“汉能聊并购”是汉能投资推出的针对全球并购事件与案例观察与解析的栏目，旨在为国内的并购退出提供一些参考和启发。汉能投资集团自从2005年开启国内创新并购整合投资（roll up）案例——分众传媒与框架传媒并购与中国科技最大并购交易——亚信与联创双杰18亿美金合并后，又加入了互联网时代的并购浪潮，参与了包括阿里巴巴并购饿了么、58同城与赶集网合并、携程去哪儿合并、万达集团收购快钱、极兔与百世快递合并、腾讯并购搜狗等知名并购案例，参与交易金额近700亿美金。

本期汉能聊并购从海外AI并购潮说起，本期在与AI领域的投资人及汉能投资集团熟知全球并购市场和科技并购投资人访谈的基础上撰写，欢迎持续关注“汉能投资集团：TheHinaGroup”公众号。

作者 | 张从艳、张立、陈力、赵丁心

制图 | 庞力

本文4762个字，大概需要阅读13分钟

海外AI并购兴起

9月16日，据外媒报道，英伟达拟约以1.65亿美元价格收购软件初创公司OctoAI，并为此展开深入谈判，英伟达拟通过此次收购增强其软件和云计算服务能力。OctoAI前身是OctoML，在2019年由华盛顿大学的一个开源项目Apache TVM创建者创办。公司专注于提供软件服务，帮助客户的人工智能模型高效运行。

无独有偶，8月初，谷歌宣布以25亿美元的估值收购人工智能初创公司Character.AI，公司创始人Noam Shazeer和Daniel De Freitas受聘回归老东家谷歌。此外，公司还有30人被纳入谷歌的Gemini AI部门，剩余人员继续作为Character.AI的运营团队。

8月还有一笔备受瞩目的并购：AMD宣布以49亿美元的现金加股票 交易收购人工智能基础设施集团ZTSystems，这是AMD自2022年以350亿美元收购赛灵思后规模最大的收购，也是继7月AMD以约6.65亿美元现金收购欧洲最大私人AI实验室Silo AI后，在AI领域的又一笔收购案。据悉，AMD过去一年已投资逾10亿美元，扩大其人工智能硬件和软件生态系统。

自Chatgpt 3.5横空出世以来，海外科技巨头纷纷加速了自己在AI领域的“买买买”之路。在海外，通过并购扩充AI版图和完善业务似乎正成为一种热潮。

根据Crunchbase的统计，自2023年第一季度开始，全球AI并购数量显著上升，尤其是进入到2024年，AI领域的并购数量正在大幅增加。而且主要集中在种子&天使阶段，这说明目前AI并购呈现早期化的趋势。

那么为什么AI的并购会增多呢？为什么早期的AI公司就愿意被收购呢？这背后的并购逻辑又是什么样的呢？

此次海外AI并购的逻辑

经过一轮热潮后，资本对待AI的态度正趋向于谨慎，流入AI领域的融资金额正在逐步减少。根据Pitchbook统计，截止今年5月，美国早期生成式AI融资数量大幅下滑。今年第一季度，AI领域早期投资（种子前和种子期风险投资）交易额下降至1.229亿美元，交易量下降至34笔，与2023年第三季度的峰值相差甚远。总体来看，这是自 2022 年 11 月 ChatGPT推出并引发生成式 AI 热潮以来，生成式AI早期融资数量和金额创历史新低。

AI开发需要大量的资金支持，而且短期内无法快速实现成规模的商业化变现。今年4月初，OpenAI的竞争对手Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊就在一档播客中指出，当前市场上人工智能模型的培训成本已高达约10亿美元，而到了2025年，这一成本将飙升至50亿或100亿美元。根据媒体报道显示， 2024年年初，行业内巨头OpenAI的年收入已超过34亿美元，但它到今年年底或将亏损近50亿美元。也正因如此，近期彭博社报道，OpenAI正以1500亿美元估值，洽谈65亿美元融资，并计划通过循环信贷筹措50亿美元债务融资。 

在融资困难和AI开发成本飙升的压力下，一些AI初创公司不得不寻求被收购，比如Character.AI，以及前段时间被并购的Adept、Perceive、DarwinAI等。据悉，Character.AI原计划于2023年9月进行的第二轮融资，估值虽预计将达到50亿美元，但始终未能达成，最后“卖身”谷歌，头部AI企业况且如此，更别提中腰部的AI企业。融资的减少，让高投入却仍未能有收入的AI创业公司急需寻找新的资金，寻求卖身成为了不得已的选项。

AI行业竞争加剧，各家都铆足了劲寻求新突破。对于科技巨头来说，他们也更愿意通过并购实现AI业务的快速发展，所以海外科技巨头收购AI企业的事件正在增多。目前各家都希望在AI竞赛上都在攻城略地，保持强有力的竞争地位。

根据《金融时报》报道，在AI的投入上，根据微软、谷歌、亚马逊和meta第二季度财报数据显示，这些大型科技公司于今年上半年在AI基础设施上的投入超达到了1060亿美元。并且这些公司的领导人还承诺在未来18个月内进一步增加投资，谷歌CEO桑达尔·皮查伊认为在AI方面的投资不足的风险要高于过度投资。

