9月26日，牛津智能基于OxValue估值模型，发布《AI初创企业价值创造白皮书》（下称《白皮书》），有九家以智能驾驶和大型模型研发为主的中国企业成功跻身全球AI初创企业30强。但中国企业未能跻身第一梯队，位于二、三梯队。
榜单显示，全球AI企业Top10大多数来源于美国和欧洲，它们在AI核心技术如大模型、自然语言处理和先进硬件设计上有着非常明显优势。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。
有9家中国企业跻身全球前列，分别是：哈工大机器人、Momenta、文远知行、小马智行、月之暗面、智谱清言位于第二梯队（Top11-20），百川智能、MiniMax、芯驰科技位于第三梯队（Top21-30）。中国AI Top30企业的行业大多分布在在人工智能大模型开发、无人驾驶、人机一体化智能系统、医疗等领域。
整体来看，中国AI公司更多以市场需求为导向，聚焦于实际应用，例如无人驾驶、等具体领域，在技术创新、原创算法等方面，与全球领先企业仍存在一定差距。
《白皮书》显示，海外AI Top30企业的最大估值为991.5亿美元，最小估值为19.4亿美元，均值为101.8亿美元。这体现了海外AI领域内企业之间的巨大差异性和高度竞争性。相比之下，中国AI Top30企业的估值均值仅为20.51亿美元，仅为海外AI企业估值均值的1/5，存在较大差距。
回到中国境内，2024年，中国AI Top30企业中最大估值为56.02亿美元，最小估值为5亿美元，均值为20.51亿美元。
其次，Top1-10企业的平均估值远高于其他两个层级，显示出这一些企业在市场中的领头羊和投资者的高度认可。Top11-20和Top21-30企业的平均估值相比来说较低，这可能与企业的技术新颖性、市场影响力和成长潜力有关。
《白皮书》还指出，中国AI Top30企业多在在2016年左右成立，在Top1-10企业中，只有百川智能和月之暗面成立于2023年，这也表明前述公司在大模型开发领域的创新能力和市场需求的快速响应。
其次，估值排名区间分析显示前Top10公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行业中的马太效应，顶尖企业的竞争优势显著，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。
《白皮书》显示，美国加利福尼亚州和中国北京成为全世界顶级AI初创企业的两大核心聚集地，而加拿大、德国、法国和英国的企业也在其中占有一席之地。
北京市以16家的数量遥遥领先，而北京海淀区在Top1-10企业中的占比高达50%；上海也有两家企业位列前十。即便在Top11-20和Top21-30的企业中，上海和北京的海淀区继续保持其地理优势。
国际数据公司（IDC）发布的2024年V1版《全球和生成式人工智能支出指南》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%。Crunchbase的数据进一步指出，2024年第二季度全世界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。
值得关注的是，中国人工智能相关融资速度和数量都有所放缓。2024年第一季度，中国AIGC行业发生融资事件64起，已披露融资金额高达97.3亿。
针对中国初创公司生命周期短、融资难等问题，牛津大学终身教授、牛津智能创始人傅晓岚在接受界面新闻等媒体采访时表示：“AI高科技企业没有厂房、设备等有形的资产，但他们拥有前沿的知识、技术，但这些非货币性资产很难到银行去抵押贷款。”
她进一步指出，初创公司在第一轮融资可以拿到几百万资金，仅够团队支撑一两年。当企业要更多的融资进入去支撑下一阶段的研发，融资困难，导致企业难以迈入中型、大型企业。
“我们的长期资金市场本是否有耐心？能否承担风险？”她建议，应该广开渠道给初创公司可以提供资金，例如这样的资产金额来源渠道，能够对其知识产权进行公正合理的估值，能够从贷款，从而迈入下一个发展阶段。
傅晓岚认为，当前市场上缺乏精确的公司估值工具，可以帮助投资机构、银行、政府去识别成长性企业，而不是谁会讲故事，谁能够拿到钱，这一现象易产生劣币驱逐良币。
牛津智能是一家由牛津大学投资孵化，以AI技术做高精科技估值、诊断、挖掘的AI公司。到目前为止，OxValue的估值体系和数据库总共使用了1.5亿项专利、34万家勇于探索商业模式的公司、5800万个创新团队和各种行业的数据来进行测试和计算。
