史上最大规模AI造富浪潮：有明星赚10倍，有个体年入百万

谢斯临

2025-08-14 20:14:48

来源: 时代周报

AI时代的造富速度，要比任何时代都来得惊人。

图片来源：Pixabay

AI正在以前所未有的速度和规模创造财富，就连明星艺人也从中获益。

比如，知名歌手邓紫棋。近期，邓紫棋为宣传其新书——长篇科幻小说《启示路》，登上了脱口秀演员李诞的播客。节目中，邓向外界传递了一则意想不到的信息：除去歌手身份之外，邓紫棋还是一名AI投资人。

据邓紫棋解释，跨界投资其实是机缘巧合。“一个与我有同样信仰背景的兄弟，介绍了另外一个有同样信仰背景的一个兄弟给我。这个人刚好很喜欢我的音乐。他是做AI相关。我了解到他们公司在干什么。于是，我就有了这个投资的机会。”

为了这次投资，邓紫棋进行了大量阅读和研究，进一步理解被投公司的业务以及AI背后的逻辑，并在2019年完成了对相关公司的投资。2022年末，ChatGPT横空出世，其惊艳的文本理解和生成能力震惊世界，随之带动整个AI产业快步发展。作为AI投资人的邓紫棋也因此获益，据其透露，如今已获得10倍收益。

邓紫棋的故事，只是大AI时代的一个缩影。生成式AI被普遍认为有改变世界的力量，各路资本也因此愿意为之投入真金白银。这样的背景之下，不仅大量AI初创公司展现出惊人的融资能力，各家科技巨头的股价也接连飙升。

以AI时代的“卖铲人”英伟达（NVDA.NASDAQ）为例，其股价在过去6年时间里飙升超过4500%，成为全球首家市值突破4万亿美元的公司。英伟达创始人黄仁勋忍不住感慨，AI创造的百万富翁数量有望超过互联网20年创造的百万富翁数量。

AI时代的造富速度，要比任何时代都来得惊人。

疯狂AI造富潮

这场造富风暴核心，毫无疑问是那些备受关注的AI初创企业。它们成立往往不过数年，却因为赶上风口而身价大涨。

比如，由两位90后华人Alexandr Wang和Lucy Guo创立的数据标注服务公司Scale AI。今年6月，他们将公司49%的股份以约150亿美元的对价卖给了Meta。此次交易后，Scale AI的估值翻倍提升至290亿美元。创始人之一的Lucy Guo身价因此倍增，成功以12.5亿美元的身价取代歌手Taylor Swift，成为世界上最年轻的白手起家女亿万富豪。

类似的故事还有很多。如由90后程序员Maor Shlomo创办的AI初创公司Base44，仅成立6个月，就被以色列互联网巨头Wix以8000万美元现金收购。

即便没被收购，不少AI初创企业也能在创投市场上收获惊人的估值。比如，由Meta AI应用强化学习团队负责人朱哲清创立的Pokee AI，仅在公司成立不到一年，团队规模不足10人的时候，就拿到了1200万美元的种子轮投资。

据全球市场数据研究平台CB Insights统计，目前全球共有498家人工智能“独角兽”企业。这些估值不低于10亿美元的私有人工智能公司的总估值已经达到2.7万亿美元。其中，有100家人工智能公司成立于2023年后，占比超过20%。

在这些初创公司之外，AI还以其强大的生成能力创造出不少超级个体。2023年，从大厂离职的徐伟（化名）就依靠AI强大的编程能力，创造出一款备受欢迎的拍照App。该APP一度登上苹果应用商店付费榜榜首，为其带来不少关注。

不过，与海外直接靠AI应用变现方式不同，徐伟告诉时代周报记者，这款App并未给其带来多少实际上的收益。真正让他赚钱的还是咨询的业务。因上述App在业内出名之后，不少大厂向其抛去橄榄枝，希望徐伟能够分享自己使用AI的经验，以便帮助团队搭建更好的AI办公流程。而从这些工作之中，徐伟一年内获益近百万。

