
2026 年 2 月 3 日,硅谷上演了一场经典的资本操作。
马斯克麾下的 xAI 与太空探索技术公司(SpaceX)以迅雷不及掩耳之势完成合并,新实体估值高达 1.25 万亿美元。
更早之前,2025 年 3 月,马斯克将自己麾下的社交媒体 X Corp(也就是 Twitter)并入 xAI,开始玩起来左手倒右手的游戏。
市场普遍认为,马斯克的这两波操作,是利用 SpaceX 和 Twitter 稳健的现金流与 " 太空算力 " 的宏大故事,为烧钱如流水的 xAI 进行一场大规模的 " 资本输血 "。
合并前,成立不到 2 年的人工智能公司 xAI 估值已经飙到 2000 亿– 2300 亿美元,比中国所有人工智能创业公司加起来都多得多。
中美 AI 企业估值为什么能差出 100 倍?

估值,是市场预期最直接的体温计,如果将中美两国的科技企业放在同一张表格中对比,两者的差异已近乎荒谬。
在权威评测机构 Artificial Analysis 的榜单上,xAI 旗舰模型 Grok4 性能比不上中国公司开源的 DeepSeek V3.2 和 Kimi K2.5 ……但估值却是他们加起来的好几倍!

如此悬殊的差距并非孤例。
在机器人领域,中国的宇树科技凭借其领先的运动控制和商业化能力,估值约为 120 亿人民币;而美国的 Figure AI,估值则高达 390 亿美元(约合 2730 亿人民币),两者相差超过 20 倍。
有人可能会质疑,会不会是我们的技术不如别人?
好,我们再来看中国企业已经明确技术反超的领域——新能源汽车。小鹏汽车最近推出的创新产品人形机器人 IRON,已经展现了与世界级选手同台竞技的实力,比特斯拉旗下的 Tesla Optimus 更有看点,但小鹏汽车的整体市值仍仅为特斯拉的 1.8%。

如果我们再拉远视角就会发现,这种系统性的低估还不仅仅存在于一级市场。
2025 年第三季度的数据显示,纳斯达克的互联网龙头企业估值中位数达 34 倍,而港股市场的科技企业估值中位数仅为 18-19 倍。
而两地市场在流动性、投资者结构和风险偏好上的差距,进一步加剧了这道 " 估值鸿沟 "。
这也是为什么很多价值投资者会坚信:中国科技企业处于被严重低估的状态,因为相比于美国的企业,中国科技企业 " 定价 " 太便宜了!


巨大的估值差异,表面是市场逻辑使然——似乎只是投资者对风险、增长和未来潜力的计算。
然而,如果我们仔细去追踪资本的流向,就会发现这背后有一种深层次的 " 资本霸权 " 在运作。
美国资本市场对企业估值,是基于 " 生态系统定价法 "。其核心是赌一个企业未来能否成为某个颠覆性的底层操作系统。
红杉资本合伙人 David Cahn 将这种心态称为 " 生态系统焦虑症 " ——资本愿意为潜在的、哪怕仅有 1% 概率的市场定义权,支付惊人的溢价。
美国投资者的心态是:如果我能把赚一万亿美元的概率提高 1%,那就值 100 亿美元。

相比之下,中国资本市场更倾向于 " 效率定价法 "。
其估值的锚点牢牢系在技术的落地效率、产业化速度和财报的可见性上。
简单点说,中国资本市场更相信:眼见为实。
但老实说,这种老实定价的方式是会吃亏的:
2025 年 1 月至 8 月,全球主权财富基金参与了总价值 464 亿美元的 AI 风险投资交易,其中 433 亿美元(超过 93%)流向了美国初创公司。
特别是阿布扎比、阿曼和卡塔尔的主权财富基金,天然偏好那些可能长期掌控技术秩序的公司。
反观中国 AI 产业,2025 年全年累计融资金额约为 480 亿人民币,资金来源更多是市场化 VC/PE、国资背景的产业基金。
这些资金规模相对较小,存续期更短,退出压力更大,因而自然更青睐那些能快速证明商业价值的项目。

资本市场的历史路径依赖也加剧了这种差异。过去半个世纪,美国企业连续三次定义科技范式(微软的 PC 革命、谷歌的内容革命、苹果的移动生活革命),强化了投资者对平台级技术的长期主义信仰。
的确,过去很长一段时间,我们都默认改变世界的企业都来源于美国,但问题是,构筑于旧日荣光之上的想象力,还可靠吗?
现实数据正在给出否定的答案。

