AI佔全球創投近50%：2,023億美元的狂潮是新常態還是泡沫前奏？

數字背後的震撼：一個產業如何吞噬了半個創投市場

讓我們先把數字說清楚，因為它們的規模確實令人難以消化。根據PitchBook和CB Insights的綜合數據，2025年全球AI領域的風險投資總額達到約2,023億美元。這不僅是一個創紀錄的數字，更是一個劃時代的結構性轉變——在過去三十年的風險投資歷史中，從未有單一技術領域佔據過全球創投資金的近50%。

作為對比，即使在2000年互聯網泡沫的最高峰，「.com」相關投資也僅佔全球創投的約39%。而今天AI的佔比已經接近50%，而且增長曲線仍在陡峭上揚。

2026年的開局更是將這股狂潮推向了新的高度。僅在一月份的前兩週，全球就錄得了超過200輪AI相關融資，合計金額超過250億美元。按這個速度推算，2026年全年的AI創投規模可能突破3,000億美元——一個在兩年前還被認為是天方夜譚的數字。

資金的極端集中：「贏家通吃」的新高度

比總量更值得關注的，是資金分布的極端不均。2026年至今的數據顯示了一個令人不安的趨勢：超過40%的種子輪和A輪資金流向了融資規模在1億美元以上的超大輪次。這在傳統的創投邏輯中幾乎是不可想像的——種子輪和A輪通常意味著數百萬到數千萬美元的投資，而非上億。

在美國，2026年開年至今已有17家AI公司完成了1億美元以上的融資，其中三家突破了10億美元大關。這些巨額融資的受益者幾乎清一色是基礎模型公司和AI基礎設施企業——OpenAI、Anthropic、xAI等名字反覆出現在頭條。Anthropic在2025年底至2026年初的多輪融資中累計籌集了超過100億美元，估值飆升至超過600億美元。

這種集中度帶來了一個結構性問題：當少數幾家公司吸走了大部分資金，整個AI創業生態系統的底層是否正在被掏空？如果把AI創投比作一座金字塔，塔尖正在以前所未有的速度膨脹，但塔基——那些處於早期階段、探索前沿應用的小型初創——是否還能獲得足夠的養分？

哪些AI領域最受追捧？

資金並非均勻地流入所有AI子領域。分析2025-2026年的融資數據，可以清楚地看到幾個「超級吸金」賽道。

基礎模型與AI基礎設施佔據了最大份額，約佔AI創投總額的35-40%。這包括大型語言模型開發商（OpenAI、Anthropic、Mistral AI、Cohere）、AI晶片公司（如Cerebras、Groq）、以及AI雲端基礎設施提供商。這一賽道的特點是資本密集度極高——訓練一個前沿模型的成本已從2024年的約1億美元飆升至2026年的10億美元以上。

AI代理（Agentic AI）是2025年下半年至2026年增長最快的賽道。投資者正在大舉押注能夠自主完成複雜任務的AI系統——從自動化軟體開發到客服到法律研究。這個賽道在2025年吸引了約300億美元投資，預計2026年將翻倍。

AI在醫療健康領域的應用是第三大賽道，約佔12-15%。AI輔助藥物發現、醫學影像分析和臨床決策支持系統吸引了大量資金，尤其是在DeepMind的AI藥物設計取得突破性進展之後。

機器人與具身AI（Embodied AI）正在快速崛起。人形機器人公司如Figure AI、Apptronik以及中國的一眾玩家，在2025年合計融資超過50億美元。隨著Tesla Optimus和Boston Dynamics Atlas的商業化進程加速，這一領域預計在2026年將吸引更多資金。

AI安全與治理是一個相對小但增長迅速的領域。隨著歐盟AI法案的執行臨近和企業對AI風險管理需求的增加，Anthropic的安全研究部門、AI安全初創如Scale AI的合規業務、以及專注於AI可解釋性的公司如Goodfire，都獲得了顯著的投資。

與互聯網泡沫的比較：歷史是否正在重演？

每當一個科技領域的投資急劇膨脹，「泡沫」的警告聲就會響起。將當前的AI創投熱潮與1999-2000年的互聯網泡沫進行比較，既有令人不安的相似之處，也有本質性的差異。

