作者：叶晋荣 (Alvin Yap)，易峯亚洲首席执行官
2026年10月15日
从多项指标来看，中国在AI发展方面正迅速赶上美国。月之暗面（Moonshot）推出的Kimi K3是全球最大的开放权重模型，其性能已接近美国前沿系统。分析师估计，目前中国顶尖模型的水平仅落后于OpenAI和Anthropic最先进产品四个月左右；而在今年年初，这一时间差距为七个月。
中国大模型的词元调用量（衡量AI使用量的一种常用指标）占据总额的比例已从2024年的1.2%跃升至2026年夏季的半数以上。
但下一波发展浪潮面临的最大制约因素并非技术，而是资金。 据波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）数据，2023年至2026年间，美国AI企业获得的风险投资总额超过3800亿美元；相比之下，中国初创企业获得的融资额仅为这一数字的十分之一左右。
资本赋能未来
过去，中国创业者主要依赖政府引导基金和风险投资的支持；但众所周知，政策导向型基金更倾向于投资处于发展后期的初创企业，而早期风险投资市场才刚刚走出持续三年的募资荒。
置身AI经济浪潮的创业者，应当将拓展融资渠道作为重中之重，原因有三。
首先，AI经济内部已经出现通胀现象。例如，长鑫存储（CXMT）连续数月上调存储芯片价格；即便其大客户华为要求降价，长鑫存储也坚持不让步。
AI人才争夺战同样异常激烈：2026年初，AI相关岗位的招聘发布量同比激增约12倍。在中国，专攻大语言模型的算法工程师的薪资待遇位居所有技术岗位前列。
企业创始人还必须在人才争夺战中击败财力雄厚的前雇主和美国竞争对手。在全球顶级AI会议上发表的研究论文中，超过半数的第一作者来自中国。众所周知，中国的AI人才在全球范围内都很抢手。
第二，外部融资资源紧缺。2026年第一季度，中国风险投资总额仅为200亿美元，而美国同期则高达2670亿美元。尽管中国今年募资数额可观——新注册风险投资基金的资产管理规模在前五个月达到人民币1540亿元（约合228亿美元），已超去年全年总额——但这仍远低于美国风险投资常规投放的资金体量。
与此同时，尽管中国国有银行被要求优先向科技行业提供贷款，但银行账面上其他板块的不良贷款不断攀升，这或将导致整体信贷供给收缩。
第三，实现盈利尚需时日。中国的企业软件公司主要面向国内市场销售，这制约了其收入底盘。美国竞争对手则更有优势：客户群体遍布全球，品牌认知度更高，研发预算充足——足以支撑从企业级网络安全到精细化客户体验设计的各类研发项目。
当然，新一代AI初创企业或许无需巨额资本，即可依托现有模型构建应用程序，或填补技术价值链中的空白。企业客户也能提供必要的开发资金。
尽管无法获得美国AI行业所能享有的资金支持，创业者也必须迎难而上。缩小性能差距愈发依赖增强内部算力，然而中国在AI基础设施上的投入规模远不及美国。
私募市场的替代方案
在此背景下，香港金融业将发挥越来越重要的作用。香港资本市场依然是为数不多的能够大规模引导全球资本流向中国内地企业的渠道之一。2026年下半年，IPO申报队列中有超430家待上市企业。
但IPO申报队列的现状，反映出另一重现实。许多中国科技初创企业选择比上一代公司更早上市，根源在于缺少融资替代方案。
反观美国，OpenAI、Anthropic等公司依靠私募融资，成长至庞大体量。 OpenAI今年早些时候完成一轮超1000亿美元融资，Anthropic则在5月份募资650亿美元。中国的头部大模型开发商智谱AI与MiniMax先于OpenAI、Anthropic登陆资本市场。尽管IPO大幅超额认购，但两家企业1月在港上市的募资额仅分别为5.58亿美元和6.2亿美元。
私募信贷是另一条融资途径。亚太地区私募信贷资产规模预计将从2024年的590亿美元增至2027年的920亿美元，其中中国市场占该地区业务总量的五分之一。不过，这类贷款机构往往优先选择规模更大或发展成熟的企业。
显而易见，与软件行业不同，AI行业将不会由美国企业单独主导。中国初创企业吸取了过去十年的经验教训，获得了全球认可，客户群体也在持续扩大。中国的开放权重策略为其领先的AI企业带来了成本优势——甚至硅谷的领军人物也承认这一点。
对于中国新一代AI创业者而言，风险投资和银行贷款——初创企业两大资金来源——在未来几年内恐怕已不足以支撑企业发展。要想在AI领域的激烈角逐中保持竞争力，企业必须充分利用一切可用资产与渠道。这可能意味着企业需要提前上市，探索日益壮大的私募信贷生态系统，与客户建立收入分成机制，或者利用手中持有的股权进行融资。
面对海外竞争对手高达十倍的资金投入，投身于中国下一波AI发展浪潮的创业者们必须在融资策略上大胆创新，方能维持自身竞争优势。
本文首发于2026年10月7日的《财富》亚洲版评论专栏。
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