当一家初创公司没有产品、没有收入，却估值超过10亿美元时，你可能会觉得这是2017年加密货币泡沫的重演。但今天，在AI领域，这样的公司有“数十家”。《华尔街日报》将其称为“新实验室”（neolabs），它们唯一的共同点是：优先考虑长期的AI研发，而非短期盈利。
这标志着AI投资的逻辑已经彻底改变。传统的估值模型——看营收、利润、用户增长——在这里完全失效。资本正在为两样东西支付前所未有的溢价：顶尖科学家的头脑和一个关于AGI（通用人工智能）或超级智能的宏大愿景。说白了，投资者买的不是现在的公司，而是未来技术突破的“彩票”。这种估值完全建立在市场对团队背景和技术路径的“集体信仰”之上，其合理性需要多年后才能验证。
这引发了一场注定残酷的军备竞赛。 资金的首要用途极为明确：抢人才、囤算力。这意味着全球顶级AI科学家的薪酬将被推至天文数字，而英伟达GPU的订单将排得更长。OpenAI、Anthropic等先行者将面临直接的“人才虹吸”压力。整个行业的研发成本被急剧拉高，所有玩家都被迫卷入这场烧钱游戏，因为慢一步就可能失去参赛资格。从积极角度看，大量资本涌入基础研究层，可能加速技术突破。但从现实角度看，这更像是一场资源驱动的内卷，过多的钱追逐有限的人才和算力，必然导致重复建设和效率浪费。
狂热背后，是清晰可见的估值泡沫和生存危机。 “数十家无产品独角兽”本身就是一个强烈的泡沫信号。这些公司缺乏清晰的商业化路径和时间表，其生存完全依赖下一轮融资。一旦资本风向转变（比如利率环境变化或技术进展不及预期），整个赛道将面临断崖式下跌。此外，专注于“超级智能安全”等前沿领域，也意味着更高的监管和伦理不确定性。当前的盛况，很可能只是融资寒冬前，市场过度乐观的典型表现。
AI正在从“应用驱动”倒退回“研究驱动”的冒险阶段。资本愿意为长期不确定性买单，这既是技术信仰的体现，也是泡沫滋生的温床。最终能存活下来的，恐怕只有极少数能将技术愿景转化为现实壁垒的玩家。其余的，都将成为这场昂贵实验的注脚。
本文由 AI 辅助生成，仅供参考。