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The Information:2024年人工智能领域应用开发商估值倍数上升 基础模型公司倍数下降

NEXTECH
Last updated: 2025年2月27日 上午1:50
By NEXTECH
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尽管 Open AI 和 Anthropic 的收入倍数在过去一年中下降,但 AI 应用开发者如 Perplexity 和 Writer 的收入倍数却上升,分析显示了十几家 AI 初创公司的估值和收入增长情况。

图片来源:theinformation

你不必远行就能找到 人工智能初创公司获得高估值的例子,因为一些正在进行的机器人交易和由 OpenAI 校友创办的初创公司已经显示出这一点。但这些例子掩盖了投资者对人工智能初创公司估值方式的变化。

基础模型的最大开发者,如 OpenAI 和 Anthropic,基于其年化收入的估值,现在比一年前便宜。这是公司随着时间的推移而变老、其收入追赶投资者的高预期时的典型现象。较不寻常的是,一些 AI 初创公司在收入上升的同时仍保持高倍数。

专注于为消费者和企业开发应用程序的初创公司,与一年前相比,仍然保持相对较高的收入倍数。对于一些初创公司,例如 AI 搜索引擎 Perplexity 和生成式 AI 工具制造商 Writer,倍数甚至有所上升。

投资者表示,他们愿意如此高估 AI 应用的价值,因为其收入增长远快于前十年的软件应用。这些投资者表示,企业在 AI 上的支出增加,因为他们发现这些软件可以提高员工的生产力并降低成本。

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“人工智能公司正在经历前所未有的巨大增长。这就是为什么人们预测这些增长率并以此为基础进行估值的原因,”Sapphire Ventures 的总裁兼合伙人 Jai Das 说道,该公司已投资于商业搜索聊天机器人 Glean 和 Perplexity。

例如,Perplexity 在 1 月份的年度经常性收入超过了 8000 万美元——这是其未来 12 个月订阅的价值,来自一位对其财务状况有直接了解的人士。这比 11 月份的 5000 万美元的速度高出 60%,当时它以 85 亿美元的估值筹集资金,导致惊人的收入倍数为 170。去年 3 月,它的收入倍数约为 63。

这家成立三年的公司销售基于 人工智能的搜索引擎订阅,并已扩展到广告等其他业务,并通过应用程序编程接口为开发者提供模型访问。

很难全面了解  AI 初创公司的估值,因为这些公司的财务数据受到严格保护。但从《信息》对过去六个月筹集资金的十多家 AI 初创公司的报道中收集到的数据,可以让人感受到投资者如何评估它们。

为了保持一致性,《信息》使用了投资前的估值,尽管风险投资家通常也会考虑这些投资后的估值,或包括新资本的估值。

在人工智能应用中,投资者给予年轻初创公司最高的倍数,这些公司针对某个行业的客户——比如医疗或法律。投资者表示,通过在敏感的专有数据上训练模型,使其专门针对这些行业,可能会为这些初创公司带来竞争优势。

例如,Abridge 是一家成立六年的初创公司,利用 AI 转录医生与患者的对话,联合创始人兼首席执行官 Shiv Rao 表示,该公司调整其他公司的 AI 模型,以识别医学术语,并根据讨论的医疗问题在患者与医生的对话中指出重要细节。

去年秋天,投资者通过将 Abridge 的估值定为 25 亿美元——是其 5000 万美元年经常性收入的 50 倍——来奖励这些努力,投资额为 2.5 亿美元。

并非所有 AI 应用的收入倍数都高于之前的轮次。

例如,三岁大的法律 AI 初创公司 Harvey 在今年早些时候获得了 27 亿美元的估值,投资前的估值约为其在 12 月达到的 5000 万美元年经常性收入的 54 倍。就在一年前,投资者将该初创公司的估值定为 6.35 亿美元,或当时年经常性收入的 64 倍。

去年秋天,Glean 在投资前以 43 亿美元的估值筹集资金,相当于当时 1 亿美元年经常性收入的 43 倍。当它在 2023 年底以 20 亿美元的估值筹集资金时,投资者将其估值为 3000 万美元年经常性收入的 67 倍。

与此同时,随着收入激增,最大的 人工智能公司的收入倍数也下降了。Anthropic 正在完成一轮融资,预计这家聊天机器人 Claude 的制造商在投资前的估值为 580 亿美元。

根据一位了解其财务状况的人士,这相当于其年化收入 10 亿美元的约 58 倍。就在一年前,这家位于旧金山的公司估值约为其年化收入 1 亿美元的 150 倍。

Open AI 的收入倍数也有所下降,但幅度较小。其最新的融资将其估值定为 2600 亿美元,投资前的估值为其预计年化收入 60 亿美元的 43 倍。一年前,一项将其估值为 860 亿美元的二次发行相当于其年化收入的 54 倍。

本文翻译自:theinformation

自 Z Potentials

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