2026年上半年，全球初创企业融资约5100亿美元，刷新历史纪录。但钱没有雨露均沾——仅OpenAI、Anthropic两家就吸走约四成，人工智能公司整体拿走七成以上。总量在膨胀，分布却在收紧：钱没有消失，只是涌向了极少数名字。
风险投资不是更健康了，而是正在变成另一种形态。与其说AI摧毁了它，不如说AI放大了风投内在的幂律效应，并击穿了旧模式赖以成立的三根支柱。这一次倒下的不是风投本身，而是它“可复制的中间层”。
创纪录的半年与前所未有的集中
据Crunchbase数据，2026年上半年全球初创企业融资约5100亿美元，超过2025年全年的4400亿美元。其中，第一季度约3050亿美元创单季历史之最，第二季度回落至约2050亿美元，仍为历史第二高；AI占比从第一季度的约80%微降至第二季度的七成以上。
集中度在峰值季度尤为突出：一季度OpenAI的1220亿美元、Anthropic的300亿美元、xAI的200亿美元和Waymo的160亿美元四笔交易，合计1880亿美元，占当季全球风投总额的六成以上。放眼整个上半年，仅OpenAI和Anthropic两家就合计融资约2170亿美元，占全球风投的43%。其余上千家公司的融资，合起来只占一半出头。
2026年一季度（单季峰值）全球风投3000亿美元的流向（单位：亿美元）
集中同样发生在地区与阶段。第一季度，美国公司筹得2500亿美元，占当季全球的83%，高于一年前的71%。资金在阶段上也呈哑铃状（Crunchbase）：当期后期融资达2466亿美元、同比增长205%，其中2350亿美元流向仅158家融资额在1亿美元及以上的公司；早期融资看似同比增长41%，却在整体中被严重稀释——少数重资产公司拿走历史性的巨资，普通创始人在巨头漏下的资本里竞争。
估值的极化同样触目。Crunchbase独角兽榜单单季增值约9000亿美元，创历史之最。十年间，头部的量级从百亿级跃升到万亿级：2015年，全球最大的私营科技公司估值不过约250亿美元；到2026年，OpenAI以约8520亿美元估值融资，Anthropic更升至约9650亿美元，SpaceX上市前估值高达1.77万亿美元。同一轮融资里，AI基础模型公司的中位估值也已远超同行——Carta数据显示，A轮AI公司的中位估值约3亿美元，同等阶段的非AI公司仅约5500万美元。这不是在同一套规则下运转的可比市场。
6月，SpaceX募资约750亿美元上市，成为史上最大IPO；而过去十年，美国所有风投支持上市公司创造的退出价值总和约为1.44万亿美元。
以5100亿美元的半年度体量看，全年突破万亿已是大概率，集中度已取代总量成为最值得讨论的变量。更重要的是，这样的集中并非某个季度的偶然：PitchBook数据显示，第二季度美国风投中AI占比仍高达87.5%，创下纪录，其余行业只能争夺剩下的一成多。用截至6月底的数据重新检验，第一季度的判断没有被推翻，反而在强化。
一句话概括这组数据：赢家不再只是赢，而是在吃掉这个赛道的大部分。
旧模式的支柱，一根根在松动
传统风投基金围绕三个假设运转：有足够多的可投标的；靠30至50笔投资的分散组合，捕捉少数高回报；在十年存续期内完成退出。人工智能正在冲击这三条。
其一，可投的项目源在收窄。当八成的资金涌向一个赛道、其中六成集中在几笔交易时，综合型基金很难参与赢家的融资——单笔规模太大了。5亿美元基金无法领投300亿美元的一轮，20亿美元成长基金同样撼动不了1220亿美元的募资案。稀缺的已经不是资本，而是入场资格。Commonfund统计，2026年一季度美国风投新募资约480亿美元，其中五家头部机构拿走约73%。
