过去几周，一个老问题又开始流行起来：XX到底是不是泡沫？
从17世纪的郁金香泡沫一直到前几年对比特币的争论，这种对于“新技术/新资产是不是泡沫”的大讨论几乎每隔10到15年就会上演一次。而这次的讨论主角为当下正热的AI。
但最近这一轮的背景很意思：二级市场的人都说“不是”，比如英伟达CEO黄仁勋，是从GPU的需求角度出发，说的是AI产业链的基建层，那只能说黄老板确实没错。
但更多处于一级市场的人却普遍觉得这个领域“太热了”。你但凡深入到AI领域的早期项目池里，就会发现这里不仅项目多、估值高，甚至贵过传统SaaS，融资速度还远远快过项目本身的成熟度。但它们中的不少其实既缺乏相应的收入规模，也没有靠得住的毛利结构，更谈不上稳定的商业模式。怎么都觉得有点儿反常识。
11月初，硅谷一家早期AI基金Leonis Capital发布了一份“2025年最具影响力AI初创企业基准报告”——《The Leonis AI 100》，是这家基金在2022-2025年间对全球10000余家AI初创企业的访谈与观察，并对其中增长最快的100家企业进行剖析后所形成的。
《The Leonis AI 100》报告
资料显示，Leonis Capital为一支以研究为驱动，投资AI企业的早期基金，曾主导投资了Spline、Motion AI、Zeta Labs和Unify.ai等公司。由前OpenAI研究员Jenny Xiao和资深风险投资人Jay Zhao共同创办，“我们不仅是投资公司，也持续研究整个AI的创业生态。”
这份长达34页的AI初创企业基准报告所展现的一个核心趋势在于——真正跑出来的AI公司都深扎于垂直领域，而非一个更聪明的横向工具。而同时，我们也窥到了在硅谷AI创投领域正在发生的几个明显趋势，并向硅谷AI早期投资人严凌进行了求证。
共识与投机
“随着AI市场走向成熟，一个非常清晰的趋势正在出现：当产品从横向转向垂直时，它们的护城河会变得更深。横向工具直接与基础模型竞争，因此不断面临功能被吸收的风险；而垂直类AI应用因为嵌入了领域专业知识、合规要求和专有数据，在这些工作流里形成了通用模型难以复制的深度，从而具备更强的持久性。”
——《The Leonis AI 100》
从今年年初开始，在硅谷的AI投资人达成了一项共识，那就是投资垂直领域比横向的AI应用更有护城河。
而这一共识也很快被创业者所知晓，于是，在硅谷今年涌现的众多AI创业项目中，除了有非常多垂直领域的应用外，在这一创业领域中还迸发出了两种截然不同的创业方式——
第一种属于多数，就是有近7成甚至更大比例的AI公司，所做事情只是在既有流程上的一层薄薄覆盖。比如帮物流公司把邮件的PDF提取一下，整理成一个Excel spreadsheet，如此垂直但却简单的事情。正如报告中所说的“与其说是端到端系统，不如说更像是一种工作流自动化。”
而另一类则是既垂直又厚的AI公司，但用的是一套做私募生意的逻辑，“我找你VC募个2000万美金，去买一堆比如说律所、出版社，市场营销的这些agency……就是我无法迈进这个产业，我就成为这个产业的成员。我最近聊的公司差不多1/5是这样的。”硅谷投资人严凌说，“但问题就在于你成为了一家律所，你成为了一家牙科诊所，并不改变你不是软件公司的事实，VC投的都是软件公司。我是挺不看好这一类创业者，但这一类非常的多。”
除此以外，这一领域的投资者还见到了创业者们的另一种投机方式——以AI大厂背景之名，在还未离职的状态下就找VC基金要钱，承诺只有一句“等我一融资我就辞职”。“跟我聊的创业者已经是精挑细选之后的，还至少有25%是这样的，我就不敢想象这个市场上其他的创业者有多少是这样的。”严凌说。甚至还有很多是已经拿到钱，但仍未离开自己原有公司的。
AI创投这个领域，太热了。“随便一个OK的AI大厂出来的人一定能够募到钱。这样的一个不正的资本之风助长了这种投机的想法。”严凌觉得今年AI早期投资领域的泡沫已经大到没边了。
美联储在连续高息几年后突然宣称要降息，使得大量资金涌入资本市场，而AI作为当下最热门的赛道，自然是资本的主要流向。
