2),表現(xiàn)為主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、科技資源豐富的地區(qū)。北京市以16家的數(shù)量遙遙領(lǐng)先，顯示出其在人工智能領(lǐng)域的強(qiáng)大吸引力和發(fā)展實(shí)力。上海市緊隨其后，彰顯了其作為國際大都市的科技創(chuàng)新能力。廣東省、浙江省、江蘇省等東部沿海經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省也有分布，但數(shù)量較少。整體而言，AI企業(yè)的區(qū)域集中趨勢明顯，反映了科技發(fā)展與地區(qū)經(jīng)濟(jì)、政策環(huán)境的緊密關(guān)聯(lián)。企業(yè)中的占比高達(dá)50%,這日益活躍。圖2.中國AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(區(qū)域分布)方向(圖3)。進(jìn)一步觀察不同梯隊企業(yè)的行業(yè)分布，Top1-10企業(yè)中，人工智能大模型開發(fā)和自動駕駛領(lǐng)域的企業(yè)占據(jù)了主導(dǎo)地位，這暗示了這些行業(yè)的企業(yè)在資本市場上更受青睞，因而更容易獲得較高的估值。在Top11-20的企業(yè)中，可以看到行業(yè)分布開始呈現(xiàn)多樣化趨勢，除了繼續(xù)包含人工智能大模型開發(fā)和自動駕駛企業(yè)外，還涌現(xiàn)出了專注于智能知識管理和文本處理、數(shù)據(jù)智能服務(wù)等領(lǐng)域的企業(yè)。而到了Top21-30,行業(yè)的多樣性進(jìn)一步增加，涵蓋了人工智能芯片人工智能大模型開發(fā)，人工智能大模型開發(fā)，智能機(jī)器人制造，自動駕駛，醫(yī)療人工智能，5,17%3.10%圖3.中國AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(行業(yè)分布)洞察和及時應(yīng)對。在Top1-10企業(yè)中，有兩家企業(yè)(百川智能和月之暗面)成21-30企業(yè)：2017年),顯示出成熟企業(yè)與新興企業(yè)在同一競爭平臺上競爭的格局。這可能意味著市場競爭更為激烈，企業(yè)需要不斷創(chuàng)新以保持競爭力。他地區(qū)(除中國外)人工智能初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)榜單(表2,簡稱“海外格局提供了獨(dú)特視角。海外AITop30企業(yè)估值均值為107.07億美元，相比之下，中國AITop30企業(yè)的估值均值為20.51億美元，僅為海外AI企業(yè)估值均值的1/5,反映了中國估值排名區(qū)間分析顯示前Top10公司的估值區(qū)間差異最大，這一現(xiàn)象在海外和中國AI企業(yè)中均有所體現(xiàn)。這表明在AI行業(yè)中，頂尖企業(yè)的競爭優(yōu)勢明顯，技術(shù)積累、團(tuán)隊水平、市場資源、品牌影響力等方面都更為突出，從而吸引了更多的資本關(guān)注和投入，形成了較高的估值。同時，也反映出行業(yè)內(nèi)部存在較大的馬太效應(yīng)。單位：億美元公司簡稱成立年份總部所在地行業(yè)AndurilIndustries美國加利福尼亞州防御軟件與硬件Anthropic美國加利福尼亞州人工智能大模型開發(fā)CerebrasSystems美國加利福尼亞州計算機(jī)芯片制造Cohere加拿大安大略省人工智能大模型開發(fā)DeepL德國科隆語言翻譯服務(wù)Glean美國加利福尼亞州搜索引擎HuggingFace美國紐約州人工智能大模型開發(fā)OpenAI美國加利福尼亞州人工智能大模型開發(fā)美國加利福尼亞州數(shù)據(jù)標(biāo)注與軟件美國加利福尼亞州人工智能大模型開發(fā)均值：259.50公司簡稱成立年份總部所在地行業(yè)Abridge美國賓夕法尼亞州醫(yī)療對話文檔化Adept美國加利福尼亞州人工智能大模型開發(fā)Anyscale美國加利福尼亞州人工智能應(yīng)用部署軟件FigureAI美國加利福尼亞州智能機(jī)器人制造Harvey美國加利福尼亞州律所人工智能模型美國加利福尼亞州藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