其二，分散化正在失效。历史上，前1%的风投支持公司贡献了约17%的退出价值（2005—2010年），这一比例在2017—2022年升至34%，而2023年以来已达约80%（剔除SpaceX上市影响后仍有约45%）。分散投资的前提，是尾部回报能覆盖整体；当极端值与中位数的差距扩大到任何组合规则都容纳不下时，分散就变成了陪跑——想捕捉十倍回报的基金，如今必须恰好持有那一家能回报整个基金的公司。
前1%公司占风投支持企业退出价值的比例
其三，退出的时钟慢了。2026年，后期公司的平均退出时间约15.4年，十年前约为12年。一只“3年投资、7年退出”的十年期基金，握不住需要15年才能成熟的资产。期限错配迫使基金转向永续资本结构，或打折做二手份额交易——两者都不符合传统有限合伙协议的设计。这与头部巨头的密集上市并不矛盾：能退出的是极少数头部，中段公司依旧困在一级市场，退出同样呈哑铃状。
退出周期与基金存续期的错配（单位：年）
收费模式随之承压。“2/20”的结构，建立在把资本广撒出去、并在存续期内兑现收益的前提上。当钱向头部聚集、退出周期拉长，管理费相对可投规模缩水，业绩分成则集中于少数能触达赢家的基金。更微妙的变化是“去中介化”：据报道，OpenAI 向部分 Y Combinator 初创公司提出了以“算力代币”、通过无上限 SAFE 协议换取股权的报价——当前沿实验室能用算力额度和分发渠道换来股权，风险投资家“资本加品牌”的增值，就不再是规模化的唯一路径。
中间人没有被淘汰，只是被自己曾押注的平台绕开了。
这不只是又一场淘金热
反对的声音同样有力。
总量指标处于历史最好区间：2025 年以来全球交易规模强劲反弹，IPO 市场重新打开，2026 年上半年美国 IPO 募资超过 1400 亿美元，约为 2025 年全年的三倍（Carta）；风投支持企业的退出总价值突破 2 万亿美元，上半年并购退出 421 起，为史上最忙的上半年。SpaceX 6 月以 1.77 万亿美元估值上市，AI 芯片公司 Cerebras 也以约 406 亿美元估值挂牌；Anthropic 已秘密递交上市文件，最快 10 月以约 2 万亿美元估值 IPO。退出渠道重新打开，流动性确实好转——只是能迈过上市门槛的仍是头部少数。按此理解，AI 不是破坏风投，而是让它加速——幂律本就是风投的核心，AI 只是让赢家更大、更快。Anthropic 的年化收入一年内从约 100 亿美元升至约 470 亿美元（2026 年年中已进一步突破约 650 亿美元），创始人、投资人都在分享这种增长。
历史也站在反驳一边。20世纪90年代末的互联网繁荣，同样曾把资本导流到少数门户与基础设施公司，随后再度扩散。
但这两条，都不足以把当前局面判定为“周期”。其一，总量繁荣描述的是赢家的体验，解释不了分配机制中段的塌陷——用整体均值掩盖分布病态，会得出乐观而失真的结论。其二，历史先例与当下机制不同：90年代的集中发生在应用分发层，随基础设施成本下降与技术扩散，资本自然分流；
而本轮集中发生在基础设施层，由算力、电力、数据的规模效应锁定，缺乏自发扩散的通道。九十年代能“散开”，是因为门槛在下降；这一轮的壁垒却在抬高。
还有第三种辩护：资本效率在提升，初创公司更精简，规模化所需资金更少，这应能缓解基金规模与存续期的压力。这条在应用层成立，却救不了旧模式——效率解决的是“需要多少钱”，而非“谁能投进赢家”。更精简的公司，恰恰更依赖能接触头部项目的少数平台。
集中为何自我强化而非均值回归
判断是“结构”还是“周期”，要看驱动集中的力量会不会自行消退。至少三种力量是自我强化、而非均值回归的。
