2025 年 AI 已占全球 VC 交易额过半，但 VC 行业内部正累积一个被繁荣掩盖的结构性问题：钱投出去了，公司也变贵了，但退出越来越难，现金越来越难回到 LP 手里。
根据 WEF 与 Stanford GSB Venture Capital Initiative 在最新报告《The Future of Venture Capital: Unlocking Liquidity and Growth》：全球约有 1,920 家 VC-backed 私有独角兽仍未退出，合计估值超过 7.3 万亿美元；约 3 万亿美元的未实现价值仍锁在 VC 基金资产负债表中；而 VC-backed 公司平均 IPO 时间已经拉长到约 12 年。
这意味着，AI 没有缓解 VC 的流动性问题，反而把它放大了。
今天 VC 的核心矛盾不再只是“能不能投到好公司”，而是：好公司越来越贵，越来越长时间留在私有市场，越来越需要新的流动性机制。
一、VC 的底层循环正在变慢
VC 的经典模型建立在一个循环之上：LP 出资给基金，GP 投资早期公司，公司成长后通过 IPO 或并购退出，现金分配回 LP，LP 再把这笔钱投入下一代基金。
这个循环曾经支撑了硅谷过去几十年的创新神话。
但现在，循环卡在了“退出”和“分配”这两个环节。
过去，VC 投资人通常期待在 5 到 7 年内看到公司上市或被并购。如今，许多最有价值的科技公司已经私有化超过 10 年，甚至 15 年。SpaceX、Stripe、OpenAI、Anthropic 这类公司，已经不再按照传统 IPO 时间表成长。
这不是因为它们缺钱。恰恰相反，是因为它们在私有市场就能拿到足够多的钱。
大型主权基金、增长基金、企业资本、交叉基金和二级市场买家，正在共同支撑一个越来越庞大的私有资本市场。对于头部 AI 公司来说，上市不再是获得大规模资本的唯一方式。
但对 VC 基金和 LP 来说，问题变得棘手：账面回报仍然存在，现金分配却没有同步发生。
这就是所谓的 DPI 压力。基金可以在账面上拥有一家高速增长公司的股份，但如果这家公司不上市、不被并购，LP 就拿不到真正的现金回报。没有现金回流，LP 就更难继续承诺下一期基金，整个创新资本循环也会变慢。
所以，今天 VC 行业不是没有创造价值，而是出现了一个更金融化的问题：价值被创造出来了，但没有被及时变现。
二、二级市场从补丁变成基础设施
退出变慢之后，二级市场开始承担新的角色。
过去，secondary market 更多被视为临时性的流动性补充：早期股东、员工或 LP 在公司上市前卖出一部分股份。现在，它正在成为 VC 体系中的核心基础设施。
报告显示，2025 年美国 VC 二级交易规模达到约 1,063 亿美元，接近同年 VC-backed IPO 的规模。二级市场已经不再是边缘市场，而是 VC 资本循环的重要出口。
二级市场主要有三类形态：
- 第一类是 direct secondary，即员工、早期投资人或老股东出售单个私有公司的股份。
- 第二类是 GP-led secondary，例如 continuation fund，GP 把老基金中的优质资产转入新载体，给老 LP 提供退出机会，同时继续持有公司。
- 第三类是 LP-led secondary，即 LP 转让自己持有的基金份额。
这些工具正在改变 VC 的退出结构。
以前，退出主要依赖 IPO 和并购；未来，退出会越来越多地依赖 tender offer、secondary、continuation fund 和其他结构化流动性工具。
但二级市场也带来一个新问题：流动性只属于极少数头部公司。最活跃的 20 家公司占据了 86.4% 的交易量。也就是说，OpenAI、SpaceX、Stripe 这样的公司正在拥有某种“准公共市场”的流动性，而大量中腰部 VC-backed 公司依然很难交易。
这会造成一个新的分层：不是所有独角兽都一样。
未来判断一家私有 AI 公司的价值，不能只看估值、收入和融资轮次，还要看它是否具备二级市场流动性。能否定期组织 tender offer？是否有机构买家愿意接盘？员工期权是否有退出窗口？早期投资人是否能部分变现？
我们的判断是：AI 创投的上半场是模型、产品和融资速度的竞争，下半场则是资本结构、流动性和生态基础设施的竞争。错把上半场的剧本拿到下半场来用，是当下大部分软件 AI VC 正在犯的错。
三、AI 让创业公司更轻，也让资本需求更重
AI 对 VC 的影响，不只是多了一个热门赛道，而是改变了公司成长本身。
传统 SaaS 公司服务的是人类用户，市场边界通常由岗位、工作流和软件预算决定。AI-native 公司则有可能直接自动化认知劳动，从客服、销售、法律、金融分析，到代码开发、医学诊断和企业运营。
这让 AI 公司的潜在市场空间远大于传统 SaaS。