)MistralAI法國巴黎人工智能大模型開發(fā)Perplexity美國加利福尼亞州搜索引擎Pinecone美國紐約州數(shù)據(jù)庫軟件Waabi加拿大安大略省自動駕駛均值：39.23公司簡稱成立年份總部所在地行業(yè)AssemblyAI美國加利福尼亞州語音轉(zhuǎn)錄工具提供Cresta美國加利福尼亞州呼叫中心代理輔助ElevenLabs英國倫敦生成式AIHebbia美國紐約州搜索引擎美國紐約州藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)Pika美國加利福尼亞州生成式AISynthesia英國倫敦生成式AITogetherAI美國加利福尼亞州人工智能大模型開發(fā)Tractian美國佐治亞州工業(yè)機(jī)器維護(hù)Writer美國加利福尼亞州生成式AI均值：22.49海外AITop30企業(yè)的區(qū)域分布呈現(xiàn)顯著的集中性(圖4),表現(xiàn)為美國以24家企業(yè)的數(shù)量占據(jù)絕對主導(dǎo)地位，其中尤為引人注目的是加利福尼亞州，作為美國乃至全球的科技創(chuàng)新中心，該州匯聚了18家AI30強(qiáng)企業(yè)，充分展示了國2家企業(yè)、德國和法國各1家上榜。尼亞州的主導(dǎo)地位尤為突出，有8家企業(yè)位于此，其中包括7家位于加利福尼亞圖4.海外AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(區(qū)域分布)現(xiàn)與開發(fā)等前沿科技及行業(yè)應(yīng)用(圖5)。其中，生成式AI的崛起尤為引人注能制造和企業(yè)級AI服務(wù)等領(lǐng)域。藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)，2,7%工智能大模型工智能大模型開發(fā)，8,27%生成式Al,4,13%人人搜索引擎，3,搜索引擎，3,計算機(jī)芯片制造智能機(jī)器人制造圖5.海外AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(行業(yè)分布)個廣泛的成立時間范圍。在Top1-10企業(yè)中，成立年份從2015年延伸至202311-20和Top21-30的企業(yè)，成立時間現(xiàn)象可能與AI技術(shù)的快速發(fā)展和市場需求的增長密切相關(guān)，類似于中國AI為全面反映全球AI初創(chuàng)企業(yè)的綜合實(shí)力與地域分布，白皮書將“海外AI榜單(表3)。這榜單顯示，全球AI企業(yè)Top10主要來自美國和歐洲，它們在AI核心技術(shù)有2家企業(yè)處于Top21-30,但中國AI公司更多以市場需求為導(dǎo)向，聚焦于實(shí)際單位：億美元公司簡稱成立年份總部所在地行業(yè)AndurilIndustries美國加利福尼亞州防御軟件與硬件Anthropic美國加利福尼亞州人工智能大模型開發(fā)CerebrasSystems美國加利福尼亞州計算機(jī)芯片制造Cohere加拿大安大略省人工智能大模型開發(fā)DeepL德國科隆語言翻譯服務(wù)Glean美國加利福尼亞州搜索引擎HuggingFace美國紐約州人工智能大模型開發(fā)OpenAI法國巴黎人工智能大模型開發(fā)美國加利福尼亞州數(shù)據(jù)標(biāo)注與軟件美國加利福尼亞州人工智能大模型開發(fā)均值：259.50公司簡稱成立年份總部所在地行業(yè)Adept美國加利福尼亞州人工智能大模型開發(fā)Anyscale美國加利福尼亞州人工智能應(yīng)用部署軟件FigureAI美國加利福尼亞州智能機(jī)器人制造哈工大機(jī)器人中國黑龍江省智能機(jī)器人制造MistralAI法國巴黎人工智能大模型開發(fā)Momenta中國北京市自動駕駛文遠(yuǎn)知行中國廣東省自動駕駛小馬智行中國北京市自動駕駛月之暗面中國北京市人工智能大模型開發(fā)智譜清言中國北京市人工智能大模型開發(fā)均值：48.80公司簡稱成立年份總部所在地行業(yè)Abridge美國賓夕法尼亞州醫(yī)療對話文檔化百川智能中國北京市人工智能大模型開發(fā)Harvey美國加利福尼亞州律所人工智能模型美國加利福尼亞州藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)MiniMax中國上海市人工智能大模型開發(fā)Perplexity美國加利福尼亞州搜索引擎Pinecone美國紐約州數(shù)據(jù)庫軟件Synthesia英國倫敦生成式AIWaabi加拿大安大略省自動駕駛Writer美國加利福尼亞州生成式AI均值：30.52注：表格中企業(yè)排名不分先后，以企業(yè)簡稱拼音首字母排序中國北京為核心的雙中心格局(圖6)。