滕斌圣 曹欣蓓/文

獨角獸企業作為極具創新活力的群體，被視為新質生產力的“加速器”。當前，全球資本市場正在經歷一場結構性調整，過往積累的估值泡沫正面臨嚴峻考驗。

市場理性的回歸與國家對新質生產力的追求形成共振：獨角獸企業必須在發展速度與發展質量之間找到平衡，確保其“加速度”是建立在穩固的技術基石和可持續的商業邏輯之上。

要尋找當前創新的切入點，需要系統探討獨角獸生態面臨的估值泡沫與商業模式可持續性挑戰，再深入剖析獨角獸企業的成長邏輯，揭示其創新路徑的差異化特征。特別是隨著人工智能深刻重塑產業格局，驅動新一輪生產力變革，企業需以技術為基、以戰略為引，鍛造可持續的競爭優勢，在時代變革中實現高質量發展。

情緒的冷靜

從全球范圍看，獨角獸企業增速普遍放緩，投資者對盈利模式和長期價值的審視日益嚴格，過去多年積累的估值泡沫正在出清，市場進入理性冷思考。

“降價融資”（DownRounds）正成為一級市場的關注話題，指企業在后續融資中的估值低于前一輪。這通常意味著企業未能達到預期增長目標，或其商業模式的可持續性受到市場質疑。

傳統觀念會將此類融資視為“失敗”，但也有觀點認為，這是市場自我調節的體現，有助于推動企業改變“燒錢換增長”的粗放模式，轉向更注重盈利能力與長期可持續性的精細化運營。

2024年，獨角獸概念的創始人艾琳·李提出了兩個新詞匯，為這場獨角獸祛魅提供了精準注解：“ZIRPicorns”（零利率時代獨角獸）和“Papercorns”（紙面獨角獸）。

“ZIRPicorns”指最后一次估值在2020年1月至2022年3月的零利率政策期間的企業，當資金充裕時，無盈利的企業更容易籌集到足夠資金來支持2-5年的運營，美國約60%的獨角獸屬于此類。

然而，這些企業的運營資金正在耗盡。當利率回升、流動性收緊時，這些企業既面臨用現有資金實現盈利的挑戰（尤其是低毛利率業務），又因估值虛高陷入“估值陷阱”，既難以按原有估值繼續融資，又不愿接受大幅降價，融資進程因此陷入停滯。

“Papercorns”指那些僅在一級市場獲得超過10億美元的紙面估值，尚未退出或變現的企業。這類企業在美國獨角獸總量中占比高達93%。

盡管頂著獨角獸的光環，但這些企業的估值缺乏公開市場的價格驗證，也無真實流動性支撐。與2013年艾琳·李首次提出獨角獸概念時相比已是大相徑庭：彼時企業的估值突破10億美元，意味著其商業模式趨于成熟，通常具有明確的資本退出路徑。但如今的“Papercorns”更像是估值泡沫的產物。

兩個新詞共同揭示了一個現實：在寬松貨幣環境與投資者樂觀情緒共同催生的狂歡過后，部分昔日風光無限的獨角獸正悄然淪為“僵尸企業”。

創新的分野

市場的冷靜期恰是細致審視獨角獸商業模式的時刻。當喧囂褪去，中美獨角獸在創新路徑上的差異愈發清晰。

中國企業更像“生態建造師”，競爭力更偏向落地速度與生態協同，它們擅長將已有商業模式快速規模化，通過供應鏈整合與流量系統建立穩定現金流。這種務實創新讓企業在充滿不確定性的市場中保持韌性。

無論是螞蟻集團構建的數字金融基礎設施，還是猿輔導在在線教育領域的深耕，企業并非開辟全新的市場，而是在相對成熟的商業邏輯基礎上，通過技術手段或模式創新提升效率，將可行的模式做到極致。

