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1、WH I T E P A P E R O N A I S T A R T U P V A L U E C R E A T I O NA I 初创企业价值创造白皮书牛 津 智 能2 0 2 4牛津智能（杭州）科技有限公司O x V a l u e.A I L t d.H a n g z h o uOxValue.AI牛津智能WH I T E P A P E RO N A I S T A R T U P V A L U E C R E A T I O NP R E F A C E概述牛津智能推出的A I 初创企业价值创造白皮书 揭示了全球A I 初创企业价值创造的新视角。在全球科技浪潮中，人工智能

2、初创企业凭借其创新能力在全球科技浪潮中，人工智能初创企业凭借其创新能力和灵活性迅速崛起，然而如何准确评估其技术价值一直是业界关注的焦点。基于牛津智能估值团队研发的屡获国际大奖的O x V a l u e 估值模型，本白皮书发布了中国、海外以及全球范围内的A I 初创企业价值创造3 0 强榜单，并揭示了中外A I 企业在价值驱动因素上的差异。榜单显示，尽管欧美特别是美国企业在全球A I 创新浪潮榜单显示，尽管欧美特别是美国企业在全球A I 创新浪潮中占据领先地位，但仍有8 家中国企业成功跻身全球A I 初创企业3 0 强。此外，全球A I 初创企业的价值创造主要源于其技术创新性，而中国A I 初

3、创企业的价值创造更多地受市场因素影响。最后，本研究指出中国在互补性技术方面存在明显不足，成为其A I 初创企业价值创造的主要瓶颈之一。这项研究为全球A I 初创企业的价值创造提供了全新的视这项研究为全球A I 初创企业的价值创造提供了全新的视角，同时也凸显了中国企业在该领域所面临的机遇和挑战。未来，O x V a l u e 估值技术将持续优化，为行业决策者提供更加深入的参考，助力人工智能领域的可持续发展。O x V a l u e.A I r e l e a s e s Wh i t e p a p e r o n A I S t a r t u p V a l u e C r e a t

4、i o n,i n t r o d u c i n g a n o v e l p e r s p e c t i v e o n g l o b a l A I s t a r t u p v a l u e c r e a t i o n.A mi d t h e s u r g i n g g l o b a l t e c h l a n d s c a p e,A I s t a r t u p s A mi d t h e s u r g i n g g l o b a l t e c h l a n d s c a p e,A I s t a r t u p s h a v e

5、s wi f t l y r i s e n,p r o p e l l e d b y t h e i r i n n o v a t i v e p r o we s s a n d a d a p t a b i l i t y.H o we v e r,a c c u r a t e l y g a u g i n g t h e i r t e c h n o l o g i c a l v a l u e h a s p e r e n n i a l l y c a p t u r e d i n d u s t r y f o c u s.L e v e r a g i n g

6、 t h e g l o b a l l y e s t e e me d v a l u a t i o n mo d e l c r a f t e d b y O x V a l u e.A I,t h i s wh i t e p a p e r h a s u n v e i l e d t h e t o p 3 0 A I s t a r t u p s wo r l d wi d e,e l u c i d a t i n g d i s t i n c t i o n s i n v a l u e-d r i v i n g f a c t o r s b e t we e

7、 n d o me s t i c a n d i n t e r n a t i o n a l A I e n t e r p r i s e s.T h e r a n k i n g s u n d e r s c o r e t h a t d e s p i t e t h e d o mi n a n c e o f E u r o p e a n a n d A me r i c a n fir ms,n o t a b l y t h o s e f r o m T h e r a n k i n g s u n d e r s c o r e t h a t d e s p

8、 i t e t h e d o mi n a n c e o f E u r o p e a n a n d A me r i c a n fir ms,n o t a b l y t h o s e f r o m t h e U n i t e d S t a t e s,i n t h e g l o b a l A I i n n o v a t i o n s u r g e,e i g h t C h i n e s e e n t e r p r i s e s h a v e e x c e l l e d,s e c u r i n g p o s i t i o n s

9、i n t h e t o p 3 0 g l o b a l A I s t a r t u p r o s t e r.Mo r e o v e r,wh i l e g l o b a l A I s t a r t u p s d e r i v e v a l u e p r i ma r i l y f r o m t h e i r t e c h n o l o g i c a l i n g e n u i t y,C h i n e s e A I s t a r t u p s v a l u e c r e a t i o n i s s i g n i fic a n

10、 t l y i n flu e n c e d b y ma r k e t f a c t o r s.N o t a b l y,t h i s a n a l y s i s h i g h l i g h t s n o t a b l e s h o r t c o mi n g s i n c o mp l e me n t a r y t e c h n o l o g i e s wi t h i n C h i n a,p o s i n g a k e y h u r d l e t o v a l u e c r e a t i o n f o r i t s A I

11、s t a r t u p s.T h i s s t u d y o ffe r s a f r e s h o u t l o o k o n t h e v a l u e c r e a t i o n o f g l o b a l A I s t a r t u p s,wh i l e s h e d d i n g l i g h t T h i s s t u d y o ffe r s a f r e s h o u t l o o k o n t h e v a l u e c r e a t i o n o f g l o b a l A I s t a r t u p

12、 s,wh i l e s h e d d i n g l i g h t o n t h e o p p o r t u n i t i e s a n d c h a l l e n g e s c o n f r o n t i n g C h i n e s e e n t e r p r i s e s i n t h i s d o ma i n.Mo v i n g f o r wa r d,O x V a l u e.A I wi l l p e r s i s t i n r e fin i n g i t s c a p a b i l i t i e s t o f u

13、r n i s h i n d u s t r y l e a d e r s wi t h d e e p e r i n s i g h t s,b o l s t e r i n g t h e s u s t a i n a b l e a d v a n c e me n t o f t h e A I s e c t o r.s e c t o r.扫描右侧二维码，获取更多资讯S c a n t h e Q R c o d e o n t h e r i g h t t o o b t a i n mo r e i n f o r ma t i o nw w w.o x v a l

14、 u e.c nOxValue.AI牛津智能前言前言在 21 世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）作为最具颠覆性和增长潜力的技术领域之一，正以前所未有的速度重塑着全球经济格局与行业生态。随着算法的不断优化、计算能力的飞跃式提升以及大数据的广泛应用，AI 技术已从理论探索步入实践应用的黄金时代，深刻影响着从智能制造、智慧城市到医疗健康、金融服务等各行各业的转型升级。在这一背景下，作为创新驱动的重要力量，AI 初创企业以其独特的技术创新能力和敏锐的市场洞察力，在全球范围内迅速崛起，成为推动 AI 技术进步与应用拓展的先锋。然而，对于投资者、金融机构、政策制定者及创业者自身而言，如何准确评估这些初创企

15、业的技术价值，成为了一个既关键又复杂的挑战。技术估值不仅关乎企业的融资能力、市场定位与未来发展潜力，更是衡量其创新成果市场认可度的重要标尺。鉴于 AI 初创企业在技术、资金和市场等方面的独特性和复杂性，传统技术估值方法具有局限性，往往无法准确反映其潜在价值。因此，需要开发新的技术估值方法以准确捕捉 AI 初创公司的价值。本白皮书基于牛津智能估值研发团队首创的技术价值效用理论，运用其屡获国际大奖的 OxValue 估值模型一个由 AI 驱动，综合考虑技术新颖性、技术生命周期、互补性技术、市场因素，以及风险和团队等五大维度的创新技术估值模型，为中国及全球的 AI 初创企业进行估值，发布了 2024

16、 年中国、海外以及全球 AI 初创企业价值创造 30 强榜单，并揭示了中外 AI 企业在价值驱动因素上的差异。研究结果显示，以美国企业为主的欧美企业在全球 AI 创新OxValue.AI牛津智能浪潮中占据领先地位，其业务覆盖范围非常多元化。值得关注的是，有 8 家以大型模型研发和自动驾驶和为主的中国企业成功跻身全球 AI 初创企业 30 强，表明中国正在成为推动全球 AI 技术进步的重要力量。其次，在过去十年，每年都有世界顶级 AI 初创企业成立，意味着企业需要不断创新以应对全球 AI 产业的高速发展和激烈竞争。同时，全球 AI 初创企业的发展呈现显著的集群效应，美国加州和中国北京成为两大核心

17、聚集地。另一方面，海外 AI 初创企业的价值创造主要源于其技术创新性，而中国 AI 初创企业的价值创造更多地受市场规模因素影响。最后，本研究指出中国在互补性技术方面存在明显不足，成为其 AI 初创企业价值创造的主要瓶颈之一。这项研究为全球 AI初创企业的价值创造提供了全新的视角，同时也凸显了中国企业在该领域所面临的机遇和挑战。未来，OxValue 估值技术将持续优化，为行业决策者提供更加深入的参考，助力人工智能领域的可持续发展。本白皮书共分为 4 个部分。第 1 部分详细介绍了 AI 初创企业的发展概况，包括 AI 初创企业的定义与特点、兴起背景、发展现状以及企业在发展过程中面临的主要挑战。第

