万字盘点|全球最贵的20家独角兽，千亿和百亿美元俱乐部都有谁

    作者｜袁宁

    编辑｜丁广胜

2月初，千亿美元独角兽名单发生了一次不算剧烈、却颇具象征意义的变化。

当地时间2月2日，Alphabet旗下自动驾驶公司Waymo在官方博客宣布完成160亿美元融资，投后估值达到约1260亿美元，成为自动驾驶领域近年来规模最大的单笔融资之一，也正式跃入千亿美元阵营。

几乎同一时间，另一家公司从名单中“消失”。2月3日，SpaceX官宣以约2500亿美元股票收购AI大模型公司xAI。交易完成后，合并主体估值被推至约1.25万亿美元，xAI 不再以独立公司身份存在，而SpaceX 则直接迈入“万亿级未上市公司”行列。

这两件事叠加，让原本就不大的千亿美元俱乐部再次重排。

图注：估值达千亿的企业，数据来源：Crunchbase，截止至：2026.02.04

按照通常定义，独角兽指成立时间较短、估值超过10亿美元且尚未上市的公司。过去十年，10亿美元曾被视为创业公司的阶段性终点：一旦跨过这条线，意味着资本市场已经为它打开长期融资通道，可以继续扩张、继续讲述未来。

但到2026年，真正稀缺的，不再是“独角兽”，而是少数仍停留在一级市场、却已迈入千亿美元乃至万亿美元估值的公司。它们尚未上市，却在规模、收入或基础设施能力上已然成为“巨头”。

图注：部分估值达百亿的企业，数据来源：Crunchbase，截止至：2026.02.04

需要说明的是，一级市场估值本身变化频繁、不同机构统计口径也存在差异。本文统一以Crunchbase 最新公开披露的post-money valuation 数据为准进行梳理与对比。同时由AI协助完成文中对公司估值逻辑与业务结构的梳理与分析。

基于这一口径，截至2026年2月4日，全球进入“千亿美元俱乐部”的科技创业公司仍然寥寥，但已经呈现出清晰共性——这些公司不再只是销售某一类产品，而是在掌握某种长期稀缺的基础设施能力：算力与模型、航天发射与卫星网络、自动驾驶车队、全球支付与金融网络，或深度嵌入日常生活的供应链与流量入口。某种意义上，它们正在定义下一轮产业周期的底层结构。

不过，仅看千亿美元阵营仍然过于狭窄。百亿美元估值公司的数量要多得多，且仍在快速变化，一份名单很难完整覆盖。为了更接近真实的资本版图，我们在文中选取了一批估值较为接近千亿美元的公司作为补充参考，同时也单独整理了中国市场的百亿企业与超级独角兽整体情况，以形成更清晰的对照。

下面，是这批公司与它们正在构建的商业版图。

01 SpaceX

估值：12500亿美元

赛道：商业航天、卫星互联网、大模型、AI 助手（Grok）

总部：美国

SpaceX 由 Elon Musk 于2002年创立，最初目标很直接：把火箭发射做成“可重复使用的工业品”，把发射成本压到足够低。二十多年后，这家公司已经不再只是航天公司，而是一套更难被替代的系统：发射能力 + 航天工程体系 + 全球卫星互联网网络。

它的基础盘主要来自三部分：

猎鹰火箭带来的高频发射能力、龙飞船带来的载人和货运服务体系，以及 Starlink 构建的全球卫星互联网网络。后者也让 SpaceX 从一次性工程公司，逐渐转向具备持续收入想象的“航天网络运营商”。

2026年2月3日，SpaceX 完成了一次更激进的身份切换——官宣收购 AI 大模型公司xAI。

这笔交易以约2500亿美元股票完成。xAI 在今年1月刚以2300亿美元估值完成200亿美元 E 轮融资；而 SpaceX 原本计划在今年晚些时候以约8000亿美元估值启动 IPO，并希望募资约500亿美元。交易完成后，合并主体估值被推至1.25万亿美元，成为全球估值最高的私营科技公司之一。

xAI 的核心产品 Grok 已深度集成在 X（原 Twitter）中，天然拥有实时信息流与分发入口。这意味着它并不只是一个模型公司，而是同时拥有数据源与使用场景。

