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“每天都有人找我买自变量的老股” | Frontline

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一级市场从不缺少故事。动辄千亿的交易额、百亿市值的明星IPO——这些是聚光灯下的宏大叙事。但我们深知,还有一些碎片被遗漏了:可能是散落在微信里的几句吐槽,或是咖啡馆里投资人随口说出的一句判断。这些信息太碎、太小,却恰恰构成了一级市场最真实的水温。

于是,我们有了做一个新栏目的想法,并取名为【Frontline】。

Frontline,即前线,是离交易最近的地方,也是离噪音最近的地方。我们不做筛选,只做呈现;不试图定义对错,只帮你更早看见正在发生什么。

在这里,你不会看到长篇大论,也不会被要求读完一个完整的商业逻辑。有的可能只是一条动态、一组数据,或者一句来自投资人的原话。它未必完整,但足够真实、足够一手。

今天是【Frontline】的第一期,我想跟大家聊一家公司——目前具身智能赛道最炙手可热的标的之一,自变量机器人。

起因是最近交流时,不止一位自变量机器人的股东跟我提到,几乎每天都有人找上门来,想买他们手里的老股。

二手份额交易在一级市场并不新鲜,我们过去就写过长江存储、摩尔线程等公司老股被疯抢的现象。这些公司通常有两个共同点:一是临近IPO,二是老股溢价很高。

但自变量机器人有些反常。公司最新一轮是今年2月的Pre-B轮,IPO显然还未提上日程。我也打听了一下价格——并没有出现想象中的高倍溢价。按理说,能拿新股,何必买老股?答案或许很明显了:不是不想抢,而是拿不到额度。

这一点,从公司最近几轮的资方构成就能看出一二。投资人A告诉我,自变量机器人的老股份额需求从2025年中旬开始明显增多。我们不妨看看那之后的融资情况:

2025年2月,A轮,美团独家投资;

2025年9月,A+轮,阿里云、国科投资、国开金融、红杉中国、渶策资本、美团战投、联想之星、君联资本;

2026年1月,A++轮,字节跳动、红杉中国、北京信息产业发展基金、深创投、南山战新投、锡创投;

2026年2月,Pre—B轮,上汽金控、中金上汽基金、美团龙珠、红杉中国、北京信息产业发展投资基金、国开金融、啟赋资本、渶策资本……

清一色的国资背景、知名产投和头部财投。这种股东结构无疑拉高了自变量的准入门槛,意味着绝大多数腰部以下的财务投资机构,已经被排除在“牌桌”之外。

于是,这些“落榜”的资金涌向老股市场,试图通过二手份额挤上船。此外,不少买家并非单纯求“进”,而是为了“便宜”——在老股市场,买方往往能以低于下一轮的价格拿到筹码,相当于打了个折扣。

一边是抢不到新股的焦虑,一边是为了寻求打折套利,两股力量交织,共同推高了自变量老股的需求。

当然,仅仅因为“稀缺”和“便宜”,并不足以支撑如此高的关注度。交流过程中,从产研、猎头到投资人,多方信息都认为:自变量机器人是目前市场公认的优质项目。

关于具身智能,目前行业里存在一个观点是:硬件本体的差距在逐渐缩小,真正的壁垒在于模型层面。如果用这个视角去打量自变量,会发现它精准地踩中了这部分的“共识”。

自变量机器人从成立之初就在数据和算力上进行大规模投入。一位负责自变量机器人招聘的猎头告诉我,公司非常舍得在人才上砸钱。更重要的是,“候选人普遍反馈,他们家对AI思考的深度在国内企业里是相当高的。”这种来自人才市场的口碑,或许比融资新闻更能反映一家技术公司的真实“内力”。

此外,投资人A还给我提供了一个视角:对比股东结构,自变量是目前市场上少数集聚了美团、阿里云、字节跳动三家互联网大厂的具身智能公司。

在他看来,这就足以说明问题。这三家公司本身就是国内云计算和AI基础设施的核心玩家,同时拥有丰富的场景资源。某种程度上,具备顶级模型能力的产业资本比普通产业资本和财务机构更懂技术,更容易从业务包括模型能力的角度筛选标的。

这里其实可以拿大模型赛道做个对比。回头看“大模型六小虎”,大家在复盘其背后资本时,最津津乐道的便是那几家产业资本的布局——腾讯投中了5家,阿里投中了4家。究其原因,就是产业资本嗅觉够灵,提前卡位,才得以把赛道的头部玩家都覆盖了一遍。

在硬科技这条赛道上,尤其是具身智能这种技术迭代极快、商业化路径尚不明朗的领域,财务投资机构的认知优势其实十分有限。你很难指望一个以前看消费赛道的投资经理,花几周时间做做尽调,就能判断出一家机器人公司的模型能力到底领先多少。

因此,当美团、阿里云、字节同时出现在一家公司的股东名单里,这个信号本身就比任何尽调报告都更有说服力。

最后,任何关于自变量机器人老股火热的分析,都无法回避一个外部变量——宇树科技的IPO。

虽然自变量机器人与宇树科技在技术和场景上各有侧重,但作为同一赛道的前排玩家,宇树机器人的IPO无疑会重新锚定市场对自变量未来价值的想象空间。不少买家抢筹自变量机器人老股,背后或许就藏着这样的预期:在宇树科技之后,自变量机器人会成为下一个最具IPO相和爆发潜力的标的。

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