AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造白皮書

前言在21世紀的科技浪潮中，人工智能（AI）作為最具顛覆性和增長潛力的技術領域之一，正以前所未有的速度重塑著全球經(jīng)濟格局與行業(yè)生態(tài)。隨著算法的不斷優(yōu)化、計算能力的飛躍式提升以及大數(shù)據(jù)的廣泛應用，AI技術已從理論探索步入實踐應用的黃金時代，深刻影響著從智能制造、智慧城市到醫(yī)療健康、金融服務等各行各業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。在這一背景下，作為創(chuàng)新驅(qū)動的重要力量，AI初創(chuàng)企業(yè)以其獨特的技術創(chuàng)新能力和敏銳的市場洞察力，在全球范圍內(nèi)迅速崛起，成為推動AI技術進步與應用拓展的先鋒。然而，對于投資者、金融機構(gòu)、政策制定者及創(chuàng)業(yè)者自身而言，如何準確評估這些初創(chuàng)企業(yè)的技術價值，成為了一個既關鍵又復雜的挑戰(zhàn)。技術估值不僅關乎企業(yè)的融資能力、市場定位與未來發(fā)展?jié)摿?，更是衡量其?chuàng)新成果市場認可度的重要標尺。鑒于AI初創(chuàng)企業(yè)在技術、資金和市場等方面的獨特性和復雜性，傳統(tǒng)技術估值方法具有局限性，往往無法準確反映其潛在價值。因此，需要開發(fā)新的技術估值方法以準確捕捉AI初創(chuàng)公司的價值。本白皮書基于牛津智能估值研發(fā)團隊首創(chuàng)的技術價值效用理論，運用其屢獲國際大獎的OxValue估值模型——一個由AI驅(qū)動，綜合考慮技術新穎性、技術生命周期、互補性技術、市場因素，以及風險和團隊等五大維度的創(chuàng)新技術估值模型，為中國及全球的AI初創(chuàng)企業(yè)進行估值，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強榜單，并揭示了中外AI企業(yè)在價值浪潮中占據(jù)領先地位，其業(yè)務覆蓋范圍非常多元化。值得關注的是，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。這項研究為全球AI本白皮書共分為4個部分。第1部分詳細介紹了包括AI初創(chuàng)企業(yè)的定義與特點、興起背景、發(fā)展現(xiàn)狀以及企業(yè)在發(fā)展過程中面臨的主要挑戰(zhàn)。第2部分重點探討了AI初創(chuàng)企業(yè)的技術估值方法，包括傳統(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強榜單，并對其進行了深入分析。最后，第4部分對全文進行總結(jié)，并對AI初創(chuàng)企業(yè)技術估值的未來發(fā)展趨勢與前景進行了展望。本文中的具體評價結(jié)果僅供參考，歡迎各方領導專家批評指正，期待進一步交流討論，共同完善AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造評價體系。第1部分AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展概況 1.1AI初創(chuàng)企業(yè)的定義與特點 1.2AI初創(chuàng)企業(yè)興起背景 1.3AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 1.4AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn) 第2部分AI初創(chuàng)企業(yè)技術估值方法 2.1傳統(tǒng)估值方法 2.2OxValue估值模型 圖目錄圖1.OxValue估值框架 圖10.各層級AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造維度（占比） 表目錄 1第1部分AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展概況1.1AI初創(chuàng)企業(yè)的定義與特點隨著大數(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)展機遇，推動了AI初創(chuàng)企業(yè)的快速增長。由于不同機構(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?？梢岳斫鉃樵谌斯ぶ悄茴I域（包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺等創(chuàng)立時間相對較短（一般不超過10年且以獨立公司形式運營，不依附于大型集團或企業(yè)的新興企業(yè)1。這些公司通常專注于AI技術的研發(fā)、應用及商業(yè)化，致力于通過AI技術解決特定行業(yè)或領域的問題。作為技術創(chuàng)新和市場變革的先鋒。AI初創(chuàng)企業(yè)通常具有以下特點：（1）高度創(chuàng)新性。AI領域的初創(chuàng)企業(yè)往往擁有前沿的技術和創(chuàng)新的商業(yè)模式，不受傳統(tǒng)業(yè)務流程的限制，能夠快速響應市場變化，推動新技術的商業(yè)化。（2）強靈活性和適應性。