对 SpaceX 来说，这让原本以“发射能力+通信网络”为核心的体系，第一次直接与大模型与算力需求绑定。在公开表述中，马斯克把这次合并称为“天地一体化的垂直整合创新引擎”——涵盖人工智能、火箭技术、太空互联网、直连通信设备以及实时信息平台。其底层逻辑也相当清晰：当 AI 竞争进入算力与能源阶段，仅依赖地面数据中心可能难以支撑长期需求，SpaceX 试图把航天体系转化为下一代算力基础设施的一部分。

所以，如果说过去 SpaceX 的估值来自“把航天变成基础设施”，那么收购 xAI 之后，市场押注的已经是更大的一件事：把航天、通信与算力打包，变成下一代 AI 时代的底层基础设施。

02 OpenAI

估值：5000亿美元

赛道：AGI、大模型平台

总部：美国｜累计融资：590亿美元

OpenAI成立于2015年，最初是一家以“安全推进通用人工智能”为目标的研究机构。真正的转折发生在2022年：ChatGPT 发布后迅速成为全球增长最快的互联网产品之一，也让OpenAI 从实验室角色，转变为AI时代最重要的平台公司之一。

今天的OpenAI，本质上已经不再只是一家模型公司，而是一套正在成型的AI基础设施层。它的产品与能力可以分成三层：

● 面向个人用户：ChatGPT 成为新的信息入口与生产力工具，覆盖写作、搜索、编程、办公与多模态内容生成

● 面向企业客户：模型与 Agent 能力逐步嵌入企业软件、客服、研发与运营流程，成为越来越多公司的默认 AI 层

● 面向开发者生态：通过 API 与模型服务，成为全球最直接的大模型能力供给方之一

随着图像、视频、语音与多模态能力持续扩展，OpenAI 正从单一聊天产品，转向覆盖内容生产、软件开发与智能代理的通用平台。其增长逻辑也随之变化：不再依赖单一应用，而是依赖模型能力在不同软件与行业中的渗透。

OpenAI 的估值很大程度上建立在一种共识之上：AI不再是软件中的一个功能，而正在成为所有软件的底层。

在这一逻辑下，大模型平台拥有类似操作系统或云计算平台的地位。一旦成为默认入口，就意味着更高的用户黏性、开发者依赖与定价能力。这也是为什么在过去一年多次老股交易中，OpenAI 的估值被持续推高，并稳定在数千亿美元区间。

03 ByteDance（字节跳动）

估值：4800亿美元

赛道：短视频、社交媒体、算法推荐

总部：中国｜累计融资：80亿美元

字节跳动成立于2012年，但它真正构建的并不只是短视频平台，而是一套以算法为核心的内容分发系统：用推荐机制重新定价注意力，并把内容生产与消费工业化。

抖音与 TikTok 为字节带来了全球范围内的用户规模与广告现金流，也让它成为少数同时掌握内容分发与内容生产入口的科技公司之一。CapCut、豆包、火山引擎等业务，都是同一条逻辑的延伸：把算法能力从“推荐”扩展到“生产”。

在生成式 AI 时代，字节跳动的优势并不完全取决于模型参数规模，而在于它拥有大规模真实用户场景、内容生产体系与分发渠道。这意味着新模型与新工具一旦推出，可以在自有生态中快速获得数据反馈并完成迭代。

从估值逻辑看，市场对字节的判断也在变化：它不再只是全球最大的内容公司之一，而是一个同时掌握分发、生产与商业化闭环的平台型基础设施。

在注意力、内容与 AI 逐渐融合的周期里，这种闭环能力本身就是最稀缺的资产之一。

04 Anthropic

估值：1830亿美元

赛道：安全可控大模型（Claude）

总部：美国｜累计融资：260亿美元

Anthropic 成立于2021年，由多位前 OpenAI 核心成员创立。从一开始，它就选择了一条与多数大模型公司略有不同的路线：把安全性、可控性与对齐能力放在与性能同等重要的位置。

公司的核心产品 Claude 系列模型，在代码、长文本理解与企业应用场景中快速获得市场关注，并逐渐成为 OpenAI 之外最重要的大模型供应商之一。过去两年，Anthropic 与 Amazon、Google 等科技巨头建立深度合作，在云平台与企业市场持续推进模型落地。