18、 2 部分重点探讨了 AI 初创企业的技术估值方法，包括传统估值方法和 OxValue 估值模型。第 3 部分基于 OxValue 估值模型，发布了中国、海外以及全球 AI 初创企业价值创造 30 强榜单，并对其进行了深入分析。最后，第 4 部分对全文进行总结，并对 AI 初创企业技术估值的未来发展趋势与前景进行了展望。本文中的具体评价结果仅供参考，欢迎各方领导专家批评指正，期待进一步交流讨论，共同完善 AI 初创企业价值创造评价体系。OxValue.AI牛津智能目录目录第 1 部分 AI 初创企业发展概况.11.1 AI 初创企业的定义与特点.11.2 AI 初创企业兴起背景.21.3 AI

19、 初创企业发展现状.61.4 AI 初创企业发展面临的挑战.8第 2 部分 AI 初创企业技术估值方法.102.1 传统估值方法.102.2 OxValue 估值模型.11第 3 部分 AI 初创企业价值创造排行榜.163.1 中国 AI 初创企业价值创造排名分析.163.2 海外 AI 初创企业价值创造排名分析.213.3 全球 AI 初创企业价值创造排名分析.263.4 中外 AI 初创企业价值创造来源对比分析.30第 4 部分 总结和展望.35参考文献.38附录 中国 AI 企业价值创造 30 强榜单.40OxValue.AI牛津智能图目录图目录图 1.OxValue 估值框架.14图

20、2.中国 AI 初创企业价值创造 30 强（区域分布）.19图 3.中国 AI 初创企业价值创造 30 强（行业分布）.20图 4.海外 AI 初创企业价值创造 30 强（区域分布）.24图 5.海外 AI 初创企业价值创造 30 强（行业分布）.25图 6.全球 AI 初创企业价值创造 30 强（区域分布）.28图 7.全球 AI 初创企业价值创造 30 强（行业分布）.29图 8.AI 初创企业价值创造维度（水平）.31图 9.AI 初创企业价值创造维度（占比）.32图 10.各层级 AI 初创企业价值创造维度（占比）.33表目录表目录表 1.中国 AI 初创企业价值创造 30 强榜单.1

21、7表 2.海外 AI 初创企业价值创造 30 强榜单.22表 3.全球 AI 初创公司价值创造 30 强名单.27OxValue.AI牛津智能1第第 1 部分部分 AI 初创企业发展概况初创企业发展概况1.1 AI 初创企业的定义与特点初创企业的定义与特点随着大数据的爆发、计算能力的提升以及算法模型的优化，人工智能（AI）迎来了前所未有的发展机遇，推动了 AI 初创企业的快速增长。由于不同机构或市场观察者的研究视角不同，AI 初创企业并没有一个全球统一的官方定义，但通常可以理解为在人工智能领域（包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等），创立时间相对较短（一般不超过 10 年），且以独立公司形

22、式运营，不依附于大型集团或企业的新兴企业1。这些公司通常专注于 AI 技术的研发、应用及商业化，致力于通过 AI 技术解决特定行业或领域的问题。作为技术创新和市场变革的先锋。AI 初创企业通常具有以下特点：（1）高度创新性高度创新性。AI 领域的初创企业往往拥有前沿的技术和创新的商业模式，不受传统业务流程的限制，能够快速响应市场变化，推动新技术的商业化。（2）强灵活性和适应性强灵活性和适应性。AI 领域的初创企业能够迅速调整其业务策略和技术路线图，以适应不断变化的市场环境。这种灵活性使它们在竞争激烈的 AI 市场中占据优势。（3）市场定位明确市场定位明确。AI 领域的初创企业往往专注细分市场。

23、通过深耕细分领域，形成技术壁垒和品牌优势。这种专注策略有助于它们在特定领1如 Gartner 在 2021 年发布的报告中，将 AI 初创企业定义为创立时间不超过 10 年、是独立公司且营业额小于一亿美金规模的企业(https:/ 初创企业的成长路径更为陡峭，容易在短时间内获得高估值。为了更准确地把握 AI 初创企业的特点和趋势，本白皮书所指的 AI 初创企业，是指那些专注于人工智能领域且成立时间不超过十年的非上市企业。这一界定旨在聚焦于那些处于快速成长阶段，具备高度创新能力和市场潜力的新兴 AI 企业。1.2 AI 初创企业初创企业兴起背景兴起背景1.2.1 技术驱动技术驱动在科技浪潮的推动

24、下，AI 初创企业正迎来前所未有的发展机遇，这主要得益于一系列关键技术的突破性进展。深度学习技术的突破首先点燃了这一波创新浪潮。基于神经网络的深度学习模型极大地提升了计算机在图像识别、语音识别等领域的表现，使得 AI 技术从理论研究阶段走向了大规模应用。深度学习的成功不仅带来了更高效的算法，也促进了更强大的计算硬件的发展，进一步加速了 AI 技术的普及。接着，自然语言处理（NLP）技术的发展进一步扩展了 AI 的应用范围。得益于 BERT、GPT 等模型的引入，机器不仅能够理解文本的字面含义，还能够生成与人类语言非常接近的内容。这些技术使得 AI 在文本生成、情感分析、机器翻译等领域表现出色，

25、推动了智能客服、自动化写作等新兴应用的落地。多模态技术的发展进一步推动了 AI 的应用边界。通过结合视觉、语言、听觉等多种模态信息，OxValue.AI牛津智能3AI 系统能够更全面地理解复杂的环境和任务。例如，多模态技术在自动驾驶、智能家居、虚拟现实等领域的应用，使得机器能够从多个维度感知和理解世界，大大提升了 AI 系统的智能化水平。在这些技术基础上，大模型和生成式 AI 的崛起进一步巩固了 AI 初创企业的创新地位。大模型，如 GPT系列，通过大规模数据训练，展现出超越传统算法的语言理解和生成能力。生成式 AI 更是引发了创意产业的革命，能够自动生成文本、图像、音乐等内容，为企业提供了强

26、大的内容生产工具。总而言之，AI 技术的迅猛发展为初创企业提供了强大的技术支撑，而这些新兴企业的崛起也反过来加速了技术的进步。AI 初创企业不仅借助先进的技术快速成长，还通过创新应用推动 AI 技术的边界不断扩展，从而形成了技术进步和产业发展的良性循环。1.2.2 政策助力政策助力AI 初创企业的崛起在很大程度上得益于政府政策的强力支持，各国政府通过一系列战略规划和专项政策，为 AI 产业的发展提供了多维度的助力。在中国，政府高度重视人工智能的发展，并将其作为国家战略的一部分。2017 年，中国国务院发布了新一代人工智能发展规划，提出了到 2030年将中国建设成为世界主要人工智能创新中心的目标

27、。该规划强调要加大对 AI 基础研究的投入，推动核心技术突破，鼓励 AI 与实体经济深度融合。此 外，政府还出台了促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年），明确了在智能制造、智慧城市、智能医疗等重点领域的应用推广，并通过专项资金和税收优惠政策，支持初创企业的技术研发OxValue.AI牛津智能4和市场拓展。美国同样在人工智能领域采取了积极的政策行动。2021 年，美国国会通过了国家人工智能倡议法案，这是美国首个专门针对 AI 的立法。该法案旨在加强美国在 AI 领域的全球竞争力，通过增加联邦政府对 AI 研究的资金支持、鼓励跨部门合作和推进 AI 教育，培育高素质的 A

28、I 人才队伍。在欧洲，欧盟于 2020 年发布了人工智能白皮书，提出了欧洲在 AI 领域的战略愿景。白皮书强调要通过一系列政策措施，确保欧洲在 AI 技术发展和应用中的领先地位。具体措施包括大规模投资 AI 研究与创新、建立可靠的 AI 法规框架、推动 AI 在制造业、农业、医疗等行业的应用。此外，欧盟还启动了“人工智能合作计划”，旨在加强成员国之间的 AI 研究合作，并通过共享基础设施和数据资源，提升欧洲整体的 AI 创新能力。总而言之，各国政府通过战略规划、法律框架、资金支持、人才培养和产业政策，为 AI 初创企业的发展创造了有利的环境。这些政策不仅为企业提供了发展所需的资源和条件，还在全

