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　　■ 苏向杲

　　今年以来，全球AI（人工智能）产业迎来强劲的融资浪潮。近日，DeepSeek（深度求索）拟募资最高500亿元人民币；智谱AI、MiniMax等头部企业年内亦相继赴港融资。海外方面，OpenAI已完成新一轮1220亿美元承诺资本融资，估值达8520亿美元；Anthropic也正筹划百亿美元级融资，以扩充算力。

　　这些融资事件之所以受到市场广泛关注，不仅在于其金额巨大，更在于AI产业竞争的资源结构正在变化：资本越来越多地投向算力基础设施、模型训练、工程化能力和场景生态建设，直接影响企业技术迭代、成本控制和商业化落地的速度。过去，市场观察AI企业，主要聚焦模型能力、算法效率与参数规模；如今，资本、算力、人才、数据与场景共同构成新的竞争体系。由此看，全球AI竞争正从单点技术博弈，进入比拼资本形成能力的新阶段。

　　在AI语境下，资本形成能力是指企业将金融资源有效转化为研发投入、算力底座、应用场景与商业回报的综合能力。资本无法替代技术创新的“从0到1”，却会显著影响技术迭代的速度、广度与韧性。如果说前沿技术突破叩开了资本大门，那么资本形成能力则决定技术红利能否持续放大，并正从竞争形态、转化路径与市场定价三个维度，重塑全球AI竞争格局。

　　其一，AI竞争正从“单点突破”走向“体系竞争”。

　　从竞争形态看，资本形成能力首先体现在对底层基础设施和关键资源的组织配置上。大模型能力提升，背后是算力、数据、工程和资金的综合支撑。无论是训练端追求能力突破，推理端追求稳定降本，还是应用端追求规模化落地，都离不开芯片、服务器、数据中心与能源保障等基础设施。伴随前沿模型高频迭代，AI企业不仅需要顶尖算法团队，更需要高强度资本开支、复杂算力组织能力以及跨周期资金定力。

　　因此，评估AI企业成色，不能只看一时的模型表现，更要考察其长期资源调配与持续投入能力。模型能力是外在呈现，算力和工程能力是底层支撑，资本形成能力则决定这些要素能否被高效整合。没有资本持续投入，技术领先难以转化为规模优势；没有真实技术内核，资金堆砌也终将陷入低效空转。

　　其二，AI竞争正从“融资比拼”走向“转化比拼”。

　　从转化路径看，资本形成能力更深层地体现为资金向核心壁垒的转化效率。国内头部AI企业融资加速，标志着行业正从初期技术探索，迈入规模化投入、商业化验证与生态化竞争的新阶段。在这一阶段，资金入账只是竞争起点，真正考验在于企业能否将外部资金和内部资源配置到关键环节，并持续转化为竞争壁垒。

　　这种转化至少包括四个维度：转化为持续研发力，以保障模型迭代速度；转化为算力组织力，以拓宽成本控制边界；转化为场景落地力，推动技术扎根实体产业；转化为生态协同力，带动软硬件产业链同频共振。归根结底，融资规模只是衡量企业潜力的指标之一，能否进一步沉淀为产品体验、客户价值与商业回报，才是决定企业长期胜负的核心变量。

　　实现上述转化，既需要企业苦练内功，也需要资本生态有效适配。我国AI产业壮大不能仅靠短期资金输血，更需要长期资本、专业资本与产业资本协同赋能。其中，长期资本包容较长研发周期，专业资本识别技术壁垒，产业资本提供真实落地场景。唯有各类资本形成合力，融资“热度”才能真正转化为产业“厚度”。

　　其三，AI竞争正从“概念估值”走向“能力定价”。

　　从市场定价看，资本形成能力将重塑AI企业的估值体系和竞争排序。AI产业早期，市场更容易围绕模型发布、参数规模、用户增长和融资热度定价；但随着行业进入高投入、长周期阶段，单纯依靠概念叙事已难以支撑长期估值。未来，市场将更关注企业能否在持续投入中形成稳定的经营结果，包括收入增长质量、客户黏性、毛利改善、现金流状况以及盈利模式的可持续性。

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　　这意味着，AI竞争不仅是技术领先之争，也将体现为市场认可度和资源配置能力之争。真正具备长期价值的企业，会在估值、融资、人才集聚和生态合作中获得更强正反馈；而缺乏商业闭环、依赖短期热度的企业，则可能在估值回归中被重新定价。资本市场从“概念估值”转向“能力定价”，将推动资源向更具确定性和持续性的企业集中，进一步重塑AI产业竞争格局。

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　　总之，AI竞争进入比拼资本形成能力的新阶段，本质上是对科技创新、产业升级与金融效率的综合考验。资本优势只有转化为技术积累、工程能力和产业效率，才能真正构成长期竞争优势。谁能将资本沉淀为技术底座，将技术转化为产业效率，将效率兑现为商业价值，谁就能穿越产业周期，在全球AI竞逐中赢得真正主动。