此外，以字節跳動、螞蟻集團為代表的企業，還展現出鮮明的生態化思維，通過構建業務矩陣實現協同發展，推動企業整體價值的提升。

相較于中國“生態建造師”對各要素的系統性整合，以及對商業模式可行性與風險控制的重視，美國企業在英雄主義文化的影響下，展現出更強的“夢想屬性”。它們愿意在被主流認為“不可能實現”的技術領域投入資源，期望改變世界、顛覆現有體系，而非優化既有模式。

埃隆·馬斯克創立SpaceX時，建立私人航天企業尚被視為不切實際的富豪游戲。2015年，OpenAI提出“以通用人工智能造福全人類”的愿景，在彼時的技術背景下，聽起來更像是科幻構想。Waymo跳過漸進式路徑，直接瞄準L4/L5級完全自動駕駛，也一度被視為“技術理想主義”的冒險之舉。

在創新路徑獲取方式上，中美兩國的創新分野同樣得到印證。

研究表明，中國企業更傾向于通過“獨立開發、合作開發及購買/外包”等方式實現創新突破。研究訪談的中國“互聯網+”企業在技術創新過程中，方式包括通過從競爭對手和市場的互動中吸收。

與之不同的是，美國企業談及“市場獲取”時，更多指從市場中獲取創新理念或靈感，而非“技術獲取”。該差異體現了中美企業在創新結構上的不同，美國以集成創新為主，中國企業以引進創新為主。

中美獨角獸企業在創新路徑上的差異并非偶然，深層原因植根于兩國迥異的歷史積淀、文化基因與發展階段。若想把握當前的分化格局、明確未來競爭的決勝關鍵，就必須追溯這一分野的歷史根源，梳理其演進脈絡，同時立足中國獨特的市場生態，探尋出在新一輪全球競爭中的有效突破路徑。

模式的溯源

在很長一段時間里，中國企業的創新更側重商業模式創新，技術創新相對處于輔助地位。該傾向源于發展階段的現實需求：作為后發國家，必須以務實方式應對龐大人口規模和快速城鎮化的挑戰。

相較而言，美國的創新生態不僅受到個人英雄主義文化的影響，還在歷史進程中較早形成了支持基礎研究的制度環境。

1883年，物理學家亨利·羅蘭在《為純科學呼吁》的演講中提出，一個國家若只關注技術應用而忽視純粹科學，將難以實現真正的科技獨立，并明確區分了“純科學”與“應用科學”的概念，還被稱為“美國科學的獨立宣言”。

亨利·羅蘭還指出，古代中國人雖在技術實踐上成就顯著，但長期聚焦于滿足現實需求，未能發展出以純粹求知為導向的“純科學”。

盡管這一觀點帶有明顯的西方中心視角，存在局限性，但一定程度反映了中國古代科學活動主要服務于社會實際功能，如改進農業生產、提升手工業技藝等具體應用，而非以構建系統性理論。哲學思維與自然探究之間缺乏深度融合，未能形成抽象化、普遍化的理論范式。

從實現路徑而言，技術創新通常經歷從基礎研究、技術驗證到市場應用的長周期過程，涉及多元主體的協同。隨著企業、科研機構與政府部門的深度參與，協調復雜性上升，交易成本與市場風險顯著增加。

這一過程不僅依賴技術突破，還需要在人際關系、企業關系與政商關系三個維度建立有效的關系治理機制。相較于漸進式創新，顛覆式創新由于具有更高的風險與資源投入要求，往往需要企業在更廣泛、更動態的關系網絡中整合資源，因而對戰略決策的審慎性要求更高。

但歷史并非靜止，轉折正在發生。

差距的消解

這一轉折正在新晉獨角獸身上顯現。若只看前十大獨角獸企業，可能會認為中國企業更多停留在商業模式創新的階段。但當我們將目光投向新晉獨角獸時會發現一個重要信號：中國正在加速技術創新的步伐。