29、球 AI 竞争中为初创企业赢得了战略优势。1.2.3 资本支持资本支持随着 AI 技术的快速发展，资本市场对 AI 企业展现出浓厚的兴趣。投资者们看到了 AI 技术带来的商业潜力和社会价值，纷纷将资金投入这一领域。高频的融资轮次和庞大的融资规模，为 AI 初创企业提供了充足的资金支持，推动了其快速发展。根据国际数据公司（IDC）发布的 2024 年 V1版全球人工智能和生成式人工智能支出指南，2022 年全球 AI 信息技术OxValue.AI牛津智能5总投资额为 1,324.9 亿美元，预计到 2027 年将增长至 5,124.2 亿美元，年复合增长率达到 31.1%2。PitchBook

30、的数据显示，2023 年，全球人工智能初创公司融资额接近 500 亿美元，同比增长了 9%，超过了 2022 年的 458 亿美元，彰显了风险投资者对 AI 作为未来增长引擎的信心3。Crunchbase 的数据进一步指出，2024 年第二季度全球 AI 初创公司共获得 240 亿美元的投资，环比增长一倍多，是近年来 AI 企业的最高季度融资额4。在中国市场，根据2024 年 Q1 AIGC 产业观察报告，2024 年第一季度，国内 AIGC 行业发生融资事件 64 起，已披露融资金额高达 97.30 亿人民币5。这显示出投资者对AI 初创企业的信心和对市场前景的乐观态度。1.2.4 市场需求

31、市场需求随着数字化转型的加速和消费者需求的不断升级，各行各业对智能化解决方案的需求急剧增加。企业希望通过引入 AI 技术来提升运营效率、优化客户体验、创造新的商业模式。这种强烈的市场需求为 AI 初创企业提供了广阔的发展空间，推动了其快速崛起。根据 Fortune Bussiness Insights 的数据，2023 年全球人工智能市场规模为 5,153.1 亿美元，预计将从 2024 年的 6,211.9 亿美元增长到 2032 年的 27,404.6 亿美元，预测期内复合年增长率为 20.4%6。根据 IDC 发布的 2024 年 V1 版全球人工智能和生成式人工智能支出指南，作为 AI

32、 领域的一个重要分支，生成式人工智能（Generative2https:/ 85.7%的年复合增长率快速扩张，至 2027 年市场规模可能接近 1,500 亿美元，届时 45%的企业将利用该技术实现数字产品和服务的共同开发，从而使收入增长比竞争对手翻一番7。在中国市场，根据中国政府网发布的信息显示，2023 年中国 AI 核心产业规模已达到 5,000 亿元人民币8，并预计到 2028 年将实现翻番，达到 8,110 亿元人民币9。这些数据不仅反映了 AI 技术在中国的广泛应用，更凸显了中国市场的巨大商业潜力和发展空间。1.3 AI 初创企业初创企业发展现状发展现状根据中国信通院发布的全球数字

33、经济白皮书(2024 年)，截至 2024年一季度，全球 AI 企业数量近 3 万家10，显示出 AI 初创企业数量的显著增长。这一数字表明，在全球范围内，AI 初创企业已成为推动科技创新和产业升级的重要力量。随着技术的不断突破和市场需求的持续扩大，预计全球 AI 初创企业的数量还将继续增加。1.3.1 区域分布区域分布AI 初创企业的区域分布呈现出一定的集中性，但也在逐渐趋向多元化。根据全球数字经济白皮书(2024 年)，美国是全球 AI 企业的主要聚集地，占据了全球 AI 企业数量的较大比例（34%）11，这得益于美国强大的科技创新能力和成熟的商业环境。另外，根据福布斯 2024 年 AI

34、50 强榜单，分布7https:/ AI 企业有 39 家，其中 21 家位于加利福尼亚州旧金山12。同时，中国作为全球第二大经济体和科技大国，AI 企业数量也快速增长，占全球AI 企业数量的 15%13，显示出中国在 AI 领域的强劲发展势头，并且在北京、上海、深圳等一线城市形成了较为集中的产业集群14。此外，英国、印度、加拿大、德国等国家的人工智能企业也发展较快，形成了全球 AI 初创企业区域分布的多元化格局。1.3.2 行业分布行业分布全球 AI 初创企业的行业分布相当广泛，涵盖了多个关键领域。这些企业主要聚焦于人工智能底层核心技术、医疗健康、商业智能与分析、广告、销售与客户关系管理、机

35、器人对话、图形图像识别、汽车驾驶、网络安全、金融科技与保险、机器人、物联网与工业物联网、文本理解与生成以及商业等多个方向。根据 CB Insights 公布的 2024 年人工智能（AI）100 强榜单，不同技术重点的 AI 公司被划分为多个大类，其中人工智能基础设施领域入选企业最多，医疗健康、商业智能与分析等方向也占据重要位置15。这些报告揭示了AI 企业在不同技术领域的活跃度和创新能力。在中国，根据中国新一代人工智能科技产业发展 2024,我国的人工智能产业技术体系包括大数据和云计算、物联网、知识图谱、多模态、具身智能等在内的 24 个技术类别。其中，大模型、网络安全、算力网络、操作系统、

36、AI 框架、多模态、具身12https:/ 2023 年中国人工智能产业应用活跃的技术类别。从技术合作关系数的占比看，排名第一的是大数据和云计算，占比 42.70%；排名第二的是物联网，占比 11.92%。人工智能应用领域包括企业智能管理、智慧城市、智能制造、AI for science 等在内的 20 个细分场景。其中，AI forscience 在科学研究领域的应用已成为新增的关键赛道之一。从技术合作密度的应用领域分布看，排名第一的是企业智能管理，占比 11.83%；排名第二的是智慧城市，占比 11.01%；随后是智能制造、智能网联汽车和智能硬件，占比分别为 10.75%、8.65%和 7

37、.69%16。综上所述，AI 初创企业在数量、区域分布以及行业分布方面均呈现出蓬勃发展的态势。随着技术的不断进步和市场需求的持续增长，AI 初创企业将继续发挥重要作用，推动全球科技创新和产业升级。1.4 AI 初创企业发展面临的挑战初创企业发展面临的挑战1.4.1 市场竞争激烈市场竞争激烈随着 AI 技术的普及和应用场景的拓展，市场竞争日益激烈。不仅初创企业之间竞争激烈，行业巨头也纷纷布局 AI 领域，通过并购、合作等方式抢占市场份额。这种竞争态势使得初创企业在市场拓展、品牌建设等方面面临诸多挑战。1.4.2 数据隐私与安全问题数据隐私与安全问题AI 技术的发展高度依赖数据，同时用户对数据安全

38、的关注度不断提高，16https:/ 技术价值评估的复杂性技术价值评估的复杂性（1）估值依据难以选定估值依据难以选定对于 AI 初创企业，选择合适的估值依据是一个挑战。传统的财务指标如收入、利润等难以全面反映其技术潜力和未来商业价值，投资者需要综合考虑多个因素，如技术创新、市场潜力和团队实力，这增加了估值的难度和主观性。（2）人工搜集整理资料时间长、效率低人工搜集整理资料时间长、效率低进行技术价值评估时，人工搜集和整理相关资料往往耗时且效率低下。由于需要大量关于技术、市场、团队等维度的信息，整个过程会消耗大量资源。（3）估值结果受尽调人员专业水平和尽责程度影响较大估值结果受尽调人员专业水平和尽

39、责程度影响较大评估结果在很大程度上依赖于尽调人员的专业水平和尽责程度。不同人员的技术理解和主观判断可能会直接影响最终的估值结果，增加了评估过程的主观性和不确定性。（4）成本高昂成本高昂技术价值评估通常需要大量的时间、人力和物力资源，因此成本高昂。这种高成本对于初创企业来说，可能是一个较大的负担。综上所述，AI 初创企业的独特特点以及面临的挑战使得其技术价值的评估存在复杂性，在选择估值方法时，需要综合考虑多个维度，以全面衡OxValue.AI牛津智能10量其实际价值。第第 2 部分部分 AI 初创企业技术估值方法初创企业技术估值方法随着人工智能领域的迅猛发展，技术的独特性和先进性直接影响了初创企

40、业的市场竞争力和长期发展潜力。技术估值，作为评估创新型企业、科技项目或无形资产价值的重要手段，不仅关乎投资者的决策质量，也直接影响到企业的融资能力、市场定位及长远发展策略。因此，选择合适的技术估值方法不仅仅能为 AI 初创企业的估值提供科学依据和参考，更是对企业未来创新能力和市场潜力的前瞻性判断。2.1 传统估值方法传统估值方法过往的研究探讨了多种用于技术估值的实践方法，包括定量方法，例如成本法（Mard，2000 年）、收益法（Thorn 等人，2011 年）、实物期权分 析（例 如Eichner、Germuenden 和Kautzsch，2007 年；Oriani 和Sobrero，200

