AI时代资本结构的模态
2024-11-21王忠民
AI开启了数字经济的新时代，“定义一切、改变一切、渗透一切”成为智能化的新趋势。这不仅推动了各行各业的转型升级，也让各大城市重新思考数字经济的产业布局方向。杭州作为数字经济的先行者，面临着新的挑战和机遇：如何继续保持上一个时代的竞争优势，以切实有力的行动将前沿AI技术与实体经济深度融合，从而进化为真正收获AI赋能的智能经济城市。
与此同时，资本结构的优化调整与创新支持成为推动AI成果落地和促进产业链延伸的关键。只有持续创新和优化资本生态，才能在高风险、高投入和长周期的AI创新创业浪潮中脱颖而出。
独角兽的资本结构：以多元化分摊风险
“独角兽”诞生于互联网经济时代，这一名词由美国著名基金Cowboy Ventures投资人Aileen Lee在2013年提出，是指估值10亿美元以上的科技初创企业。根据胡润独角兽排行榜，2019年中国超过美国成为全球拥有独角兽企业最多的国家，并且当年全球估值前三名的独角兽均来自中国。
而步入AI时代后，在2024年的榜单中，美国以703家领跑，中国仅有340家。SpaceX和OpenAI分别排名第二和第三位，一年内估值增长了人民币3100亿元和5700亿元人民币。
另一组数据是，互联网经济时代的独角兽企业创业四年平均可以获得10亿美元估值，而AI时代的独角兽则是创业两年平均能够获得100亿美元估值。根据研究机构PitchBook的数据，自2021年以来，有400多家独角兽企业无法筹集到新一轮资金，其中约94%的科技独角兽公司没有盈利能力。这昭示了AI时代独角兽早期投资的重资本与高风险的双重属性。
这种情况要求创业公司的资本结构多元化——单一资本，即便来自一个国家或大型家族企业，也难以承担如此高的风险。通过少数成功的投资回报来弥补大多数失败的损失，才能使AI创新的经济效益与社会效益之和实现增长，并确保投资者的总体回报为正。
需要强调的是AI创业的早期投资有了一个新名字Pre-Angel，即“天使前投资”，意味着投资人更注重创始团队的潜力，不设置或不执行回购协议或对赌条款，在硅谷，资本更倾向于以这种方式来支持AI初创公司。与之相对的是，国内的投资结构往往强调资本回报的安全性，设置了回本期限、有限分配、回购安排等条款，以确保风险可控。从资本来源角度看，追求技术进步是国家资本的重大战略目标。尤其在工业化和城市化过程中，随着银行信贷杠杆支持的土Q2DHjq9PR4AC0plfJpWZLM7x2P8Eudtnt+Styfh6wvY=地财政逐渐退出，股权投资正成为推动技术突破，特别是AI技术突破的“时代最强音”。
当前正处于迈入AI时代门槛的关键阶段。然而，市场上的其他资本对于AI创业的早期天使轮和种子期投资却在退缩，国家资本承担起了主要责任，使得国内独角兽的资本结构变得单一。
CVC（公司创业投资/战略投资者）是在AI时代早期投资的重要资本力量。这是因为步入AI时代，快速创新和迭代往往来自“小巧灵”或者“专精特新”，而不是“大厂”。大的集团型企业可以凭借强大的资本实力，在保证低容错率的同时投入一小部分资金支持创业者——这已成为近年来全球普遍的投资模式。然而，受资本缩水、投资活力下降以及渠道受限的影响，当前国内互联网大厂的战略投资明显减少，甚至有所退缩。
大的家族企业也是风险投资的重要来源——“企二代”以投资人的角色投资独角兽企业，从而开辟新的增长曲线。但调研显示，多数家族企业或是仍由第一代创业者主导，维持于现有业务，或是虽然完成接班，却很少有“企二代”转型为自由投资人。