美國以17家企業(yè)的絕對優(yōu)勢占據(jù)榜首。與此同時，中國作為AI領(lǐng)域的后起之秀，以8家上榜企業(yè)的數(shù)量緊隨其后，展國家也各有1家企業(yè)上榜，為全球AI產(chǎn)業(yè)的多元化發(fā)展貢獻(xiàn)了力量。圖6.全球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(區(qū)域分布)熱度與應(yīng)用實(shí)踐的廣泛性(圖7)。全球Top1-10企業(yè)名單與海外Top1-10—致，表明這些海外頂尖企業(yè)在全球人工智能領(lǐng)域中占據(jù)著領(lǐng)導(dǎo)地位，它們的創(chuàng)新能力、市場影響力和估值均處于行業(yè)前沿。值得注意的是，在全球AITop30榜單中，中國企業(yè)在人工智能大模型開發(fā)領(lǐng)域占據(jù)了4個席位，其中2個位于Top11-20,另外2個位于Top現(xiàn)象不僅突顯了中國在AI核心技術(shù)研究和應(yīng)用方面的國際競爭力，也反映了中國AI企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和市場潛力方面的強(qiáng)勁勢頭。這些企業(yè)的上榜，是對中國AI行業(yè)快速發(fā)展和政策環(huán)境支持的有力證明，同時也表明中國在全球AI領(lǐng)域的影響力正在不斷擴(kuò)大，成為推動全球AI技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用的重要力量。此外，中國力量的加入為榜單帶來了鮮明變化，尤其是在自動駕駛領(lǐng)域。該領(lǐng)域緊隨人工智能大模型之后，躍居為全球AI企業(yè)第二大集中板塊。中國共有3家企業(yè)在自動駕駛領(lǐng)域上榜，且3家均位于Top11-20層級，這不僅體現(xiàn)了中國在這一領(lǐng)域的快速發(fā)展，也反映了中國市場需求和政策支持的雙重作用。中國政府對于智能交通和新基建的重視，通過設(shè)立自動駕駛試點(diǎn)城市、推動5G和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展等政策，為中國AI企業(yè)在自動駕駛領(lǐng)域的突破提供了有力支持。發(fā)，11,37%生成式AI,2,7%初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)(行業(yè)分布)OxValue模型考慮技術(shù)新穎性、市場因素、技術(shù)生命周期、風(fēng)險和團(tuán)隊以狀與挑戰(zhàn)。價值創(chuàng)造來源分析顯示(圖8),海外AITop30企業(yè)在技術(shù)新穎性、風(fēng)險穎性得分進(jìn)一步提高到22,說明中國AITop公司的加入為全球AI技術(shù)創(chuàng)新注AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造來源餅圖(圖9)顯示，技術(shù)新穎性因素在全球及海外AI30強(qiáng)企業(yè)的價值來源中占據(jù)核心地位，占比分別達(dá)到37%和36%,表明技術(shù)創(chuàng)新是全球AI行業(yè)發(fā)展的主要驅(qū)動力和基石。而對于中國AI30強(qiáng)企業(yè)而言，中國AI初創(chuàng)企業(yè)在互補(bǔ)性技術(shù)方面的表現(xiàn)相對較弱，僅占4%,遠(yuǎn)低技術(shù)新穎性，技術(shù)新穎性，29%市場因素，技術(shù)生命周互補(bǔ)性技術(shù)，海外Al30強(qiáng)企業(yè)市場因素，市場因素，20%技術(shù)新穎性，36%互補(bǔ)性技術(shù)，技術(shù)生命周風(fēng)險及團(tuán)隊，全球Al30強(qiáng)企業(yè)技術(shù)生命周期，5%技術(shù)生命周期，5%風(fēng)險及團(tuán)隊，25%市場因素，23%技術(shù)新穎性，互補(bǔ)性技術(shù)，對AI企業(yè)的價值創(chuàng)造來源進(jìn)行深入分析(圖10),可以發(fā)現(xiàn)不同榜單和不同層級的企業(yè)在技術(shù)新穎性、技術(shù)生命周期、風(fēng)險及團(tuán)隊、互補(bǔ)性技術(shù)和市場因素這五個關(guān)鍵維度上表現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。