另外，因为二级市场的AI公司表现都非常好，也促使大家觉得一级市场肯定表现的很好，而且已经有像OpenAI、Anthropic这样发展很好的公司作为表率，以此类推，那么AI早期的公司应该也发展的不错。
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而在这些突然涌入的资本中，裹挟了大量并无VC经验、也不懂技术的LP，以主权基金为主，还有一些个人、家办和各种各样没有科技投资背景的投资人。“举个例子，耶鲁是最开始投VC的endowment，最近几年耶鲁一直在减持VC，但是耶鲁之外，其他的一些新的主权基金一直在增加他们的VC。”严凌觉得最主要的是，他们不懂但还要介入VC。
比如严凌所知道的一个以做箱包为主的高奢品牌，曾大手一挥投了一个做人形机器人的公司1亿美金，原因只是老板见了对方投资人后大受感动，觉得要支持一下科技行业。而严凌觉得那家机器人公司的创始人简直是个骗子。
很多人说VC理性了，AI市场就可以回归理性，但在严凌看来，VC不过是LP的一个媒介，“LP理性了之后VC才能理性。LP最近两三年不断追求投大VC平台，并且VC整个赛道投的钱太多了。”
《The Leonis AI 100》的作者之一Jenny Xiao也曾在一次访谈中提到“很多人怪AI公司或者技术有问题，但在我看来，本质就是VC融钱太多，他们没办法，必须把钱投出去……”
而为消化巨额资金，原本那些不投种子轮的基金，也开始向早期碾压，并且在种子轮就要求公司融资500万至1000万美元以上，不在乎对方估值，也不管对方是否营收，就为在早期把这些公司抢到手，甚至主动寻找“可能超越OpenAI和Anthropic”的烧钱项目。而此类项目十有八九最终亏损，导致整个VC行业的回报率被显著压缩。
在狂热的资本与投机的创业者们的相互作用下，当下的AI创投领域已经呈现出一种看似畸形的状态，让严凌觉得很多AI公司已经不像个正常生意。“你知道AI浏览器领域非常有名的那家公司现在有多不正常吗？据说他们花在API上的钱居然比他的收入还多。他们就像一个补贴平台，你在这买10万块的奢侈品，他补贴你2万。他们增长确实很高，但他是补贴用户的模式。电商抢用户，这些用户是有粘性的，但AI的用户粘性太差了，你抢也留不住。”
“Anti-hype”
“现实情况是，如今大多数AI公司销售的产品，其云成本和推理成本会随着使用量线性增长。在推理效率提升之前，或在专有模型的使用成本下降之前，许多‘高收入’AI初创公司依然属于低毛利业务。
尽管毛利率更低，AI公司的估值倍数却比SaaS更高。
爆炸式的营收增长与脆弱的单位经济之间的张力，将决定今天的领先者中谁能成长为真正可持续、类似软件的企业。”
——《The Leonis AI 100》
AI公司估值不应高于传统SaaS公司是Jenny Xiao的一个核心观点，她曾多次在公开场合强调过这一点，“传统SaaS公司已验证现金流模型与客户留存率，而多数AI公司仅是在原有流程中增加‘辅助功能’（如AI+邮件），并未重构工作流。若无法实现从‘辅助’到‘替代’的跃迁，其估值不应高于深耕行业多年的SaaS企业。”但据说她因此受到了非常多的AI领域创业者的攻击。
但严凌是认同这一判断的。首先SaaS比AI企业的可取代性要低的多，且利润又比AI高，“SaaS的利润率百分之八九十，现在就算是最好的AI公司，它的利润率也只有60%。”
最具迷惑性的一点，应该就是公司的增长速度。目前能看到市面上有很多AI公司的增长速度极快，但严凌对此也同样抱有警惕，“AI的增长是属于今年涨了，明年涨不涨就不知道了。因为你底层模型公司的增长取决于它的技术是否能领先，但是技术能不能领先，任何一家公司都没有办法保证，因为竞争太多了。”
Jenny曾在今年5月的一次公开访谈中表达过同样的观点，“工具型AI企业通过折扣促销、LOI（意向订单）虚增短期营收，但产品易被巨头复制或整合取代……其增长往往具有迷惑性。”
