2026年5月6日，Menlo Ventures合伙人Deedy Das发布了一份自2025年11月起持续整理的AI行业版图。名单篇幅冗长、数据震撼，直白揭开当下硅谷最疯狂的资本博弈：
这63家AI初创公司，总估值约3000亿美元；全部处于产品市场契合（PMF）之前，几乎无实际营收；却几乎全部达到独角兽及以上估值。
行业将这类新型实体命名为Neolabs（新一代AI实验室）。它们正在改写AI行业底层规则，人类正式迈入“研究即产品，能力即估值”的全新纪元。
一、何为Neolab？无营收、高估值的AI新物种
1. 明确定义
Deedy Das给出精准定义：Neolabs是一类新型AI研究实验室，创始人多来自顶级AI实验室，包含资深研究员、高校教授、财务自由的连续创业者。企业共性鲜明：产品落地前、营收规模极低、估值普遍达独角兽级别、专注长期底层技术突破。
在追踪的前十家Neolabs中，九家种子轮估值突破10亿美元，但企业营收普遍低于1000万美元。创始团队大多早已实现财富自由，个人身家动辄千万、上亿美元。
2. 底层价值观颠覆
这一代AI创始人摒弃了互联网时代的商业逻辑：在他们眼中，打造千万月活的应用软件是平庸的商业行为；能够改写数学底层逻辑、突破物理规律认知的模型能力，才是企业不可撼动的终极护城河。资本不再为流量、用户、营收付费，而是为前沿研究能力买单。
3. 头部代表企业（高估值梯队）
- Roze（约1000亿美元，机器人赛道）：孙正义软银重点布局标的，筹划AI&机器人赛道IPO，主打机器人建造数据中心，解决美国基建人力缺口。
- Thinking Machines Lab（约500亿美元，前沿实验）：前OpenAI核心成员Mira Murati创立，创下硅谷史上最大种子轮融资记录。
- Project Prometheus（超380亿美元，机器人赛道）：杰夫·贝佐斯重金押注，聚焦实体经济机器人技术。
- SSI/Safe Superintelligence（320亿美元，前沿实验室）：Ilya Sutskever创办，纯研究导向、高度机密的超级智能实验室。
- Reflection AI（超250亿美元）：前DeepMind团队打造，专注开源前沿模型分发。
- 中腰部实验室（40亿—150亿美元）：Skild AI、Physical Intelligence、Periodic Labs、World Labs等，大多成立于2024年之后。
- 入选门槛（3.35亿美元）：名单最低估值企业为Sooth Labs，划定Neolabs行业准入底线。
二、押注逻辑：为什么资本疯狂追捧Neolabs？
如今火热的Anthropic，在2021年也是典型Neolab。创始团队因AI安全理念分歧离开OpenAI，耗时两年潜心研究、未推出商业化产品，如今年化营收（ARR）达300亿美元，2026年下半年估值有望反超OpenAI。
倘若以“无产品、无护城河、同质化严重”的看空逻辑错过2021年的Anthropic，便会错失十年AI行业最大红利。资本疯狂押注Neolabs，核心依托三大底层逻辑。
1. 周期模式识别：赌赛道而非赌单家公司
每一次技术范式转移，都会诞生一批前期估值离谱、暂无营收的初创企业，最终少数赢家垄断行业红利，绝大多数企业淘汰出局。
- 互联网时代：诞生亚马逊、谷歌，95%初创企业宣告失败；
- 移动互联网时代：诞生Uber、Instagram，多数同类企业消亡；
- AI新时代：OpenAI、Anthropic估值达5000亿—1万亿美元，只要63家Neolabs中诞生一家顶级巨头，便可覆盖全部3000亿美元投资成本，实现数倍回报。
2. 结构性转变：AI是电力级别的通用技术
业内共识：AI属于比肩电力、内燃机的通用底层技术，目前仅释放不到10%的经济潜力。即便部分Neolabs破产倒闭，现存企业估值依旧低于行业长期价值。这场资本赌局并非追求全部企业盈利，而是押注少数万亿级巨头，其余亏损均为行业期权成本。
3. 全新核心框架：Neolabs是期权，而非股权
这是极少被外界提及的专业分析框架：种子轮10亿美元估值的投资，买入的并非传统经营股权，而是技术突破期权。