41、8 年）和结构模型（Park 和 Park，2004 年）；定性方法，例如模糊多标准比较（Cheng，2013 年）、特定价值点方法（Vega-Gonzlez等人，2010 年）、同行基准测试（Baek 等人，2007 年；Hsu 等人，2021年）；混合方法（Doerr、Gates 和 Mutty，2006 年）。但是，这些方法对于初创企业的技术估值存在某些缺点和局限性。例如，成本模型以当前成本来估计技术的经济价值，但成本并不一定等于未来收益，尤其是对于需要大量人类创造力的技术而言。基于收入的方法、实物期权方法和混合方OxValue.AI牛津智能11法依赖于对未来收入的预测，而这本身就具有不

42、确定性。对于收益波动较大、仍处于研发阶段且尚未产生实际收益的初创企业，收入法可能不适用。基准测试方法假设市场上的潜在买家会合理地支付类似的价格来购买同类技术（Reilly 和 Schweihs，1999 年）。然而，找到同类技术及其交易价格通常很困难，初创公司的技术和业务模式具有独特性，难以在市场上找到合适的可比公司，或者市场缺乏足够的交易数据和公开信息，在这种情况下，估值的准确性可能会受到影响。由于 AI 初创企业具备高成长性、高创新性，对其的技术估值是一个涉及多个维度的复杂过程，必然涉及多个评估维度，传统的估值方法大多对初创企业特别是初创团队并不适用，因此需要开发新的估值方法以准确捕捉 A

43、I 初创公司的价值。2.2 OxValue 估值模型估值模型2.2.1 OxValue 估值模型简介估值模型简介OxValue 估值模型是人工智能驱动下技术估值赛道的领先者，基于牛津大学相关技术研发团队近十年的技术估值研究积累。模型的设计基于一个突破性的技术价值效用理论框架，重点关注技术新颖性、技术生命周期、市场规模、是否存在互补技术以及团队和潜在风险，以确定估值。具体而言，OxValue 估值模型基于“早期技术估值法”（VEST）工具，这是一种独特的创新方法，它利用大数据、计量经济模型和机器学习等技术进行经验估算和模型验证，通过深入分析研究估算出专利发明或初创企业的货币价值。OxValue

44、估值模型的核心技术体现在 AI 驱动的多行业大型专业数据库的构建与估值算法的智能优化与更新。在行业估值算法与市场态势数据库运维基础OxValue.AI牛津智能12之上，借助人工智能引擎，让评估数据的收集、图形化估值数据的展示、行业预测与风险分析、竞品对比分析、投资机构的筛选与推荐等方面都有了开创性的拓展，让估值流程更为严谨和流畅，估值结果更为完整和直观，并在取得估值结果之后更为精准直接地获得投资主体的垂青。作为全球技术估值领域的颠覆者，OxValue 估值技术获得 WIPO（世界知识产权组织）、Innovate UK 等国际组织机构的高度认可，得到联合国技术革新平台的重点推荐。同时，其核心理论

45、获得了 2017 年欧洲管理学会最佳论文奖，2021 年 Falling Walls 科学突破奖，以及 2024 年阿里云全球峰会最佳 AI 项目实践奖。OxValue 估值模型能够为多行业提供精准、高效、客观且经济的技术估值引擎，赋能初创企业、金融机构、投资主体、科研院校、政府机构等多元化主体，为技术投资、转让和商业化决策提供重要参考指标，加速新质生产力生成和规模化，对经济持续与稳定发展起到重要作用。2.2.2 OxValue 估值模型估值模型技术路径技术路径OxValue 估值模型通过一套理论框架、两类数据库支撑的架构、三方面AI 驱导，以及全面数据合规，将整个估值系统搭建完成（图 1）。

46、（1）一套一套理论框架理论框架OxValue 技术估值立足于牛津智能估值研发团队首创的技术价值效用理论(Fu,et al.,2017;Fu,et al.,2024)。该理论提出，一项技术的价值由其能够满足的功能效用决定，即该技术满足什么市场需求，多大程度上满足该需求（技术的新颖性决定），充分满足市场要求（即充分实现其价值）需要的技术和制度条件是否满足，该技术在此技术领域的生命周期中所处的位置（新兴、上升、成熟、OxValue.AI牛津智能13下降），以及该技术实现价值的风险（团队能力）。简而言之，该理论综合了技术新颖性、市场因素、技术生命周期、风险和团队以及互补性技术五大因素，将技术价值的市场

47、效用作为评判的标准参数，为专利乃至初创企业的估值开创了一套颠覆性的精准、客观、普及和经济的先进方法。（2）两类数据库支撑两类数据库支撑OxValue 系统的搭建包括两类自有数据库的建立，支撑每个行业的大型垂类数据库。i.行业特定数据库独有的行业特定数据库的用途是完成估值过程中的数据存取与分析。该数据库按行业划分，随着行业估值案例的不断增长而数据扩增，不断趋于精准和完善。ii.GPT 赋能的大数据基础GPT 赋能的大数据基础的用途是提供估值报告中的多个宏观及市场分析面的数据支撑。此外，针对时间节点上的技术估值的动态调整，也需要此数据库给出相应的数据来生成浮动曲线与趋势预测。到目前为止，OxVal

48、ue 的估值体系和数据库总共使用了 1.5 亿项专利、340,000 家创业公司、5,800 万个创新团队和各种行业的数据进行测试和计算。（3）三方面三方面 AI 驱导驱导OxValue 估值系统的建设在三个方面实现 AI 的自动驱导和数据处理。在行业估值算法模型的训练阶段，机器学习与深度学习的方式就被采用来训练估值模型的生成，特别是在基于时间维度上的专利估值的浮动变化，利用OxValue.AI牛津智能14AI 对行业性趋势数据与技术发展信息进行动态分析，从而动态调整专利在不同时间节点的技术估值。在估值流程的数据收集阶段，AI 大语言模型与多模态数据处理机制被采用来提高数据收集的效率。AI 大

49、语言支撑的聊天机器人与用户人机互动，回答用户对估值问卷的疑问，引导用户提交正确的答案。用户可以提交评估主体有关的文档、图片、视频、录音等各类模态的数据，AI 将自动整理数据并自主回答估值问卷的设定问题，更为高效地完成估值的数据收集流程。在技术估值报告的生成发布阶段，AI 协助高效率生成报告文本以及相应的数据图表。报告中不仅有估值主体的总结性分析回顾，还有其行业发展趋势分析、机会与风险分析、竞争对手分析，乃至投资机构的匹配推荐。图图 1.OxValue 估值框架估值框架（4）全面全面数据合规数据合规OxValue 估值系统严格遵守全面数据合规要求。例如，考虑到跨境数据传输等合规因素，OxValu

50、e 中国相关的数据和算法将全部保存于中国境内，通过本OxValue.AI牛津智能15地的云服务商（如阿里云、腾讯云等）进行存储及部署。2.2.3 OxValue 估值模型有效性估值模型有效性OxValue 估值模型显示出了优于大多数现有估值方法的高预测能力。例如，研究人员运用 OxValue 估值模型对 370 家英国生物制药和医疗技术公司进行了测试，预测能力超过 92%。同时，公司已在国内完成了近百例落地测试和本土化开发，其中对五岁及五岁以下的初创企业估值的准确率达到 100%；若包括五岁以上的初创企业，其估值的准确率为 86%。OxValue 估值方法的特点还包括：（1）高高。准确性高，O

51、xValue 智能估值引擎在多个行业有超过 90%的估值准确率。目前在数字技术、生物医药、医疗器械三个领域开发的估值方法，其准确率分别达到 86%，91%，92%。而估值行业平均水平只有 21%。（2）快快。估值时间快，采用全自动深度学习算法和估值报告生成（GPTAPIs），数据完备的情况下五分钟内便可得到估值结果。（3）省省。估值成本省，基于垂类大模型及大数据训练算法完成，智能生成结果，成本不到传统尽调方式的十分之一。（4）安安。数据保护安，评估数据来源于非敏感和客观数据，不涉及估值主体的隐私问题。（5）广广。适用范围广，平台估值服务涵盖八个热门行业，尤其适用于缺乏财务数据或可比案例的初创企

52、业和创新团队。通过为初创企业和投资者提供正确评估技术价值所需的工具，OxValue 估值模型将带来诸多益处。估值透明度能让金融市场更有效地运作，更有效地分OxValue.AI牛津智能16配资本，改善所有相关方的并购决策。同时这一工具还将使政府受益，让他们能够更好地评估、评价和获取技术，为技术转让和公共资金分配等领域的知识产权管理决策提供指导。第第 3 部分部分 AI 初创企业初创企业价值创造价值创造排行榜排行榜对中国及全球 AI 初创企业的价值创造进行分析与排名，是洞察 AI 行业发展趋势、评估企业创新力与市场潜力的重要手段。通过对比不同地区 AI 初创企业的技术优势和市场表现，可以揭示技术差