基础设施的资本结构：开源协作实现“双赢”
AI时代的基础设施再也不是“铁公机”“电气水”，而是资本聚集下“喂出来”的算力、数据和算法。
各行各业对算力的需求日益激增，打造算力集群是一项尤为关键的系统工程。英伟达是AI算力芯片的王者，CEO（首席执行官）黄仁勋选择把全球第一台DGX H200交付给OpenAI，让其用在大模型之上。马斯克用10万颗英伟达H100和H200芯片训练全自动驾驶系统，并给机器人擎天柱加力。
中国正在加快算力基础设施的建设，各地积极布局和打造超算中心、智算中心以及数据中心。根据《财经智库》在杭州的调研，一些园区、企业和机构正在自建算力中心，并努力让其与产业研发应用直接对接。此外，杭州正在积极探索资源整合调度机制。
从资本结构来看，如果能融合国家和地方资本建设的算力新基建，科研资金建设的算力平台和民营资本的算力服务，并实现广泛应用，那将为AI时代的算力发展带来新模式和新动能。杭州在AI算力建设上的这种创新格局值得肯定。
数据的智能化运用仍待进一步开发。在消费互联网时代，个人数据的积累引发了行业的大爆发；但在AI时代，数据不再是越多越好，而是需要多模态、交互性和智能化，以释放更深层的价值。单一资本，无论是机构还是企业，通常倾向于开发和利用自身的封闭数据，导致公共数据的开放和共享仍然不足。
虽然很多企业善于数据挖掘，但是数据的智能化标签、向量化工具仍然薄弱——数据智能化的Token太少，并且很少有企业可以灵活运用检索增强生成（RAG）。在许多大的机构或企业中，数据存储被简单理解为保管在库里等待调用，存、算、清洗、去杂和输出这些过程被分割开。这已成为我们在AI时代亟待反思的关键问题，并且要认识到这是资本结构单一化滋生的非智能化的“虚假AI”。
在算法方面，杭州也是全球“大模型大战”中的一员，不仅有数字化大厂的巨额研发投入，也有科研机构下足了功夫，而且得到了适宜本地生态的充分运用。
大语言模型LLM是Large Language Model的缩写，但杭州将LLM巧妙运用成了Local Living Model，成了“在地适配模型”。对于“他山之石”，杭州不是亦步亦趋地模仿，而是去解构实际问题。例如支付宝推出的独立AI App支小宝，目的是进一步提升支付宝用户的生活服务体验，而西湖心辰将大模型运用在了情感感知赛道，并与汤姆猫合作推出儿童情感陪伴的垂直模型，致力于把“会说话的汤姆猫”升级为“会聊天的汤姆猫”。今年的诺贝尔化学奖颁给了48岁的戴米斯·哈萨比斯，他搭建的Local Living Model，是以AlphaFold模型成功构建人类复杂折叠的蛋白质结构，并且全部开源公布。期待杭州不断涌现类似的创业公司，创造更多有实际应用的AI成果。
AI模型的快速发展和广泛应用，是开源共享理念的又一次升华。在PC时代，功能性软件逐渐向操作系统发展，微软成为这一阶段的绝对龙头。然而，随着第一次开源浪潮，安卓和iOS相继出现，微软面临开源带来的激烈竞争——不开源的软件往往难以进入市场、难以快速发展，导致其创新路径受限。
随后，第二次浪潮发生在应用软件领域，工具软件、中间软件、工业软件和设计软件等，推进了AI软件的广度和深度，英伟达的统一计算架构（CUDA）就是这方面的经典案例。
第三次浪潮是当前OpenAI的ChatGPT等模型，正在以极快的速度迭代，甚至改变了互联网时代的数字经济发展轨迹。至此，人类在经历了三次开源浪潮后，迎来了AI时代。
AI时代的基础设施建设需要大量的资本投入，才能推动创新和普及应用。但如果前期投入很大却不产生收益，很多资本会退缩，资金组合也可能分散。
