人工智能初创公司正在要求上市SaaS公司永远无法获得的估值

私人人工智能（AI）公司现在的估值倍数是公共软件投资者没有达到的。

来自Forge Global的数据显示，私人市场对人工智能的热情继续大大超过公共股票的估值纪律。

Forge的Private Magnient 7包括OpenAI、Anthropic、Databricks、xAI、Stripe、SpaceX和Anduril，其总估值已从2023年初的2640亿美元飙升至约1.2万亿美元。

仅这七家公司在过去一年就飙升了96%，而上市的Magnasient 7（Meta、Alphabet、特斯拉、亚马逊、苹果、微软、英伟达）科技股的涨幅为34%。这一差距表明，相对于公开市场同行，私人投资者对人工智能主导地位的定价是多么积极，而公开市场同行的投资者更关注盈利能力、利润率和现金流效率。

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与收入相比，估值差距尤其明显。例如，Databricks的私下交易估值接近1000亿美元，据报道，收入运行率约为48亿美元，这意味着收入倍数约为20倍至28倍，具体取决于测量期。

与此同时，许多成熟的公共云和SaaS公司的远期收入接近5倍至12倍，只有少数与人工智能相关的精英公开名称的估值维持在这一范围以上。即使在人工智能反弹之后，更广泛的公共SaaS倍数仍然远低于私人人工智能水平。一项对145家上市SaaS公司的分析显示，截至2026年5月12日，公共软件收入中位数低于5倍。

在高利率结束零增长时代后，公众投资者在过去几年里对软件公司进行了重新定价。由于华尔街要求遵守盈利纪律，而不是不惜一切代价实现增长，曾经的营收达到30倍或40倍的公司遭遇了大幅的多重压缩。

然而，私营人工智能公司基本上逃脱了这种重置。

“2022年12月，十大私营公司的估值为3，990亿美元;截至2026年2月，这些公司的总价值约为2.7万亿美元，短短三年内增长了569%。相比之下，纳斯达克100 ETF（QQQ）在同一时间段内上涨了132%，凸显了最大私营公司的增长幅度和集中度，”Forge在一份报告中写道。

在很多方面，私人投资者的表现就好像人工智能竞赛已经缩小到少数最终的赢家--他们愿意付出几乎任何代价来确保现在的风险敞口，而不是冒着错过下一代科技巨头的风险。这是一种与公开市场发生的情况截然不同的思维方式。

过去两年，公共软件投资者的选择性变得更加严格。即使是实力雄厚的云和SaaS公司，也因增长放缓、利润率疲软或人工智能投入大量支出而受到惩罚，但没有明确回报。仅靠收入增长不再足以支撑公开股票的溢价估值。

IPO市场可以决定这些假设是否成立。一旦OpenAI或Databricks等公司受到季度公开市场审查，投资者可能会开始应用与已经管理上市SaaS公司相同的估值标准，这些公司的增长不再足以证明超高倍数的合理性。

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