在生成式 AI 竞争越来越接近“基础设施竞赛”的背景下，Anthropic 的定位逐渐清晰：它并不试图成为唯一入口，而是成为另一种可信赖的基础模型选择。

因为对大型企业与政府客户来说，模型能力只是采购决策的一部分，可解释性、稳定性、合规性与数据安全同样关键。Anthropic 将这些能力作为核心卖点，也让它在金融、医疗、企业服务等高要求场景中更容易获得信任。

从资本结构看，Anthropic 是少数同时获得多家科技巨头投资与算力支持的 AI 公司之一。这种多方绑定，一方面带来资源与客户渠道，另一方面也强化了其作为“第二极”的市场地位。

Anthropic 能进入千亿美元估值区间，并不只是因为模型性能竞争，而是因为市场逐渐形成共识：

在 AI 成为基础设施的时代，不会只有一个入口。只要存在多个云平台、多个企业生态，就会需要多个可替代且可信赖的大模型供应商。

05 Ant Group（蚂蚁集团）

估值：1500亿美元

赛道：金融科技、数字支付

总部：中国｜累计融资：190亿美元

蚂蚁集团正在经历一次新的估值重估。

如果说上一轮周期里，它的核心资产是支付与数字金融网络，那么在2026年，这家公司正试图证明自己不仅是一套金融基础设施，更是一家正在构建 AGI 能力栈的技术公司。

蚂蚁的底层仍然是支付与账户体系。支付宝覆盖支付、理财、信贷、保险与企业服务，形成覆盖个人与商户的完整金融场景，并沉淀出全球规模最大的交易数据与风控体系之一。这套系统让蚂蚁在过去十年成为中国最深度嵌入日常生活的数字基础设施之一。

但真正支撑当前估值重新被讨论的，是AI。

过去一年，蚂蚁在AGI方向明显提速，开始从“金融+AI”走向更完整的全栈布局：

● 应用层：据2026年1月份数据，医疗健康 AI 助手“蚂蚁阿福”月活已超过3000万，单日健康咨询量超千万次，超过1000位医生在平台上开设 AI 分身，形成7×24小时在线医疗问答体系

● 通用助手层：全模态 AI 助手“灵光”切入个人生产力场景，上线后迅速进入 AI 应用周活榜前列

● 模型层：百灵大模型家族已发布18款模型，覆盖10B 至1T 参数区间，进入万亿参数大模型行列

● 具身与世界模型层：灵波系列连续开源空间感知、VLA基座模仿与世界模型 LingBot-World，为自动驾驶、机器人与游戏等物理交互场景提供训练环境

● 支付结合 AI：支付宝与 AI 应用打通，“一句话下单并支付”开始进入真实场景测试，AI 正在重写支付入口逻辑

这些动作背后，是蚂蚁逐渐清晰的一条路径：基础模型 → 通用应用 → 实体交互 → 支付与金融闭环。

蚂蚁集团CEO韩歆毅曾对外表示，未来十年支撑蚂蚁的将是三条腿：支付、金融与医疗健康。而 AI 正在成为连接这三条业务的新底座。

而从估值层面思考，与多数从零寻找场景的大模型公司不同，蚂蚁拥有天然高频场景与用户基础。一旦 AI 能力持续叠加，它有机会把“支付入口”升级为智能生活与金融服务入口，并在真实交易网络中完成闭环。

这也是它仍能维持千亿美元估值区间，并重新进入增长叙事的原因：它押注的不只是金融，而是AI与现实经济深度融合后的新型基础设施。

06 Databricks

估值：1340亿美元

赛道：数据湖仓、企业 AI 基础设施

总部：美国｜累计融资：190亿美元

如果说 OpenAI 是“AI 的入口”，Databricks更像是AI时代的后台系统。

它解决的并不是“模型能做什么”，而是一个更现实的问题：企业如何把分散的数据，变成可用、可训练、可部署的资产。

Databricks 由 Apache Spark 核心团队创立，其提出的 Lakehouse（数据湖仓一体）架构，将数据仓库与数据湖整合到同一套体系中，让企业可以在统一环境下完成数据治理、分析、模型训练与部署。这种架构逐渐成为大型企业推进 AI 转型的主流选择之一。