AI領域的初創(chuàng)企業(yè)能夠迅速調(diào)整其業(yè)務策略和技術路線圖，以適應不斷變化的市場環(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。（3）市場定位明確。AI領域的初創(chuàng)企業(yè)往往專注細分市場。通過深耕細分領域，形成技術壁壘和品牌優(yōu)勢。這種專注策略有助于它們在特定領1如Gartner在2021年發(fā)布的報告中，將AI初創(chuàng)企業(yè)定義為創(chuàng)立時間不超過10年、是獨立公司且營業(yè)額小于一億美金規(guī)模的企業(yè)(/dy/article/GM9PMC9M05119734.html)。2域內(nèi)建立強大的競爭優(yōu)勢。（4）高成長性。這些企業(yè)通常處于快速發(fā)展階段，市場需求和技術進步推動了它們的迅速擴張。與傳統(tǒng)企業(yè)相比，AI初創(chuàng)企業(yè)的成長路徑更為陡峭，容易在短時間內(nèi)獲得高估值。為了更準確地把握AI初創(chuàng)企業(yè)的特點和趨勢，本白皮書所指的AI初創(chuàng)企業(yè)，是指那些專注于人工智能領域且成立時間不超過十年的非上市企業(yè)。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1.2.1技術驅(qū)動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)展機遇，這主要得益于一系列關鍵技術的突破性進展。深度學習技術的突破首先點燃了這一波創(chuàng)新浪潮。基于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習模型極大地提升了計算機在圖像識別、語音識別等領域的表現(xiàn)，使得AI技術從理論研究階段走向了大規(guī)模應用。深度學習的成功不僅帶來了更高效的算法，也促進了更強大的計算硬件的發(fā)展，進一步加速了AI技術的普及。接著，自然語言處理（NLP）技術的發(fā)展進一步擴展了AI的應用范圍。得益于BERT、GPT等模型的引入，機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。這些技術使得AI在文本生成、情感分析、機器翻譯等領域表現(xiàn)出色，推動了智能客服、自動化寫作等新興應用的落地。多模態(tài)技術的發(fā)展進一步推動了AI的應用邊界。通過結(jié)合視覺、語言、聽覺等多種模態(tài)信息，3AI系統(tǒng)能夠更全面地理解復雜的環(huán)境和任務。例如，多模態(tài)技術在自動駕駛、智能家居、虛擬現(xiàn)實等領域的應用，使得機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。在這些技術基礎上，大模型和生成式AI的崛起進一步鞏固了AI初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新地位。大模型，如GPT系列，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練，展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)算法的語言理解和生成能力。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)提供了強大的內(nèi)容生產(chǎn)工具?？偠灾珹I技術的迅猛發(fā)展為初創(chuàng)企業(yè)提供了強大的技術支撐，而這些新興企業(yè)的崛起也反過來加速了技術的進步。AI初創(chuàng)企業(yè)不僅借助先進的技術快速成長，還通過創(chuàng)新應用推動AI技術的邊界不斷擴展，從而形成了技術進步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良性循環(huán)。1.2.2政策助力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力支持，各國政府通過一系列戰(zhàn)略規(guī)劃和專項政策，為AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了多維度的助力。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年將中國建設成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心的目標。該規(guī)劃強調(diào)要加大對AI基礎研究的投入，推動核心技術突破，鼓勵AI與實體經(jīng)濟深度融合。（2018-2020年）》，明確了在智能制造、智慧城市、智能醫(yī)療等重點領域的應用推廣，并通過專項資金和稅收優(yōu)惠政策，支持初創(chuàng)企業(yè)的技術研發(fā)4和市場拓展。美國同樣在人工智能領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。該法案旨在加強美國在AI領域的全球競爭力，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領域的戰(zhàn)略愿景。白皮書強調(diào)要通過一系列政策措施，確保歐洲在AI技術發(fā)展和應用中的領先地位。