在AI时代，资本的收益模式也有着特殊的逻辑。首先，开源的工具、应用和模型免费开放，最初的资本投资会获得什么？实际上，AI时代的核心资源是数据，这才是资本追求的“金矿”，数据是持续增长的基础。其次，对于AI基础设施的前期投资，通过内部应用往往已收回成本，之后对外服务越广泛，边际成本不仅不会增加，反而趋近于零。最后，正是通过开源和免费模式，研发成果才能迅速推广，逐步占据更大市场份额，带来强大的市场联动效应。当开发者获利时，开源平台也能分享一部分收益，从而实现平台和开发者的双赢，投资回报也最大化。
这种模式在全球已逐渐成为趋势，但国内尚未广泛应用。杭州在互联网时代曾实践了类似的模式，例如为用户提供免费的软件和平台，但在如今的AI时代尚需进一步突破。
AI产业链中的资本结构：细分领域生出巨大市场
在AI时代，产业链在大模型的推动下，不仅变得更长、更高，也因为AI的加入而分化，变得更专业、更垂直。
许多AI创业和投资专注在产业链的极窄领域中，深耕细分，更新迭代迅速。常见的做法是“只做一毫米宽，却做到一亿米深”的垂直链点，用一个“针眼”打开巨大的市场空间。发展速度决定成败，精细的垂直领域往往带来更大的成长和竞争优势。
在AI时代，资产的属性正在发生深刻变化。与工业经济时代依赖于重固定资产或闭源的专利技术不同，AI时代的资产更具灵活性。它们可以表现为流动性强的货币资产、股市市值，产业结构也多以生产性服务和研发性服务为主，强调人类智能与创新的“软资产”。
由于技术的快速更迭，越是沉重的资产越容易成为企业的负担，轻资产的模式却要求更大的资本投入。为实现以轻资产、重资本的模态重塑未来，需要多元化、灵活且创新的资本结构。
从早期投资的“投早、投小、投无名、投创新技术”，到我们倡导的耐心资本、良心资本、长期资本，其实都是重资本的体现——这并不意味着低利率背景下疯狂投资的“造星运动”，而是基于对创新技术和创业团队的理性预期，搭建政府、机构和企业资金的多元化投资协作。
风险投资（VC）要求投资人承担风险、敢于失败，形成了“向善”的资本基因。私募基金（PE）如果无法为企业提供连续和稳定的支持，企业的成长就无法进一步稳步推进。最终的目标是通过IPO（首次公开募股）公开上市来提升资本市场的开放度，从而实现市值最大化。
此外，从资本支出角度来看，AI产业链不仅要考量AI企业的资本结构，还包括链上其他企业的资本支出能力、估值、交易的通畅性。所有企业都正在面临是否调整资本结构以跟上行业步伐的挑战——要么落后于AI的快速迭代，要么以全新资本结构进入AI产业链。在英伟达高达3.3万亿美元市值的背后，是许多大型企业的巨额购置计划，微软据称将到2024年底囤积180万块GPU，Meta也计划在年底前采购35万块H100芯片。
在AI时代，对于垄断企业特征的判断标准也发生了一定的变化。在工业经济时代，如果头部前四家企业占据了行业市场的40%以上份额，这些企业就构成了寡头垄断，会通过价格垄断来获得超额利润。
但在AI时代，由于很多头部企业基于开源代码、大模型，以及开源的垂直专业模型，提供的产品和服务都是免费的，这使得技术和应用能迅速普及，产业结构也出现了“只有第一，没有第二”的现象。头部企业的产品和服务逐渐变得更便宜，收入共享越来越广泛，远没有过去的垄断特征。第二名企业则往往只能跟随成长，难以超越头部。
