humans& 以 44.8 億美元估值完成 4.8 億美元種子輪：AI 實驗室融資紀錄再度刷新

4.8 億美元的「種子」：當種子輪超越昔日的 C 輪

AI 研究實驗室 humans& 近日宣布完成 4.8 億美元種子輪融資，投後估值達 44.8 億美元。這筆交易據信是 AI 公司歷史上規模最大的種子輪融資，再一次將 AI 創業融資的天花板推至令人瞠目的新高度。

humans& 是一家專注於下一代 AI 系統研究的實驗室。雖然公司尚未公開詳細的技術路線圖或商業產品，但其創始團隊的背景和願景已足以讓頂級投資者趨之若鶩。在當前的 AI 融資環境中，「團隊」和「願景」的權重遠遠超越了傳統風投所看重的「產品」和「營收」——這是一個深刻的結構性轉變。

4.8 億美元的種子輪意味着什麼？在不過五年前，這個金額足以覆蓋絕大多數科技公司從創立到 IPO 的全部融資需求。即便在 2020 年代初期最瘋狂的科技泡沫中，一輪 C 輪或 D 輪融資達到 5 億美元也會被視為行業頭條。如今，這個數字出現在一家公司的第一輪融資中。AI 產業正在用一種近乎暴力的方式重新定義資本市場的基本概念。

種子輪的通貨膨脹：AI 如何顛覆風投的融資階段定義

要理解 humans& 這筆融資的產業意義，必須將其放在 AI 種子輪融資規模急速膨脹的趨勢中來審視。

傳統的創投融資階段有着清晰的定義：種子輪用於驗證概念，通常在百萬至千萬美元級別；A 輪用於建立初步產品和市場驗證，規模在數千萬美元；B 輪和 C 輪用於規模化增長，金額逐步攀升至數億美元。這套延續了數十年的融資階級制度，在 AI 時代被徹底打碎了。

2026 年 2 月，David Silver（AlphaGo 之父）創辦的 Ineffable Intelligence 完成了約 10 億美元的種子輪融資，估值約 40 億美元，成為歐洲歷史上最大的種子輪。而在此之前，Ilya Sutskever 創辦的 Safe Superintelligence 在成立不到一年時就完成了 50 億美元的 B 輪融資，估值達 300 億美元。如今，humans& 的 4.8 億美元種子輪雖然在絕對金額上略低於 Ineffable Intelligence，但它被廣泛認為是專門以「AI 公司」身份完成的最大種子輪。

「我們正在見證風險投資歷史上最快速的通貨膨脹。兩年前的 Series C 規模，現在變成了種子輪。五年前的 IPO 融資額，現在是 A 輪。這不是泡沫——至少不完全是。這是資本市場在面對一項可能重塑整個經濟結構的技術時，做出的理性但極端的資源重新配置。」

這種「種子輪通貨膨脹」的根本驅動力在於 AI 研發的資本密集度。訓練前沿 AI 模型需要的算力成本動輒數億美元，而下一代模型的訓練成本可能進一步躍升至數十億美元。一家志在開發下一代 AI 系統的研究實驗室，如果在種子階段只募集了幾千萬美元，它甚至連一次完整的模型訓練都負擔不起。資本需求的量級決定了融資規模的量級——種子輪的定義被技術的經濟學重新書寫了。

AI 融資軍備競賽：從百億到千億的瘋狂跳躍

humans& 的種子輪雖然創下紀錄，但放在 2026 年 AI 融資的全景圖中，它仍然只是整幅拼圖中的一小塊。當前 AI 產業的融資規模已經進入了一個讓人難以用常規商業邏輯理解的維度。

上述名單揭示了幾個值得深思的趨勢。首先，AI 融資的絕對規模已經進入了一個全新的量級區間。OpenAI 的 1,100 億美元融資在任何歷史參照系下都是驚人的——這個金額超過了大多數國家的年度國防預算。Anthropic 的 300 億美元 Series G 是史上第二大風投交易。這些數字正在從「令人震驚」變成「新的常態」。

其次，融資的速度也在加快。Ricursive Intelligence 在成立僅兩個月後就完成了 3 億美元的 Series A，這在傳統創投邏輯中是不可思議的——兩個月的時間甚至不夠完成一輪常規的盡職調查。但在 AI 領域，投資者的競爭壓力迫使他們以前所未有的速度做出決策。錯過一個潛在的 AI 贏家的代價，遠遠大於投錯一家公司的損失。