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)的應用。此外，歐盟還啟動了“人工智能合作計劃”，旨在加強成員國之間的AI研究合作，并通過共享基礎設施和數(shù)據(jù)資源，提升歐洲整體的AI創(chuàng)新能力?？偠灾鲊ㄟ^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。1.2.3資本支持隨著AI技術的快速發(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技術帶來的商業(yè)潛力和社會價值，紛紛將資金投入這一領域。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5總投資額為1,324.9億美元，預計到2027年將增長至5,124.2億美元，年復合增長率達到31.1%2。PitchBook的數(shù)據(jù)顯示，2023年，全球人工智能初創(chuàng)公司融資額接近500億美元，同比增長了9%，超過了2022年的458億美元，彰顯了風險投資者對AI作為未來增長引擎的信心3。Crunchbase的數(shù)據(jù)進一步指出，2024年第二季度全球AI初創(chuàng)公司共獲得240億美元的投資，環(huán)比增長一倍多，是近年來AI企業(yè)的最高季度融資額4。在中國市場，根據(jù)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97.30億人民幣5。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。1.2.4市場需求隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速和消費者需求的不斷升級，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技術來提升運營效率、優(yōu)化客戶體驗、創(chuàng)造新的商業(yè)模式。這種強烈的市場需求為AI初創(chuàng)企業(yè)提供了廣闊的發(fā)展空間，推動了其快速崛起。根據(jù)FortuneBussinessInsights的數(shù)據(jù)，2023年全球人工智能市場規(guī)模為5,153.1億美元，預計將從2024年的6,211.9億美元增長到2032年的27,404.6億美元，預測期內(nèi)復合年增長率為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智能支出指南》，作為AI領域的一個重要分支，生成式人工智能（Generative2/getdoc.jsp?containerId=prCHC519971243/articles/3708888/stock/usstock/c/2024-07-11/doc-inccuf5/6/zh/industry-reports/artificial-intelligence-market-1001146AI）市場將以85.7%的年復合增長率快速擴張，至2027年市場規(guī)?？赡芙咏?,500億美元，屆時45%的企業(yè)將利用該技術實現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)品和服務的共同開發(fā)，從而使收入增長比競爭對手翻一番7。在中國市場，根據(jù)中國政府網(wǎng)發(fā)布的信息顯示，2023年中國AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達到5,000億元人民幣8，并預計到2028年將實現(xiàn)翻番，達到8,110億元人民幣9。這些數(shù)據(jù)不僅反映了AI技術在中國的廣泛應用，更凸顯了中國市場的巨大商業(yè)潛力和發(fā)展空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)量的顯著增長。這一數(shù)字表明，在全球范圍內(nèi)，AI初創(chuàng)企業(yè)已成為推動科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級的重要力量。隨著技術的不斷突破和市場需求的持續(xù)擴大，預計全球AI初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)量還將繼續(xù)增加。1.3.1區(qū)域分布AI初創(chuàng)企業(yè)的區(qū)域分布呈現(xiàn)出一定的集中性，但也在逐漸趨向多元化。根據(jù)《全球數(shù)字經(jīng)濟白皮書(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強榜單，分布7/getdoc.jsp?containerId=prCHC519971248/yaowen/liebiao/202307/content_6890391.htm9/Detail/report?id=4336&isfree=010/2024-07/04/content_4211/2024-07/04/content_427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領域的強勁發(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)分布相當廣泛，涵蓋了多個關鍵領域。