随着生成式 AI 进入企业场景，Databricks 的角色也变得更关键：

● 帮助企业整理与治理内部数据

● 构建可用于模型训练与推理的数据管线

● 提供 AI 开发、部署与管理的一体化平台

● 在数据安全与权限控制上提供企业级能力

在这一逻辑下，企业竞争越来越像数据工程与基础设施能力的竞争。

模型可以调用外部，但数据与数据处理能力必须掌握在企业自己手中。Databricks 的估值快速上升，正是建立在这一共识之上：

当 AI 成为企业标配，数据平台将成为企业最重要的生产系统之一。因此，它售卖的并不仅是分析工具或数据库服务，而是一整套围绕数据与AI的生产体系。谁掌握这套体系，谁就能在AI转型周期中占据更高的位置。

07 Waymo

估值：约1260亿美元

赛道：自动驾驶（Robotaxi）

总部：美国｜累计融资：270亿美元

Waymo是目前自动驾驶领域最接近“跑通商业化”的公司之一。

它最早起源于Google X 自动驾驶项目，随后独立为Alphabet旗下子公司。与多数仍停留在测试与概念验证阶段的自动驾驶公司不同，Waymo已经把Robotaxi从技术展示推进到可持续运营阶段，并逐步形成真实收入与车队规模。

当地时间2月2日，Waymo宣布完成160亿美元新一轮融资，投后估值约1260亿美元，成为近年来自动驾驶领域规模最大的单笔融资之一。

Waymo在官方披露中表示：2025年订单量同比增长超过两倍，达到约1500万次；累计自动驾驶出行订单已超过2000万次；当前无人驾驶出租车服务每周提供超过40万次出行。这些数字的意义在于，它证明Robotaxi不再只是技术测试，而正在成为一项可规模化运营的城市服务。

Waymo的估值押注并非单纯“技术领先”，而是一个更长期的判断：一旦 Robotaxi 在更多城市实现规模化运营，出行，将从车企生意，转变为由算法、车队调度与运营网络构成的城市基础设施。

在这一体系中，真正的壁垒不只是自动驾驶算法，还包括：高精地图与数据积累；车队调度与运营能力；城市合规与安全记录；长期资本与基础设施投入。

这些因素叠加，使自动驾驶成为少数具有明显“规模效应”的 AI 应用之一。

所以，Waymo 能进入千亿美元估值区间，本质上意味着资本市场开始把它视为一种新的交通基础设施运营商，而不再只是自动驾驶技术公司。

08 Reliance Retail

估值：1010亿美元

赛道：零售连锁、电商与供应链

总部：印度｜累计融资：80亿美元

Reliance Retail 并不是典型意义上的“科技公司”，但它是印度消费市场最重要的基础设施之一。

作为印度首富穆克什·安巴尼旗下 Reliance Industries 的核心业务板块，Reliance Retail 在过去十多年里构建起覆盖全国的零售网络：从大型商超、便利店到电子产品、时尚与医药零售，其线下门店规模已达数万家，触达数亿消费者。

它的真正壁垒来自三层结构：

● 覆盖全国的门店与渠道网络

● 深度整合的供应链与仓储体系

● 强运营驱动的规模化能力

在此基础上，他们通过JioMart等数字平台将零售能力延伸至线上，并与 Reliance Jio 的通信与数字生态形成联动，构建从流量入口到履约网络的一体化体系。

Reliance Retail能进入千亿美元估值阵营，反映的是另一种与AI不同但同样关键的现实：在全球范围内，供应链与渠道仍然是最硬的基础设施之一。

尤其在印度这样仍处于消费升级与数字化加速转型阶段的市场，谁掌握线下网络与履约能力，谁就掌握了未来电商与本地生活服务的入口。

因此，Reliance Retail的估值并非建立在技术叙事之上，而是建立在对实体零售与供应链规模化能力的长期押注。它代表的是另一类“基础设施型公司”：不一定最前沿，但一旦建成，就极难被替代。

千亿美元公司数量仍然很少。为了让读者看到更完整的产业版图，我们把“百亿估值公司”作为补充梯队放在一起——它们未必已是基础设施，但已经站在成为基础设施的路上。

09 Stripe

估值：920亿美元

赛道：支付基础设施、金融 API

总部：美国｜累计融资：90亿美元

Stripe是互联网商业世界里最接近“水电煤”的公司之一。

自2010年成立以来，它一直在做一件看似简单却极难替代的事：为互联网公司提供完整的支付与金融基础设施。从最初的在线支付接口，到如今覆盖订阅计费、风控、企业财务管理、跨境结算与金融服务的一整套 API 网络，Stripe 已成为大量互联网企业默认的底层支付系统。