- 行权价：企业下一轮融资估值；
- 到期时间：18—36个月；
- 波动特征：极高风险、极高回报，多数企业归零，少数企业暴涨数百亿估值。
依托该框架，可得出三大关键推论：
推论一：高失败率早已被市场定价
“多数Neolabs会失败”是行业基准事实，如同多数期权到期归零。投资核心不在于规避失败，而在于依靠少数万亿级企业的高额回报，覆盖全部亏损风险。前沿AI赛道的右侧收益空间，足以对冲全部不确定性。
推论二：投资者与员工收益结构严重不对称
资本采用组合投资模式，63家企业分散风险，一两家头部赢家即可覆盖所有成本；而员工个人持仓高度集中，股权流动性差、归零概率极高。这也解释了人才流动乱象：Neolabs人才降薪20%—30%入职，风险收益比极差，人员流失严重。连融资规模最大的Thinking Machines，一年内就流失5名创始成员。
推论三：时间衰减是最大行业风险
期权具备时间损耗属性，Neolabs同样如此。长期无技术产出、无成果落地，会持续消耗团队信心、流失核心人才。能够存活的实验室，必须在12—18个月内产出论文、测试数据、可用模型等阶段性成果。
其中SSI风险最高，采用完全沉默的研发策略：要么拿出颠覆性技术惊艳行业，要么人才流失、实验室崩塌，无中间缓冲地带。
三、差异化赛道：63家实验室的六大技术范式
这份名单中的企业并非GPT同质化模仿者，每家实验室都拥有独家技术路线、差异化壁垒。通过深度拆解，可划分为六大范式。
1. 前沿通用实验室：重构通用智能
代表企业：Thinking Machines Lab、SSI、Reflection AI、AMI Labs等。
核心逻辑：通用人工智能仍存在技术空白，小规模精英团队可依托全新算法、优化后训练流程，弯道超车赶超OpenAI、谷歌等行业巨头。行业普遍认为，庞大团队+封闭API并非唯一发展路径，开源模型、可解释性、定制化架构是全新突破口。
2. 机器人与具身智能：从语言走向物理行动
代表企业：Roze、Project Prometheus、Skild AI、Physical Intelligence。
核心逻辑：自然语言处理技术已趋近成熟，AI下一阶段核心突破点是物理世界行动能力。其中Roze赛道最为独特，不单纯研发机器人产品，而是打造机器人自动化数据中心，破解美国建筑行业43.9万人力缺口，解决AI基建滞后难题。目前全美40%的数据中心项目因人力问题延期。
3. AI for Science：物理实验生成全新数据
代表企业：Periodic Labs、Lila Sciences、Chai Discovery。
核心逻辑：互联网文本训练数据已趋近枯竭，AI需要依托真实物理实验获取全新数据。Periodic Labs最具代表性，由前OpenAI副总裁、DeepMind材料主管联合创办，融资3亿美元搭建自动化实验机器人实验室。未公开的失败实验数据，是下一代物理模型的核心壁垒。
4. 空间与因果智能：理解三维真实世界
代表企业：World Labs（李飞飞创办）、AMI Labs（LeCun创办）、Decart。
核心逻辑：AI必须掌握三维空间感知、因果逻辑推理能力，这是机器人商业化落地的前置条件。World Labs推出的Marble可生成可探索式三维环境；AMI Labs大规模验证JEPA因果智能理论，夯实底层技术逻辑。
5. 异构创新架构：打破Transformer垄断
代表企业：Liquid AI、Sakana AI、Inception Labs。
核心逻辑：当下Transformer架构仅是阶段性最优解，算力规模定律即将触顶。行业亟需全新底层架构，Liquid AI研发连续时间神经网络；Sakana主打轻量化进化模型；Inception打造扩散语言模型，多条赛道并行突破。
6. 垂直底层工具：深耕细分技术痛点
代表企业：AxiomMath、Goodfire、RadixArc。
核心逻辑：深耕单一细分领域，打造硬核技术壁垒。涵盖数学推理、模型可解释性、高速推理框架、AI芯片设计等方向。垂直领域的技术深耕，比通用模型研发更容易形成不可替代的行业护城河。
四、行业成因：近两年Neolabs爆发的三大推手