53、距、发展趋势和潜在机遇，从而为资金流向和战略决策提供数据支持。此外，全球 AI 初创企业价值创造排行分析也是国际竞争力的重要体现。通过对全球 AI 初创公司的价值创造进行排名，可以直观地反映出各国在 AI 领域的研发实力、创新能力和市场影响力，为提升国家竞争力提供有力支撑。本白皮书基于 OxValue 估值模型，发布了中国、海外及全球 AI 初创企业价值创造 30 强榜单，并揭示了中外 AI 企业在价值驱动因素上的差异，为全球 AI 初创企业的价值创造带来全新的洞察。3.1 中国中国 AI 初创初创企业企业价值创造排名价值创造排名分析分析基于 OxValue 估值模型，白皮书发布 2024 年

54、中国 AI 初创企业价值创造 30强榜单（表 1，以下简称“中国 AI Top30”）。3.1.1 估值水平估值水平整体来看，中国 AI Top30 企业估值均值为 20.51 亿美元。估值呈现右偏分布，少数企业具有特殊竞争优势，其估值水平远超均值。OxValue.AI牛津智能17对估值排名划分不同区间，分析显示，不同排名区间的估值水平差异显著，前 Top10 的企业估值差异最大，显示出市场竞争的激烈和不同层级企业之间的实力差距。此外，Top 1-10 企业的平均估值远高于其他两个层级，显示出这些企业在市场中的领先地位和投资者的高度认可。Top 11-20 和 Top 21-30 企业的平均估

55、值相对较低，这可能与企业的技术新颖性、市场影响力和成长潜力有关。表表 1.中国中国 AI 初创初创企业企业价值创造价值创造 30 强强榜榜单单单位：亿美元Top 1-10公司简称公司简称成立年份成立年份总部所在地总部所在地行业行业百川智能2023北京市海淀区人工智能大模型开发达闼科技2015上海市闵行区智能机器人制造哈工大机器人2014黑龙江省哈尔滨市智能机器人制造MiniMax2021上海市徐汇区人工智能大模型开发Momenta2016北京市海淀区自动驾驶文远知行2017广东省广州市自动驾驶小马智行2016北京市海淀区自动驾驶芯驰科技2018北京经济技术开发区车规芯片设计与服务月之暗面202

56、3北京市海淀区人工智能大模型开发智谱清言2019北京市海淀区人工智能大模型开发均值：均值：39.55Top 11-20公司简称公司简称成立年份成立年份总部所在地总部所在地行业行业达观数据2015上海自由贸易试验区智能知识管理和文本处理滴普科技2018北京市海淀区数据智能服务非夕科技2016上海市闵行区智能机器人制造零一万物2023北京市海淀区人工智能大模型开发深势科技2018北京市海淀区科学领域人工智能应用思谋科技2019广东省深圳市智能制造推想科技2016北京市海淀区医疗人工智能微亿智造2018江苏省常州市智能机器人制造英矽智能2019上海自由贸易试验区医疗人工智能中科闻歌2017北京市海淀

57、区智能决策服务均值：均值：14.70OxValue.AI牛津智能18Top 21-30公司简称公司简称成立年份成立年份总部所在地总部所在地行业行业爱芯元智2019浙江省宁波市人工智能芯片设计与服务冰鉴科技2015上海自由贸易试验区企业级人工智能服务复星杏脉2017上海市嘉定区医疗人工智能零氪科技2014北京市海淀区医疗人工智能潞晨科技2021北京市海淀区人工智能大模型开发梅卡曼德2016北京市海淀区智能机器人制造杉数科技2016北京市朝阳区智能决策服务数坤科技2017北京市昌平区医疗人工智能宇树科技2016浙江省杭州市智能机器人制造云趣科技2017广东省广州市通讯技术产品研发与服务均值：均值：

58、7.27注：排名不分先后，以企业简称拼音首字母排序3.1.2 区域分布区域分布中国 AI Top30 企业区域分布显示出了明显的集群效应（图 2），表现为主要集中在经济发达、科技资源丰富的地区。北京市以 16 家的数量遥遥领先，显示出其在人工智能领域的强大吸引力和发展实力。上海市紧随其后，彰显了其作为国际大都市的科技创新能力。广东省、浙江省、江苏省等东部沿海经济强省也有分布，但数量较少。整体而言，AI 企业的区域集中趋势明显，反映了科技发展与地区经济、政策环境的紧密关联。特别值得注意的是，北京的海淀区在 Top 1-10 企业中的占比高达 50%，这一数据进一步巩固了海淀区作为中国科技创新高地

59、的地位，并凸显了北京在 AI领域的领导作用。上海也有两家企业位列前十，这不仅反映了上海在科技创新方面的深厚底蕴，也显示了其在 AI 领域的积极探索。在 Top 11-20 和 Top 21-30 的企业中，上海和北京的海淀区继续保持其地理优势，同时，地理分布开始向更广泛的地区扩展，包括江苏、浙江和广东等经济发达地区。这种趋势表明，AI 企OxValue.AI牛津智能19业的地理分布正在向更广泛的经济发达地区扩散，预示着 AI 技术的应用和产业化正在全国范围内加速推进，同时也反映了中国各地区在 AI 领域竞争和合作的日益活跃。图图 2.中国中国 AI 初创企业价值创造初创企业价值创造 30 强（

60、区域分布）强（区域分布）3.1.3 行业分布行业分布中国 AI Top30 企业的行业主要集中在人工智能大模型开发、自动驾驶、智能机器人制造、医疗人工智能等领域，反映了中国在 AI 领域的战略重点和发展方向（图 3）。进一步观察不同梯队企业的行业分布，Top 1-10 企业中，人工智能大模型开发和自动驾驶领域的企业占据了主导地位，这暗示了这些行业的企业在资本市场上更受青睐，因而更容易获得较高的估值。在 Top 11-20 的企业中，可以看到行业分布开始呈现多样化趋势，除了继续包含人工智能大模型开发和自动驾驶企业外，还涌现出了专注于智能知识管理和文本处理、数据智能服务等领域的企业。而到了 Top

61、 21-30，行业的多样性进一步增加，涵盖了人工智能芯片OxValue.AI牛津智能20设计与服务、企业级人工智能服务、通讯技术产品研发与服务等多个领域，这不仅展示了 AI 技术应用的广泛性，也反映了 AI 技术在不同行业中的深入渗透和融合。图图 3.中国中国 AI 初创企业价值创造初创企业价值创造 30 强（行业分布）强（行业分布）3.1.4 成立时间成立时间中国 AI Top30 企业的成立时间呈现出一个显著的趋势：这些企业大多在2016 年左右成立，这一时期恰逢全球 AI 技术的迅猛发展。它们的快速成长和市场表现，不仅反映了 AI 行业的蓬勃发展，也展现了创始人们对行业趋势的敏感洞察和及

62、时应对。在 Top 1-10 企业中，有两家企业（百川智能和月之暗面）成立于 2023 年，这表明即使是最新成立的企业也能迅速崭露头角，这可能归功于它们在人工智能大模型开发领域的创新能力和市场需求的快速响应。此外，三个层级的企业的成立时间从 2014 年到 2023 年不等，且平均成立时间相近（Top 1-10企业：2018 年；Top 11-20 企业：2018 年；Top 21-30 企业：2017 年），显示出OxValue.AI牛津智能21成熟企业与新兴企业在同一竞争平台上竞争的格局。这可能意味着市场竞争更为激烈，企业需要不断创新以保持竞争力。3.2 海外海外 AI 初创初创企业企业价

63、值创造排名价值创造排名分析分析在全球人工智能市场备受关注的背景下，本白皮书还发布了 2024 年全球其他地区（除中国外）人工智能初创企业价值创造 30 强榜单（表 2，简称“海外AI Top30”），深入剖析了全球非中国地区的 AI 创新力量，为理解国际 AI 竞争格局提供了独特视角。3.2.1 估值水平估值水平海外 AI Top30 企业估值均值为 107.07 亿美元，相比之下，中国 AI Top 30企业的估值均值为 20.51 亿美元，仅为海外 AI 企业估值均值的 1/5，反映了中国AI 企业在整体规模和资本估值上与国际领先企业相比仍有较大差距。估值排名区间分析显示前 Top10 公