相似之處令人警惕：

• 資金集中度：1999年，互聯網相關投資佔全球創投的39%；2025年，AI佔比達到近50%。集中度甚至更高。
• 估值脫離基本面：許多AI公司的估值建立在「未來潛力」而非當前收入之上。OpenAI的最近估值為3,400億美元，而其2025年年化收入約為160億美元——市銷率超過20倍。Anthropic估值超過600億美元，收入可能不到30億美元。
• FOMO（錯失恐懼）驅動：多位頂級風險投資人私下承認，他們投資AI項目的部分原因是「不敢不投」而非深思熟慮的基本面分析。這與1999年「不投.com就落後」的心態如出一轍。
• 「AI洗白」現象：越來越多本質上是傳統軟體或服務的公司在融資時刻意標榜「AI」標籤以提高估值，正如當年的「.com」後綴效應。

但差異也是顯著的：

• 收入增速：互聯網泡沫時期的大多數.com公司幾乎沒有收入。而今天的頂級AI公司有真實且快速增長的營收——OpenAI的收入從2024年的約37億美元增長至2025年的逾130億美元，Anthropic同期也有數倍增長。
• 企業客戶採用率：Fortune 500企業中超過80%已經在某種程度上部署了AI系統。這不是消費者炒作，而是有實際商業價值支撐的企業需求。
• 基礎設施支出：與.com時代的虛擬泡沫不同，當前的AI投資有很大一部分流向了實體基礎設施——數據中心、GPU集群、電力設施。Microsoft、Google、Meta和Amazon在2025年合計投入了超過2,500億美元的AI資本支出。這些資產具有長期價值，不會像2001年的域名那樣瞬間歸零。
• 技術成熟度：1999年的互聯網技術在很多方面尚不成熟（窄頻連接、原始的網頁技術）。而今天的AI——尤其是大型語言模型——已經展示了廣泛的實際應用能力。

非AI初創的「窒息效應」

AI創投狂潮最令人擔憂的副作用之一，是對非AI初創企業的擠壓。當風險投資的近50%流入AI領域，意味著清潔能源、生物科技（非AI部分）、消費科技、教育科技等其他領域能分配到的資金急劇減少。

數據證實了這一擔憂。根據Crunchbase的統計，2025年非AI初創的融資總額較2024年下降了約18%，而同期AI初創的融資增長了75%以上。換言之，全球創投市場並非均勻擴張，而是AI在從其他領域「吸血」。

這種效應在人才市場上更加明顯。AI領域的薪酬溢價已達到驚人的水平——一名頂尖的機器學習工程師的年薪方案在矽谷已突破100萬美元（包含股票期權），而非AI軟體工程師的薪酬中位數已連續兩年停滯不前。這導致大量人才從傳統軟體開發流向AI領域，進一步削弱了非AI初創的競爭力。

更深層的問題是：社會是否需要多元化的創新生態？AI雖然重要，但解決氣候變化、疾病、教育不平等等全球性挑戰需要多種技術的協同推進。如果風險投資過度集中於AI，其他關鍵領域的創新是否會被犧牲？

地理分布：美國獨大，但裂縫正在出現

2025年AI創投的地理分布呈現出壓倒性的美國主導格局。美國AI初創吸收了全球AI創投的約65%，遠超第二名中國（約15%）和第三名歐洲（約12%）。

但這種格局正在出現微妙的變化。中國的AI創投雖然在絕對金額上遠不及美國，但在應用層——尤其是AI在製造業、電商和短影片領域的應用——展示了強勁的增長。DeepSeek的崛起證明，中國團隊能夠以遠低於美國同行的成本訓練出競爭力極強的模型，這種「效率優勢」正在吸引新一輪的投資關注。

歐洲的AI創投則呈現出鮮明的「兩極分化」。法國的Mistral AI和英國的多家AI安全初創吸引了大量資金，但南歐和東歐幾乎被排除在AI創投浪潮之外。歐盟AI法案的嚴格監管也讓部分投資者對歐洲市場持謹慎態度。

在亞太地區，除中國外值得關注的市場包括印度（AI創投在2025年增長超過120%，主要集中在IT服務AI化和農業AI領域）、日本（SoftBank的回歸推動了多筆大型交易）和新加坡（正在成為東南亞AI初創的融資中心）。香港的AI創投規模仍然較小，但大灣區整體的AI產業投資正在快速增長。

歷史的教訓：資金集中之後會發生什麼？

回顧科技投資的歷史，每一次資金高度集中於單一領域之後，通常會經歷三個階段。

第一階段：資金湧入期（我們現在正處於此階段）。投資者被巨大的市場潛力和FOMO心態驅動，資金以加速度湧入。在這個階段，幾乎所有看似合理的項目都能獲得融資，估值持續上漲。

