「改革创新」王忠民：并购是AI时代的“续命术”

王忠民：并购是AI时代的“续命术”

改革创新

并购成为AI增长与退出的主叙事

王忠民：尊敬的各位同行，在资本步入“AI时代”、而AI时代又迈入“大并购时代”的背景下，资本并购的形态正在AI产业链、供应链、生态体系以及资本的进入与退出方式中，发挥着深刻的时代影响力。

今天，我们将围绕AI在并购模态中的几个关键生态位展开讨论，其中既有具体叙事，也有内在逻辑，更包括生态位在资本时代下的效应与延伸。

首先，在资本深度参与的AI场景中，通过并购将具有突破性的新生态位补充进原有体系，已成为去年及今年AI并购的主要叙事。一个尤为突出的案例是Manus被Meta收购。三年前，Manus在中国一级市场寻求融资时未能获得足够的人民币资本支持，随后转向全球早期投资者，但当时一级市场对这类早期项目的投资仍不充分。然而三年后，该公司并未像大多数中小AI企业那样选择IPO，而是被一家公司以高估值收购——当前市场披露的交易额约为25亿美元。

尽管其前期算法逻辑的具体来源与团队背景仍有待厘清，但我们可以清楚地看到Meta给予这家成立仅三年多的公司如此高估值的原因：在AI时代，Meta自更名为以来，于元宇宙领域并未取得实质性突破。而当新的AI Agent出现时，Meta必然需要在自身原有生态体系中寻找最前沿的应用入口，才能将其积累的数据与AI算法能力通过AI Agent进行重构与释放。这表明，在AI时代，那些能够精准填补关键生态位空缺的中小企业，往往会被拥有雄厚资本和既有生态的大型公司以高估值进行投资或收购。

对于一级市场投资者而言，如果退出并非依赖于被投公司的IPO，而是通过被并购实现，那么投资者有可能在30倍、40倍市盈率的水平上实现全部退出。倘若不选择退出，原股权转化为收购方股权后，还可能带来新一轮的早期投资机会，形成二级市场公司收购一级市场、进而推动股权溢价的局面。

去年，英伟达向英特尔投资了50亿美元，同时OpenAI、英伟达与博通之间也存在大量交叉持股。英伟达主营GPU，英特尔主导CPU，历史上CPU曾长期压制GPU的发展。此时进行大规模投资，目的何在？如果英伟达在新的架构中需要将GPU与CPU深度融合，以共同支撑未来的增长故事，那么它需要的不仅是采购GPU，更是通过资本纽带实现生态位的绑定与补全。这一叙事揭示：在AI时代，专业垂直细分领域的生态位公司，往往会被大型企业基于自身生态补全与结构成长的需求，以资本方式“嵌入”其体系——既成为其市场购买者，也成为其股权投资者。这既帮助大生态企业提升效率、降低成本，也使垂直领域的专业公司获得资本加持、加速成长。

谁掌握新数据，谁占并购高地

如果数据、模型与算法是AI时代的基础，那么数据基础不足就意味着发展动力与“燃料”的匮乏。当一家公司掌握了稀缺的AI数据源，其价值便持续提升。

回顾开源运动早期，GitHub提出为所有开源代码提供免费托管，并通过开放API平台构建生态。此后，“开放”理念深刻影响了AI领域，成为AI数据生态的重要起点。这家公司免费托管数据、提供免费服务，其盈利模式曾受质疑。然而，当市场对开放数据的需求爆发时，其估值便迅速飙升。OpenAI成立后，若仅使用人类非AI历史数据，其基础将显薄弱；而若能利用整个开源数据生态，则基础大为巩固。微软正是看中这一点，以高估值投资并深度整合OpenAI，使其能够借助开源生态的数据基础进行训练，从而远远超越了工业时代以语言、视频为主的数据局限，构建起更强大的算法底层。

同样，Meta早期的快速成长也源于其对社交数据的整合。当数据基础成为AI时代并购的核心逻辑时，掌握符合AI发展需求的基础数据，便成为并购活动的根本动力。

将这些叙事置于当下观察，便能理解今年CES上黄仁勋推出的“世界机器人”模型，以及“AI教母”李飞飞所倡导的物理AI模型的意义——它们旨在将物理世界的科学发现数据化、算法化。今年很可能成为Physical AI数据爆发的元年，谁掌握这些数据，谁就能在AI驱动的科学发现与太空探索中占据先机。

再将视角延伸至代际发展。众所周知，AI时代的前序是互联网时代，而更早则是工业时代。但互联网时代的巨头是否必然延续为AI时代的巨头？有趣的是，我们发现，许多互联网巨头依靠自身研发部门难以跟上时代的跃迁，而并购则成为它们快速追赶甚至实现跨越的关键途径。

近期，谷歌市值已突破4万亿美元，并持续增长。它已从一家互联网搜索公司，稳步转型为在AI医疗、AI基因、AI生命科学等领域深入布局的AI时代企业。这一步跨越的关键，正是其在2017年以约14亿美元全资收购了英国公司DeepMind。收购后，谷歌不仅给予哈萨比斯团队高额回报，更将整个团队深度整合。该团队从围棋算法起步，如今已致力于解析人类基因与蛋白质结构，并将相关工具开源，有望推动人类平均寿命延长至120岁，并加速未来五年的新药研发进程。