第三，融資不再局限於模型開發公司。Baseten 的 3 億美元 Series E 瞄準的是 AI 推理基礎設施——幫助企業部署和運行 AI 模型的底層平台。這表明資本正在從「模型層」向「基礎設施層」和「應用層」擴散，整個 AI 產業鏈都在享受這波資本盛宴。

2026 年 2 月：1,950 億美元的瘋狂月份

humans& 的融資發生在一個堪稱瘋狂的月份。根據多個數據源的匯總，2026 年 2 月全球 AI 領域的投資總額突破了 1,950 億美元。這個數字需要一些歷史背景來理解：2023 年全年，全球 AI 投資總額約為 500 億美元；2024 年全年約為 1,000 億美元；而現在，僅僅一個月的投資額就接近了 2024 年全年的五分之一。

驅動這一數字的不僅是少數幾筆超大型交易。雖然 Anthropic 的 300 億美元 Series G 和其他大額融資貢獻了很大份額，但中小型 AI 融資的數量和規模也在同步攀升。從 AI 驅動的藥物研發到自動駕駛，從企業級 AI 工具到 AI 安全研究，幾乎每一個 AI 子領域都在經歷資本的湧入。

「2026 年 2 月可能是人類歷史上單月 AI 投資金額最高的月份。1,950 億美元——這不僅僅是一個數字，它代表了全球資本市場對 AI 作為下一個通用技術平台的集體共識。當共識如此之強，問題不在於這是否正確，而在於這種資本配置的速度是否會產生系統性風險。」

投資邏輯的根本轉變：從「商業驗證」到「技術信仰」

humans& 的案例尤其值得分析的一個維度是：這家公司在種子輪階段就獲得了近 45 億美元的估值，而它尚未推出任何面向市場的產品。這種估值模式在傳統風投框架中是難以解釋的——沒有營收、沒有產品、甚至沒有完整的技術演示，一家公司憑什麼值 45 億美元？

答案在於 AI 投資邏輯的根本轉變。在當前的 AI 融資環境中，投資者做出的不是基於財務模型的商業判斷，而是基於以下幾個要素的「技術信仰」判斷：

• 創始團隊的科研實力：頂級 AI 研究者的履歷和學術聲望是最核心的估值因子。一位在頂級實驗室有重大突破的科學家，其「創業溢價」可以高達數十億美元。
• 技術路線的差異化：在 LLM 同質化競爭日趨激烈的環境下，提出獨特技術路線的團隊能夠獲得額外的估值溢價。investors 願意為「不同」支付高價。
• AI 作為平台級機會的信念：投資者將 AI 視為繼互聯網和移動互聯網之後的第三個萬億級平台機會。在這個框架下，早期投資幾乎任何有潛力成為平台贏家的 AI 公司，其期望回報率都是天文數字。
• FOMO（錯失恐懼症）的驅動：沒有投資 OpenAI 種子輪的風投機構，如今看着其數千倍的估值增長追悔莫及。這種集體性的「錯失創傷」正在驅使整個風投行業以前所未有的激進姿態投入 AI 領域。

「團隊估值」的極端化

這種估值邏輯的極端化帶來了一個有趣的現象：AI 領域正在經歷一種「人才資本化」的過程。頂級 AI 研究者不再僅僅是員工或學者，他們本身就是資產——其知識、經驗和聲望被直接轉化為數十億美元的估值。這與好萊塢的明星制度有某種相似之處：一位頂級導演的名字就能為一部尚未開拍的電影吸引數億美元的投資。

對 humans& 而言，其 44.8 億美元的估值本質上反映的是市場對其創始團隊能力的定價——他們被相信有能力在下一代 AI 系統的競爭中佔據一席之地。這是否合理？從純粹的財務角度看，答案可能是否定的。但在一個技術變革以指數級速度推進的領域，傳統的估值框架本身可能已經失效。

AI 實驗室的「寒武紀大爆發」

humans& 的出現是一個更廣泛趨勢的縮影：全球正在經歷一場 AI 研究實驗室的「寒武紀大爆發」。過去兩年間，從大型科技公司和頂級學術機構出走的 AI 研究者，以前所未有的密度創辦了新的 AI 實驗室。