在这背后，市场普遍认为，AI时代，多年来互联网行业“拉新-迭代-变现-拉新”的大厂范式已经有所动摇，创业团队开始迎来更多的发展机遇：只要做出足够好的产品，就能争取到足够的机会，让一个产品迅速长大。

AIGC软件A股上市公司万兴科技（300624.SZ）创始人、董事长吴太兵就曾向时代周报记者分析表示，AI技术发展正从“资源密集型”向“效率驱动型”跃迁。这种变革打破了传统大厂依靠“算力垄断+数据壁垒+人海战术”构建的竞争壁垒，从而让其他企业具备在技术平权时代“以巧取胜”的可能性。

中国工程院院士王坚同样在BEYOND Expo 2025大会上指出，人们曾认为AI颠覆只能由大公司推动，但现实是，不被看好的小团队反而可能突破。“恰恰是年轻人、小企业在AI领域拥有大机会。”

泡沫与机会

硬币的另一面是，动辄过亿的AI造富神话愈演愈烈之时，行业对于AI泡沫的担忧也在与日俱增。

如天使投资人、资深人工智能专家郭涛就认为，AI近年来的爆发式造富，更多是技术突破与资本热潮耦合的结果。

郭涛向时代周报记者分析表示，“技术层面，Transformer架构的革新彻底改变了AI计算范式，多模态预训练模型大幅降低了AI开发门槛，使技术从实验室走向规模化应用；硬件层面，专用AI芯片的性能跃升使训练成本迅速下降，技术落地的边际效益显著提升；同时，在资本层面，全球风险投资每年超千亿美元涌入AI领域，催生出估值倒挂的独角兽生态，部分企业尚未实现盈利便已获得数十亿美元融资。这种技术可行性的质变与资本杠杆的放大效应，共同形成了短期内财富创造速度，甚至形成远超传统行业的独特窗口期。”

资本市场疯狂背后，受底层模型能力以及高昂算力成本的限制，AI产业仍未找到真正能够大规模落地应用的场景。大量科技企业大佬因此密集发言称，如今市场情绪过于乐观，AI投资存在泡沫的风险。

如阿里巴巴（BABA.NYSE；09988.HK）董事长蔡崇信就曾表示，人工智能数据中心建设已出现泡沫苗头，海外许多数据中心投资公告存在“重复”或“相互重叠”的现象，这可能导致资源浪费和过度竞争。而知名科技企业Fiverr的CEO更是在一封公开信中强调，99% 的 AI 创业项目会在一两年内被淘汰。

在郭涛看来，AI产业的泡沫源自预期与现实间的错配。未盈利AI企业获得的超高估值已显著偏离基本面支撑区间，这反映出市场对技术商业化速度的过度乐观。当资本流动性收紧时，缺乏稳定现金流的业务模式将面临严峻考验，尤其是通用型AI产品在定价权争夺中的激烈竞争，可能加速行业洗牌。

类似的情况已经在国内发生。今年2月，DeepSeek横空出世以后，原本备受关注的大模型六小龙开始明显遇冷，它们不得不调整方向收敛聚焦，以便可以更好地活下去。比如，由搜狗创始人王小川创立的百川智能，就在近期宣布完成了战略性瘦身，员工规模从高峰期的450人压缩至不足200人，管理层级也从3.6级降至2.4级。

泡沫与洗牌或许并不是一件坏事。王小川近期在接受媒体采访时表示，资本的恐慌性涌入和对未来的无限畅想，是技术变革的必然序曲。

“这有点像 Gartner 技术成熟度曲线的规律。当期望膨胀到顶峰，现实与应用之间的距离必然会导致一个调整期。当人们发现技术突破未能立即转化为应用爆发，热情冷却，行业便会安静下来重新思考。”王小川说。

市场终将回归理性，并在调整中发现新机遇。2000年，美国互联网泡沫的破灭虽然摧毁了无数公司，但也从中孕育出了亚马逊、谷歌等科技巨头。如今，席卷AI领域的狂热造富浪潮，也极有可能在洗牌后，诞生定义下一个时代的巨人。