从最新的2025全球1604家独角兽榜单中，我们看到了这些趋势……

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不少人问我们，去哪里可以寻找到实时的独角兽公司信息？

我们通常会推荐Crunchbase的这个“独角兽榜单” (The Crunchbase Unicorn Board)。

Crunchbase的数据还是很扎实的，毕竟有全球超过4000家VC的合作关系，采取的是众包模式，每月都更新超过10万家公司、个人和投资者的资料，所以每当有公司在新一轮融资中估值达到或超过10亿美元时，便会进行更新，榜单上公司的估值均基于其最近披露的融资轮次。

本文发布的日期是美国时间08-10，此时，榜上1,604家独角兽，累计融资$1T，合计估值$6T；

我们它不仅揭示了资本的流向，更描绘出一幅全球创新力量的分布图。

从关键数据来看，全球创新版图的核心格局依然清晰：

美国作为无可争议的全球创新中心，以797家独角兽的数量遥遥领先， 是全球创新和风险投资的中心。孕育了SpaceX和OpenAI这样的超级巨兽，名列第一与第二。

中国（大陆282、香港13及台湾1）合计有296家，稳居第二，在人工智能、电子商务和金融科技等领域拥有众多巨头。虽然数量上与美国存在差距，但头部企业体量巨大，字节跳动与蚂蚁集团依旧是全球估值最高的独角兽之一，名列三四，呈现出“数量少但体量大”的特点。

中美两国的独角兽公司总数达到了1093家，约占全球1604家独角兽总数的三分之二，充分显示了两国在全球创新和风险投资领域的绝对领导地位。

印度则凭借88家企业和庞大的市场潜力，成为强劲的第三极。

此外，英国、德国、法国等国家也在特定垂直领域形成了局部优势。

值得注意的是，

头部集中度其实没我们想的那么夸张——

当我们把前10家加起来看，大概是$1.43T，前20家约 $1.807T，占总盘面~30%。也就是“巨头很大，但中腰部的体量不小”，这解释了为什么细分赛道还能一直冒新王。

前11家独角兽名单

行业巡礼

AI大热

2022年兴起的生成式AI浪潮以“极速估值”为特征：

Perplexity、Mistral、Cohere 等公司在成立后18至24个月内便跻身独角兽行列，刷新了历史记录。这些新贵的融资效率极高，体现了模型成本下降和“应用驱动”的新商业逻辑。

目前全球已经有293家AI细分赛道上的独角兽。

而在前 20 家里，与 AI/自动驾驶/模型基础设施直接相关的公司有8家（OpenAI、Anthropic、Databricks、xAI、Waymo、Cruise、Anduril、SSI）

这波AI独角兽浪潮有几个显著特征：

1，“百花齐放”取代“寡头垄断”：

AI不再是少数几家巨头公司的专利。新一代AI公司的涌现，如机器人领域的 Dexterity ，以及由前OpenAI高管创立、在短短半年内估值冲上100亿美元的 Thinking Machines ，标志着AI创新正进入一个多点开花、分布式爆发的产业新阶段。

2，“从大象到斑马”的生态演变：

以Thinking Machines为代表的新兴企业，展现了与OpenAI等“大象”级平台不同的发展路径。它们更加轻量、灵活，专注于特定应用场景，创业门槛相对降低，资本也更愿意在早期进行布局。这种“快速斑马”式的生态位，正在丰富整个AI产业的多样性。

3，生成式AI引领估值竞赛：

在榜单前15名中，至少有7家公司的核心业务与AI紧密相关，包括OpenAI ( 300 B ) 、Databricks( 62B)、Anthropic ( 62 B ) 、xAI( 50B) 等。资本对AI赛道，特别是生成式AI，表现出极高的热情。顶级AI公司吸引了巨额资金，例如OpenAI的融资总额高达670亿美元，这表明AI领域的竞争已成为一场资本雄厚的“军备竞赛”。