這場出走潮的驅動力是多元的。首先，AI 研發的資本環境從未如此優越——任何具有可信背景的 AI 研究者幾乎都能獲得遠超其需求的融資。其次，大型機構日益複雜的管理結構和商業化壓力，讓許多純研究導向的科學家感到束縛。第三，也是最重要的，當前 AI 技術發展的速度和方向存在深刻的不確定性——不同的研究者對「通往 AGI 的正確路徑」有着截然不同的判斷，而創業提供了按照自己的信念行事的自由。

這種爆發式的多元化對整個 AI 產業可能是健康的。當所有資源都集中在少數幾家公司手中時，技術路線的同質化風險會急劇上升。而當數十家甚至數百家新的 AI 實驗室各自探索不同的方向時，AI 領域整體的「技術搜索空間」被大幅拓寬了。即使其中大部分最終失敗，少數的成功也可能帶來突破性的進展。

風險與隱憂：泡沫的幽靈

然而，在這股狂熱的背後，泡沫的幽靈始終揮之不去。幾個值得警惕的信號正在積累。

首先是估值與基本面的嚴重脫節。44.8 億美元的種子輪估值意味着，即便 humans& 在未來幾年內成功開發出具有商業價值的產品，其估值增長空間也相對有限——除非它能夠進入百億甚至千億美元的估值區間。這對一家種子階段的公司而言，是一個極高的期望門檻。

其次是人才市場的泡沫化。頂級 AI 研究者的薪酬和創業估值已經達到了可能脫離其實際價值貢獻的水平。當一位研究者的「品牌溢價」可以撬動 50 億美元的估值時，市場是否在為「名聲」而非「能力」支付溢價？

第三是資本配置效率的問題。當數百億美元湧入尚處於早期研究階段的 AI 實驗室時，這些資本能否被有效利用是一個嚴肅的問題。歷史表明，過多的資本往往會導致低效的資源配置、膨脹的組織結構和缺乏紀律的決策。

「每一次偉大的技術革命都伴隨着資本的非理性繁榮。互聯網泡沫破裂後，Amazon 和 Google 依然屹立不倒。AI 也將如此——問題不在於泡沫是否存在，而在於當潮水退去時，誰在裸泳。」

與其他巨額融資的比較分析

OpenAI：1,100 億美元的引力中心

OpenAI 最新一輪 1,100 億美元的融資是整個 AI 融資軍備競賽的引力中心。這筆交易不僅創下了風投歷史紀錄，更重要的是，它為整個 AI 產業設定了估值和融資規模的參照基準。當 OpenAI 以超過 3,000 億美元的估值進行融資時，它實際上「拉高了」整個行業的估值天花板——包括 humans& 在內的所有 AI 公司都間接受益於這個基準效應。

Anthropic：300 億美元的安全押注

Anthropic 在 2026 年 2 月完成的 300 億美元 Series G 融資，估值達 3,800 億美元，代表了市場對「負責任 AI」路線的認可。與 humans& 的種子輪形成有趣對比的是，Anthropic 已經擁有成熟的產品線（Claude 系列模型）和快速增長的營收（Fortune 10 中八家企業使用 Claude，Claude Code 年化營收突破 25 億美元）。這提醒我們，即便在 AI 領域的狂熱中，有產品、有營收的公司仍然能夠獲得更高的絕對估值。

Ricursive Intelligence：速度的極致

如果說 humans& 代表了種子輪規模的極致，那麼 Ricursive Intelligence 則代表了融資速度的極致。這家公司在成立僅兩個月後就完成了 3 億美元的 Series A 融資。兩個月——這甚至不夠一家傳統公司完成工商註冊和辦公室裝修。Ricursive Intelligence 的案例說明，在當前的 AI 融資環境中，時間的壓縮已經到了極限：投資者不再等待公司證明自己，而是基於團隊背景和技術願景進行「預判式」投資。

Baseten：基礎設施層的崛起

Baseten 的 3 億美元 Series E 融資則提供了另一個視角。作為一家 AI 推理基礎設施平台，Baseten 服務的是那些已經開發出 AI 模型、需要將其部署到生產環境中的企業。這筆融資表明，AI 資本正在從「模型研發」向「模型部署」和「模型運營」的下游環節擴展。隨着越來越多的企業開始實際使用 AI，基礎設施層的需求正在爆發式增長。

