Accel在8月11日宣布完成35亿美元新一轮募资。就在今年4月，这家老牌风投机构刚完成50亿美元后期投资基金募集。短短4个月内，Accel合计备好85亿美元弹药，核心押注方向都是AI。
在Accel看来，AI仍处在技术“超级周期”的早期阶段。它的判断是，AI正在明显压缩创业公司从产品构想到规模化扩张之间的时间。
但一级市场给出的答案并不是“更便宜”。和“降本增效”的技术叙事形成反差的是，AI创业公司在融资端正变得越来越贵：Seed融资额继续抬高，早期估值持续上行，一些产品和收入模式尚未成熟的AI公司，已经拿到过去更多属于成长阶段企业的资本。
AI降低了建立一家公司的部分成本，却同步抬高了优质AI公司股权的获取成本。
创业成本下降，资本赌注反而更大
AI工具正在让部分软件、SaaS和金融科技创业公司用更少资本完成产品开发和早期验证。团队规模有限，也能完成过去需要更多工程师、销售和运营人员才能完成的工作。
股权管理服务商Carta的研究数据显示，目前美国种子阶段创业公司的团队规模中位数只有4人；B轮公司的平均员工数从2023年的53人降至45人，D轮则较峰值下降29%至131人。
不过，融资结构没有随之平均化。AI正在把一级市场推向更明显的两极分化，融资市场逐步呈现“杠铃型”结构。
一端是依靠AI工具显著降低固定成本的轻型创业公司。这类公司完成产品开发和商业验证所需的初始资本在下降。另一端则是少数拥有顶尖团队和技术背景的初创AI企业，它们在成立初期就获得远高于普通创业公司的融资规模和估值。
Carta统计显示，2026年第一季度，美国约3000家初创公司完成Pre-Seed融资，最终融资规模预计约29亿美元，和过去几个季度大体持平。其中，AI初创公司拿走的资金占比已升至50%，而几年前这一比例约为30%。
从资金分布看，100万至250万美元的中等规模融资占比已从2023年第一季度的24%降至18%；低于100万美元的小额融资变得更常见；250万美元以上的大额融资占比则基本稳定。
估值差距也在继续拉大。Carta统计的融资规模超过250万美元的SAFE交易中，估值最高的前10%初创公司，其估值上限已经达到1亿美元以上。到了2026年第二季度，Carta统计的种子轮融资估值前5%项目已达到约2亿美元，较2025年同期的7220万美元增长177%。
传统意义上的“早期融资”正在被AI改写，这种变化在最近几个月尤其明显。
一批来自Google、OpenAI等头部AI公司的核心研究人员和高管离职创业，项目还处在极早阶段，资本定价却已经快速进入数亿美元甚至数十亿美元区间。
8月初，在Google工作近27年的首席科学家Jeff Dean，与Sanjay Ghemawat、Quoc Le和Oriol Vinyals等多名Google及DeepMind核心研究人员共同离职，创办AI科学研究公司Discovery Loop。
这家公司正式成立时，团队和办公场地甚至都尚未搭建完成，但已经获得Radical Ventures、Khosla Ventures、Lightspeed、Kleiner Perkins支持，Alphabet也以创始投资方身份参与。随后有报道称，Discovery Loop正在讨论一笔约10亿美元融资，对应估值约100亿美元。
OpenAI前首席产品官Kevin Weil今年离职后，也在筹备一家尚未公开名称和产品的AI科学公司。根据8月最新报道，这一项目寻求融资约1.5亿美元，对应估值至少7.5亿美元。
今年4月，前DeepMind强化学习核心研究员David Silver创办的Ineffable Intelligence完成11亿美元种子轮融资，估值达到51亿美元，成为欧洲规模最大的Seed融资之一。
在AI时代的创业版本里，资本正把顶级团队的未来潜力在成立之初就提前计价。
估值抬升，VC获得同样持股比例要花更多钱
过去，产品能力、用户增长和收入通常是估值逐步抬升的重要依据。现在，对于来自OpenAI、Google DeepMind等顶级实验室的团队来说，研究履历、人才组合，以及未来建立平台型公司的可能性，本身就已经能在公司创立初期被资本化。
而VC的商业模式很直接，回报很大程度上取决于进入价格和持股比例。对早期基金而言，在企业估值还低的时候建立足够大的初始仓位，并在后续融资中维持相应股权比例，是获得超额回报的重要基础。
当前这轮AI投资热潮里，低价拿到优质项目股权的窗口正在迅速缩短。
Carta今年7月公布的最新数据显示，过去6个月，美国软件公司融资中的股权稀释比例仍在下降。种子轮和A轮的稀释比例中位数都约为18%，B轮降至12%，C轮已低于10%。同期，种子轮估值中位数达到2430万美元，A轮和B轮分别达到8000万美元和1.91亿美元。
这意味着，在融资规模和估值持续抬升的同时，创始团队让出的股权比例并没有同步扩大。对希望获得或维持较高持股比例的VC来说，拿到同样比例股权所需投入的资金明显增加。
如果一家创业公司融资前估值为9000万美元，VC投入1000万美元，大致可以拿到10%的股份；如果同一阶段公司的估值升至4.9亿美元，那么要获得接近10%的股权，投入金额就要增加到约5000万美元。