從新晉前五大獨角獸來看，硬科技特征日益突出，集成電路持續發展，反映中國在關鍵技術自主化和高端產業布局上的加速推進。

集成電路作為信息技術產業的核心基石，也是新時代的“工業鋼鐵”。來覓數據顯示，2024年，國內企業在5G通信芯片、AI芯片等領域取得突破，但整體市場份額不足20%。但到了2025年，中國AI芯片國產化率預計突破40%。

由于集成電路項目投資周期長、回報周期慢的產業特點，傳統短期融資方式難以滿足其持續研發和產能擴張的資金需求。

在此背景下，國家出臺了一系列政策扶持措施，構建了包括國家集成電路產業投資基金等支持體系，地方政府也紛紛設立產業基金，錨定硬科技賽道。基金的設立體現了耐心資本的理念，通過長期投資和戰略支持，為集成電路等行業提供了突破技術瓶頸和加速發展的重要助力。

破局的關鍵

技術突破為中國獨角獸企業打開了新空間，但隨著AI技術持續迭代，性能差距正加速收斂。斯坦福的AI指數報告顯示，2023年底，中美在MMLU、MMMU、MATH和HumanEval等核心基準上的模型性能差距分別為17.5、13.5、24.3和31.6個百分點；到2024年底，這個差距已大幅縮小至0.3、8.1、1.6和3.7個百分點。

在AI的下半場，技術領先的窗口期逐步收窄，AI競爭的重心轉向場景落地，勝負關鍵在于企業對用戶需求的深刻理解。

在全球競逐中，中國擁有獨特優勢：海量、高頻、多元的真實應用場景。以微信、支付寶為代表的超級App生態，早已打破單一功能邊界，集社交、支付、出行、購物于一體，形成全球罕見的數字生活閉環。這種閉環不僅能沉淀全方位的用戶畫像，更能為AI提供跨域的數據支撐，天然構成了技術落地的試驗場。

技術差距可以通過研發追趕，但場景壁壘卻難以復制。更進一步，中國AI場景優勢還具備“反哺技術迭代”的邏輯：當AI在真實場景中高頻使用、快速驗證時，會持續產生海量反饋數據，這些數據正是算法優化的“燃料”。

此類“場景用得越久、技術迭代越快”的正向循環，讓技術創新與場景優勢相輔相成——技術為場景夯實根基，場景為技術提供試驗田，二者協同驅動AI全鏈條產業體系構建，成為中國企業全球突圍的重要路徑。

中美前十大AI獨角獸

在風投資金流向方面，美國創投資本高度聚焦AI領域。中國銀河證券統計顯示，2025年一季度，美國AI投資占風險投資總額比重飆升至71%，中國2024年AI領域投資僅占股權投資總量的14%，投資重點偏向行業應用場景和算力基礎設施建設。

資本配置差異塑造了不同的產業發展模式。截至2025年3月，全國已有451個生成式人工智能服務完成備案，其中超80%為垂直領域定制化解決方案，僅19%為通用模型。美國集中式風險投資策略為OpenAI等企業提供了充足資金支撐，中國的投資體系則孕育了一批在特定行業深耕細作、應用落地能力突出的企業。

應用深度化的優勢在于能夠快速實現商業化落地，形成穩定的現金流，從而降低對持續外部融資的依賴。但該路徑也面臨現實挑戰。隨著企業在特定垂直領域逐步占據主導市場份額，場景拓展的邊際收益趨于遞減，進一步深耕的空間受限。同時，技術標準不統一、數據孤島等問題，又會制約數據的高效流通與協同利用。

盡管如此，中國依然憑借完整的產業鏈體系和多樣化的應用土壤，展現出獨特的系統優勢。隨著通用大模型的普及帶來算力平權，“AI+”模式正在加速滲透千行百業。能否抓住這一窗口期，將在很大程度上決定中國在全球創新格局中的位置與話語權。

（滕斌圣系長江商學院戰略學教授、戰略研究副院長、新生代獨角獸全球生態體系研究中心主任，曹欣蓓系新生代獨角獸全球生態體系研究中心研究員）