對香港 AI 生態的深層影響

humans& 的鉅額種子輪融資，以及整個 AI 融資軍備競賽的加速，對香港的 AI 生態系統提出了嚴峻的問題。

資本鴻溝的擴大

香港最大的 AI 相關融資案例，其規模與 humans& 的種子輪相比仍有數個量級的差距。這種資本鴻溝不僅僅是數字上的差異——它直接影響着人才吸引力、研發投入和市場競爭力。當全球頂級 AI 人才知道自己在矽谷或倫敦創業可以輕鬆募集數億美元，而在香港可能需要為幾千萬港元的融資奔波時，人才的流動方向是不言自明的。

人才競爭的全球化

AI 人才市場已經完全全球化。頂級 AI 研究者的去向不受地理限制——他們會流向資本最充裕、研究環境最優越、同儕密度最高的地方。目前，這些條件主要集中在美國的矽谷、紐約和西雅圖，以及英國的倫敦。香港雖然擁有幾所在 AI 研究領域表現出色的大學（如港大、港科大和港中大），但在將學術人才轉化為創業動能方面仍有巨大的提升空間。

定位的重新思考

在一個種子輪就需要 5 億美元的行業中，香港是否應該試圖在基礎模型研發層面與矽谷競爭？答案可能是否定的。更務實的策略可能是：利用香港作為國際金融中心和大灣區門戶的獨特地位，在 AI 應用層（金融科技、貿易、物流）、AI 投資管理（為全球 AI 公司提供融資和上市服務）以及 AI 治理（作為中西方 AI 治理對話的平台）等領域建立差異化優勢。

香港的金融基礎設施——包括聯繫匯率制度、普通法體系和自由的資本流動——使其天然適合成為 AI 公司融資和跨境投資的樞紐。與其試圖培育自己的 OpenAI 或 humans&，香港更應該思考如何成為這些公司進入亞洲市場的首選門戶，以及如何讓本地投資者能夠參與全球 AI 投資的浪潮。

展望：AI 融資的下一個里程碑在哪裡？

如果 2025 年的標誌性事件是 OpenAI 突破千億美元融資門檻，2026 年初的標誌則是種子輪進入數億至十億美元區間。那麼下一個里程碑會是什麼？

幾個可能的方向值得關注。首先，十億美元級別的種子輪可能會從「例外」變成「常態」——當頂級 AI 研究者創業時，十億美元的種子輪融資可能成為默認的起步規模。其次，AI 公司的估值可能開始觸及萬億美元的門檻——OpenAI 的估值已經突破 3,000 億美元，距離萬億美元可能只需要一到兩輪額外的融資。第三，主權基金和國家級投資機構可能會更深入地參與 AI 融資——GIC 領投 Anthropic 的 Series G 已經開了先例，更多的主權基金可能會跟進。

但最大的不確定性在於：這種指數級增長的融資規模是否能持續？歷史告訴我們，所有的資本狂潮最終都會遇到現實的檢驗。對 AI 產業而言，這個檢驗可能來自幾個方向：技術進步的放緩（如果 scaling laws 確實遇到瓶頸）、商業化回報的延遲（如果 AI 的實際企業部署速度低於預期）或者宏觀經濟環境的惡化。

結語：一個時代的縮影

humans& 的 4.8 億美元種子輪融資，表面上看是一筆單一的融資交易。但透過這筆交易，我們看到的是一個正在被 AI 徹底重塑的資本世界：種子輪的規模超越了昔日的 C 輪，融資的速度壓縮到了以週計算的時間線，估值的基礎從財務指標轉向了技術信仰，而風險投資的遊戲規則正在被一群 AI 研究者和他們的夢想重新書寫。

在這場史無前例的資本盛宴中，贏家和輸家都將是極端的。成功的 AI 公司可能創造出人類歷史上最大規模的價值；而失敗的公司留下的，可能是數十億美元化為烏有的慘痛教訓。對投資者、創業者和政策制定者而言，理解這場變革的深度和速度，不再是一個選項——而是一個生存必需。

對香港而言，humans& 的故事既是一個警示——全球 AI 融資的速度和規模正在將沒有準備好的市場遠遠甩在身後；也是一個機會——在這場全球性的資本重新配置中，香港獨特的制度優勢和地理位置，完全有可能為其找到一個不可替代的角色。關鍵在於行動的速度，以及思維方式的根本轉變。