它的护城河并不在某个单一产品，而在两层更难复制的结构：

● 面向开发者的生态与工具体系

● 覆盖全球的支付网络与合规能力

Stripe的产品设计极度工程化：开发者可以用最少代码接入复杂金融能力，而企业可以在同一体系内完成支付、结算、税务与资金管理。这种高度模块化的金融 API，使 Stripe 成为互联网公司最常用的基础设施之一，客户从早期创业公司到 Amazon、Shopify 等大型平台均有覆盖。

它的增长逻辑也因此非常直接：只要全球互联网交易规模持续扩大，Stripe的交易处理规模就会同步增长。

过去几年，Stripe持续向更深层金融服务延伸，包括企业借贷、税务工具、跨境资金管理与智能风控，并尝试把 AI 能力引入反欺诈与财务自动化体系中。这些业务进一步强化其作为“互联网金融基础设施”的角色。

Stripe之所以接近千亿美元估值，并非因为单一爆发式产品，而是因为它已经嵌入全球互联网商业的底层交易流。一旦企业建立在Stripe之上运转，就很难迁移——这正是基础设施型公司的典型特征。

10 Revolut

估值：750亿美元

赛道：数字银行、金融超级 App

总部：英国｜累计融资：20亿美元

Revolut是一间成立于2015年、总部位于英国伦敦的知名金融科技公司及数字银行（Neobank）。它通过手机App提供综合货币账户、借记卡（Debit Card）、低成本国际汇款、股票/加密货币交易等多种金融服务，全球用户量已超过6500万。它以无国界支付和便捷的外币兑换功能著称，尤其适用于日常消费和海外出行。

它的基础盘主要来自三部分：多币种账户与国际支付网络、覆盖借记卡与信用卡的消费金融体系，以及逐步扩展的投资与理财产品（股票、ETF、加密资产等）。这些功能被整合在一个高频App中，让用户在同一账户体系内完成储蓄、消费与投资。

Revolut增长逻辑很直接：把银行产品做成订阅制与高频使用的互联网服务。

用户一旦把工资、消费、投资都放进Revolut，就很难再离开。Revolut 的护城河并不是单一金融牌照，而是产品密度与用户粘性：它正在从“数字银行”走向金融超级App，类似金融版的Apple或微信。

在欧洲和新兴市场，Revolut 的用户增长仍然迅猛。只要全球金融继续互联网化，Revolut 的空间就不会小。

11 Shein

估值：660亿美元

赛道：快时尚跨境电商、供应链快反

总部：中国（全球化运营）｜累计融资：40亿美元

Shein的核心不是“便宜”，而是快反体系：快速上新、快速试错、快速复制。它是一套把消费趋势工业化的系统。

Shein由许仰天创立，早期从跨境婚纱与小众服装电商起步，逐渐转向全品类快时尚。十余年后，这家公司已经不再只是一个电商品牌，而是一套更难复制的体系：数据驱动选款 + 小单快反供应链 + 全球化直销渠道。

它的基础盘主要来自三部分：全球化电商平台带来的直达消费者能力、以珠三角为核心的柔性制造网络，以及基于数据的选品与库存管理系统。与传统服装品牌依赖设计与季节上新不同，Shein更像一家数据公司：它通过实时消费数据与趋势分析决定生产，再用小批量试单快速验证市场。

这套模式的关键在于“极致快反”：新款设计到上架周期压缩至数天，然后小批量生产测试市场需求；再根据数据驱动快速补单或下架；强调供应链高度分散与柔性化。

这种工业化生产逻辑，让它可以同时保持低库存与高上新频率，把时尚从“季节性行业”变成“实时消费行业”。

2024—2026年，Shein正在完成一次更深层的转型——从跨境快时尚品牌，走向全球消费平台与供应链基础设施。

它开始向第三方商家开放平台，尝试把自身供应链能力与流量能力平台化；同时在北美、欧洲、中东等市场加速本地仓储与物流体系建设，以降低履约成本与政策风险。

市场对 Shein 的估值押注也因此发生变化：不再只是一个依赖爆款的快时尚品牌，而是一套可以规模化复制的消费与制造系统。如果说传统服装公司的壁垒来自品牌与门店，那么 Shein 押注的是另一种能力：把消费趋势数据化，把生产体系软件化，把全球供应链变成一套实时运转的工业网络。

