中國超越美國成最大原產地!全球獨角獸分布揭曉,電商、FinTech是領域趨勢
中國超越美國成最大原產地!全球獨角獸分布揭曉,電商、FinTech是領域趨勢

曾以中國富豪榜單《胡潤百富榜》聞名於世的胡潤研究院(Hurun Research Institute),今年發表了首屆全球獨角獸榜,向外界揭露這些「珍奇異獸」的地域分布,以及當前盛產獨角獸公司的領域與趨勢。

胡潤研究機構創辦人兼主任研究員Rupert Hoogewerf表示,他們從世界各地尋獲494間獨角獸企業。這些平均年齡僅7歲的新銳,是全球最受關注的新創公司,被人們期望為社會帶來突破性的發展。

Rupert Hoogewerf
胡潤(Rupert Hoogewerf),1970年出生於盧森堡,1993年畢業於英國杜倫大學(Durham University),曾留學中國人民大學學習漢語,1999年首創「百富榜」,被稱為研究中國經濟的「教父級」人物。

獨角獸與「他們」的產地,含金量逾10億美元的新創

「獨角獸」一詞指成立不到10年,未上市且估值突破10億美元的科技新創企業。在2019年度的榜單上,近500間獨角獸企業散落全球24個國家與118座城市,其中坐擁全球一半GDP與1/4人口的中國與美國,兩國境內就占盡榜上八成的獨角獸企業,而中國又以206間略勝美國的203間。

2019 unicorn list
前10大獨角獸出產國,絕大部分集中於中、美兩國。
圖/ Hurun Research Institute,數位時代製表

印度是僅次於中美兩個超級大國的產地,擁有包括支付新創One97 Communications、乘車公司Ola Cabs、線上學習App Byju's,和線上訂房服務OYO Rooms等21間獨角獸企業;英國則是歐洲國家表現最為出色者,擁有13間獨角獸,占歐洲整體逾1/3,其規模最大的企業為美容電商Hut Group(50億美元)。

若以洲(陸塊)分類的話,獨角獸分布則為亞洲249間、歐洲35間、美洲209間,以及大洋洲1間。

雖然中國與美國的獨角獸數目相仿,中國獨角獸高度集中於北京、上海兩大城市,分別擁有82、47間,同時北京也是全球最大獨角獸產地;而新創的「夢想之都」矽谷則以55間位居第二。

獨角獸都在做些什麼?

該報告指出,電商、金融科技是當今獨角獸最為盛行的兩大領域,占據整體數量的31%;金融科技在數量上略低於電商,但總市值卻遠遠超過其他任何行業,達整體的22%。

雲端技術及人工智慧排名在電商與金融之後。Hoogewerf指出,前5大行業就囊括了半數獨角獸,這些領域正在為全球經濟掀起變革,引領第四次工業革命,許多年輕人才也高度嚮往參與其中。

另外,在不同國家中,獨角獸發展也有著不一樣的趨勢。美國獨角獸最多的領域為雲端產業,而中國則是電商,不過金融科技在兩國都很夯,皆位居第二。且由於中國龐大的人口紅利,其金融獨角獸市值達到美國的4倍。

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電商是目前最多獨角獸聚集的領域,達68家。
圖/ MIND AND I via shutterstock

電商領域是競爭最激烈的一個平台,擁有高達68間獨角獸,韓國網購龍頭Coupang、美國電商Wish、及中國車好多是目前規模最大的電商獨角獸,個別市值皆達90億美元;緊隨之後的是中國美菜網與印尼最大電商Tokopedia。

同上所述,中國是金融科技領域的佼佼者,阿里巴巴旗下螞蟻金服市值冠絕所有獨角獸,高達1,500億美元;列席第二的陸金所(Lufax)也有380億美元市值。

全球獨角獸排行,螞蟻金服穩座山頭

毫不意外地,全球前10大獨角獸企業由中美兩國盡攬,中國占了4個名額,美國則為6個,但前3大獨角獸皆出身中國,經營支付寶、有阿里巴巴撐腰的螞蟻金服以超出第二名兩倍的1,500億美元市值穩坐山頭。

top 10 unicorn
2019年全球前10大獨角獸,螞蟻金服以遠超其他企業的1,500億美元奪下首位。
圖/ Hurun Research Institute,數位時代製表

第2名是藉著抖音(Tik Tok)崛起的網路新創字節跳動,曾獲軟銀、摩根士丹利、高盛等投資,市值達到750億美元。抖音全球下載量已突破8億次,今年7月,他們更收購了AI作曲新創Judedeck。

排行第3的則是中國乘車巨頭滴滴出行,市值高達550億美元。在2016年吞下Uber中國業務後,滴滴奠定了其中國乘車龍頭的地位,儘管如此,滴滴卻依舊難以逆轉虧損情形,2018年虧損達109億人民幣,今年2月也大刀裁掉15%員工,前途未卜。

值得一提的是,Juul與WeWork兩家近期鬧得沸沸揚揚的獨角獸也榜上有名,分別為第5及第9,該報告市值紀錄時間點為6月底,並未反應當前事件的影響。

據悉,在電子菸致死新聞浮上檯面後,Juul的估值急速滑落,股價下跌逾20%,很可能導致其排行被Airbnb超越;而WeWork也在IPO失利、資金壓力下導致估值大幅縮水,很可能跌出前10大獨角獸的行列。

完整報告請見:Hurun Global Unicorn List 2019

資料來源:Hurun Research Institute

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #新創 #獨角獸
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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