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AI正在獵殺上一代獨角獸

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220家獨角獸,被AI悄悄殺死。

回過頭看,2022年像是一條隱秘的分水嶺。

那一年,Chegg的訂閱用戶突破820萬,創下歷史高點,營收達到7.6億美元;Stack Overflow的月均頁面瀏覽量穩定在2000萬上下;全球獨角獸總數在寬松貨幣政策的催化下,也逼近歷史峰值。表面上看,創業生態仍處于高歌猛進的繁榮期。

然而,就在那個安靜的秋天,OpenAI正悄然將ChatGPT推向世界。一場顛覆性的技術浪潮即將席卷而來,而當時幾乎無人察覺。

近日,私募市場數據公司PitchBook向CNBC獨家提供的一份報告,揭示了此后發生的深刻裂變。報告數據顯示,美國現存857家獨角獸公司中,近一半已超過三年未能完成新一輪融資;超過220家曾跨越10億美元估值門檻的企業,如今被重新標記為“倒下的獨角獸”。其中,2021年完成最后一輪融資的公司,估值平均縮水68%;2022年融資的,平均縮水52%。

與此同時,另一組數字正在同向疊加。在AI熱潮的推動下,資本向OpenAI和Anthropic兩家公司輸送了超過2500億美元資金,全球AI獨角獸數量從2024年底的245家躍升至2026年初的約370家。

一個極端的兩極化格局由此成型:美國估值最高的前10家獨角獸公司,如今占據整個市場總估值的51.8%,而2022年,這一比例僅為18.5%。當頂端的少數公司吸走幾乎所有的陽光,留在地面上的其余800余家,正在以肉眼可見的速度枯萎。

新舊更替,從來不溫柔。

“答案生意”的終結:當免費替代付費

若論第一批被大模型正面重創的犧牲品,Chegg無疑站在最前列。這家曾經的在線教育標桿,如今市值僅剩1.25億美元,股價較2021年高點115.21美元暴跌99%,成為AI浪潮碾碎傳統商業模式最醒目的縮影。


圖/Chegg股價表現

Chegg的商業模式,本質上是一門“答案生意”。學生遇到不會做的題,每月花十幾美元訂閱平臺,獲得專家解答。這套邏輯成立了十余年,在疫情居家期間更是被推上高峰。然而,當ChatGPT在2022年11月橫空出世,Chegg賴以為生的護城河在一夜之間變成了一片平地。

數據的崩塌是持續且加速的。根據Chegg 2026年2月發布的2025年全年財報,公司全年總收入3.769億美元,同比下降39%;凈虧損1.034億美元。訂閱用戶數從2022年巔峰時的820萬一路跌至2025年第二季度的260萬,同比繼續下降40%,三年內萎縮近七成;訂閱服務收入同期下降39%至8970萬美元。2026年2月,Chegg還收到紐約證券交易所發出的退市警告,CEO在財報電話會議上宣告公司正在“徹底重塑”——從面向學生的在線答題平臺,轉型為面向企業的職業技能培訓業務。

問題不只出在Chegg一家。同樣以“知識問答”為核心的Stack Overflow,則遭遇了一場更為徹底的坍塌。根據Stack Overflow自家數據平臺Data Explorer的記錄,其平臺月均提問量從2014年巔峰時的逾20萬個,在ChatGPT出現后加速下滑,截至2025年12月已跌至平臺剛剛創立時的水平——15年的積累,在不到三年里被抹平。

這家公司并非沒有自救,公司先是2023年裁員28%,隨后靠與Google、OpenAI的數據授權協議續命。但一切為時已晚。開發者的注意力正涌向GitHub Copilot、Cursor等嵌入工作流的AI編程助手,“搜答案”這一行為的消亡速度,早已快過任何社區的產品迭代速度。

值得關注的是,在PitchBook標記的220余家“倒下的獨角獸”中,受沖擊最重的恰恰是SaaS賽道——共有75家軟件公司上榜,是第二大類別(金融科技)數量的兩倍。


上述名單來自CNBC對PitchBook數據的進一步篩選。在PitchBook識別的220余家倒下獨角獸中,CNBC選出了20家最具辨識度的公司。其中包括一批曾代表DTC模式的網紅品牌,如蕾哈娜旗下的內衣品牌Savage X Fenty、美妝品牌Glossier、寵物食品品牌The Farmer's Dog等,以及日程安排工具Calendly、無人機制造商Skydio等。

它們有著共同的時代烙印與共同的致命傷,即商業模式寄生在流量紅利之上,而非鍛造于難以復制的核心能力之上。

“這些公司中很多都是人工智能出現之前的公司,不僅成本結構如此,產品也是如此。”Mercury CEO Immad Akhund向CNBC坦言這些公司處境確實艱難,“所有關注點都集中在人工智能上,所以如果你不是AI優先的公司,你需要非常強勁的數字來融資。”

SaaS的價值重估

如果說“答案生意”的消亡是一次立竿見影的打擊,那么AI對SaaS獨角獸的沖擊則更像是一場體溫緩慢下降的慢性病。看似依然存活,但敘事體系已經動搖。

2026年2月,一個被交易員戲稱為“SaaS末日”的單日事件給了市場一次震蕩性預演。彼時,Anthropic發布面向企業法務的AI工具,觸發了軟件股的劇烈拋售,美股軟件板塊市值一度蒸發約3000億美元。

這場暴跌的底層邏輯并不復雜,如果一個AI智能體能夠自主完成原本需要采購10個SaaS工具才能處理的工作,那么這10個工具原有的估值錨點還能成立嗎?