64、司的估值区间差异最大，这一现象在海外和中国 AI 企业中均有所体现。这表明在 AI 行业中，顶尖企业的竞争优势明显，技术积累、团队水平、市场资源、品牌影响力等方面都更为突出，从而吸引了更多的资本关注和投入，形成了较高的估值。同时，也反映出行业内部存在较大的马太效应。OxValue.AI牛津智能22表表 2.海外海外 AI 初创初创企业企业价值创造价值创造 30 强强榜榜单单单位：亿美元Top 1-10公司简称公司简称成立年份成立年份总部所在地总部所在地行业行业Anduril Industries2017美国加利福尼亚州防御软件与硬件Anthropic2020美国加利福尼亚州人工智能大模型开发C

65、erebras Systems2016美国加利福尼亚州计算机芯片制造Cohere2019加拿大安大略省人工智能大模型开发DeepL2017德国科隆语言翻译服务Glean2019美国加利福尼亚州搜索引擎Hugging Face2016美国纽约州人工智能大模型开发OpenAI2015美国加利福尼亚州人工智能大模型开发Scale AI2016美国加利福尼亚州数据标注与软件xAI2023美国加利福尼亚州人工智能大模型开发均值：均值：259.50Top 11-20公司简称公司简称成立年份成立年份总部所在地总部所在地行业行业Abridge2018美国宾夕法尼亚州医疗对话文档化Adept2022美国加利福尼

66、亚州人工智能大模型开发Anyscale2019美国加利福尼亚州人工智能应用部署软件Figure AI2022美国加利福尼亚州智能机器人制造Harvey2022美国加利福尼亚州律所人工智能模型Insitro2018美国加利福尼亚州药物发现与开发Mistral AI2023法国巴黎人工智能大模型开发Perplexity2022美国加利福尼亚州搜索引擎Pinecone2019美国纽约州数据库软件Waabi2021加拿大安大略省自动驾驶均值：均值：39.23Top 21-30公司简称公司简称成立年份成立年份总部所在地总部所在地行业行业AssemblyAI2017美国加利福尼亚州语音转录工具提供Cres

67、ta2017美国加利福尼亚州呼叫中心代理辅助ElevenLabs2022英国伦敦生成式 AIHebbia2020美国纽约州搜索引擎Owkin2016美国纽约州药物发现与开发Pika2023美国加利福尼亚州生成式 AISynthesia2017英国伦敦生成式 AITogether AI2022美国加利福尼亚州人工智能大模型开发Tractian2019美国佐治亚州工业机器维护Writer2020美国加利福尼亚州生成式 AI均值：均值：22.49注：排名不分先后，以企业简称拼音首字母排序OxValue.AI牛津智能233.2.2 区域分布区域分布海外 AI Top30 企业的区域分布呈现显著的集中性

68、（图 4），表现为美国以24 家企业的数量占据绝对主导地位，其中尤为引人注目的是加利福尼亚州，作为美国乃至全球的科技创新中心，该州汇聚了 18 家 AI 30 强企业，充分展示了其在人工智能领域的深厚底蕴和创新能力。欧洲地区也展现出一定的竞争力，英国 2 家企业、德国和法国各 1 家上榜。进一步分析不同梯队企业的地域分布，Top 1-10 企业中，美国尤其是加利福尼亚州的主导地位尤为突出，有 8 家企业位于此，其中包括 7 家位于加利福尼亚州的企业。这一分布情况强调了美国在全球 AI 领域的领导地位。这一点与中国AI Top30 中北京和上海的主导地位相似，两地均是各自国家 AI 创新和企业成

69、长的热点区域。在 Top 11-20 和 Top 21-30 的企业中，虽然美国依然保持着绝大多数的份额，但也开始出现了英国和加拿大的企业，这表明 AI 创新的力量正在向全球其他地区扩散。这种趋势与中国 AI Top30 中其他城市和地区企业的出现相呼应，显示出 AI 技术的发展和应用正在全球范围内扩展，不同国家和地区的企业都在积极地参与到这一领域的竞争和合作中。OxValue.AI牛津智能24图图 4.海外海外 AI 初创企业价值创造初创企业价值创造 30 强（区域分布）强（区域分布）3.2.3 行业分布行业分布海外 AI Top30 企业的行业分布呈现出高度的多样性和创新性，既涵盖了人工智

70、能大模型开发这一核心领域，又广泛涉及了生成式 AI、搜索引擎、药物发现与开发等前沿科技及行业应用（图 5）。其中，生成式 AI 的崛起尤为引人注目，上榜企业有 4 家，展现了该领域在全球范围内的快速发展与广泛应用。值得注意的是，海外榜单在医疗人工智能领域的表现虽不如中国突出，但在药物发现与开发等细分领域也有不俗表现，反映了其在医疗 AI 领域的细分化发展趋势。此外，海外 AI Top30 中还包含了一系列独特且专业的行业应用，如防御软件与硬件、工业机器维护、呼叫中心代理辅助等，这些领域在中国榜单中鲜见，体现了海外 AI 技术在不同行业中的深度融合与定制化服务。在 Top 1-10 企业中，人工

71、智能大模型开发成为显著的趋势，有一半的企业专注于此，这表明资本市场对这一领域的高度重视和期待。这一现象与中国 AITop30 的趋势相呼应，其中也有相当数量的企业专注于人工智能大模型开发。而在 Top 11-20 企业中，行业分布开始呈现多样化，包括医疗对话文档化、人工智OxValue.AI牛津智能25能应用部署软件、智能机器人制造等多个领域，这反映了资本市场对于 AI 技术在不同应用场景中的潜力的认可。而在中国 AI Top30 中，也可以看到类似的多样化趋势，尤其是在自动驾驶、智能机器人制造等领域。至于 Top 21-30 企业，它们的行业分布则更为广泛，涵盖了语音转录工具提供、呼叫中心代

72、理辅助、生成式 AI 等，这进一步证明了 AI 技术正被越来越多地应用于不同行业中，推动着各行各业的创新和转型。在中国，这样的趋势同样明显，尤其是在智能语音、智能制造和企业级 AI 服务等领域。图图 5.海外海外 AI 初创企业价值创造初创企业价值创造 30 强（行业分布）强（行业分布）3.2.4 成立时间成立时间在审视海外 AI Top30 企业的成立时间分布时，可以看出这些企业涵盖了一个广泛的成立时间范围。在 Top 1-10 企业中，成立年份从 2015 年延伸至 2023年，这一跨度突显了不同成立时期的企业均有机会通过技术创新和市场洞察来实现高估值。这与中国市场的 AI Top30 企

73、业相似，其中也包含了不同成立时期的企业，表明在全球范围内，AI 行业的活力不受企业成立时间的限制。对于 TopOxValue.AI牛津智能2611-20 和 Top 21-30 的企业，成立时间较为集中，多数在 2018 年之后成立。这一现象可能与 AI 技术的快速发展和市场需求的增长密切相关，类似于中国 AITop30 中的新兴企业，它们往往在 AI 技术的某个特定领域或应用场景中迅速崭露头角。因此，一个显著的趋势是，无论是在海外还是在中国，高估值的 AI 企业中都包括了许多近年来成立的公司。它们凭借在特定 AI 技术或应用上的突破，迅速在市场中占据了一席之地。这种全球性的趋势反映了 AI

74、行业的一个共同特点：技术创新和市场需求是推动企业成长和估值的关键因素，而不是单纯的企业年龄。3.3 全球全球 AI 初创企业初创企业价值创造价值创造排名排名分析分析为全面反映全球 AI 初创企业的综合实力与地域分布，白皮书将“海外 AITop30”与“中国 AI Top30”榜单对照，形成了“全球 AI Top30”榜单（表 3）。这一综合性榜单不仅涵盖了海外 AI 领域的佼佼者，也充分展现了中国 AI 初创企业的实力，为全球 AI 产业生态的未来发展提供了宝贵的洞察与参考。3.3.1 估值水平估值水平榜单显示，全球 AI 企业 Top10 主要来自美国和欧洲，它们在 AI 核心技术如大模型、

75、自然语言处理和先进硬件设计上具有明显优势。比如，OpenAI 的 GPT模型和 Anthropic 等公司在大语言模型领域的突破，使它们领先全球市场。中国的AI公司尽管发展迅速，有8家中国企业跻身全球前列，其中6家处于Top 11-20，有 2 家企业处于 Top 21-30，但中国 AI 公司更多以市场需求为导向，聚焦于实际应用，例如自动驾驶、机器人等具体领域，与全球领先企业仍存在一定差距。OxValue.AI牛津智能27表表 3.全球全球 AI 初创公司价值创造初创公司价值创造 30 强名单强名单单位：亿美元Top 1-10公司简称公司简称成立年份成立年份总部所在地总部所在地行业行业And