這些企業(yè)主要聚焦于人工智能底層核心技術、醫(yī)療健康、商業(yè)智能與分析、廣告、銷售與客戶關系管理、機器人對話、圖形圖像識別、汽車駕駛、網(wǎng)絡安全、金融科技與保險、機器人、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強榜單，不同技術重點的AI公司被劃分為多個大類，其中人工智能基礎設施領域入選企業(yè)最多，醫(yī)療健康、商業(yè)智能與分析等方向也占據(jù)重要位置15。這些報告揭示了AI企業(yè)在不同技術領域的活躍度和創(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個技術類別。其中，大模型、網(wǎng)絡安全、算力網(wǎng)絡、操作系統(tǒng)、AI框架、多模態(tài)、具身12/lists/ai50/?sh=f54e3b9290f413/2024-07/04/content_4214/roll/2024-08-02/doc-incheytk2215/dy/article/J05G2OUJ058智能等技術類型是2023年中國人工智能產(chǎn)業(yè)應用活躍的技術類別。從技術合作關系數(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%。人工智能應用領域包括企業(yè)智能管理、智慧城市、智能制造、AIforscience等在內(nèi)的20個細分場景。其中，AIforscience在科學研究領域的應用已成為新增的關鍵賽道之一。從技術合作密度的應用領域分布看，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)域分布以及行業(yè)分布方面均呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。隨著技術的不斷進步和市場需求的持續(xù)增長，AI初創(chuàng)企業(yè)將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，推動全球科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。1.4AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)1.4.1市場競爭激烈隨著AI技術的普及和應用場景的拓展，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、品牌建設等方面面臨諸多挑戰(zhàn)。1.4.2數(shù)據(jù)隱私與安全問題AI技術的發(fā)展高度依賴數(shù)據(jù)，同時用戶對數(shù)據(jù)安全的關注度不斷提高，16/2024/0621/c9374a546069要求初創(chuàng)企業(yè)在數(shù)據(jù)采集、存儲、處理等方面加強保護能力。同時，數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)的完善也增加了初創(chuàng)企業(yè)的合規(guī)成本。1.4.3技術價值評估的復雜性（1）估值依據(jù)難以選定對于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)的財務指標如收入、利潤等難以全面反映其技術潛力和未來商業(yè)價值，投資者需要綜合考慮多個因素，如技術創(chuàng)新、市場潛力和團隊實力，這增加了估值的難度和主觀性。（2）人工搜集整理資料時間長、效率低進行技術價值評估時，人工搜集和整理相關資料往往耗時且效率低下。由于需要大量關于技術、市場、團隊等維度的信息，整個過程會消耗大量資源。（3）估值結(jié)果受盡調(diào)人員專業(yè)水平和盡責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)水平和盡責程度。不同人員的技術理解和主觀判斷可能會直接影響最終的估值結(jié)果，增加了評估過程的主觀性和不確定性。技術價值評估通常需要大量的時間、人力和物力資源，因此成本高昂。這種高成本對于初創(chuàng)企業(yè)來說，可能是一個較大的負擔。綜上所述，AI初創(chuàng)企業(yè)的獨特特點以及面臨的挑戰(zhàn)使得其技術價值的評估存在復雜性，在選擇估值方法時，需要綜合考慮多個維度，以全面衡量其實際價值。第2部分AI初創(chuàng)企業(yè)技術估值方法隨著人工智能領域的迅猛發(fā)展，技術的獨特性和先進性直接影響了初創(chuàng)企業(yè)的市場競爭力和長期發(fā)展?jié)摿?。技術估值，作為評估創(chuàng)新型企業(yè)、科技項目或無形資產(chǎn)價值的重要手段，不僅關乎投資者的決策質(zhì)量，也直接影響到企業(yè)的融資能力、市場定位及長遠發(fā)展策略。因此，選擇合適的技術估值方法不僅僅能為AI初創(chuàng)企業(yè)的估值提供科學依據(jù)和參考，更是對企業(yè)未來創(chuàng)新能力和市場潛力的前瞻性判斷。2.1傳統(tǒng)估值方法過往的研究探討了多種用于技術估值的實踐方法，包括定量方法，例如成本法（Mard，2000年）、收益法（Thorn等人，2011年）、實物期權分析（例如Eichner、Germuenden和Kautzsch，2007年；Oriani和Sobrero，2008年）和結(jié)構(gòu)模型（Park和Park，2004年定性方法，例如模糊多標準比較（Cheng，2013年）、特定價值點方法（Vega-González等人，2010年）、同行基準測試（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)的技術估值存在某些缺點和局限性。