没有产品、没有营收，这家AI公司如何做到51亿美元估值？

今年早些时候，谷歌DeepMind前知名科学家戴维·西尔弗（David Silver）接入一场Zoom线上会议，向一家风投机构推介自己新创立的初创公司Ineffable Intelligence。西尔弗在谷歌任职十余年，他认为当下训练人工智能模型的模式不具备长期可行性。他用半小时阐述自己的构想：搭建数字环境，让AI系统无需人类提供数据或人工干预，就能自主学习。

会议最后，他对线上参会的投资人表示，人工智能未来将发展到极高水准，能够学会自主操控现实世界中的各类设备。一名参会投资人回忆，西尔弗当时称：“连烤面包机都能装上AI。”

这番畅想在当时听来未免太过夸大其词。这位投资人表示：“我原本对这场推介满怀期待，结果内容离谱得不像话。他全程只是口头东拉西扯，没有演示文稿，也没有项目备忘录。”

推介结束后，这家风投机构并未被说服。该投资人表示：“听完这场推介，我们心中的疑问远比得到的答案多。行业内拥有如此深厚资历与崇高地位的人物说出这番话，实在让人感到违和。”

尽管西尔弗短期内没有推出产品的计划，更谈不上依靠产品盈利，他最终还是为Ineffable Intelligence完成11亿美元种子轮融资。这场融资被称作欧洲史上规模最大的种子轮融资，这家尚处于初创阶段的企业估值高达51亿美元。

至少各类新闻头条都如此报道。

但实际融资分为两个批次。根据企业备案文件，第一批次募资中，红杉资本（Sequoia）等机构出资1100万美元，当时这家初创企业投前估值约5500万美元。但仅过一个月左右，公司又追加募集11亿美元，投前估值大幅抬升至40亿美元；Lightspeed、Index Ventures、DST Global以及红杉资本均按照这一高估值参与投资。短短数周内，同一家企业的入股价格相差70多倍。

一名熟悉本次交易的人士透露，红杉资本的大部分资金都投在了估值更高的第二批融资中。红杉资本与Ineffable Intelligence均拒绝对此事置评。

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在当下火热的AI融资热潮中，这种分批次募资模式愈发普遍，新型实验室（neolab）类企业更是典型——这类公司成立之初就融资数十亿美元，重心放在前沿技术研究，而非产品开发。搭建AI实验室需要海量GPU算力，这意味着企业从初创阶段就得筹集巨额资金支撑深度研发。Wing VC合伙人扎克·德威特（Zach DeWitt）表示，创始人募资需求庞大，领投机构也就顺势要求更有利的投资条款。

他表示：“后进入的风投机构迟早会出现抵触情绪，但眼下市场行情实在火热，如果想获得头部优质企业的投资机会，其实也没别的选择。”

如今，就连AI基础设施与应用类业务初创企业也普遍采用分批次融资模式。

Baseten为搭建、运营AI工具的企业提供基础设施与算力服务，该公司近期分两批完成15亿美元融资，两笔融资对应的估值分别为110亿美元、130亿美元。多名消息人士向《福布斯》透露，Aaru、Serval等备受关注的AI初创企业也采用了此类募资方式。一位风投人士表示：“追求估值最大化的创始人普遍都会选择这种融资手段。”

部分投资人表示，这种模式对初创公司和风投机构而言是双赢。

早期阶段的创始人会刻意抬高估值来造势，借此收获吸睛的媒体头条，这不仅有助于达成商业合作、完成后续轮次融资，更关键的是能吸引顶尖人才——这类人才通常手握多家公司的录用邀约。股权在员工薪酬体系中占比很高，而公司估值往往是他们做选择的决定性因素。对创始人来说也是同理，高估值能让他们账面身家达到十亿美元级别，但股权全部兑现往往需要漫长周期。

Foundation Capital合伙人贾亚・古普塔（Jaya Gupta）向《福布斯》表示：“当下募资市场只看市场热度，一则十亿美元级融资的头条新闻，远比准确真实的融资数据有价值得多。”

企业真实价值通常采用混合估值，即根据每一批次出让股权比例加权计算得出的平均估值，Amplify创投合伙人萨拉·卡坦扎罗（Sarah Catanzaro）称，这个数值通常不会对外公开。由于这类分批次融资的内部结构不对外公开，对外公布的大额总估值会营造一种错觉：红杉这类一线投资机构极度看好这家初创企业，愿意给出超高估值，但实际情况要复杂得多。