同时，AI-native 公司也表现出前所未有的资本效率。一些公司用更小团队、更短时间达到过去 SaaS 公司多年才能实现的收入规模。在SVTR AI创投库长达三年的追踪中，全球已经不下30家 AI-native 公司可以在不到一年内达到 1 亿美元 ARR。
但这只是故事的一半。
另一半是，AI 的底层基础设施极其重资产。模型训练和推理需要 GPU、数据中心、电力、网络、冷却系统和能源基础设施。越往底层走，AI 越不像传统软件，而更像半导体、云计算和工业基础设施的混合体。
这形成了 AI 创投的核心悖论：
应用层越来越轻，基础设施越来越重；公司成长越来越快，资本需求也越来越大。
这也解释了为什么 AI 正在模糊 VC、PE、企业资本、主权基金和基础设施资本之间的边界。
早期 AI 应用公司仍然适合传统 VC 投资，但到了模型层、算力层和基础设施层，传统 VC 已经很难单独承担所需资本规模。后期 AI 融资越来越像公共市场级别的私有融资。
OpenAI、Anthropic、xAI 这样的公司，在私有市场完成了过去只有上市公司才能获得的融资规模。它们既是创业公司，又像准公共基础设施公司。
这也对投资人提出了新的要求：不能只用 SaaS 时代的 ARR、增长率、毛利率来判断 AI 公司。还要重新评估模型护城河、算力成本、数据优势、分发能力、资本效率，以及公司是否能够持续获得长期资本支持。
四、全球 AI 创投竞争，形成中美两极
根据SVTR AI创投库，创业公司已经全球化，但真正能把创业公司做成全球冠军的生态，仍然高度集中。
全球各地都能诞生 AI 创业公司，但并不是所有地区都能帮助它们完成 scale-up。美国和中国仍然拥有最深的资本池、最大的人才密度、最成熟的退出路径和最强的超大规模市场。
这也是为什么独角兽数量之外，更重要的是“价值分布”。
美国和中国不仅拥有大量独角兽，也拥有 OpenAI、SpaceX、ByteDance、Anthropic 这类超高估值公司。欧洲、东南亚、中东、印度和拉美正在产生更多创业公司，但要把这些公司留在本地、做成全球冠军，仍然需要更完整的资本、人才、监管和退出体系。
这对 AI 时代尤其关键。
AI 公司天然具有全球竞争属性。一个优秀的 AI 应用可以快速跨市场扩张，一个底层模型或基础设施公司则需要从一开始就面对全球资本和全球客户。
因此，未来 AI 创投生态的竞争，不只是看谁有更多创业者，而是看谁拥有完整的规模化能力。这个系统包括五件事：足够深的长期资本、成熟的二级市场、跨境扩张友好的监管、可持续的人才循环，以及能够支持公司长期私有化成长的金融基础设施。
五、Founder factory：生态真正的复利
除了资本，我们常常忽视另外一个重要变量：人才循环。
一个成功公司的最大贡献，不只是收入、市值或估值，而是它培养出的一批创始人、早期员工、天使投资人和高管。
PayPal Mafia 是最经典的例子。PayPal 之后，Tesla、LinkedIn、Palantir、YouTube 等公司陆续出现，形成了硅谷最著名的创业人才网络。
欧洲也正在出现类似的 founder factory。Klarna、Spotify、Zalando 的前员工已经创办了大量新公司。印度的 Flipkart、中国的阿里巴巴、腾讯、字节跳动，也在持续向本土创业生态输出创始人、投资人和运营人才。
这说明，真正成熟的创投生态不是一次性产生一家明星公司，而是能让成功经验不断扩散。
在 AI 时代，值得关注的新一代 founder factory 可能来自 OpenAI、Anthropic、DeepMind、NVIDIA、Tesla、ByteDance、Alibaba、Tencent 等公司。它们培养出来的人才，将决定下一批 AI-native 公司的方向。
对一个地区而言，最重要的问题不是“有没有出现过一家明星公司”，而是：这家公司是否能培养出下一代创业者。
六、VC 正在从基金变成创新金融基础设施
过去，VC 的核心能力是发现好项目、判断创始人、进入优质轮次。
未来，这些能力仍然重要，但已经不够。
今天，我们看到的一个清晰趋势是：能持续在头部 AI 公司轮次里出现的，已经不是传统软件 VC，而是有能力同时调度 VC、增长基金、企业资本、主权资本和基础设施资本的复合资金组合。
- 对软件 AI VC：如果你的基金只能在 A 到 B 轮发挥作用，又拿不到 OpenAI 们的二级份额，那么 AI 红利和你关系不大。
- 对 LP：评估 GP 时，"会不会投"已经不够，"能不能为被投公司组织阶段性流动性"正在变成新维度。
- 对 AI 创始人：今天讲故事不能只讲产品和增长，还必须讲清楚资本路径——你打算如何在私有市场支撑 10 到 15 年，员工和早期投资人的退出窗口怎么设计。
AI 创投的下半场不会奖励信息更快的人，会奖励看懂资本结构、能在中美两端调度流动性的人。如果你正在搭建这样的能力，欢迎和我们联系，尤其是正在做跨境资本结构设计的 AI 创始人和 GP。