最有力的证据,来自于市场本身。
以 xAI 为例,尽管其 Grok 系列模型声势浩大,但据内部数据显示,其每月现金消耗高达约 10 亿美元,主要用于训练大模型和建造超级计算机集群。这种 " 烧钱 " 速度使得 xAI 即便在估值飙升至 2300 亿美元后,本质上仍是一家处于纯烧钱阶段的公司。
而 SpaceX 收购 xAI 的操作,也暴露了部分美国 AI 巨头在商业化落地和自我造血能力上的窘迫。

xAI 入不敷出
但中国 AI 企业的技术落地却走在了前面,数据显示,中国开源模型在全球的下载量份额,已经从 2023 年的 25% 迅猛攀升至 2025 年的 65%。
与此同时,中国科技企业,特别是以 DeepSeek 和 Kimi 为代表的 AI 先锋,正以其扎实的技术突破和极致的工程效率,击破资本市场的偏见。
首先是在限制下诞生的极致创新。虽然资源有限,但这些公司在基础研究领域展现了惊人的原创力。
DeepSeek 通过对架构效率的极限榨取,首创了 MLA(多头潜在注意力机制),利用对 KV 缓存的深度压缩彻底打破了长文本生成的内存瓶颈,配合其持续精进的 DeepSeek-MoE 混合专家架构,证明了无需盲目堆砌算力,靠算法层面的 " 外科手术式 " 优化也能实现性能跨越。
紧随其后的 Kimi K2 则是全球首个在万亿级参数模型训练中成功跑通新型优化器 Muon 的模型,拉开了大模型向架构底层深处探索的序幕,这一突破随后也带动了智谱、DeepSeek 等公司在其新模型中纷纷采用该优化器进行迭代。

这种从底层算法到工程实践的全面突围,标志着中国 AI 正在走出一条 " 以巧胜拙、以效领先 " 的独特路径。
其次,是技术的前瞻性与实用性融合。DeepSeek R1 模型的深度思考能力,让 AI 可以解答更复杂的问题,尤其是数学推理问题。而最近 Kimi K2.5 的智能体集群能力代表了 AI 能力进化的下一个方向,就是行动的能力:它让模型根据复杂任务需求,自主生成并动态调度多达 100 个不同专业背景的 " 虚拟分身 " 协同工作,并行处理 1500 个步骤,将复杂任务的解决效率几倍。
这意味着,AI 不再是一个简单的对话工具,而是一个能够进行深度协作的智能生产力平台。
市场的反馈是最真实的试金石。

在全球最大的大模型 API 聚合平台上,来自中国的开源模型,超过很多顶尖的美国闭源模型,成为最受全球开发者欢迎、调用量前五的模型。
这些数据强有力地证明,中国 AI 技术提供的已非 " 廉价替代品 ",而是全球开发者生态的重要基石。
更关键的是,目前已经高达 80% 的 AI 创业公司开始使用开源模型,尤其是来自中国的开源模型作为其开发基础。

资本市场的认知天花板,正被硬核的技术实力逐步击穿。
随着中国科技企业的爆发,2025 年 1 月以来,敏锐的资金已经开始行动:恒生科技指数累计涨幅显著。
彭博行业研究发布报告指出,中国科技巨头指数在 2026 年的盈利增长有望迎来重大拐点,实现超越 " 美股七巨头 " 的目标,且 AI 的普及或提升中国科技股估值 15% — 20%。
如今,已经有不少投资者认识到,中国科技企业的核心竞争力——庞大的工程师红利、完整的产业链支撑、海量的应用场景数据以及极致的工程效率,所能创造的确定性商业价值,远比一个遥远的 " 生态系统 " 故事更为坚实。
而建立在沙滩上的叙事霸权,也正被一波又一波的技术实效浪潮冲刷。中国 AI 公司不仅用 1% 的资源实现了 90% 的性能,更用实实在在的落地案例证明:
我们究竟应该为什么样的未来投票?是为遥不可及的星际幻想,还是最先让技术扎根现实、并创造普惠价值的能力?
最高级的创新,就是让曾经昂贵的技术变得人人可用。
从 1% 的估值偏见出发,中国的科技企业正迈向一个 100% 的未来——一个拒绝仰视、由技术实力定义的新未来。
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THE END


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