--- title: "这并不是你的错觉：AI 种子阶段的初创公司正在获得更高的估值" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/281245994.md" description: "AI 种子创业公司正在经历显著更高的估值，典型的种子轮融资现在达到 1000 万美元，融资后估值为 4000 万至 4500 万美元。投资者特别关注 AI 公司，导致价格上涨和早期融资的增加。值得注意的例子包括一些创业公司实现了快速的收入增长，促使风险投资公司更早地投入更大金额。对 AI 人才的需求正在推高估值，投资者愿意为经验丰富的创始人支付溢价。这一趋势反映了市场的变化，早期的市场反应和经过验证的背景越来越受到重视" datetime: "2026-03-31T21:05:16.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/281245994.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/281245994.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/281245994.md) --- # 这并不是你的错觉：AI 种子阶段的初创公司正在获得更高的估值 皮特·马丁记得在 2024 年为他的人工智能网络安全公司 Realm 筹集了 500 万美元的种子轮融资，估值为 2500 万美元，这在当时就像是 “千年” 之前的事情。 他回忆说，当时这个估值对于这个金额来说似乎很高。但今天，他表示，看到 1000 万美元的种子轮融资，估值在 4000 万到 4500 万美元之间，“这已经相当典型”，尤其是如果你是一家人工智能公司。 实际上，只有当你是一家人工智能公司时，这种情况才会发生，因为投资者对其他领域的兴趣不大。 在最近于 3 月举行的 Y Combinator 演示日上，所有人都在谈论公司估值有多高，早期基金 Vermilion 的普通合伙人阿什莉·史密斯表示。许多初创公司已经获得了六位数到七位数的客户合同，包括一家仅成立八周的公司，因此有公司在寻求 500 万美元的融资，估值为 4000 万美元。 这次的情况超出了所谓的 “YC 税”，也就是投资者愿意支付的额外费用，仅仅因为这家初创公司经过了 YC，她认为。即使有这些早期的收入数字，史密斯表示，在这个市场中，投资者的定价 “远远超前于实际的市场需求”。 大型风险投资公司手握现金，也开始更早地进入融资轮，推高初创公司的价格和估值，希望在这些公司未来上市或退出时获得丰厚回报。较小的风险投资公司对人工智能公司的需求也非常旺盛。作为一名专注于人工智能基础设施的投资者，史密斯表示，她很容易就会被定价排除在融资之外，尤其是当一家更大的公司介入时。这也是种子交易数量下降但估值上升的原因之一，创始人和风险投资家都表示，Carta 的数据也显示了这一点。 企业人工智能应用平台 Empromptu 的创始人香妮·莱文将责任归咎于 Cursor，该公司在 2025 年初在短短 12 个月内达到了 1 亿美元的收入。它是首批提高这些初创公司获得市场认可速度的高调人工智能公司之一，尽管它并不是唯一的。其他公司包括 Lovable、Bolt、OpenEvidence、ElevenLabs，都在夸耀他们的快速增长。尽管这些都是特例，但很难让一些人不感受到这种回响的热度。 Techcrunch 活动 旧金山，加利福尼亚州 |2026 年 10 月 13-15 日 “投资者现在对此有期待，” 她说。“压力达到了前所未有的高点，不是成为一家十亿美元公司，而是五百亿美元。” ## 更快的市场认可，更高的估值 风险投资家们迅速为种子估值上升的理由辩护。例如，MaC Ventures 的管理合伙人马龙·尼科尔斯表示，证明就在于一开始就能获得市场认可，从而推动种子定价。他回忆说，2019 年他创办公司时，平均投资额为 250 万美元。今天，这一数字是 500 万美元。 “最好的种子阶段公司已经不再像传统的种子阶段公司了，” 他说。人工智能工具的进步意味着创始人可以比以往更快地获得最小可行产品并获得早期客户，即使是在大型企业中，这些企业也在急切寻找利用人工智能的方法。 尼科尔斯最近的两笔种子投资已经产生了超过 200 万美元的收入，拥有 “来自大型企业的付费试点” 和 “明确的全商业协议的前景”。他在这两笔投资中分别投入了 300 万到 400 万美元，并同意将这些初创公司的估值定为 2500 万和 3000 万美元，这与几年前相比要高得多。 创始人的背景在他的条款清单中也起到了作用。“他们有相关的经验” 和 “执行的记录，” 他说，“这减少了很多早期阶段的风险。” 此外，投资者愿意为经过验证的人工智能人才支付天文数字的溢价，偏爱第二次创业的创始人或来自知名前雇主（如 OpenAI）的创始人。