所以拆解此次收购的逻辑我们就不难发现，对于这些科技巨头来说有以下几个必要性：

• 战略必要性：AI正成为许多公司战略路线图的核心组成部分。将AI技术整合到从客户服务到产品开发的方方面面，使得科技巨头必须不断增强他们的AI能力；
• 提升自身AI技术进步，引领技术快速演进：AI初创公司经常开创尖端技术，大公司可以将这些技术整合入其平台中。当前AI的发展速度意味着公司需要不断投入以保持竞争力。收购初创公司是实现这一点的快速途径。
• 收纳人才：AI初创企业往往是由顶尖人才创立的。收购AI初创公司也意味着可以立即获得顶尖人才。科技巨头从初创团队带来的专业知识和创新中受益，帮助推动内部AI计划向前发展。
• 市场定位：通过收购初创公司，大公司可以迅速将自己定位在AI技术的前沿，避免了从头开始内部开发所需的时间和成本

近期，Open AI发布全新一代大模型预览版——o1模型，代号“草莓”，引起了业内震动，这无疑将会加速AI行业的竞争和洗牌，可以预见在未来，海外AI的并购还将继续上涨。

AI并购的新趋势

通过对近期AI并购的观察，我们发现海外AI并购出现了新的方式——反向收购招聘（Reverse Acquihire），与传统的“收购招聘（Acquihire）”不同，“反向收购招聘”采取了更为低调的方式，收购后，买家会雇佣卖家团队中的重要团队成员，获得其技术的使用权。通过这种方式，不仅无需经过复杂的程序就可以获得初创公司的AI技术优势，而且将人才收入麾下，同时还可规避越来越严的反垄断监管审查。除了谷歌收购Character.AI属于这种模式外，微软和亚马逊也早已开了先河。

早在今年3月，微软为获取Inflection AI技术使用授权而向其支付了6.5亿美金，并且聘请了该公司联合创始人Mustafa Suleyman和Karén Simonyan。其中Suleyman将负责微软新成立的消费者人工智能部门Microsoft AI，而Simonyan则作为首席科学家加入该公司。作为OpenAI曾经的竞争对手，Inflection AI虽获得了包括微软、英伟达以及比尔·盖茨、Reid Hoffman、埃里克·施密特等硅谷明星投资者加持，但仍然陷入融资困境。Suleyman向媒体透露离开原因主要是Inflection AI没有找到有效的商业模式，尽管其已有100万活跃用户。

亚马逊也是通过这种方式将Adept部分技术的使用许可权和该公司联合创始人兼CEO David Luan及其他几位创始成员收入麾下，同时已雇佣接近66%的Adept员工。其中David Luan领导亚马逊的AGI Autonomy团队，直接向人工智能总监Rohit Prasad汇报。除了Adept之外，亚马逊还以此方式并购了一家AI公司Covariant，并聘用了该公司的三位创始人。

说到底，当前AI 行业本质上还是一个由顶尖科技人才驱动的行业，掌握核心人才才能掌握 AI 发展的命脉，这也是为何反向收购招聘出现的原因。

针对海外发生的并购事件进行总结后，我们发现还在并购的海外科技大厂大都发起了AI收购，不过每个大厂根据其业务优势和发展战略的侧重点略有不同，总得来说主要是以下三类厂商在发起收购：

第一，硬件厂商收购AI软件，这里又可细分两类：一类是芯片厂商收购AI企业，像英伟达收购了三家AI基础企业：octoAI、Deci、Run:ai，以及AI应用企业OmniML；AMD除了收购文中提到的ZTSystems之外，也于7月并购了欧洲最大私人AI实验室Silo AI。

二类是3C厂商收购AI企业，如今年苹果收购了加拿大初创公司DarwinAI，而其去年一年共收购了32家AI公司，在科技公司去年收购相关公司数量上，位居榜首；此外，三星收购英国知识图谱公司Oxford Semantic Technologies。

第二，数据公司收购AI infra企业。如Databricks 收购MosaicmL，Snowflake收购TruEra。未来生成式AI在数据分析和应用中会发挥比较重要的作用，这类收购主要是为了可以加强平台分析和管理数据资产的能力。

第三，传统企业发起的AI收购，如麦肯锡收购lguazio、Thomson Reuters收购Casetext。传统公司对AI的并购，不仅能提高公司在AI方面的应用能力和部署，而且可以提升效率，为用户提供更好的体验。

AI并购潮会在国内发生吗？

纵观整个国内市场，我们不难发现，当下国内AI行业面临的情况与国外类似——融资集中在头部企业，腰尾部AI企业面临资金困境。根据精灵数据统计，自2023年年初至2024年年中AI企业后续融资情况，有226家企业在这期间获得了融资，不过其中只有3%企业拿到了3轮及以上融资，而77%企业止步于一轮融资。融资的减少，让高投入却仍未能有收入的AI创业公司急需寻找新的资金，卖身科技大厂或许是个不错的归宿。事实上，作为并购财务顾问，汉能也已经接触了一些希望出售的AI企业。