假如用工业经济时期的反垄断标准来限制头部AI企业，反而会削弱其资本积累和扩张能力，不利于头部企业以高市值进行“投早、投小、投无名、投创新技术”。过去，这些企业通常会以较高比例的收入用于研发，推动技术进步。但在AI时代，创新往往不是原有产业的简单延伸，而是通过新的思路、新的突破创造出全新的技术，常常发生在一个极为细分的领域，诞生在独立运营的小企业中。因此，头部企业更多地通过投资和收购的方式支持小企业创新，研发资金也逐渐转向早期投资和并购。
此外，AI时代的企业成本结构也在变化。销售费用不再局限于广告和营销支出，管理费用不再只是传统的管理成本，更多的是通过智能化方式来优化。跨境电商的全托管和半托管模式日益普及，就是AI时代以托管费取代其他费用的典型案例，甚至超越了传统的ERP、MES和SRM等管理软件。
例如在安全维护方面，在工业经济时代和互联网时代，安全通常依赖于物理隔离和限制，而在AI时代，安全维护有了新的要求，需要依靠AI来实现动态的识别、管理和规范，简单的物理隔绝很难再奏效。谷歌DeepMind的团队推出了Synth ID模型，用AI技术为文本、语言、图像等数字内容打上识别水印，防止AI欺诈的发生。虽然这项技术只是细分领域中的一个小小的水印技术，却已经仅凭借测试版，推广运用到音乐、图像、视频等多种产品中。
资本结构的持续优化
在AI时代，企业只有不断优化资本结构，才能提升资本效能，改善治理行为，确保资本的有序供给和退出，实现股东结构的持续优化进步。
OpenAI刚刚完成了新一轮融资，规模达到66亿美元。这轮融资的核心变化在于，投资人和创始团队达成共识，在未来两年内将OpenAI从非营利性公司转为营利性公司，并寻求上市机会。
从投资角度看，OpenAI这类非营利性公司并不是不赚钱，而是收益不能分红，出资人不能进入董事会或参与公司治理。非营利性公司通过极其宽松的回购条款等形式构建了特殊交易结构，从而获得资本加持。硅谷的创业文化通常是风险投资人在看好创业团队的情况下，不寄希望于成功，主打一个“愿赌服输”。
这个AI时代的最牛独角兽以资本结构的两种典型模态——非营利性公司和营利性公司，平衡着技术发展和资本适配，逐步成长壮大。这表明，合适的资本结构选择是公司持续成长的关键。
10月10日，特斯拉通过今年内第二次发售资产支持证券（ABS：Asset-Backed Securities），筹集了7.83亿美元。虽然特斯拉在资金方面并没有那么紧张，但仍通过债权融资完成流动性补充，从而改变自身的资本结构。这表示，在股权为主的长期资本结构中，短期资本工具仍有优化空间，以增强流动性。
上述案例表明，在AI时代，创业企业的资本结构需持续调整以适应新的市场环境，这对于企业是全生命周期的事情。可以在风险投资的每一轮中调整资本结构，也可以根据营利或非营利状态转换策略；在私募股权阶段优化股东和资本支出，或选择是否IPO、是否进入证券化的公开交易市场；还可以通过股东的进出，调整资本供需结构，并争取到耐心资本的支持。同时，企业也可以利用现金流、杠杆借贷等金融工具以及一、二级市场等渠道，灵活发挥资本结构的优势。
根据《财经智库》六年前以及今年对杭州的两轮深入调研，自互联网时代以来，杭州的科技公司就擅长找到适合的初始资本结构，能够巧妙地运用金融工具和市场来降低融资成本和扩大融资渠道，并推动资本结构和业务发展的全球化布局。不过，进入AI时代，部分企业对持续优化资本结构的认识还有待提升，需要进一步丰富可行的工具库，创新构建资本结构和交易结构。
更需关注的是，当学习国外的资本结构与本土的资本运作发生冲突时，一些套利、过度控制等行为可能影响金融市场和股东行为的稳定性。如何理性和健康地优化资本结构，仍是亟待解决的重要课题。
