【圖解】全球「十角獸」增加近兩倍,中美兩大勢力瓜分!一張圖拆解背後生態
【圖解】全球「十角獸」增加近兩倍,中美兩大勢力瓜分!一張圖拆解背後生態

以中國富豪榜單《胡潤百富榜》聞名的胡潤研究院(Hurun Research Institute),發布了第三屆的全球獨角獸榜單,向外界揭示了眾所矚目的新創企業們,以及這些奇珍異獸的產地,尤其今年的榜單中,被認為更珍稀的「十角獸」,也較去年數量大幅攀升。

胡潤研究院指出,他們這份榜單蒐羅了截至2021年11月30日,西元2000年後成立,估值超過10億美元但還未上市的新創公司,這份榜單一共在全球尋獲1,058隻獨角獸,這個數字幾乎達到去年586隻獨角獸的兩倍。

與去年的榜單相比,今年有201間企業離開了全球獨角獸榜單,分別有137間上市、25間被併購,以及39間估值低於10億美元。且有673間獨角獸企業首次上榜。

今年的榜單中,這1,058隻獨角獸有487間企業源自美國,較去年成長254間,而中國則有301間,較去年成長74間,這兩大產地囊括了全球74%的獨角獸,與去年的79%相比略有下降。

而印度及英國則是中美之外誕生最多獨角獸的國家,分別擁有54間及39間獨角獸企業。「2021年是新創公司有史以來最成功的一年,」胡潤表示,「擁有世上最多獨角獸的國家,通常也被認為擁有最好的新創生態系。」

十角獸數量大增,字節跳動登全球最有價值新創

也因為獨角獸企業的數量大幅增長,不再如過往稀有,外界開始將目光轉移至估值超過100億美元,更為罕見的「十角獸」身上。

今年可說是十角獸大爆發的一年,胡潤2021年獨角獸榜中,估值超越100億美元的新創公司總數達到48間,相較於2020年的25間幾乎翻倍成長,上升幅度達到92%。

先前新創資料庫Crunchbase的數據顯示,今年新創融資更集中在大規模的交易,第三季有約3分之2的資金投注於大於1億美元的交易,較去年成長97%,這種現象促使十角獸加速孵化。

這48家十角獸當中,有20間位於美國,並有16間企業位於中國(包含香港),中美兩大獨角獸產地也涵蓋了75%的十角獸。而排名前10的十角獸中,則為美國公司4間、中國3間,澳洲、英國、瑞典各有一間,光是這10間公司就佔據全球獨角獸3.7兆美元總價值的25%。

這10間十角獸企業分別是字節跳動、螞蟻集團、SpaceX、Stripe、Klarna、Canva、Instacart、Databricks、菜鳥網絡及Revolut。

若以領域來看的話,金融科技(FinTech)是最受到十角獸青睞的方向,48間有10間企業都瞄準金融科技領域,其次則是SaaS、區塊鏈、AI及電商等領域。

值得一提的是,TikTok母公司字節跳動估值從去年的800億美元,飆升2,700億美元至3,500億美元,是今年上升幅度最大的企業,並藉此超越阿里巴巴旗下螞蟻集團,成為全球最有價值十角獸。

而馬斯克創辦人航太公司SpaceX,也在今年以1,000億美元的估值排名上升兩位,超越被譽為下個Google的支付新創Stripe,成為全美最有價值的獨角獸企業。

不再只是出錢,投資者定位漸漸改變

而催生如此龐大的獨角獸與十角獸群體,也歸功於背後積極的投資者。「投資者的定位漸漸從資金提供者,演變為給予指導及擴大機會。」胡潤指出,位於領導地位的獨角獸投資者,正在利用投資組合建構一個生態系,「對於這些世界上發展最快的新創來說,非常具有吸引力。」

紅杉資本是全球最成功的獨角獸投資者,投資多達206間獨角獸企業,其次則是老虎基金及軟銀的147間、146間,這並列為「三巨頭」三大投資者,觸角遍及全球超過50%的獨角獸企業。

相較於獨角獸數量上中美之間的拉鋸,投資者方面美國則壓倒性居多,總部設在美國的投資企業數量達到79間,居於第二位的中國則只有11間,而新加坡及英國各有2間,此外法國、德國、印度、以色列、日本及俄羅斯各有1間。

雖然獨角獸、十角獸企業數量都大舉攀升,「你看到的每一間成功獨角獸,代表著成千上萬次的失敗,以及即將來臨的新一代獨角獸浪潮。」胡潤指出,「我希望這份全球獨角獸榜單,能夠幫助年輕創業家找到自己業務的榜樣。」

完整榜單請見:胡潤全球獨角獸榜

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #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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