Mercor首席执行官布伦丹·富迪（Brendan Foody） 6月初在X平台上发文：“过去6个月里，我见过六七起红杉分两批投资的案例。”他称这种做法为“红杉骗局”，指出“每个人都假装他们是按高估值那批完成了融资。创始人向员工歪曲这一事实，然后再拿这个高估值去忽悠天使投资人”。

富迪后来在自己推文的基础上补充道：“公平地说，这么做的非红杉一家，业内顶级机构普遍都这么操作。”除了X上的帖子外，他拒绝进一步置评。

红杉合伙人肖恩·马奎尔（Shaun Maguire）回复富迪帖子时表示，将这种做法称作红杉骗局“有失公允”，并补充说在他任职红杉的七年里，这种情况不过发生过五次。“实际情况是，其他投资者为了投资热门公司（通常是AI公司），甘愿支付这么高的价格——比我们愿意支付的价格高出好几倍。”他写道。

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红杉这样的机构如此操作有着清晰的逻辑——能以较低的价格押注一个仅有创意构想的明星创业团队、拿到更多股权，这样既可证明其投资的合理性，又能放大回报空间。以Ineffable Intelligence项目为例，红杉的投资协议墨迹未干，就可能获得高达70倍的账面溢价。

这其中涉及的资金体量庞大。

Menlo Ventures合伙人迪迪·达斯（Deedy Das）在5月统计，目前新型实验室数量超63家，总估值超过3000亿美元，募集资金约480亿美元。目前尚不清楚是否所有新型实验室都采用了分批融资的方式，不过，过去一年投向OpenAI和Anthropic以外初创公司的资金总额约为2830亿美元，这类实验室的融资规模占到其中的16%。

参与第一批投资的领投方通常会协助组织整轮融资，向英伟达、谷歌或微软等战略投资者释放这家初创公司前景看好的信号。据称这些大型企业投资者对价格不那么敏感，因为它们开出的大额支票很快会转化为芯片合同和云服务协议。现在蓝筹风投公司也会鼓励初创公司同时开启第二批融资，并借助自身响当当的品牌推高对当前融资轮的热度。“这样就可以制造出一些竞争氛围和紧迫感，”古普塔说。

但为什么分两批入场的风投公司会为同一家初创公司支付如此悬殊的价格？

有些基金当初错过了OpenAI和Anthropic等AI巨头，而今将新型实验室视为一个机会，希冀在挤破头也难以获得优质项目投资份额的市场中，押中下一波前沿初创公司。即便所投初创公司并没有很好的商业前景，但只要需求旺盛，投资者就可以在二级市场上以更高的估值出售所持股份，这类操作被称为“拉高出货”式融资。当然，他们也有可能真的挖到金矿，成为下一个OpenAI或Anthropic的早期支持者。

资金不仅仅来自硅谷的风险投资家和科技巨头，比如西尔弗的Ineffable Intelligence就得到了英国新成立的主权人工智能基金和英国商业银行的资助。这只于4月启动的6.7亿美元基金和这家开发银行，资金都来自英国纳税人。目前尚不清楚它们投资Ineffable时对其估值几何。主权人工智能基金和英国商业银行未回应《福布斯》的置评请求。

但那些参考这些估值数字，决定加入哪家初创公司的打工人，却可能会处于不利地位。

在融资消息公布后入职的员工，最终为其期权支付的行权价可能更接近较高的那个估值，而不是公司的混合估值。“他们承担了更多风险，却只能分享更少的上行收益，”古普塔说。“当初让初创公司股权具有吸引力的社会契约正在瓦解，而大多数候选人要等到退出（或迟迟不能实现退出）时，才会意识到这一点。”

对于像Ineffable Intelligence这样的新型实验室来说，以这种方式构建融资轮次是有道理的。他们可以选择自己心仪的投资者，并能筹集到巨额资金。毕竟，作为强化学习的先驱，西尔弗知道自己的创业是一场豪赌。

该公司网站1月发布的一篇博文这样写道：“要争取巨大的成功，就需承担不小的风险。但这样的成功一旦实现，就将积极改变AI的发展轨迹，乃至推进整个人类的进程。”

本文译自：

https://www.forbes.com/sites/rashishrivastava/2026/06/25/ai-startups-with-no-revenue-are-using-this-tactic-to-supersize-their-valuations/

文：Rashi Shrivastava & Iain Martin

翻译：Elaine&Nora

校对：Lemin