除了AI，值得关注的行业还有——

速度和资本

榜单还揭示了关于独角兽成长速度和资本运作的几个关键趋势。

首先是年龄与速度。独角兽最常见的诞生年份是2015年，这些企业如今平均“10岁”。然而，2023至2024年诞生的AI“速成班”彻底改写了成长曲线，这些新生代AI公司平均只需“2-3岁”便能跻身独角兽行列。

这也体现了创新范式的迭代：从硬件时代的10年，到软件时代的5年，再到如今AI模型时代的2年。

其次是资本的刻度与效率。

头部投资机构依旧在系统性地布局成功企业，例如Andreessen Horowitz的投资版图横跨了多个时代和赛道。相比之下，软银愿景基金则更多依靠其“旧票仓”来支撑估值，在新项目上转向了跟投策略。

资本效率的分化也极为有趣：Canva用较少融资支撑起极高估值，而Databricks则投入巨额资金才达到高估值，核聚变等硬科技新秀的融资与估值比则更接近一比一，凸显了技术门槛的规律。

投资轮次最多VC↑

疑点与风险

一个值得深思的议题是，

这份基于“硅谷逻辑”的榜单在多大程度上反映了中国的真实创新图景。

我们看到，同一张表里既有字节/蚂蚁、也有 YMTC/CXMT、SVOLT、CALB、Sunwoda 等一排半导体与电池的硬科技公司，这背后很大部分是政策资金与产业基金——

过去的流量与消费，逐步把舞台让给硬科技与供给侧。

而且还有一点值得注意，就是Crunchbase这类基于公开私募融资记录的榜单，其统计口径天然地“过滤”掉了中国大量通过非典型路径成长的潜在独角兽。在一个更庞大的“制度型创新森林”里，可能隐藏着许多“存在但不可见”的独角兽。

比如，国资孵化的“灰色独角兽”，又或者是科研体系转化的“学院派公司”，像是杭州的之江实验室孵化的一些量子计算与智能制造公司，完全依赖科研资金和地方产业基金支持，几乎没有公开融资新闻。

这种“制度生成路径”的差异，可能低估了中国独角兽的数量，所以要全面理解中国的创新潜力，必须将这些“隐形独角兽”纳入视野——但是这一部分的工作比较困难。

中国排名前20的独角兽名单

报告同时揭示了一个潜在风险：

榜单上约60%的独角兽，其最后一次估值定价停留在2020至2022年的资本高点。特别是， BYJU’S（$22B）、JUUL（$38B）等在经营上经历重挫，但榜单仍按最后一轮披露估值记账。

这可能意味着许多公司正面临“高估值、低增长”的困境，我们看榜要记住这点，尽量找最近一轮的时间与条款作校准。

未来12到18个月，市场可能会出现分化：

一部分处于AI、先进制造等高增长赛道的公司将继续抬高估值；

而另一部分处于消费、教育等退潮赛道的公司，若迟迟无法实现盈利或获得新融资，则可能面临估值大幅下调，沦为“僵尸独角兽”。

对中国创新集群的启示

这份全球榜单不仅是镜子，更是城市和区域发展创新经济的策略模型。对于致力于打造高能级创新集群的中国城市而言，

以下三点至关重要：

1，建立“可见性”机制：

应创建“非典型独角兽”的识别与认证体系，将那些“隐形冠军”纳入视野。通过撰写白皮书、对接国际资本等方式，用全球通行的商业语言包装本土的优质项目，提升其国际可见性。

2，构建“托举式”平台：

改变过去等待企业市场融资后再“锦上添花”的模式，转而通过政策、政府基金、应用场景等方式提前锁定和赋能高潜力公司，形成“政府+国资+市场”的协同托举平台。

3，强化“品牌化”传播：

一个顶尖的独角兽就是一座城市最好的名片。应集中资源，扶持一两家像OpenAI之于旧金山那样的“外溢型”的标杆企业。这不仅能服务本地产业，其带来的品牌、人才和技术外溢效应，将远超传统的招商宣传。