12 Reliance Jio

估值：580亿美元

赛道：通信、数字基础设施

总部：印度｜累计融资：200亿美元

Jio用低价4G/5G改写印度互联网普及速度，并以此构建数字生态。它更像印度的数字底座公司。

Reliance Jio由印度信实集团在2016年推出，一开始的策略极其简单却极具破坏力：用极低价格甚至免费流量，把4G网络迅速铺向全国。不到数年，它就重塑了印度互联网的普及速度，也改变了整个电信行业的定价体系。

但Jio的目标从来不只是通信业务。在完成基础网络覆盖后，它逐渐演变成一套更难替代的体系：移动通信网络 + 数字身份入口 + 本地互联网服务生态。它的基础盘主要来自三部分：覆盖全国的移动网络基础设施、数亿级移动用户规模，以及围绕通信账户构建的数字服务入口。通过Jio平台，用户可以直接接入支付、视频、音乐、电商、云服务等一整套数字服务。

在一个仍处于互联网渗透率快速上升阶段的市场，这种底座能力尤为关键。Jio通过低价网络获取用户，再把用户导入自有数字生态，形成类似“通信+互联网平台”的一体化结构。

过去两年，Jio 的叙事进一步升级：它开始将云计算、企业服务与 AI 能力纳入整体布局，并与全球科技公司合作推进本地化算力与数字服务基础设施建设。其逻辑并不复杂——当印度互联网用户规模持续增长，最有价值的并不是单一应用，而是连接所有应用的底层网络与账号体系。

13 Canva

估值：420亿美元

赛道：在线设计、内容生产协作

总部：澳大利亚

Canva把设计从专业工具变成大众工具。AI进一步降低门槛后，它正在变成内容生产的协作平台。

Canva一开始只是把原本只属于专业设计师的软件，变成普通人也能使用的在线工具。但十多年后，它已经不只是“设计工具”，而是一套覆盖内容生产全流程的协作平台。

2025年6月，Canva宣称每月拥有2.4亿活跃用户，年化收入预估为33亿美元。

它真正改变的并不是设计本身，而是设计的生产方式：把复杂的软件操作抽象为模板、组件与拖拽式编辑，让设计从专业技能变成标准化流程。

Canva 的基础盘主要来自三部分：海量模板与素材库、全球数亿级用户规模，以及围绕团队协作构建的订阅收入体系。企业用户可以在同一平台上完成品牌物料、社交媒体内容、演示文档、视频与营销素材制作，使其逐渐成为内容生产的基础工具之一。AI 的到来，让 Canva 的定位进一步变化。

当生成式 AI 可以自动生成图片、视频与文案，设计工具本身也开始演变为“内容生成与协作平台”。Canva 将 AI 写作、图像生成、自动排版、品牌风格统一等能力整合进同一界面，试图把原本分散在多个软件中的生产流程收拢到一个入口。

在生成式 AI 时代，内容生产门槛被快速拉低，但协作与管理的复杂度反而上升。Canva 的估值押注的正是这一点：当人人都能生成内容时，能够组织、管理并规模化生产内容的平台，反而会变得更重要。

14 Checkout.com

估值：400亿美元

赛道：支付基础设施、金融 API

总部：英国｜累计融资：20亿美元

Checkout.com 与 Stripe 类似，强调全球支付能力与企业级服务稳定性。

它不直接面向消费者，却深度嵌入全球互联网交易的底层流程。与 Stripe 相似，Checkout.com 提供的是一整套支付基础设施：收单、清算、风控、跨境结算与金融 API。但它的切入点更偏向大型企业与高交易量平台——电商、游戏、加密资产平台与全球互联网公司，都是其核心客户。

它的壁垒主要来自三部分：全球支付网络连接能力、稳定的企业级清算与风控系统，以及能够覆盖多地区合规要求的金融基础设施。对跨境业务而言，支付成功率、结算速度与稳定性本身就是竞争力，而这些能力往往需要多年积累与本地化运营。Checkout.com 的增长逻辑也因此更偏“基础设施型”：