例如，成本模型以當前成本來估計技術的經(jīng)濟價值，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)造力的技術而言。基于收入的方法、實物期權方法和混合方法依賴于對未來收入的預測，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)生實際收益的初創(chuàng)企業(yè)，收入法可能不適用?；鶞蕼y試方法假設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（Reilly和Schweihs，1999年）。然而，找到同類技術及其交易價格通常很困難，初創(chuàng)公司的技術和業(yè)務模式具有獨特性，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，估值的準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，對其的技術估值是一個涉及多個維度的復雜過程，必然涉及多個評估維度，傳統(tǒng)的估值方法大多對初創(chuàng)企業(yè)特別是初創(chuàng)團隊并不適用，因此需要開發(fā)新的估值方法以準確捕捉AI初創(chuàng)公司的價值。2.2OxValue估值模型2.2.1OxValue估值模型簡介OxValue估值模型是人工智能驅(qū)動下技術估值賽道的領先者，基于牛津大OxValue估值模型的核心技術體現(xiàn)在AI驅(qū)動的多行業(yè)大型專業(yè)數(shù)據(jù)庫的作為全球技術估值領域的顛覆者，OxValue估值技術獲得WIPO（世界知2021年FallingWalls科學突破獎，以及2024年阿里云全球峰會最佳AI項目實踐獎。OxValue估值模型能夠為多行業(yè)提供精準、高效、客觀且經(jīng)濟的技術估2.2.2OxValue估值模型技術路徑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OxValue技術估值立足于牛津智能估值研發(fā)團隊首創(chuàng)的技術價值效用理論(Fu,etal.,2017;Fu,etal.,2024)。該理論提出，一項技OxValue系統(tǒng)的搭建包括兩類自有數(shù)據(jù)庫的建立，支撐每個行業(yè)的大型垂獨有的行業(yè)特定數(shù)據(jù)庫的用途是完成估值過程中的數(shù)據(jù)存取與分析。該數(shù)GPT賦能的大數(shù)據(jù)基礎的用途是提供估值報告中的多個宏觀及市場分析面OxValue估值系統(tǒng)的建設在三個方面實現(xiàn)AI的自動驅(qū)導和數(shù)據(jù)處理。在行業(yè)估值算法模型的訓練階段，機器學習與深度學習的方式就被采用來訓練估值模型的生成，特別是在基于時間維度上的專利估值的浮動變化，利用AI對行業(yè)性趨勢數(shù)據(jù)與技術發(fā)展信息進行動態(tài)分析，從而動態(tài)調(diào)整專利在不同來提高數(shù)據(jù)收集的效率。AI大語言支撐的聊天機器人與用戶人機互動，回答用在技術估值報告的生成發(fā)布階段，AI協(xié)助高效率生成報告文本以及相應的圖1.OxValue估值框架OxValue估值系統(tǒng)嚴格遵守全面數(shù)據(jù)合規(guī)要求。例如，考慮到跨境數(shù)據(jù)傳OxValue估值模型顯示出了優(yōu)于大多數(shù)現(xiàn)有估值方法的高預測能力。例如，研究人員運用OxValue估值模型對370家英國生物制藥和醫(yī)療技術公司進OxValue估值方法的特點還包括：（2）快。估值時間快，采用全自動深度學習算法和估值報告生成（GPT通過為初創(chuàng)企業(yè)和投資者提供正確評估技術價值所需的工具，OxValue估值模型將帶來諸多益處。估值透明度能讓金融市場更有效地運作，更有效地分第3部分AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造排行榜對中國及全球AI初創(chuàng)企業(yè)的價值創(chuàng)造進行分析與排名，是洞察AI行業(yè)發(fā)展趨勢、評估企業(yè)創(chuàng)新力與市場潛力的重要手段。通過對比不同地球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強榜單，并揭示了中外AI企業(yè)在價值驅(qū)動因素上的3.1中國AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造排名分析在市場中的領先地位和投資者的高度認可。Top11-20和Top21-30企業(yè)的平均表1.中國AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強榜單中國AITop30企業(yè)區(qū)域分布顯示出了明顯的集群效應（圖2表現(xiàn)為主一數(shù)據(jù)進一步鞏固了海淀區(qū)作為中國科技創(chuàng)新高地的地位，并凸顯了北京在AI圖2.