根据汉能的观察，国内AI并购与国外不同的是，买家需求端不一样。像前面提到的“Reverse Acquihire”在国内就没有相关土壤，主要原因是：在AI浪潮下，海外科技圈有个共识是顶尖人才是极度稀缺的，他们可以为了这些顶尖人才通过Reverse Acquihire方式吸纳人才以及创业公司积淀的技术成果，而国内大家普遍觉得顶尖人才在大厂里，所以目前科技大厂对于反向人才并购没有什么动静，仍旧以投资为主。

综合来看，国内外公司经营状况和资本状况也有差别。相比较而言，目前国内软件类企业业绩增长承压，利润下滑，而且股价表现一般，暂时大都并无多余资金并购仍在初创期、商业模式单一的AI企业。不过从另外一方面来说，面对滚滚而来的AI大势，为了拿到通往未来科技浪潮的船票，有预算的情况下通过“Reverse Acquihire”的形式收购一些适合自身业务发展的AI团队也是个比较好的时机，因为当下市场的估值都处在一个相对合理的空间。

AI创业公司的最好的终局是接受并购吗？

仅从当前的一级市场情绪以及AI创业公司的业务模式和商业化前景，如果AI创业公司仍在未来一段时间维持较高的AI模型训练成本和AI产品开发成本，且商业化进展不及市场预期导致融资受阻，在合适的时机接受战略投资方的收购是对公司的投资人和创业团队的一个不错的选择。特别是在证监会发布的“并购六条”后，在政策层面为A股上市公司收购AI初创企业提升了监管包容度，预期通过收购AI公司来提升关键技术水平、围绕产业进行转型升级等。

我们预期对于AI初创公司的并购会围绕三大主题：

1）硬件企业收购AI技术：AI+硬件正成为市场关注的热点，不少硬件厂商以及发布了自己的AI战略，意图希望通过升级成为AI硬件，完成产业升级，提升终端销量和拓展新的商业模式。

早在今年2月份，OPPO就公布了其AI手机战略，总结起来有三条：成立AI中心、三级大模型部署策略和1+N智能体生态战略；联想也于今年4月公布了基于混合式人工智能判断的核心主张、战略图景和最新技术成果，并发布了AI新物种——内置个人智能体“联想小天”的AI PC系列产品。

2）软件企业收购AI技术：基于大模型的AI技术已经证明在多个领域可以帮助企业实现降本增效。

随着AI初创企业估值回落，已经在并购方面沉寂一段时间的海外软件巨头Salesforce在AI领域开启了“买买买”：2024年9月收购人工智能语音代理的Tenyx，9月25日宣布了收购AI文档搜索和企业知识平台 Zoomin。软件企业通过收购AI技术，不仅可以提升产品能力，顺应在AI时代客户需求，同时也能利用AI技术进一步提升自身交付效率和降低客户的软件使用门槛，甚至演变为“Service-as-a-Software”，即用AI模型的能力解决复杂问题，向企业交付的是完整的服务，帮助企业拿结果。

3）Acquihire & Reverse Acquihire模式：在“并购六条”出台后，我们认为监管层面鼓励并购交易各方充分探讨各种交易方式，来促活并购市场。

我们与很多企业交流过程中，在AI时代下，企业家苦恼的是招募不来顶尖的AI人才。或许对acquihire和reverse acquihire模式在中国进行探索，能够帮助企业解决问题。在海外通过Acquihire招募的人才，人才留存率超出了普遍预期，且收购方可以通过持续的激励来进一步留住这些顶尖的人才。

当然，我们也对AI native领域生长出新一代的行业龙头持续保持乐观，无论是在初创公司，还是在大厂中的相关业务BU，都有可能作为收购方来进一步增加市场竞争力。以OpenAI为例，自2023年8月以来就并购了3家企业：

1）Global Illumination：利用人工智能构建创意工具、基础设施和数字体验的公司。收购后，Global Illumination的整个团队被纳入OpenAI，致力于开发包括ChatGPT在内的核心产品。

2）Rockset：是一家实时分析数据库公司，提供数据索引和查询功能。Rockset的技术将支持OpenAI的产品检索基础设施，并有望使AI产品能够支持更复杂的应用，如实时推荐系统、动态数据驱动的聊天机器人等。

3）Multi：是一家旨在为企业用户提供屏幕共享与协作平台。该公司允许团队成员共享光标、绘图和键盘控制，在视频优先的远程通信中复制面对面工作环境。OpenAI收购Multi后，可能将其技术用于开发新的协作工具或增强现有产品的协作功能。

我们认为未来账面拥有大量融资资金的AI初创企业将会开始考虑资金使用效率，即：是否通过收购快速获得业务场景，并通过其AI技术赋能，加速商业化落地；或者通过自建团队并自研产品来切入这些已有玩家的业务场景。同样的逻辑，也适用于科技大厂的投资并购决策——即是否通过收购既有产品形态或业务场景来帮助公司的AI产品落地更有性价比。