1. 顶尖人才自由大迁徙
2022—2024年，OpenAI、Anthropic孵化出一批财富自由的研究员。头部AI企业年化营收暴涨，早期员工手握八位数、九位数股权，彻底实现财务自由。对于这类顶尖人才，辞职创业不再是谋生选择，而是追求技术理想、实现个人价值的理性决策，这也是绝大多数Neolabs创始团队的来源。
2. 行业逻辑迭代：从算力时代进入研究时代
Ilya Sutskever提出全新行业叙事：AI行业已告别依靠GPU堆砌的规模化时代，迈入创新研究时代。当下技术进步更多依托全新算法思路，而非算力叠加。大型实验室算力多用于商业推理，研发效率受限，30人左右的精英小团队，有机会凭借优质思路超越行业巨头。这一逻辑成为所有Neolabs融资的核心背书。
3. 资本泛滥+人才稀缺，推高行业估值
红杉、a16z、主权财富基金纷纷设立专项AI基金，2025年上半年美国初创企业融资额达1628亿美元，AI赛道占比64%。但全球能够主导前沿大模型研发的顶尖人才不足1000人。资金过剩、人才稀缺的供需失衡下，估值不再衡量营收，而是资本入场的门票。四人精英团队10亿美元种子轮估值，本质是资本获取赛道资格的入场费。
五、地缘格局：割裂的全球AI研发版图
1. 极端集中的硅谷AI圈
63家Neolabs几乎全部坐落于旧金山25平方英里范围内，仅少数分布在巴黎、伦敦、东京、特拉维夫。相比互联网时代多点开花的格局，AI行业地理集中度达到历史顶峰。高度集聚催生人才、算力、资本内卷，也让硅谷AI研发成本飙升至天文数字。
2. 中美AI：两条截然不同的发展路径
Deedy Das明确表示，中国AI企业（月之暗面、DeepSeek、智谱、MiniMax、百川、01.AI）未纳入Neolabs名单，核心原因并非地缘政治，而是底层结构完全不同。
- 美国Neolabs：资本来自市场化风投，追求底层技术突破，不计短期商业回报，博弈物理规律；
- 中国AI实验室：依托大厂CVC创投，对接产业应用，受芯片算力约束，聚焦场景落地，主打工程效率。
两者赛道不同、逻辑不同，直接对比存在严重误导性。
3. 主权AI：被忽视的国家级力量
印度Sarvam AI、德国Aleph Alpha等企业未入选名单，不符合“财务自由研究员创业”的Neolabs标准，却代表全新发展模式：以国家为锚、主打多语言、保障AI技术主权。未来五年，中东主权基金、各国国家级AI计划，将成为Neolabs最大资本接盘方。当AI能力对标核威慑，行业估值逻辑将从商业经济学转向地缘政治学。
4. 硬件基础设施：隐形底层支柱
Cerebras、Groq等芯片企业同样未纳入名单，硬件企业不属于算法软件类Neolabs，却是行业底层基石。一旦新型推理芯片实现技术突破，所有Neolabs的商业模型、研发效率都将迎来颠覆性改变。
六、行业研判：面向不同人群的最终结论
1. 对于投资者：组合配置优于单点押注
Neolabs本质是期权账本，收益高度分化：90%以上企业无法回本，5%—10%实现平稳退出，仅1%—3%成长为万亿级巨头。3000亿美元总估值贴合行业合理区间，但最终优胜名单会彻底改写。个人精准押注头部企业难度极大，组合化指数配置是最优解法，依托少数巨头的右尾高额回报覆盖全部风险。
2. 对于AI从业者：高风险博弈，拒绝盲目跟风
入职Neolabs是高方差职业赌博，高度依赖个人判断。仅在认定赛道技术潜力、且可承受企业破产风险的前提下，适合加入；切勿跟风入职、盲目追逐行业热度。Neolabs人员流失率居高不下，结构性风险长期存在。
3. 对于行业观察者：AI仍处于混沌实验期
目前行业没有固定终局，两大发展方向仍在博弈：
- 方向一（互联网模式）：少数巨头垄断市场，绝大多数技术成果向头部企业集中；
- 方向二（生物科技模式）：细分赛道专业化，垂直实验室各司其职，无绝对垄断巨头。
未来18个月，63家Neolabs的技术成果、淘汰结果，将决定AI行业最终走向。相较于互联网行业，AI更贴近生物科技：赛道庞大、细分复杂、专业化程度高，很难出现一家企业通吃全局的局面。
无论终局如何，当下硅谷这场不计成本、豪赌未来的资本实验，正在改写人类人工智能的发展轨迹。