中國AI30強(qiáng)企業(yè)中國AITop1-1038%5%21%3%33%中國AITop11-2025%5%24%4%42%中國AITop21-3025%7%23%4%41%口技術(shù)新穎性■技術(shù)生命周期□風(fēng)險及團(tuán)隊■互補(bǔ)性技術(shù)口市場因素海外AITop1-10海外AI海外AITop1-10海外AITop11-20海外AITop21-3040%32%9%34%21%24%33%22%23%□技術(shù)新穎性■技術(shù)生命周期■風(fēng)險及團(tuán)隊口互補(bǔ)性技術(shù)口市場因素全球AITop1-10全球AI全球AITop1-10全球AITop11-20全球AlTop21-300%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%□技術(shù)新穎性■技術(shù)生命周期■風(fēng)險及團(tuán)隊■互補(bǔ)性技術(shù)口市場因素圖10.各層級AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造維度(占比)中國AITop1-10企業(yè)中也高達(dá)38%,顯示出這些企業(yè)在新技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)術(shù)生命周期對估值的貢獻(xiàn)普遍較低，這在所有層級和地區(qū)的企業(yè)中都有所體現(xiàn)。這可能反映了AI行業(yè)的快速技術(shù)迭代和較短的技術(shù)生命周期，企業(yè)需要不斷更新技術(shù)以保持競爭力。在風(fēng)險及團(tuán)隊方面，海外AITop1-10企業(yè)以32%的估值比例領(lǐng)先，這表明投資者高度重視企業(yè)的團(tuán)隊穩(wěn)定性和風(fēng)險管理能力。相比之下，中國AITop1-10企業(yè)的這一比例為21%,這可能提示中國頂尖AI企業(yè)在團(tuán)隊建設(shè)和風(fēng)險控制方面存在提升空間。僅為13%,這可能表明全球頂尖AI企業(yè)更注重技術(shù)創(chuàng)新而非市場導(dǎo)向。綜上所述，全球AI企業(yè)的估值構(gòu)成呈現(xiàn)出明顯的多樣性。頂尖企業(yè)通常在技術(shù)創(chuàng)新和團(tuán)隊建設(shè)上表現(xiàn)突出，而較低層級的企業(yè)則需要在這些方面加強(qiáng)以提升其市場價值。同時，中國AI企業(yè)在市場因素上的優(yōu)勢明顯，而海外企業(yè)則在互補(bǔ)性技術(shù)方面表現(xiàn)更為搶眼。這些特征為投資者提供了寶貴的洞察，有助于他們做出更明智的投資決策，并為企業(yè)提供了優(yōu)化發(fā)展戰(zhàn)略的方向。給出了中國AI企業(yè)價值創(chuàng)造30強(qiáng)榜單(包括非初創(chuàng)或已上市的AI企業(yè))。這些企業(yè)作為行業(yè)內(nèi)的佼佼者，不僅在國內(nèi)市場占據(jù)領(lǐng)先地位，還展現(xiàn)出第4部分總結(jié)和展望有的速度重塑各行各業(yè)。AI初創(chuàng)企業(yè)作為技術(shù)創(chuàng)新的先鋒，近年來得到了迅猛發(fā)展，吸引了大量的投資和關(guān)注。本白皮書通過分析AI初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，提供了針對AI初創(chuàng)公司價值創(chuàng)造的特點(diǎn)及復(fù)雜性分析，并探討了雖然在一定程度上適用于成熟企業(yè)，但在面對技術(shù)驅(qū)動型和高度創(chuàng)新性的AI初創(chuàng)公司時，往往無法全面反映其潛在價值。因此，本報告提出了一種由AI驅(qū)動、綜合考慮技術(shù)新穎性、市場因素、技術(shù)生命周期、風(fēng)險和團(tuán)隊地評估AI初創(chuàng)企業(yè)的技術(shù)效用價值。