中國AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強（區(qū)域分布）圖3.中國AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強（行業(yè)分布）他地區(qū)（除中國外）人工智能初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強企業(yè)的估值均值為20.51億美元，僅為海外AI企業(yè)估AI企業(yè)在整體規(guī)模和資本估值上與國際領先企業(yè)相比仍有估值排名區(qū)間分析顯示前Top10公司的估值區(qū)間差異最大，這一現(xiàn)象在海表2.海外AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強榜單海外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)絕對主導地位，其中尤為引人注目的是加利福尼亞州，作數(shù)的份額，但也開始出現(xiàn)了英國和加拿大的企業(yè)，這表明A圖4.海外AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強（區(qū)域分布）海外AITop30企業(yè)的行業(yè)分布呈現(xiàn)出高度的多樣性和創(chuàng)新性，既涵蓋了人此外，海外AITop30中還包含了一系列獨特且專業(yè)的行業(yè)應用，如防御軟件與專注于此，這表明資本市場對這一領域的高度重視和期待。這一現(xiàn)象與中國AI能應用部署軟件、智能機器人制造等多個領域，這反映了資本市場對于能制造和企業(yè)級AI服務等領域。圖5.海外AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強（行業(yè)分布）在審視海外AITop30企業(yè)的成立時間分布時，可以看出這些企業(yè)涵蓋了一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2023現(xiàn)高估值。這與中國市場的AITop30企業(yè)相似，其中也包含了不同成立時期的企業(yè)，表明在全球范圍內(nèi)，AI行業(yè)的活力不受企業(yè)成立時間的限制。對于Top現(xiàn)象可能與AI技術的快速發(fā)展和市場需求的增長密切相關，類似于中國AI為全面反映全球AI初創(chuàng)企業(yè)的綜合實力與地域分布，白皮書將“海外AI榜單顯示，全球AI企業(yè)Top10主要來自美國和歐洲，它們在AI核心技術表3.全球AI初創(chuàng)公司價值創(chuàng)造30強名單注：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加入后，全球AItop30企業(yè)區(qū)域分布表現(xiàn)出為以美國加利福尼亞州和圖6.全球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強（區(qū)域分布）強勁勢頭。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)境支持的有力其是在自動駕駛領域。該領域緊隨人工智能大模型之后，躍居為全球AI企業(yè)第點城市、推動5G和車聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展等政策，為中國AI企業(yè)在自圖7.全球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強（行業(yè)分布）顯示了成熟企業(yè)與新興企業(yè)同臺競爭的局面。Top11-20和Top21-30的企業(yè)成OxValue模型考慮技術新穎性、市場因素、技術生命周期、風險和團隊以價值創(chuàng)造來源分析顯示（圖8海外AITop30企業(yè)在技術新穎性、風險及團隊和互補性技術方面具有顯著優(yōu)勢，而中國AITop30則在市場因素上表現(xiàn)更強。技術生命周期這一維度的得分中國和海外AI企業(yè)基本相當，表明在應用階段上中外AI企業(yè)相對接近。在中國企業(yè)加入后，全球AITop30企業(yè)的技術新穎性得分進一步提高到22，說明中國AITop公司的加入為全球AI技術創(chuàng)新注創(chuàng)新是全球AI行業(yè)發(fā)展的主要驅(qū)動力和基石。而對于中對AI企業(yè)的價值創(chuàng)造來源進行深入分析（圖10可以發(fā)現(xiàn)不同榜單和不同層級的企業(yè)在技術新穎性、技術生命周期、風險及團隊、互補性技術和市場因素這五個關鍵維度上表現(xiàn)出不同的特點。圖10.各層級AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造維度（占比）首先，技術新穎性在全球AI企業(yè)中占據(jù)了重要地位，尤其是在頂尖企業(yè)中。全球AITop1-10的企業(yè)有40%的估值來源于技術創(chuàng)新，這一比例在中國AITop1-10企業(yè)中也高達38%，顯示出這些企業(yè)在新技術的開發(fā)和應用上具有顯著優(yōu)勢。然而，隨著企業(yè)層級的下降，技術創(chuàng)新對估值的貢獻有所減少，例如中國AITop21-30的企業(yè)中，這一比例降至25%，這可能意味著較低層級的企業(yè)需要在創(chuàng)新上投入更多以提升其市場價值。