第二階段：分化期。當市場增長速度無法匹配估值預期時，投資者開始區分「真正的贏家」和「陪跑者」。資金進一步向頭部集中，中尾部項目開始面臨融資困難。歷史上，互聯網泡沫的分化期開始於2000年初（NASDAQ見頂前的幾個月），當時投資者已經開始從「概念股」撤向Amazon、eBay等有實際業務的公司。

第三階段：調整期。估值全面回調，大量項目失敗或被收購，但真正有價值的公司存活下來並最終主導行業。Amazon的股價在2001年跌去了超過90%，但此後二十年漲了數百倍。

當前AI創投市場是否已經進入第二階段的初期？有一些跡象值得關注。2025年下半年，部分AI初創的估值增速已經放緩。一些早期投入大量資金的AI應用公司（如AI寫作工具、AI圖片生成器）開始面臨用戶增長放緩和付費轉換率低迷的問題。如果2026年下半年全球經濟因利率維持高位而放緩，這些壓力將進一步加大。

AI創投的「不可能三角」

深入分析當前AI創投的結構，可以發現一個令人不安的「不可能三角」：高估值、高燒錢率和尚未驗證的商業模式——三者很難長期共存。

以基礎模型公司為例。訓練一個前沿大型語言模型的成本已經從2023年的數千萬美元攀升至2026年的10億美元以上。運行推理服務的年度成本同樣以十億計。OpenAI在2025年的收入達到130億美元，但營運成本同樣驚人——公司至今仍未實現營利。Anthropic的處境類似：收入快速增長，但巨額的訓練和基礎設施支出意味著盈利之路漫長。

問題在於，當這些公司的估值已經計入了未來數年的增長預期時，任何增速的放緩都可能引發估值的急劇調整。如果訓練下一代模型的成本繼續指數級攀升，而收入增長開始遞減（因為市場滲透率提高後增長自然放緩），那麼目前依賴持續融資來填補虧損的商業模式就會面臨嚴峻考驗。

AI應用層的公司面臨另一種版本的不可能三角：差異化競爭力、對基礎模型的依賴和利潤率。大多數AI應用公司建立在OpenAI、Anthropic或Google的API之上，這意味著它們的核心技術並非自有。當基礎模型供應商不斷擴展自身的應用場景（如OpenAI推出的各種GPTs和代理功能），應用層公司面臨被「收編」或邊緣化的風險。

對香港投資者和創業者的啟示

面對全球AI創投的狂潮，香港的投資者和創業者應如何自處？

首先，不要盲目追逐全球熱點。香港和大灣區的AI創業者很難在基礎模型的軍備競賽中與矽谷巨頭正面競爭。但在AI的垂直應用——尤其是金融科技、貿易物流、跨境商業和專業服務等香港具有天然優勢的領域——存在大量機會。這些領域需要的不是最大的模型，而是對行業的深刻理解和高品質的訓練數據。

其次，關注「AI配套」賽道。在淘金熱中，賣鏟子的人往往比淘金者賺得更穩。AI合規服務、AI安全審計、AI人才培訓、AI數據標注等配套服務市場正在快速成長，而且進入門檻相對較低。隨著歐盟AI法案等監管框架的執行，AI合規將成為一個數十億美元的全球市場。

第三，保持清醒的風險意識。當一個領域佔據全球創投的近50%時，歷史告訴我們調整終將到來。問題不是「是否」而是「何時」和「多大幅度」。對於香港的機構投資者和家族辦公室而言，在AI領域的資產配置應該與其他科技板塊保持均衡，避免過度集中。

最後，長期視角至關重要。即使AI創投市場經歷周期性調整，AI技術本身的變革性是毋庸置疑的。正如互聯網在2001年泡沫破滅後並未消失，而是用二十年時間重塑了整個世界，AI的長期影響將遠超當前任何估值模型能夠捕捉的範圍。聰明的投資者不會試圖計時市場頂部和底部，而是尋找在任何市場環境下都能生存和壯大的優質企業。

2,023億美元的年度創投規模、50%的市場佔比、兩週250億美元的開年速度——這些數字無論從哪個角度看都是史無前例的。它們既反映了AI技術的真實潛力，也折射了市場的過度興奮。在狂熱與理性之間找到平衡，是2026年每一位AI投資參與者面臨的最大考驗。