为什么中国AI创业小团队都跑到美国注册公司，去美国拿投资？

今日新闻 2025年10月17日 10:35 0 aa

本文仅在今日头条发布，谢绝转载。

2025年，一家名为 Axiom Math 的AI初创公司在美国宣布完成 6400万美元种子轮融资，估值3亿美元。

这家专注于数学推理的公司由00后中国女生洪乐潼（Carina Hong）创立。

她从广州一路走到麻省理工、牛津、斯坦福，最终选择退学创业。

这已是三年内第三家由华人创办、团队规模不足10人的“AI+”公司在美国获得超过5000万美元融资。

前两家分别是AI视频生成公司 HeyGen和Pika Labs。

三家公司的共同点是：创始人都是华人，团队都很小，注册地都在美国。

小团队的美国样本

2024年，AI视频生成平台HeyGen完成6000万美元融资，估值达5亿美元。

它因让郭德纲“流利说英语”的AI视频爆红，但真正引人关注的是这家公司的融资路径。

HeyGen的创始人徐卓与梁望毕业于上海同济大学，后赴美国卡内基梅隆大学读硕士。

毕业后，一个加入Snap，一个进入Smule与字节跳动。

两人最早在深圳创办“诗云科技”，定位为“用AI颠覆内容生产方式”。

后来公司搬家到了美国洛杉矶，借着GPT的浪潮，HeyGen上线7个月即实现100万美元年经常性收入（ARR），随后在2022年突破1000万美元。

为方便后续融资，公司总部迁往洛杉矶，国内主体注销。

在此之前，由A股上市公司信雅达科技实控人郭华强之女郭文景创立的 Pika Labs，完成三轮融资，总额超过5500万美元，估值超10亿元人民币。

这三家公司都源自华人创业者的技术与创意，但获得资金支持的土壤在美国。

国内创业者的融资困境

相比之下，国内AI创业团队的融资环境更为艰难。

近两年，无论是大模型、算法平台，还是“AI+”应用层，融资几乎集中在少数有资本积累或资源背景的企业手中。

以 DeepSeek为例。

创始人梁文锋出身量化投资领域，早在2018年，其宁波幻方投资自营规模已达10亿元。

在2025年的一次采访中，他表示：“（DeepSeek）短期内没有融资计划，我们面临的问题从来不是钱。”

但像梁文锋这样既懂技术、又有资本积累的创业者，在中国凤毛麟角。

对于大多数初创团队而言，资金是第一道无法跨越的门槛。

资金结构的变化与风险偏好差异

根源在于资金结构的变化。

过去20年，中国互联网产业的崛起，与国际资本的活跃密不可分。

网页时代互联网三巨头新浪、网易和搜狐，最初的投资都来自国际游资。

红杉资本、高盛、英特尔都是早期投资者。

国际游资对资金安全看得不那么重，更愿意去赌被投资者的高速成长性。

2016年，毒舌影评甚至仅凭一个公众号，在没有APP的情况下，就获得了德国贝塔斯曼亚洲投资基金3000万人民币的投资，估值更是高达3亿元。

但从2019年起，随着中国经济增速从高速增长转为平稳增长，国际游资开始撤离，流向越南、印度等更新兴的市场。

国内资本市场的主导力量逐渐转向国资与产业基金，投资逻辑也随之转变：由过去的“赌成长”，转为如今的“保证资金安全”。

“风险容忍度”的分野

在美国，风险投资机构普遍接受高风险逻辑——投十个，成功一个即可。

这是一种“组合式容错”机制：允许失败，用概率分散风险。

而在中国，以国资和政策基金为主导的资金更强调“资金安全”。

投资项目往往附带严格的业绩回购条款或对赌协议。

一个典型案例是杉杉股份。

公司创始人郑永刚在2022年押注偏光片业务，获得多地国资投资。

然而，后来披露的情况证实郑永刚和各地城投签署了严格的业绩回购条款：若业绩不达标，郑永刚需以现金回购股份

这也导致了郑永刚去世，业绩下滑后，杉杉股份需要拿出超过100亿现金回购各地城投手里的股份。

这种条款在AI等高风险行业几乎等于“融资死刑”。

对小团队而言，他们既无财力提供资金安全保障，也无力承担违约风险。

风险资本的消失

在“资金安全优先”的逻辑下，真正意义上的风险投资空间被压缩。

资金更愿意流向有资产、可抵押、能形成政绩的项目，而不是尚无确定收入的创新型公司。

于是，国内AI创业出现结构性分层：拥有资本和产业背景的企业，能获得大额融资；普通创业团队，即使有产品雏形，也难以跨入资本视野。

资金结构决定了创新空间。

当投资机构更在意“保本”而非“创新”，AI创业自然难以出现从0到1的突破。

创新需要容忍失败的资本

美国AI创业的活跃，并非因为制度不同，而是因为资本仍愿意承担不确定性。

Axiom Math、HeyGen、Pika Labs的投资方，都属于典型的风险投资基金——它们押注创始人、押注技术潜力，而非资产报表。

在这种环境下，小团队可以用技术说话，失败被视为合理成本。

在国内，失败却意味着信誉与责任的损失。

资本不愿承担风险，创业者也不敢冒险。

长期来看，这种结构性保守将抑制AI领域的多样化创新。

市场会有稳定的产业布局，但缺乏颠覆式产品。

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