拿了巨额融资的明星AI公司都“静悄悄”？|巨额融资|明星ai公司

在未来图灵的持续追踪中，一批曾高调登场、由顶尖团队创立并获天价融资的AI明星项目，正陷入一种令人费解的“长期静默”。它们许久未向市场交付任何具有实质意义的进展或产品。

这些沉默的AI公司具有几个共同特点：创始人背景显赫、融资额度惊人、产品进展空白。

其中最典型的代表是Safe Superintelligence（SSI）。由前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever创立，这家公司自诞生起就承载着行业的极高期待。据界面新闻报道，SSI在今年2月的融资谈判中估值可能达到至少200亿美元，是上一轮融资时的四倍。然而，该公司截至目前尚没有任何产品、收入，甚至连一个完整的官网都未曾上线。

图片来源：造点AI生成

同样引发关注的还有Thinking Machines Lab。由前OpenAI首席技术官Mira Murati领导，在今年7月获得了20亿美元的种子轮融资，估值达到120亿美元，但同样没有发布任何产品。Poolside AI则在产品发布前就寻求5亿美元融资，估值达30亿美元。

这种“兵马未动，粮草先行”的现象并非个例。当我们将目光转向那些已有产品问世的头部公司，会发现估值的膨胀速度同样远超商业化的步伐。例如，Anthropic在今年3月获得35亿美元融资后，估值已达615亿美元。据智通财经网最新消息，该公司正在洽谈的新一轮融资，估值可能突破1000亿美元。

值得关注的是，国内AI领域也出现了类似的高估值与进展不匹配的现象，尽管表现形式有所不同。

国内部分AI企业状态（示例）内容来源：未来图灵基于企查查、微信搜一搜整理

观察发现，部分企业发布的产品在实用价值和市场接受度方面面临挑战，更多是为了维持投资人信心而推出的阶段性成果。当前，AI行业在商业化落地方面还是存在普遍困境。

“套壳”与造假

在真正的技术创新需要长期攻坚的背景下，一种被称为“套壳AI”的现象日益普遍，成为快速获取融资的“捷径”。

所谓“套壳AI”，指的是一些企业或团队通过简单封装开源模型、改造界面等方式，冒充拥有核心技术能力。人民日报发文称，据专家分析，“套壳AI”主要有两种模式，一种是通过接入官方平台，以中转站形式给用户当“二传手”；另一种则完全使用山寨平台，使用与知名平台高度相似的名称、标识等作为“伪装”。

在实际操作中，这些“套壳”行为往往表现为：将开源大模型简单包装后声称拥有独特算法；对模型进行微调后宣称具备原创性；甚至直接使用他人模型却不注明出处。一位AI行业创业者对自媒体头号AI玩家爆料：“很多AI创业团队脑袋一热加班加点搞的东西，用不了几天就会失去意义”。

AI领域“套壳”现象的普遍性，甚至波及顶尖学术机构。2024年6月，斯坦福大学AI团队的Llama3-V模型被证实套壳抄袭清华大学与面壁智能的开源模型“小钢炮”MiniCPM-Llama3-V2.5。面壁智能首席科学家、清华大学长聘副教授刘知远指出，证据之一是Llama3-V展现出与MiniCPM-Llama3-V 2.5一模一样的清华简识别能力，而这些数据并未公开。

然而，当“套壳”演变为彻底的财务造假，风险便升至另一个层级。曾被誉为“全球AI第三大创新公司”的印度独角兽Builder.ai，在今年5月突然宣告破产。一桩持续八年的科技骗局，也随之浮出水面。

Builder.ai（原Engineer.ai）创始人Sachin Dev Duggal一直对外宣称，其打造的平台能通过AI驱动，让不懂编程的人也能轻松构建复杂应用。但真相是，其核心产品“AI数字助理”Natasha背后，是700名印度程序员在连夜手写代码。更让人瞠目的是，这个“人工”智能公司，竟骗过了微软、软银、卡塔尔投资局等一众顶级资本，融资超过4.45亿美元，估值一度高达15亿美元。内部审计显示，其营收虚增超过三倍，2023财年报表收入1.57亿美元，实际只有4200万美元。此外，公司还拖欠亚马逊云服务费8500万美元，欠微软3000万美元。

谁在制造AI泡沫？

当AI的潮水汹涌而至，裹挟其中的不仅仅是技术理想，更是各方势力复杂的欲望与算计。一场围绕AI的狂欢背后，是企业、地方与资本三方心照不宣的合谋与博弈。

在良性的创新环境中，技术突破是土壤，市场估值是自然结出的果实。但在眼下这股AI热潮里，这个顺序却被调转过来，争取高估值变成了首要任务，技术研发反而成了用来装点目标的叙事工具。

“估值介于10亿到1500亿美元之间。”这是今年二月国内AI明星企业DeepSeek融资时，彭博社所报道的预估估值范围。150倍的浮动空间，彼时，市场预期的混乱与疯狂，令人咋舌。

企业的核心能力也因此悄然转向，这一点在年轻一代创业者身上尤其明显。AI创业公司CEO沈兴东在今年6月份结束了他上一段创业，在个人账号中坦言：“我对事情的难度和资源消耗，很难有明确的概念，看到的总是庞然大物，臆想偏多。”

这种对现实的误判，直接导致了“产品的切口不小不精”，从而忽略了团队最现实的产能与资源边界。

正如某机构副总曾一针见血地打趣：“你们这些年轻人，一问创业做什么，上来就要干掉剪映、干掉Adobe。饭要一口一口吃，先做一个功能验证再说。”

“每个城市都想成为下一个杭州，复制自己的‘AI六小龙’。”一位业内人士对未来图灵点破了地方的普遍心态。对“数字政绩”的渴求，触发了一场全国范围的“捕龙”竞赛，招商门槛在激烈的竞争中无形降低。

然而，在光鲜的政绩诉求之下，部分地区的动机更为现实和复杂。一位熟悉地方财政运作的消息人士透露，在少数财政吃紧的地区，AI项目被赋予了更直接的“使命”：包装成前景无限的明星项目，以此向上级争取战略性新兴产业补贴。

“某省的一些地市，领导们核心工作之一就是琢磨这个。立个名目，把钱从上面‘骗’下来，最终可能用于弥补财政缺口，甚至给员工发工资。”这位人士坦言。企业则心领神会，配合完成表演，形成一条从上到下的隐秘回流渠道。此前，一些地区扎堆上马却毫无下文的各种“文字大数据”项目，其深层动机正源于此。