AI时代的资本结构、交易结构和交易机会
可以通过资本结构的“三层叠态”来分析杭州在AI时代的资本选择和探索。
第一层是不同经济主体资本结构的组合效果。通过母基金、引导基金和专业垂直基金，不同主体的资本可以在一个基金架构内共同发挥作用，由GP（普通合伙人）负责投资和管理。这使得国有企业能与社会资本一起参与，且不必直接担任GP，避免单个项目的风险，而是作为LP（有限合伙人）投资一批项目，以整体回报率来评估收益。这种模式为国有资本的“投早投小投长”提供了保障，分散了单个项目失败的风险。
在杭州调研中，已能看到这一模式带来的积极效果。杭州市国有资本投资运营有限公司（以下简称杭州资本）基于杭州“政府为企业服务”的优良营商环境和创新创业文化，从运营开始，就是以母基金平台建立的。
杭州资本作为主要的资金提供者和关键的LP，撬动本地的活跃民营资本和民间创新力量，并且从今年开始，从主要与机构合作，转向与更多的产业龙头企业以CVC的方式合作。此外，杭州资本通过设立“投早投小投科技”的科创基金，以及支持企业产业化和发展壮大的产业基金，为创业企业在不同发展阶段提供了支持。这种模式已经形成了良性循环。例如，当前知名公司安恒信息便是在杭州资本十几年前的培育下起步，随后在其发展壮大过程中获得持续支持，并最终与杭州资本合作开始投资网络安全领域的新的创业企业，成功构建了一个完整的生态循环。
此外，杭州资本也于今年3月牵头组建了杭州市人才集团有限公司，将对创新创业的扶持从早期向前延伸到“早早期”。充分利用杭州人才净流入率连续多年保持全国前列的优势，转变过去国内对人才项目“资助”属性，改为投资属性，并建立垂直赛道孵化器“杭创营”，为人才项目的长期孵化陪跑提供平台和载体。
第二层是在交易结构上，投资人拥有差异化投票权和差异化分配权，这彻底改变了工业经济时期“同股同权”“同股同利”的股权结构。这种结构让创始人和创始股东在多个融资轮次后保留公司实际控制权，从而推动了公司发展。
互联网时代的杭州正是在此结构下获得了快速增长，助力了数字经济的兴盛。然而在AI时代，许多城市让实际控制人，例如基于有限合伙的“持股平台”将差异化投票权和差异化分配权退回为“同股同权”和“同股同利”。这意味着，企业家和创业者的权利被回收，资本回报率也因此降低，进而削弱了创业动力。
第三层是交易机会，需要关注企业融资与资本退出的公允市场机制。注册制的时代背景下，主要通过二级市场的份额转让，增强了股权投资的流动性。当然，大公司对于小公司的并购，也应该是交易机会中融资与退出的重要渠道。
有意思的是，虽然过去的互联网经济时代，不少企业通过证券市场融资促进了技术突破和应用开发，但当前的情况是，单一资本难以支撑高风险、长周期和高资本需求的大规模投入，因此，资本结构的有机组合变得尤为关键。
在AI时代，杭州的创新创业面临资本结构的三大挑战。一是资本规模较小，与国外差距明显，尤其在面对大模型等的scaling law（规模定律）上不具备足够优势。二是超算中心、数据中心等资金、团队和项目仍主要围绕互联网时代的应用场景，对AI技术和新兴应用的关注和投入相对不足。三是资本结构中大资本的支配力过强，公司治理和产业资本CVC仍待进一步加强。例如，S基金（Secondary Fund，二手份额转让基金）的市场上鲜有大的案例，并进一步表现为注册制证券化交易和二级市场服务的投行、券商、交易者，以及会计、审计、财务和法务等服务业等都有所萎缩。
（作者为全国社保基金理事会原副理事长、深圳市金融稳定发展研究院理事长；编辑：王相怡）