76、uril Industries2017美国加利福尼亚州防御软件与硬件Anthropic2020美国加利福尼亚州人工智能大模型开发Cerebras Systems2016美国加利福尼亚州计算机芯片制造Cohere2019加拿大安大略省人工智能大模型开发DeepL2017德国科隆语言翻译服务Glean2019美国加利福尼亚州搜索引擎Hugging Face2016美国纽约州人工智能大模型开发OpenAI2015法国巴黎人工智能大模型开发Scale AI2016美国加利福尼亚州数据标注与软件xAI2023美国加利福尼亚州人工智能大模型开发均值：均值：259.50Top 11-20公司简称公司简称成立

77、年份成立年份总部所在地总部所在地行业行业Adept2022美国加利福尼亚州人工智能大模型开发Anyscale2019美国加利福尼亚州人工智能应用部署软件Figure AI2022美国加利福尼亚州智能机器人制造哈工大机器人2014中国黑龙江省智能机器人制造Mistral AI2023法国巴黎人工智能大模型开发Momenta2016中国北京市自动驾驶文远知行2017中国广东省自动驾驶小马智行2016中国北京市自动驾驶月之暗面2023中国北京市人工智能大模型开发智谱清言2019中国北京市人工智能大模型开发均值：均值：48.80Top 21-30公司简称公司简称成立年份成立年份总部所在地总部所在地行业

78、行业Abridge2018美国宾夕法尼亚州医疗对话文档化百川智能2023中国北京市人工智能大模型开发Harvey2022美国加利福尼亚州律所人工智能模型Insitro2018美国加利福尼亚州药物发现与开发MiniMax2021中国上海市人工智能大模型开发Perplexity2022美国加利福尼亚州搜索引擎Pinecone2019美国纽约州数据库软件Synthesia2017英国伦敦生成式 AIWaabi2021加拿大安大略省自动驾驶Writer2020美国加利福尼亚州生成式 AI均值：均值：30.52注：表格中企业排名不分先后，以企业简称拼音首字母排序OxValue.AI牛津智能283.3.2

79、 区域分布区域分布中国加入后，全球 AI top30 企业区域分布表现出为以美国加利福尼亚州和中国北京为核心的双中心格局（图 6）。美国以 17 家企业的绝对优势占据榜首。与此同时，中国作为 AI 领域的后起之秀，以 8 家上榜企业的数量紧随其后，展现了中国在 AI 技术研发和应用上的迅猛势头。此外，德国、法国和英国等欧洲国家也各有 1 家企业上榜，为全球 AI 产业的多元化发展贡献了力量。全球 AI Top 10 企业中，美国加利福尼亚州的企业占据了主导地位，这反映了该地区在全球 AI 领域的领导地位。欧洲也有企业上榜，显示了其在 AI 领域的竞争力。中国企业虽然在数量上不及美国，但在 To

80、p 11-20 和 Top 21-30 中表现突出，显示了中国在 AI 技术研发和应用上的迅猛势头。图图 6.全球全球 AI 初创企业价值创造初创企业价值创造 30 强（区域分布）强（区域分布）3.3.3 行业分布行业分布人工智能大模型作为核心技术领域，依然是全球 AI Top 30 企业的核心聚焦点，以高达 11 家企业的数量独占鳌头，这充分印证了该领域在全球范围内研究热度与应用实践的广泛性（图 7）。全球 Top 1-10 企业名单与海外 Top 1-10 一OxValue.AI牛津智能29致，表明这些海外顶尖企业在全球人工智能领域中占据着领导地位，它们的创新能力、市场影响力和估值均处于行

81、业前沿。值得注意的是，在全球 AI Top 30 榜单中，中国企业在人工智能大模型开发领域占据了 4 个席位，其中 2 个位于 Top11-20，另外 2 个位于 Top 21-30。这一现象不仅突显了中国在 AI 核心技术研究和应用方面的国际竞争力，也反映了中国 AI 企业在技术创新和市场潜力方面的强劲势头。这些企业的上榜，是对中国 AI 行业快速发展和政策环境支持的有力证明，同时也表明中国在全球 AI 领域的影响力正在不断扩大，成为推动全球 AI技术进步和应用的重要力量。此外，中国力量的加入为榜单带来了鲜明变化，尤其是在自动驾驶领域。该领域紧随人工智能大模型之后，跃居为全球 AI 企业第二

82、大集中板块。中国共有 3 家企业在自动驾驶领域上榜，且 3 家均位于 Top 11-20层级，这不仅体现了中国在这一领域的快速发展，也反映了中国市场需求和政策支持的双重作用。中国政府对于智能交通和新基建的重视，通过设立自动驾驶试点城市、推动 5G 和车联网技术的发展等政策，为中国 AI 企业在自动驾驶领域的突破提供了有力支持。图图 7.全球全球 AI 初创企业价值创造初创企业价值创造 30 强（行业分布）强（行业分布）OxValue.AI牛津智能303.3.4 成立时间成立时间全球 AI Top 30 企业的成立时间分析显示，不同层级的企业在成立时间上呈现出不同的特点。与海外 AI Top 3

83、0 相似，Top 1-10 的企业成立时间跨度较大，显示了成熟企业与新兴企业同台竞争的局面。Top 11-20 和 Top 21-30 的企业成立时间较为集中，大多在 2018 年后，反映了近年来 AI 行业的快速发展和市场对AI 技术的高度关注。这些企业的成长轨迹和成立时间表明，AI 行业的活力和竞争力不仅来自于长期的研发和积累，还受到新兴技术和市场动态的强烈影响。3.4 中外中外 AI 初创企业价值初创企业价值创造创造来源对比分析来源对比分析OxValue 模型考虑技术新颖性、市场因素、技术生命周期、风险和团队以及互补性技术五大因素五个维度，估值来源分析揭示中外 AI 初创企业价值驱动因素

84、的差异与共性及在多个关键维度上的相对优势和劣势，为业界提供了深入了解全球 AI 初创企业价值创造的机会，同时凸显了中国企业在这一领域的发展现状与挑战。3.4.1 中外中外 AI 初创企业价值创造维度（水平）初创企业价值创造维度（水平）比较比较价值创造来源分析显示（图 8），海外 AI Top30 企业在技术新颖性、风险及团队和互补性技术方面具有显著优势，而中国 AI Top30 则在市场因素上表现更强。技术生命周期这一维度的得分中国和海外 AI 企业基本相当，表明在应用阶段上中外 AI 企业相对接近。在中国企业加入后，全球 AI Top30 企业的技术新颖性得分进一步提高到 22，说明中国 A

85、I Top 公司的加入为全球 AI 技术创新注入了新的活力，也预示着未来全球 AI 的技术竞争将更加激烈和多元化。OxValue.AI牛津智能31图图 8.AI 初创企业价值创造维度（水平）初创企业价值创造维度（水平）3.4.2 中外中外 AI 初创企业价值创造维度（初创企业价值创造维度（占比占比）比较比较AI 初创企业价值创造来源饼图（图 9）显示，技术新颖性因素在全球及海外AI 30 强企业的价值来源中占据核心地位，占比分别达到 37%和 36%，表明技术创新是全球 AI 行业发展的主要驱动力和基石。而对于中国 AI 30 强企业而言，市场因素以 39%的占比高居首位，成为推动企业发展的首

86、要动力。值得注意的是，中国 AI 初创企业在互补性技术方面的表现相对较弱，仅占 4%，远低于海外 AI 30强的平均水平。这一数据揭示了中国 AI 企业在构建多元化、协同化的技术生态系统方面面临的挑战，也指出了未来需要加强的方向。综上所述，价值创造来源分析表明全球 AI 初创企业的价值创造主要受技术创新推动，而中国企业则更受市场因素影响。然而，中国 AI 初创企业在互补技术方面有很大不足，成为其价值创造的瓶颈。为了实现可持续发展和全球领先的目标，中国 AI 公司需要加大在技术创新、团队建设、风险管理、技术生态构建等方面的投入和努力。同时，也应积极寻求与国际顶尖公司的合作与交流机会，共同推动行业

87、的进步和发展。OxValue.AI牛津智能32图图 9.AI 初创企业价值创造维度（占比）初创企业价值创造维度（占比）对 AI 企业的价值创造来源进行深入分析（图 10），可以发现不同榜单和不同层级的企业在技术新颖性、技术生命周期、风险及团队、互补性技OxValue.AI牛津智能33术和市场因素这五个关键维度上表现出不同的特点。图图 10.各层级各层级 AI 初创企业价值创造维度（占比）初创企业价值创造维度（占比）首先，技术新颖性在全球 AI 企业中占据了重要地位，尤其是在顶尖企业中。全球 AI Top1-10 的企业有 40%的估值来源于技术创新，这一比例在中国 AI Top1-10 企业中