AI 可以改变流量获取方式、内容生产方式甚至软件形态，但交易本身仍然需要可靠的资金流转与清算网络。Checkout.com 的估值，本质上押注的正是这一长期不变的底层需求：只要全球商业仍在增长，支付网络就始终是最稳定的基础设施之一。

15 Ripple

估值：400亿美元

赛道：跨境支付网络、区块链金融

总部：美国｜累计融资：7.94亿美元

Ripple 的目标是用区块链提升跨境支付效率，面向机构端金融网络，而非单纯的加密资产交易。它并不试图成为面向个人投资者的交易平台，而是试图改写传统金融体系中最缓慢的一环：跨境支付与清算。

传统跨境转账依赖 SWIFT 等多层中介体系，结算周期长、费用高、透明度低。Ripple 的核心逻辑是，用区块链网络与数字资产作为桥梁，让资金能够在不同国家与银行体系之间更快完成结算与清算。

它服务的主要对象不是散户，而是银行、支付机构与大型金融公司。

其估值逻辑也因此更加接近传统金融网络公司：它押注的不是加密资产价格波动，而是全球资金流动效率的长期提升。在全球贸易与跨境电商持续增长的背景下，跨境支付仍然是最具改造空间的金融基础设施之一。

16 Figure

估值：390亿美元

赛道：机器人

总部：美国｜累计融资：20亿美元

Figure是目前估值最高的机器人公司。它押注“通用机器人”。公司成立时间不长，但融资与合作速度极快。其核心叙事建立在一个判断上：当大模型开始具备推理与决策能力后，AI 的下一步不只是存在于屏幕里，而是进入物理世界，成为可以行动的“劳动力”。

Figure 的路线与传统工业机器人公司不同。传统机器人强调固定场景与重复任务，而 Figure 更强调通用性与可扩展性，希望通过大模型与视觉系统，让机器人具备理解环境、执行复杂任务与持续学习的能力。

对投资人来说，人形机器人代表的是潜在规模极大的劳动力市场替代与补充：制造业、仓储物流、零售服务甚至家庭场景，都可能成为长期落地空间。Figure的估值并非建立在已实现的大规模收入上，而是基于一个更长期的预期：

如果通用机器人能够真正规模化部署，它将成为继软件与互联网之后，下一代最具想象力的基础设施之一：一种可被编程、可被训练、可以持续迭代的物理劳动力网络。

17 Ramp

估值：320亿美元

赛道：企业支出管理、财务效率平台

总部：美国｜累计融资：20亿美元

Ramp 是这一轮企业软件中增长最快的一类公司之一。它切入的不是传统意义上的“财务软件”，而是企业如何更高效地花钱、管钱与控制成本。

它提供的核心产品包括企业信用卡、费用报销、账单管理、预算控制与合规工具，并通过自动化与数据分析把这些环节整合进同一套系统。相比传统财务SaaS强调“记账与报表”，Ramp的逻辑更直接：帮企业实时减少不必要支出。

这种定位让它在宏观环境趋紧、企业普遍强调降本增效的阶段迅速增长。对客户来说，Ramp不只是软件供应商，更像一套“企业支出操作系统”——所有资金流出都可以被追踪、分析并优化。

Ramp 的估值逻辑：当企业越来越像数据驱动的运营体，财务不再只是后台职能，而会成为实时决策系统的一部分。谁掌握企业资金流数据与支出路径，谁就更有机会成为企业核心基础设施。

在这份名单中，Ramp 代表的是另一类基础设施公司：它不直接生产技术或内容，而是嵌入企业日常运营最核心的环节——现金流与成本控制。一旦嵌入，这类系统往往很难被替换。

18 Safe Superintelligence

估值：320亿美元

赛道：AGI 安全与对齐研究

总部：美国｜累计融资：30亿美元

Safe Superintelligence是这份名单中最“反商业化叙事”的公司之一。它由OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever于2024年联合创立，从一开始就明确定位：只做一件事——构建安全的超级智能。

与多数大模型公司同时推进产品与商业化不同，SSI几乎完全不强调短期产品落地。它的核心目标是长期AI对齐、安全性与可控性研究，并试图在能力突破之前，先建立可验证的安全框架。