PitchBook的數據為市場焦慮提供了量化支撐。在美國現存857家獨角獸中,近一半已超過三年未完成新一輪融資,其估值實際上已在紙面上凍結。

對應到SaaS賽道,則是背后估值邏輯的松動。傳統上,SaaS公司的估值錨定于ARR乘數,但當AI原生替代品能以更低成本和更高效率完成同類任務時,原有的乘數依據便開始瓦解。投資人如今面對每一個投資組合,都必須回答一個全新的問題:這家公司究竟是AI原生的,還是不是?

設計工具獨角獸Figma恰是這場身份危機最清晰的注腳。這家公司曾一度收到Adobe高達200億美元的收購要約,后因反壟斷審查告吹。而在2025年提交的IPO招股書中,AI一詞多次出現。招股書罕見地坦言,AI的快速發展給公司帶來了巨大的不確定性,無法保證持續具備領先的產品競爭力。但問題在于,AI正在繞開Figma,直接壓縮設計這一環節本身的時間消耗。

同樣的壓力也落在協作工具Notion、低代碼平臺等一批SaaS獨角獸身上。它們各自在招股或融資文件中系統性地標注AI相關不確定性,那些標注本身,就是最直白的不安。

幸存者的故事同樣說明問題。語言學習平臺多鄰國在ChatGPT浪潮中交出了與Chegg截然相反的成績單。2025年全年日活躍用戶突破5000萬,訂閱收入和預訂收入雙雙突破10億美元。區別只有一條:多鄰國沒有用AI去回答問題,而是讓AI直接進入課程生產流程。僅一年內,它便上線了148門新語言課程,由模型完成內容起草、練習題生成和對話場景設計,人類角色退化為審核與抽檢。這意味著它用AI建造護城河,而非僅僅用AI降低成本。當護城河來源于數據飛輪和課程生產效率,而非信息壟斷時,AI便成了燃料而非武器。

反觀那些提前擁抱AI的SaaS企業,也呈現出截然不同的增長曲線。

AI代碼編輯器Cursor的母公司Anysphere成立于2022年,2025年11月估值已達293億美元,年經常性收入突破10億美元。到2026年2月,這一數字進一步攀升至20億美元,創下B2B軟件史上從零到該規模的最快紀錄,用時僅約三年。而就在上一年,其年經常性收入還是零。

先行者Lovable同樣勢頭兇猛。該公司2023年底創立,2025年底以66億美元估值再次融資,年累計融資額超5億美元,同年經常性收入超過2億美元。這兩家公司的成績,在傳統SaaS時代需要七到十年才能實現。

顯而易見,新舊代際之間的生長速度差,已形成數量級的斷層。

資本的選擇

如果說產品層面的沖擊是“AI殺死上一代獨角獸”這一命題的直觀證據,那么資本層面的結構性遷移,才是這場物種替換的深層機制。

PitchBook的數據讓這種分化有了最直白的度量:美國估值前10名獨角獸公司占據整個獨角獸市場總估值的51.8%,而2022年這一數字僅為18.5%。整個市場的估值總量從2024年的2.4萬億美元攀升至2025年的4.4萬億美元。數據看似在增長,但幾乎所有增量都發生在頭部極少數公司身上,其余大多數公司仍被困在三年前凍結的估值里。

報告原文的描述是:“風險投資市場如今運行著兩套截然不同的生態系統,頂部的少數公司頻繁以飆升的估值完成融資,而相當一部分市場則掙扎于無法獲得新資本的困境。”

這種分化在中國一級市場同樣徹底,且方向更為集中。IT桔子數據顯示,2024年中國AI行業一級市場融資總額達1052.51億元,是2015年的3.5倍。新浪財經創投數據顯示,2025年,AI行業共有788家公司完成1015起融資,披露投資額合計656.04億元,相較之下,2024年共有478家人工智能公司獲得553起投資,披露投資額合計391.51億元

2025年中國新晉獨角獸22家,其中AI行業占8家,其中7家聚焦于機器人或具身智能,包括宇樹科技、傅利葉智能、銀河通用等。與之形成對照的是,企業服務和文化娛樂賽道新晉獨角獸均歸零。資金正在從“軟件訂閱”向“硬件+算法”的全鏈條能力遷移。

PitchBook在報告中補充說明,“倒下的獨角獸”的估值是基于員工增長規模和上市公司對標測算出的估算值,而非真實發生的下調輪次。這意味著,大量公司仍然正常運營,甚至仍在增長,只是原有估值標簽已經失效。

這是一種比直接死亡更復雜的處境:活著,但不再被以舊價格定價;融資窗口未關,但進入門檻已經重寫。好在,只要還留在牌桌上,就仍有翻盤的機會。畢竟歷史上的每一次技術革命從未真正“清零”,而是完成了一輪深刻的“分化”。

上一代獨角獸中,那些能夠將AI嵌入價值創造環節,而非僅僅停留在價值傳遞環節的公司,依然有望穿越周期。多鄰國憑借數據飛輪證明了這一點;Figma正試圖通過“從語言直接生成可交互原型”的能力來驗證這一點;而Cursor與Lovable則從一開始就按照新規則設計了自己。

所謂“AI殺死上一代獨角獸”,更準確地說,是AI殺死了它們賴以生長的土壤。那片土壤的名字,叫作“信息不對稱”與“工具壟斷”。在一個大模型讓任何人都能廉價獲取知識、輕松生成工具的世界里,靠聚合信息、靠訂閱工具建立起來的護城河,正在被逐漸填平。

新的護城河不再是更高的信息壁壘,而是更深的數據飛輪、更難復制的物理世界交互能力,以及更長的用戶信任鏈條。那些曾經被市場以“高速增長”定價的獨角獸,如今必須回答一個更棘手的問題:在AI可以免費完成90%工作的世界里,剩下的那10%,究竟值多少錢?

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