88、也高达 38%，显示出这些企业在新技术的开发和应用上具有显著优势。然而，随着企业层级的下降，技术创新对估值的贡献有所减少，例如中国 AI Top21-30 的企业中，这一比例降至 25%，这可能意味着较低层级的企业需要在创新上投入更多以提升其市场价值。其次，技OxValue.AI牛津智能34术生命周期对估值的贡献普遍较低，这在所有层级和地区的企业中都有所体现。这可能反映了 AI 行业的快速技术迭代和较短的技术生命周期，企业需要不断更新技术以保持竞争力。在风险及团队方面，海外 AI Top1-10 企业以 32%的估值比例领先，这表明投资者高度重视企业的团队稳定性和风险管理能力。相比之下，中国

89、AI Top1-10 企业的这一比例为 21%，这可能提示中国顶尖 AI 企业在团队建设和风险控制方面存在提升空间。互补性技术在海外 AI 企业中的表现更为突出，尤其是在 Top21-30 的企业中，这一比例达到 16%。这表明这些企业在技术整合和跨领域应用方面表现出色。而中国 AI Top1-10 企业在互补性技术上的贡献最低，仅为 3%，这可能意味着中国顶尖 AI 企业在技术互补性方面有待加强。市场因素在中国 AI 企业中占据了较大比重，特别是在 Top11-20 和 Top21-30 的企业中，这一比例高达 42%。这可能反映了中国 AI 企业在市场定位和商业化能力方面的优势。相比之下，

90、全球 AI Top1-10 企业在市场因素上的估值贡献最低，仅为 13%，这可能表明全球顶尖 AI 企业更注重技术创新而非市场导向。综上所述，全球 AI 企业的估值构成呈现出明显的多样性。顶尖企业通常在技术创新和团队建设上表现突出，而较低层级的企业则需要在这些方面加强以提升其市场价值。同时，中国 AI 企业在市场因素上的优势明显，而海外企业则在互补性技术方面表现更为抢眼。这些特征为投资者提供了宝贵的洞察，有助于他们做出更明智的投资决策，并为企业提供了优化发展战略的方向。除了发布中国 AI 初创企业价值创造 30 强榜单，白皮书在附录部分也OxValue.AI牛津智能35给出了中国 AI 企业价

91、值创造 30 强榜单（包括非初创或已上市的 AI 企业）。这些企业作为行业内的佼佼者，不仅在国内市场占据领先地位，还展现出强大的技术创新能力，共同推动着中国乃至全球人工智能产业的蓬勃发展。第第 4 部分部分 总结和展望总结和展望在当前全球科技浪潮中，AI 作为最具颠覆性的技术之一，正以前所未有的速度重塑各行各业。AI 初创企业作为技术创新的先锋，近年来得到了迅猛发展，吸引了大量的投资和关注。本白皮书通过分析 AI 初创企业的发展现状，提供了针对 AI 初创公司价值创造的特点及复杂性分析，并探讨了不同估值方法及模型的有效性。传统估值方法，如成本法、市场法、收入法，虽然在一定程度上适用于成熟企业，

92、但在面对技术驱动型和高度创新性的AI 初创公司时，往往无法全面反映其潜在价值。因此，本报告提出了一种由 AI 驱动、综合考虑技术新颖性、市场因素、技术生命周期、风险和团队以及互补性技术五大因素的新的估值模型OxValue 估值模型，以更准确地评估 AI 初创企业的技术效用价值。对标全球先进的估值方法和实践，OxValue 模型展示了在时间效率提升、风险管理和市场预测方面的卓越表现。通过对比发现：OxValue 模型的估值过程具有快速反应能力。OxValue 模型综合考虑技术实施风险、市场与商业风险以及财务与融资风险，提供了全面的风险评估和缓解策略。通过深入的市场需求、竞争格局和市场接受度分析，

93、OxValue 模型能准确预测市场潜力和增长趋势。OxValue.AI牛津智能36此外，基于 OxValue 估值模型，本白皮书发布了 2024 年中国、海外及全球 AI 初创企业价值创造 30 强榜单。榜单显示，尽管欧美特别是美国企业在全球 AI 创新浪潮中占据领先地位，但仍有 8 家中国企业成功跻身全球 AI 初创企业30 强。此外，全球 AI 初创企业的价值创造主要源于其技术创新性，而中国 AI初创企业的价值创造更多地受市场规模因素影响。最后，本研究指出中国在互补性技术方面存在明显不足，成为其 AI 初创企业价值创造的主要瓶颈之一。另一方面，榜单中不同层级的企业展现出多样化的成立时间、行

94、业专注、地理分布以及估值构成。从成立时间来看，无论是海外还是中国，AI 企业的成功并不严格依赖于其成立时间的长短，而是更多地取决于它们在技术创新、市场适应性和战略布局方面的能力。行业分布上，人工智能大模型开发成为全球焦点，而自动驾驶和智能机器人制造等领域则体现了中国企业的特色和优势。在地理分布上，美国加利福尼亚州和中国北京成为 AI 企业的两大核心区域，而其他国家如加拿大、德国、法国和英国的企业也在全球 AI 产业中占有一席之地。估值来源方面，技术新颖性是全球 AI 企业估值的主要驱动力（特别是在 Top1-10 的企业中），而市场因素在中国 AI 企业中占据了较大比重（特别是在 Top11-

95、20 和Top21-30 的企业中），另外团队实力和互补性技术等也对估值有显著影响。这些发现不仅揭示了 AI 产业的竞争格局，也为投资者和政策制定者提供了宝贵的洞察，预示着人工智能技术将继续在全球范围内推动行业创新和经济增长。未来，随着 AI 技术的不断突破和应用领域的不断拓展，AI 初创企业的估值方法也将更加完善和多样化。随着深度学习、边缘计算和自然语言处理等技术的进步，AI 将更深入地嵌入各行业，推动产业升级和智能化转型。OxValue.AI牛津智能37AI 估值方法将继续发展，结合大数据分析和机器学习模型，提高估值的准确性和可靠性。可解释 AI 和 AI 伦理的研究也将为估值模型提供新的

96、视角和方法。此外，全球范围内的政策支持和市场环境变化将影响 AI 领域的发展。估值模型需适应政策变化，关注市场动态，为投资者提供更精准的决策支持。通过不断优化估值方法和模型，AI 领域将迎来更加精准、高效和公平的技术估值体系，推动全球 AI 技术的创新与应用。OxValue.AI牛津智能38参考文献参考文献Baltruaitis,T.,Ahuja,C.,&Morency,L.P.(2018).Multimodal machine learning:Asurvey and taxonomy.IEEE transactions on pattern analysis and machineinte

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105、与科技(4),121-123.吴辉,&魏月红.(2016).初创企业的估值与融资问题探讨.财务与会计(11),53-55.OxValue.AI牛津智能40附录附录 中国中国 AI 企业价值创造企业价值创造 30 强强榜单榜单注：表格增加了已上市及非初创企业；表格中企业排名不分先后，以企业简称拼音首字母排序。公司简称公司简称成立年份成立年份总部所在地总部所在地行业行业阿里云2008浙江省杭州市云计算百川智能2023北京市海淀区人工智能大模型开发百度智能云2000北京市海淀区人工智能大数据和云计算创新奇智2018山东省青岛市企业级人工智能服务达闼机器人2015上海市闵行区智能机器人制造第四范式20

106、14北京市海淀区企业级人工智能服务东方财富2005上海市嘉定区金融服务哈工大机器人2014黑龙江省哈尔滨市智能机器人制造京东科技2020上海市普陀区全价值链技术服务科大讯飞1999安徽省合肥市智能语音联影智能2017上海市徐汇区医疗人工智能零一万物2023北京市海淀区人工智能大模型开发旷视科技2011北京市海淀区物联网人工智能MiniMax2021上海市徐汇区人工智能大模型开发Momenta2016北京市海淀区自动驾驶商汤科技2014北京市海淀区人工智能软件腾讯云智能1998广东省深圳市云计算推想科技2016北京市海淀区医疗人工智能优必选科技2012广东省深圳市智能机器人文远知行2017广东省

107、广州市自动驾驶小马智行2016北京市海淀区自动驾驶芯驰科技2018北京经济技术开发区车规芯片设计与服务星环科技2013上海市徐汇区企业级人工智能软件医渡云2014北京市海淀区医疗人工智能依图科技2012上海市徐汇区人工智能创新研究优刻得2012上海市杨浦区云计算月之暗面2023北京市海淀区人工智能大模型开发云从科技2015广东省广州市人机协同操作系统云天励飞2014广东省深圳市全栈式人工智能智谱清言2019北京市海淀区人工智能大模型开发OxValue.AI牛津智能牛津智能（杭州）科技有限公司杭州市萧山区博学路科创中心 C 座邮箱：infoOxValue.AI网站：https:/www.OxValue.AI推特：OxvalueA领英：OxValue.AIOxValue.AI牛津智能