在《The Leonis AI 100》中有一段关于AI企业伪造ARR（年度经常性收入）——衡量AI公司增长速度最核心的指标的描述，“该领域出现了自己的‘创新会计’，‘ARR’被用来描述从订阅合同到一次性费用、云积分，甚至是已签署的意向书等各种收入。一些人称之为‘氛围收入（vibe revenue）’。比如11x，就曾依靠意向书和口头承诺声称自己达到了1000万美元ARR。”
严凌见过不少这样的例子，比如有人产品卖50块钱，但实际上10块钱就能买到，因为他会给你40块钱的优惠券，但他的ARR是按50块算，而那40块钱会被归为市场费用；甚至还有人会把单天的收入乘以365，达到最终的ARR。说起来等于作弊。
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但也不是所有的投资人都会上当，他们多数有自己的一套辨别方法。比如严凌在遇到那些喜欢把事情说得非常大，不断强调某个数值多高，但又不解释这个数字从何而来的创业者，他一旦发现哪个数字可疑就会发起连环追问，没几句对方就会露了马脚。还有投资人会跟公司里的其他员工聊，一旦双方说法对不上，必有诈。
但一个神奇的现象是，无论是识别ARR造假还是判定AI公司估值不应高于SaaS，这看上去都非难事，但当下的整个市场却呈现出一种反常识与理性的热烈。
“市场太热了。比如说我觉得这玩意值一块钱，别人都说这玩意值两块钱，那是不是我错了？”严凌觉得这情况既像“皇帝的新衣”，也像曾经的郁金香泡沫，“大家都知道郁金香不值这么多钱，但是下一轮有人给你接盘，你也不着急了。”
但严凌之前已经吃过这种亏了，他对这场景现在基本免疫了。
在严凌还是一个投资新手的时候，遇到过一个兼具名校背景和连续创业成功经历的明星创业者，对方像个香饽饽一样被很多投资人争抢份额，严凌还是通过一层熟人关系才在最后抢到了一点点。但就在不久前，他刚收到消息，说这家公司倒闭了。因为他们一直没有找到PMF（产品市场匹配度），而创始人因为有过成功经历，心气又很高，总想着赚大客户的钱，结果大钱没赚来还错过了很多小客户，导致项目流产。
“当时被这个FOMO（Fear Of Missing Out）吹昏了头，因为好多大基金抢这个项目。”吃过这一堑后，严凌就知道这种明星项目并不一定要进，“还是要理性，去问一问这个东西到底是不是一个好的创业方向。”
严凌最近还听说了另外一个例子，就是曾经很火的一家由华人创办的视频生成领域的明星创业公司快不行了。严凌曾获得过一个投资这家公司的机会，但他回绝了，因为他觉得要做视频生成和图像生成很难，“除非它像MidJourney那样深耕某一个小领域，并且有一个非常大的data mode，否则它很难跟大模型公司去竞争，也很难跟其他同样类型的公司竞争。从技术层面，我们觉得这样一个小公司很难脱颖而出。”
严凌觉得AI创投领域最容易起泡沫的地方，就在于创始人拿一个技术性很强的东西跟一个没有技术背景的投资人说，而投资人又觉得这神乎其神，“我觉得50%的泡沫的来自于这个。”
所以在严凌的认知中，AI领域投的好的投资人一定是懂技术的，“他不可能只看这个公司的增长和一些传统指标，这些其实越来越没有用，AI行业的投资逻辑跟传统行业的投资逻辑相差太大了。”
投给有最优专业化区间的企业
“最具防御力的AI公司，会选择一个既足够窄以建立数据壁垒、又足够广以实现规模化的垂直方向。专业化是有效的，但前提是必须与专有数据和行业整合相结合。”
——《The Leonis AI 100》
在硅谷的投资人们对投资垂直领域这一点形成共识之前，有一个很明显的背景，就是大模型在今年变得非常强势，开始变成了一个平台，在很大程度上挤压了创业者的机会。
在11月初锦秋基金的一次分享中，Jenny就曾提到AI公司要警惕被基础模型吸收的风险，“过去一年当中OpenAI，包括Google这样的公司不断地在应用层面进行探索，我觉得这对于创业公司构成了一种结构性的威胁。”
Jenny觉得AI公司的发展曲线跟传统大公司的发展曲线完全不同，AI公司增长的快，消失的也快。“传统大公司在失势之后它的下降曲线是非常缓慢的。但是AI（公司）一旦被大模型给吸收掉，它将呈现一种断崖式的用户的消费以及收入的减少。”