这也让VC面对两道同时存在的门槛：既要投得进去，也要跟得起。大型VC需要同时具备两种能力，一是在早期拿到足够初始持股，二是为企业估值快速上升后的后续融资预留充足资金。
这一点已经成为头部VC的共同选择。Accel此次35亿美元募资中，规划了13.5亿美元全球扩张基金，重要用途就是支持更大规模的早期首笔投资和快速追加。4月募集的50亿美元后期基金，则对应其在被投公司进入成长阶段后的持续投资能力。
今年1月，a16z一次性完成超过150亿美元募资，其中67.5亿美元用于成长阶段投资，17亿美元专门投向AI基础设施。
B Capital随后完成一支5亿美元早期基金，规模较上一支同类基金扩大一倍。其管理层指出，大量资本进入早期市场后，部分早期融资的估值和交易规模已经越来越接近过去的成长阶段。
资金继续向少数头部AI项目集中
一级市场的资金并没有平均流向所有AI创业公司，而是在继续向少数头部项目集中。
Carta最新数据显示，2026年上半年，其覆盖企业共完成587亿美元风险融资，高于去年同期的565亿美元，但不同融资阶段之间的分化明显扩大。种子轮融资额从65亿美元降至38亿美元，B轮从135亿美元降至104亿美元，A轮基本维持在127亿美元；C轮及以后阶段则从239亿美元增长至318亿美元。
Crunchbase统计显示，2026年第二季度，全球超过70%的创业融资流向AI公司，明显高于去年同期不足50%的水平。同期有16家公司完成了10亿美元以上融资，合计融资1086亿美元，占整个季度风险投资总额的53%。
头部公司的吸金效应更集中。今年上半年，OpenAI与Anthropic两家公司合计获得2170亿美元融资，占全球创业公司融资总额的43%。这说明当前AI投资热潮并不是资本平均扩散到大量创业公司，而是越来越集中在少数基础模型公司和已经被市场认可的头部项目上。
这种集中度又反过来强化了大型基金对头部项目的争夺。
如果最终能够成长为全球性平台的AI公司只有少数几家，那么大型基金一旦未能进入这些公司的股东名单，可能直接影响整个基金周期的回报表现。相比扩大投资项目数量，越来越多机构选择减少投资标的，并把更大金额压在少数确定性更高的项目上。
由此形成了一套自我强化机制：优质AI公司成长速度加快，VC更早进入竞争；竞争抬高早期估值，维持持股比例所需资本继续上升；随后资金进一步向头部项目集中，大型基金在后续融资中的优势又被放大。
AI不仅扩大了创业公司之间的融资差距，也在重划VC行业自己的竞争格局，小型基金承受的压力更直接。
一支1亿美元基金，过去可以分散投资几十家Seed项目。但如果一个头部AI项目单轮融资就达到数千万美元，同时机构还需要为后续融资留出资金，那么小型基金参与热门AI项目的能力就会明显下降。
大型机构则可以用不同阶段的基金覆盖一家公司的整个资本周期：早期基金负责建立持仓，成长基金继续追加，后期基金进一步维持持股比例。Accel在4个月内募得85亿美元，就是这一趋势的典型缩影。
高估值提前计入未来增长，回报仍要靠退出验证
不过，VC募资规模扩大，并不意味着投资回报更容易实现。进入估值越高，对企业未来增长和退出规模的要求也越高。
一家创业公司如果在1亿美元估值阶段获得投资，成长到10亿美元就能带来10倍估值提升；但如果一家公司的早期估值已经达到100亿美元，要实现同样的10倍增长，最终估值就需要达到1000亿美元。
Thinking Machines首轮融资估值已经达到120亿美元；SSI成立不到一年，估值便升至320亿美元。这样的估值体现了顶级AI团队的稀缺性，同时也意味着相当一部分未来增长预期已经被提前计入。
当前AI一级市场的风险也在这里。如果未来确实出现数家收入和利润足以支撑数千亿美元市值的平台型公司，那么今天的高估值仍可能被消化；但如果多数AI企业最终无法建立足够强的技术和商业壁垒，过高的进入价格就会直接压缩投资机构的潜在回报空间。
从账面表现看，这种投资模式目前仍然不错。Carta数据显示，2023年和2024年成立的部分VC基金，当前账面内部收益率优于2017年至2020年的部分老基金。但其中相当一部分收益来自后续融资带来的估值重估，而不是IPO或并购形成的实际现金回报。现在不断上升的一级市场估值，最后仍要通过未来收入增长和退出价格来验证。
对Accel等大型VC而言，眼下更现实的问题不是等待估值回归，而是如何避免错过这一轮技术周期里可能出现的少数赢家。
这也是大型基金持续扩张的原因之一。AI公司的成长和融资周期明显缩短，一旦某个项目获得市场认可，估值可能在连续几轮融资中迅速抬高。VC如果想在早期拿到足够股权，并在后续融资中维持持股比例，就需要提前准备远高于过去的资本储备。
Accel把AI定义为仍处早期阶段的技术“超级周期”。在这一判断下，35亿美元早期及扩张基金和此前募集的50亿美元后期资本，实际上对应的是同一套策略：尽量更早进入潜在赢家，并为其估值快速上升后的持续跟投留出空间。
这也构成了当前AI投资热潮中最直接的矛盾：AI降低了创业的部分成本，却没有降低投资优质AI公司的成本。
对VC来说，真正变贵的已经不只是支持一家创业公司成长所需要的资金，而是在越来越短的窗口期内，获得并维持优质项目足够持股比例所要支付的价格。