这也提高了各个领域的预期估值。 “现在正在进行一场对优秀研究人员的争夺，我认为这既不是好事也不是坏事；这只是市场的现状，” 早期消费基金 Patron 的合伙人安伯·阿瑟顿表示。 这就是推动最极端种子估值的原因，比如前 OpenAI 的米拉·穆拉提为 Thinking Machine Labs 筹集的 20 亿美元种子轮，估值为 120 亿美元。 莱文作为第二次创业的创始人表示，她的最新公司的估值是她第一家公司在类似阶段的两倍。她的最新公司不仅是人工智能公司，而且在此时的市场认可度远高于她之前的初创公司，显示出像她这样的新公司可以多么快速地成长。 “我目前有多个六位数的合同，正在达成七位数的合同。你必须有这些才能融资，” 莱文说。“我有一个朋友正在筹集类似的轮次，不是人工智能的，她花了两年时间才获得我三周内获得的一半资金。” ## 前种子是新的种子 像 Vermilion 的史密斯这样的种子风险投资家正在通过进行更多的前种子交易来应对种子估值的上升。前种子初创公司是种子公司几年前的样子：非常早期，尚未产生收入。 Work-Bench 的普通合伙人乔纳森·勒尔正在一个主要专注于种子轮的 1.6 亿美元基金中进行投资，尽管他说该公司在前种子阶段变得 “越来越舒适”，因为公司增长得更快。 投资者更早地向初创公司注入资金变得更加普遍，因为增加的曝光只是 “获取有潜力快速扩展并成为类别领导者的公司的代价，” 勒尔描述道。 与此同时，阿瑟顿表示，为了获得这些有前景的早期初创公司的份额，她公司 1 亿美元的基金 II 的平均支票金额现在在 400 万到 500 万美元之间，而其 9000 万美元的基金 I 的平均支票金额为 100 万到 200 万美元。 “人工智能提高了创始人对产品的要求，必须在一开始就有用户和收入，” 她说。“投资者必须更快行动，并在更早的时候评估真实的市场反响，因为最优秀的创始人几乎立即就能推出有用户和收入的产品。” 因此，种子风险投资者不再是 “支持想法”，而是 “支持真实消费者产品需求的早期证据，” 她描述道。种子风险投资者的行动也在加快，“从缓慢的尽职调查转向对分销、留存和创始人品味的高信念决策。” ## 但有一个陷阱 随着风险的增加，投资者的期望也随之提高。 Atherton 表示，单靠公司构建和推出产品已不再足够。如今任何人都可以做到这一点。尽管市场反响很重要，但这并不是全部。关键在于未来，创始人能讲述的故事，关于他们如何能够比其他人更好地执行并在市场上击败所有竞争对手。这正是这些种子风险投资者相信能够将这些初创企业发展成持久的、超过 500 亿美元的公司，或者至少实现某种盈利退出的原因。 “人们只是试图在压力中生存，” Leven 说。“否则，你将没有足够的资金来成长，来真正竞争。” 作为创始人在早期阶段筹集大量资金的好处在于，它帮助公司快速发展并招聘高成本的人才。风险投资者在定价他们的条款时知道，在人工智能时代，人才成本高昂，运行支撑这些初创企业的人工智能模型也同样昂贵，并且要与其他资金充足的竞争对手竞争，有时是已经价值数十亿的大型 SaaS 竞争对手。 Leven 表示，每个人都在试图重现谷歌收购 Wiz 的魔力。但风险也更高。创始人必须将他们的公司发展成能够证明高早期估值合理的业务，然后才能需要更多资金。A 轮投资者也在期待更大、更快和更多的成果。 Nichols 及其公司现在正在支持更多年轻公司，新的期望是他们将在大约 18 个月内达到里程碑。“这种纪律与支持赢家同样重要，” 他说。 更高的种子估值意味着更少的错误空间，Lehr 说，并补充道：“实验的空间更小，容忍度更低，如果进展与筹集的资金不匹配，审查会更加严格。” 网络安全创始人 Martin 在去年底成功筹集了 A 轮融资，他表示，基准对他的公司来说并没有问题。但他也对创始人发出了警告。 “你可能会陷入两难境地，” Martin 说。“对新投资者来说太贵，但没有足够的市场反响来证明下一轮融资的合理性。” ## 相关资讯与研究 - [人工智能冲击 ChatGPT 诞生前的一代初创企业](https://longbridge.com/zh-CN/news/288272371.md) - [中美之外的第三张牌：11 亿美元种子轮，英国终于拿到 AI 入场券](https://longbridge.com/zh-CN/news/288257092.md) - [70% 民众反对 AI，美国人希望美国输掉人工智能战争](https://longbridge.com/zh-CN/news/288444354.md) - [“旧尺子” 量不准 AI 时代？杨川：科技股需要新的估值 “标尺”](https://longbridge.com/zh-CN/news/288241656.md) - [为颠覆性科学设计 AI：如何做出 “范式转移” 的发现？](https://longbridge.com/zh-CN/news/288178922.md)