其次，技術生命周期對估值的貢獻普遍較低，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)的快速技術迭代和較短的技術生命周期，企業(yè)需要不斷更新技術以保持競爭力。在風險及團隊方面，海外AITop1-10企業(yè)以32%的估值比例領先，這表明投資者高度重視企業(yè)的團隊穩(wěn)定性和風險管理能力。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)在團隊建設和風險控制方面存在提升空間?；パa性技術在海外AI企業(yè)中的表現(xiàn)更為突出，尤其是在Top21-30的企業(yè)中，這一比例達到16%。這表明這些企業(yè)在技術整合和跨領域應用方面表現(xiàn)出色。而中國AITop1-10企業(yè)在互補性技術上的貢獻最低，僅為3%，這可能意味著中國頂尖AI企業(yè)在技術互補性方面有待加強。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，這一比例高達42%。這可能反映了中國AI企業(yè)在市場定位和商業(yè)化能力方面的優(yōu)勢。相比之下，全球AITop1-10企業(yè)在市場因素上的估值貢獻最低，僅為13%，這可能表明全球頂尖AI企業(yè)更注重技術創(chuàng)新而非市場導向。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)通常在技術創(chuàng)新和團隊建設上表現(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)則在互補性技術方面表現(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。除了發(fā)布中國AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強榜單，白皮書在附錄部分也給出了中國AI企業(yè)價值創(chuàng)造30強榜單（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)領先地位，還展現(xiàn)出強大的技術創(chuàng)新能力，共同推動著中國乃至全球人工智能產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。在當前全球科技浪潮中，AI作為最具顛覆性的技術之一，正以前所未有的速度重塑各行各業(yè)。AI初創(chuàng)企業(yè)作為技術創(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)造的特點及復雜性分析，并探討了不同估值方法及模型的有效性。傳統(tǒng)估值方法，如成本法、市場法、收入法，雖然在一定程度上適用于成熟企業(yè)，但在面對技術驅(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、綜合考慮技術新穎性、市場因素、技術生命周期、風險和團隊以及互補性技術五大因素的新的估值模型——OxValue估值模型，以更準確地評估AI初創(chuàng)企業(yè)的技術效用價值。對標全球先進的估值方法和實踐，OxValue模型展示了在時間效率提升、風險管理和市場預測方面的卓越表現(xiàn)。通過對比發(fā)現(xiàn)：OxValue模型的估值過程具有快速反應能力。OxValue模型綜合考慮技術實施風險、市場與商業(yè)風險以及財務與融資風險，提供了全面的風險評估和緩解策略。通過深入的市場需求、競爭格局和市場接受度分析，OxValue模型能準確預測市場潛力和增長趨勢。此外，基于OxValue估值模型，本白皮書發(fā)布了2024年中國、海外及全球AI初創(chuàng)企業(yè)價值創(chuàng)造30強榜單。榜單顯示，盡管歐美特別是美國企業(yè)在全30強。此外，全球AI初創(chuàng)企業(yè)的價值創(chuàng)造主要源于其技術創(chuàng)新性布上，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，而其他國家源方面，技術新穎性是全球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），另外團隊實力和互補性技術等也對估值有顯著影響。這未來，隨著AI技術的不斷突破和應用領域的不斷拓展，AI初創(chuàng)企業(yè)的估值方法也將更加完善和多樣化。隨著深度學習、邊緣計算和自然語言處理等技術的進步，AI將更深入地嵌入各行業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)升級和智能化轉(zhuǎn)型。AI估值方法將繼續(xù)發(fā)展，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和機器學習模型，提高估值的準確性和可靠性?？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領域的發(fā)展。估值模型需適應政策變化，關注市場動態(tài)，為投資者提供更精準的決策支持。通過不斷優(yōu)化估值方法和模型，AI領域?qū)⒂瓉砀泳珳?、高效和公平的技術估值體系，推動全球AI技術的創(chuàng)新與應用。參考文獻Baltru?aitis,T.,Ahuja,C.,&M