在当下的大模型竞争中，这种路径显得相当少见。多数公司仍在围绕模型能力、用户规模与商业化速度展开竞争，而 SSI 把“安全本身”当作唯一产品。

它的估值，也因此更像一种前瞻性押注：当模型能力持续提升、AI系统逐渐接近更高自主性阶段，安全与对齐，可能从研究议题变成基础设施级需求。

19 Fanatics

估值：310亿美元

赛道：体育电商、体育数据与博彩生态

总部：美国｜累计融资：50亿美元+

Fanatics 最早是一家体育周边电商公司，但它正在把“体育消费”做成一个更完整的数字生态。围绕全球体育联盟与俱乐部授权，Fanatics 建立起覆盖球衣与周边销售、数字藏品、体育卡牌以及体育博彩的平台体系。

它的核心资产并不是单一电商业务，而是与 NFL、NBA、MLB 等顶级体育联盟深度绑定的授权网络，以及由此形成的用户与交易数据。过去几年，Fanatics 通过收购和自建不断延伸业务边界：从商品销售扩展到数字收藏，再到体育博彩与赛事数据服务。

其估值逻辑本质上押注的是：体育正在从内容产业转向“可交易的数字消费生态”。谁掌握授权、数据与用户关系，谁就掌握体育商业的入口。

20 Anduril Industries

估值：310亿美元

赛道：国防科技、AI 军工系统

总部：美国｜累计融资：60亿美元

Anduril是近年来增长最快的国防科技公司之一。由Oculus创始人Palmer Luckey创立，它的核心思路很直接：用软件和AI重写传统军工体系。

据悉，公司已获得超15亿美元国防订单，公司主要产品包括无人侦察系统、自动防御设备、边境监控平台以及AI指挥与感知系统Lattice。与传统军工企业依赖大型硬件项目不同，Anduril更像一家“军工软件公司”：强调快速迭代、模块化硬件与软件主导的系统能力。

在全球地缘政治与安全支出持续上升的背景下，国防科技重新成为资本重点关注领域。Anduril的估值也反映出一种趋势：国防能力正在从“重工业制造”转向“软件与算法主导的系统工程”。所以，它押注的不是单一武器平台，而是未来战争与安全体系中的数字化基础设施。

如果把视角拉回中国，另一组对照同样值得注意。

根据2025年3月举办的2025中关村论坛年会平行论坛——第二届全球独角兽企业大会上发布的《中国独角兽企业发展报告（2025）》统计。截至其调查周期内，中国估值超过百亿美元的“超级独角兽”企业约18家。

而目前，在百亿美元估值梯队中，中国公司也形成了一批具有代表性的名字：微众银行、小红书、大疆创新、米哈游、远景能源、广汽埃安、菜鸟网络、长江存储、京东科技，以及OPPO、vivo等。

而扩大范围来看，中国独角兽企业目前分布在集成电路与半导体、软件与信息服务、新能源技术、人工智能、智能制造、新消费等12个主要领域。

其中，人工智能、新消费与零售、集成电路构成估值最集中的三大板块：

● 人工智能领域独角兽总估值约4612亿美元

● 新消费与零售约2039亿美元

● 集成电路约1925亿美元

如果从单家公司平均估值来看，排序略有不同：人工智能、电子商务、新能源智能汽车位列前三，平均估值分别约为75.61亿美元、61.85亿美元、54.31亿美元。

从数量结构看，独角兽仍然集中在少数高频赛道。新消费与零售、人工智能、集成电路、智能装备、医药健康五个领域的企业数量位列前五，分别为66家、61家、54家、54家、43家，合计占全部独角兽的68%。

从刚刚整理出来的整份千亿估值企业名单里可以看到一个明显趋势：进入千亿美元估值的公司，几乎都满足同一个条件——它们的业务一旦成立，就会变成别人绕不开的基础设施。

● AI 时代的入口与底座（OpenAI、Anthropic、xAI）

● 航天与通信网络（SpaceX）

● 数据与企业 AI 工程体系（Databricks）

● 金融与支付网络（蚂蚁、Stripe 等）

● 交通系统的下一代形态（Waymo）

● 大规模供应链与消费渠道（Reliance Retail、Shein）

这也是“千亿美元估值时代”真正的含义：创业公司的竞争，不再是做出一个爆款产品，而是争夺下一代系统的控制权。