對標(biāo)全球先進(jìn)的估值方法和實(shí)踐，OxValue模型展示了在時間效率提商業(yè)風(fēng)險以及財務(wù)與融資風(fēng)險，提供了全面的風(fēng)險評估和緩解策略。通過場潛力和增長趨勢。初創(chuàng)企業(yè)的價值創(chuàng)造更多地受市場規(guī)模因素影響。最后，本研究指出中國在互補(bǔ)另一方面，榜單中不同層級的企業(yè)展現(xiàn)出多樣化的成立時間、行業(yè)專注、地理分布以及估值構(gòu)成。從成立時間來看，無論是海外還是中國，AI企業(yè)的成功并不嚴(yán)格依賴于其成立時間的長短，而是更多地取決于它們在技術(shù)創(chuàng)新、市場適應(yīng)性和戰(zhàn)略布局方面的能力。行業(yè)分布上，人工智能大模型開發(fā)成為全球焦點(diǎn)，而自動駕駛和智能機(jī)器人制造等領(lǐng)域則體現(xiàn)了中國企業(yè)的特色和優(yōu)勢。在地理分布上，美國加利福尼亞州和中國北京成為AI企業(yè)的兩大核心區(qū)域，而其他國家如加拿大、德國、法國和英國的企業(yè)也在全球AI產(chǎn)業(yè)中占有一席之地。估值來源方面，技術(shù)新穎性是全球AI企業(yè)估值的主要驅(qū)動力(特別是在Top1-10的企業(yè)中),而市場因素在中國AI企業(yè)中占據(jù)了較大比重(特別是在Top11-20和Top21-30的企業(yè)中),另外團(tuán)隊實(shí)力和互補(bǔ)性技術(shù)等也對估值有顯著影響。這些發(fā)現(xiàn)不僅揭示了AI產(chǎn)業(yè)的競爭格局，也為投資者和政策制定者提供了寶貴的洞察，預(yù)示著人工智能技術(shù)將繼續(xù)在全球范圍內(nèi)推動行業(yè)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長。估值方法也將更加完善和多樣化。隨著深度學(xué)習(xí)、邊緣計算和自然語言處AI估值方法將繼續(xù)發(fā)展，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提高估值的準(zhǔn)確性和可靠性?？山忉孉I和AI倫理的研究也將為估值模型提供新的視角和方法。此外，全球范圍內(nèi)的政策支持和市場環(huán)境變化將影響AI領(lǐng)域的發(fā)展。估值模型需適應(yīng)政策變化，關(guān)注市場動態(tài)，為投資者提供更精準(zhǔn)的決策支持。通過不斷優(yōu)化估值方法和模型，AI領(lǐng)域?qū)⒂瓉砀泳珳?zhǔn)、高效和公平的技術(shù)估值體系，推動全球AI技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用。Baltru?aitis,T.,Ahuja,C.,&Morency,L.P.(2018).Multimodalmachinelearning:Asurveyandtaxonomy.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,41(2),423-443.Damodaran,A.(2009).Thedarksideofvaluation:Valuingyoung,distressed,andcomplexbusinesses.FtPress.Damodaran,A.(2012).Investmentvaluation:Toolsandtechniquesfordeterminingthevalueofanyasset(Vol.666).JohnDevlin,J.(2018).Bert:Pre-trainingofdeepbidirectionaltransformersforlanguageunderstanding.arXivpreprintarXiv:1810.04Dietterich,T.G.(2002).Ensemblelearning.Thehandbookofbraintheoryandneuralnetworks,2(1),110-125.Ding,J.(2018).DecipheringChina'sAIDream:TheConFeuerriegel,S.,Hartmann,J.,Janiesch,C.,&Zschech,P.(2024).Generative