其一，基础设施的资本密集度。高盛测算，2026年全球AI资本开支约7650亿美元，到2031年或增至每年1.6万亿美元，2026—2031年累计约7.6万亿。德勤预计，仅2026年AI数据中心资本开支就达4000亿至4500亿美元。在这一层，规模本身就是护城河：锁定算力、电力和渠道的公司，能以更低的单位成本服务客户，按市价租赁算力的对手则难以为继。这不是情绪驱动，而是成本结构在奖励既有资本。
其二，数据与分发的复利。AI随使用而改进，使用产生数据，数据又反哺模型——用得越多、模型越强、客户越难迁移。Stripe数据显示，AI公司做到3000万美元年化收入的中位时间约20个月，上一代软件公司要五年以上。快，不只是切入速度，更是一种分发优势——一旦平台嵌入工作流，优势就固化为结构。
其三，融资结构锁定了集中。资金端的集中与项目端的集中互相强化、构成闭环：当五家头部机构拿走约七成的新基金募资、当前沿实验室以算力额度替代现金股权时，系统筛选的已经是规模和平台权力，而不是选股能力——小型管理机构并非输在投资实力上，而是被结构性排除在能产生幂律回报的交易之外。
正因如此，“资本效率提升”虽在应用层成立，却救不了旧模式。应用层确实更精简——初创公司员工数创下新低，AI原生公司人均收入更高——但资本效率解决的是“资金需求量”，而非“准入垄断”，效率提升甚至反过来强化头部平台的优势。市场已经哑铃化：基础设施层需要前所未有的资本，应用层需要前所未有的甄别力。夹在中间的综合型基金——大到有存在感、小到投不起前沿；分散足以避险、集中不足以押中——正是受挤压的一层。
风投没有消亡，消亡的是其中“可复制的中间层”。
反过来看，若未来回报不达预期、资本开支骤降，集中度才会松动；但在 OpenAI、Anthropic 的规模化收入兑现之前，资本只会继续向头部加码——均值回归在时间上被实质推迟。这正是“自我强化”区别于“均值回归”的判据。Mayfield 管理合伙人 Navin Chaddha 直言，当前市场资本过剩约十倍——过剩的钱不会流向中段，只会进一步向头部堆积。
头部私营公司估值：从百亿级到万亿级（2026年，单位：亿美元）
分化之后，谁会留下来
结构还是周期，最终要靠数据说话。三个信号分别对应三种力量——资金占比对应资本密集度，退出时长对应期限错配，估值溢价对应幂律陡峭——每一项都可量化、可观察，也让判断经得起坏消息的检验。
三个信号值得观察。
第一，AI占全球风投的比例——若在四到六个季度内回落到50%以下，则集中偏向周期；当前仍在70%以上。第二，退出时间中位数——IPO重启正是关键变量：Anthropic最快10月上市、OpenAI年内不会上市，若巨头批量IPO带动退出时间从当前约15.4年回落至历史约12年的常态，期限错配将缓解；反之则久期风险加剧。第三，头部估值溢价——若前五大私营公司平均估值从4730亿美元回落到2020年的350亿美元水平，则幂律正在趋缓，而非继续陡峭。
下行情景同样要纳入。退出回暖正在检验集中度判断：若巨头上市后定价站上私募估值，集中度逻辑将得到直接验证；若上市停滞或跌破一级市场价格，久期风险就会兑现——二手份额被迫折价成交，基金被迫重组。目前，超过5.8万亿美元的独角兽价值仍锁在一级市场，近期流动性有限，这本身就是悬在头上的不确定性。判断并非建立在“一切向好”的假设上，而是经得起两种走向的检验。
对不同的人，答案也不同。对有限合伙人，是“组合之中的组合”：早期广泛布局，在拐点处把资本集中押向品类定义者。对创始人，广度是一种更内敛的阿尔法——稀缺的不是资本，而是信念。对行业，则要造出与资产匹配的工具：永续资本、更长存续期的基金、平台化的合作。
旧的风投模式，是一台把广泛风险转化为集中财富的机器。
人工智能保留了财富，却消除了广度。往后，风险投资不再像分散的下注组合，而更像一道必选题：要么大到足以支撑基础设施，要么准到足以拿下赢家，要么接受剩余份额。真正退出历史舞台的，不是风投，而是那个“可复制的中间层”。