由此可见，谷歌的“时代续命”并非完全依靠自身研发，而是通过战略性并购实现的生态重构与能力跃升。这也再次印证：在AI时代，并购已成为企业获取关键技术、数据与人才，实现代际跨越与生态扩张的核心手段。

CVC与“上帝视角”—零边际成本下的创新生态

当技术成果全面开源，前期在广告、视频等领域积累的新数据与新方法便得以免费共享，推动整个生命科学与健康医疗生态体系广泛采用。一旦形成爆发态势，其能量将难以估量。回顾市值增长历程，从2万亿、3万亿到4万亿，乃至当前——例如昨晚英伟达市值已达4.5万亿，正逐步逼近全球市值榜首——这背后往往伴随着深刻的生态演变。

微软的转型即是一个典例。这家曾经凭借Windows与Office稳坐互联网时代王座的企业，在安卓与iOS系统崛起后，一度面临巨大压力。其破局之道，在于从互联网公司向AI公司的战略转身。正如之前所述，收购GitHub是其中一步；而向OpenAI投资120亿美元，则是更关键的一举，旨在将最前沿的大模型能力内化至自身产品中。此举成效显著：自大模型元年开启，OpenAI的核心模型便全面融入微软“全家桶”，助其取得显著竞争优势。与此同时，微软的云服务Azure也通过从“闭源”转向“开源”，从全球第二大云服务商跃居首位。这些关键进展，主要并非依靠微软自身的研发，而是源于前瞻性的投资与并购。

这引出了当下资本叙事的一个核心视角：我们正步入一个由企业风险投资主导的时代。早期创业投资以极低的试错成本推动着AI进步，并在一种“上帝视角”的经济逻辑下，创造了公司估值与资本回报成千上万倍增长的并购传奇。

此前已阐明，即便是天量级的早期投资，也未必要依赖IPO，并购亦可实现退出。关键在于，当既有平台公司能提供可自由调用的API、开放的源代码、现成的服务器与算力——正如黄仁勋所提供的，将复杂计算封装为可用工具——创新的门槛便急剧降低。例如，此次CES上推出的自动驾驶解决方案，其意义在于让业界无需重复基础研发，直接应用其端到端的底层能力即可，成本极低。

这构成了AI时代一种典型的产业链创新模式：当开源代码与芯片服务器的边际成本无限趋近于零，平台便能以近乎零成本的方式，赋能生态位上的创业公司。创业者无需负担早期高昂的固定成本，仅需将创新想法置于该平台之上。其试错的社会成本也趋近于零：失败者可悄然离场，平台并无损失，却积累了宝贵的路径数据；成功者则能脱颖而出。

这便是第一条逻辑：在边际成本趋近于零的条件下，实现社会创新成本的最小化，这是“上帝视角”下经济规律驱动的社会进步逻辑。

随之而来的是第二条逻辑：当创业公司开始盈利，平台可通过分润分享收益；当其成长至更佳阶段，平台可进一步投资，获取股权收益；待其成为生态链中不可或缺的一环时，平台便能以高估值进行全资收购——因为平台最清楚其蕴含的完整价值。

这种模式，是平台公司以最低成本发现新技术、新物种的核心途径。它不仅分担了初创企业的成本，更设计了一套共赢的分配机制：盈利时平台只取小头，投资时将大部分回报返还，收购时则给出天量估值。这种估值，如Manus所获得的25亿美元，往往远超一级市场早期融资的市盈率水平，令人难以拒绝。关键在于，此类收购通常能推高收购方自身的总市值。在这一框架下，所有参与主体——投资方、创新方、平台方——其微观经济利益均能达到最大化。

若平台汇聚足够多的开发者，即便单个成功率不高，但凭借庞大的基数与成功后的分润、投资及收购收益，平台的整体回报依然可观。当每一个社会主体的利益都被激励至最大时，经济学的规模效应、范围效应、社会财富总量增长乃至溢出效应，都将充分释放。

我们正在见证并分析的，正是AI时代的资本叙事。而在这个叙事中，并购无疑是最为精炼与核心的淬炼之火。本次探讨聚焦于以下几个层面：

其一，通过并购补全生态位或实现单点突破，是构建竞争力的关键路径。

其二，当AI数据、物理数据等新型数据基础颠覆以往的语言、文字、视频模式时，掌控这些数据源的企业，自然成为高估值并购的核心对象。

其三，对于尚停留在互联网时代的公司，仅依靠内部研发往往难以突破。必须敏锐识别并高估值并购产业链中那些崭露头角的“AI时代新星”，方能实现迭代、续命，乃至跨越式发展。

其四，新时代的CVC逻辑，在于构建一个平台，让外部创新者以最小成本参与开拓与开发，在实现自身成本最小化与利益最大化的同时，也满足平台生态扩张的需要，这即是AI时代“上帝视角”下的经济发展逻辑。

如果这四重逻辑足以淬炼出AI时代的发展脉络，那么本次大会所聚焦的资本淬炼与产业逻辑淬炼，必将以并购时代的高光模态与核心逻辑，为我们揭示未来的方向。

【 王忠民：长安街读书会主讲人、全国社保基金理事会原副理事长 】

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