她还多次提到过一个典型例子——Jasper（一款AI智能写作软件）。那曾是一款非常火的应用公司，她的朋友还一度想加仓，但Jenny并不看好，并劝朋友别投，“这么薄的一个产品没有什么价值。OpenAI不能做吗？”但朋友看中Jasper的快速增长，毕竟其曾年入千万美元ARR，于是再次加仓，但据说他的钱就再也没有出来过。因为Jasper很快被OpenAI的Windsurf工具迅速替代。
同样，严凌也提到一个例子——LangChain（智能体工程）。其在2023年时简直可以被当做AI界的顶流，严凌身边还有很多人想加入或者投资LangChain，但因为LangChain做的是中间层，随着大模型越来越强，用LangChain的人便也越来越少，整个公司都已岌岌可危。
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在同一次分享中，Jenny还曾提到一个关于AI企业“最优专业化区间”的概念，“这个区间它既不是过度的垂直化，过窄的一个应用范围，也不是完全的通用化，过宽的一个应用范围……这个最优区间的公司它既能够保持一个差异化，又能够在模型的演进当中持续的成长。”比如AI for finance，AI for science。
而对于最优专业化区间，Jenny曾提到过一个可反推的标准，“比如OpenAI找5个顶尖PhD两周就能复制出来，那它本质上就不具备长期投资价值。”
还有一种AI公司是Jenny不会投的，“如果一个创业者跟我聊了十分钟，还在讲AI，没有讲客户，我就觉得这个人没办法投。”她觉得现在很多公司都太过于强调自己是个AI公司了，“所有东西都要以AI为重，他没有那么在乎用户体验。”Jenny认为这是不对的，“技术只是实现价值的手段，而非价值本身。真正的创业者应该从第一天就思考如何解决客户痛点，而不是炫技”。
严凌还会警惕从AI大厂出来的创业者，他们头上的光环反而会使他更加理性。他曾有朋友从Anthropic出来创业，想做强化学习的数据，但严凌认为这更属于一个服务业的公司性质，而非软件。“他们后来是拿到了非常顶级的VC的投资。我不知道他能不能成功，但我做了一个判断，这个赛道不小，他虽然是Anthropic的员工，但他没有这个能力去execute这件事儿。因为他要做的事情本质上不是个技术问题，而是如何招聘的问题，他没有这个背景，所以我就觉得他做不了这个事儿。”
而另外一个Anthropic的早期员工，想做的是AI可解释化方面的研究，且是深耕这个领域的研究员，但严凌觉得这件事的商业化太难了，于是也pass了。但他知道有很多VC想投。
在《The Leonis AI 100》中有这样一段描述，“AI市场并不是同时打开的，而是随着模型跨过不同的能力阈值，一波一波被解锁。”并预测“下一波解锁将来自规划（planning）、工具使用（tool-use）与多智能体协作（multi-agent coordination）的突破，它们将使真正的自主Agent成为可能。”
对此，严凌给出了更加具体的指向，“很多复杂的垂直领域的应用会在最近的12个月之内被引爆，比如说生物数据分析，帮ERP做优化这些东西。还有AI帮忙订机票、酒店这种应用。”还有一个他看好的领域是多模态，“我觉得多模态的视频生成是会有很大的一个突破，这会让很多新的公司能够去做跟视频相关的，比如用AI视频帮你做广告，我觉得至少会有一两家跑的特别大。”
但是，严凌也预感即将会有一波小范围的AI寒冬到来，“大家觉得说AI又不行了，又理性下来了”，原因就是近几周所有人都在问“AI是不是泡沫。”但这股寒意即便要传导到AI早期的投资市场，也得是从二级市场先开始，比如说英伟达、meta或甲骨文这些公司冷下来之后，才会到一点点传递到OpenAI、Anthropic这样的公司，最后到早期投资。“但长期我是很看好AI的，在20年的大范围之内，这是一个非常大的叙事。”
（出于对受访者的保护，严凌为化名）
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