一、執行摘要
2026 年 1 月，硅谷頂級風險投資機構 Andreessen Horowitz（即業內熟知的 a16z）正式宣佈完成超過 150 億美元的新基金募集。這是該公司成立十六年以來規模最大的一次募資，也被多方認定為硅谷風投史上單輪募資的最高紀錄 (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?"; Metinko, "A16z Raises $15B")。
這筆資金被分配到六個戰略方向：Growth 基金（67.5 億美元）、Apps 基金（17 億美元）、Infrastructure 基金（17 億美元）、American Dynamism 基金（11.76 億美元）、Bio + Health 基金（7 億美元），以及其他風投策略（30 億美元）(Horowitz; Loizos, "The Venture Firm That Ate Silicon Valley")。
按 a16z 自身的測算，僅此一輪募資便佔據了 2025 年全美風險投資總募資額的 18% 以上。如果這一數字屬實，那麼 a16z 的角色已遠非普通的市場參與者——它正在成為重塑美國科技領域資本流向的結構性力量 (Horowitz)。
這個數字之所以更加引人注目，與其所處的大環境密切相關。根據 PitchBook 和 NVCA 的初步數據，2025 年美國風投機構的新基金募資總額僅為 661 億美元，較 2024 年的 1013 億美元大幅下滑，創下 2017 年以來的最低水平 (Primack, "Andreessen Horowitz Raises $15 Billion")。與此同時，2025 年新設基金數量也降至近十年最低 (Sophia and Hu, "Andreessen Horowitz Raises 15 Billion")。
換言之，在整個風投募資市場急劇收縮的背景下，a16z 反而攫取了這個萎縮池子中不成比例的份額。這一現象折射出行業內部正在加速的兩極分化：一邊是能夠大規模吸引機構資本的超級平臺，另一邊是募資愈發艱難的中小型和新興管理人。
橫向對比來看，a16z 的 150 億美元甚至超過了 2025 年排名緊隨其後的兩大競爭對手——Lightspeed Venture Partners（90 億美元）和 Founders Fund（56 億美元）——的募資總和 (McCormick, "a16z: The Power Brokers")。放眼整個風投史，也只有十年前軟銀的 Vision Fund 在規模上超越了 a16z 的這一輪募資 (Newcomer, "Andreessen Horowitz's Fresh $15 Billion")。
此次募資完成後，a16z 的監管資產管理總規模（AUM）突破 900 億美元，躋身全球最大投資機構之列，遠超其最近的風投同行——Sequoia Capital 約 560 億美元，General Catalyst 約 430 億美元 (Martin, Forbes via Techmeme; Loizos)。一家 2009 年以 3 億美元首期基金起步的風投機構，如今管理的資產規模已可與全球頂級另類資產管理公司比肩，這本身就說明科技金融的底層架構已經發生了根本性的變遷——而 a16z 既是這場變遷的受益者，也是它的推動者。
這些資本在 2025 年得到了積極的部署。根據 Crunchbase 數據，a16z 全年參與了至少 165 筆種子輪之後的初創企業融資交易，成為僅次於 Y Combinator 的全球第二活躍的中後期風投機構 (Metinko, "A16z Raises $15B"; Metinko, "Large American VCs")。其中的標誌性投資包括：AI 編程工具 Cursor 的母公司 Anysphere、法律科技獨角獸 Harvey、預測市場平臺 Kalshi、AI 安全實驗室 Safe Superintelligence、語音合成領軍者 ElevenLabs，以及企業級數據巨頭 Databricks (Metinko, "A16z Raises $15B")。
僅在 2025 年 5 月至 9 月期間，a16z 就參與了七家公司的融資輪次，這些公司隨後達到獨角獸估值——其中五家屬於人工智能領域 (CDP Center, "VC Digest: Andreessen Horowitz")。
上述投資活動的大背景，是全球 AI 風險投資迎來歷史性的爆發之年。2025 年，AI 初創企業在全球範圍內融資約 2700 億美元，佔全球風險投資總額的 52.7%——這是 AI 領域首次突破全球風投總額的半數門檻 (Goldberg, BestBrokers via Open Data Science)。其中僅北美初創企業就融資 2800 億美元，同比增長 46%，大部分資金流向了 AI 領域 (Metinko, "A16z Raises $15B")。Crunchbase 將 a16z 稱為這輪投資浪潮的"主要推動力量" (Metinko)。
在其投資組合中，截至 2025 年 9 月，a16z 共投資了 32 個被歸類為 AI 或 AI Agent 的項目，其中醫療健康和企業級軟件是最核心的兩大賽道 (CDP Center)。
然而，a16z 2025 年定位的深層意義遠不止於交易數量和資金規模。聯合創始人 Ben Horowitz 以明確的地緣政治話語來闡釋公司的使命，宣稱"我們的使命是確保美國贏得未來一百年的科技競爭"，首先要"贏下未來的關鍵架構——AI 和 Crypto"，並延伸至"生物技術、醫療健康、國防、公共安全、教育和娛樂"等領域 (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")。
這種敘事定位——將風險投資塑造為國家戰略的工具而非單純追求財務回報——絕非修辭上的點綴，而是該公司整個投資活動的核心組織原則。規模達 11.76 億美元的 American Dynamism 基金、17 億美元聚焦於 AI 底層算力的基礎設施配置，以及 a16z 與美國國防體系日益緊密的聯繫，都體現了同一個核心論斷：技術霸權、經濟競爭力與地緣政治實力三者不可分割 (Loizos; Sophia and Hu)。
本報告系統梳理了 a16z 在 2025 全年的 AI 相關投資佈局，覆蓋基礎模型實驗室、基礎設施與算力、企業級垂直應用、消費與創意 AI、醫療健康、金融科技、國防與國家安全，以及新興的 Crypto-AI 融合賽道。報告綜合了已披露的融資數據、a16z 公開發表的研究與投資論述，以及來自科技和財經專業媒體的獨立分析與報道，力圖呈現的不僅是 a16z 把錢投向了哪裡，更是為什麼——以及由此浮現的投資組合，揭示了這家機構對於人工智能將如何重構產業格局、勞動力市場乃至全球權力天平的深層判斷。
此外，本報告也將審視 a16z 戰略中正在浮現的內在張力，包括：資本高度集中於少數超大額輪次的風險、"American Dynamism"敘事與部分投資標的之間的理念摩擦，以及在一個估值與營收之間仍存在巨大鴻溝的賽道中管理 900 億美元超級平臺所面臨的結構性風險。
二、a16z 的頂層投資論述 - 贏下未來一百年
絕大多數風投機構談論自身使命時，用的是一套冰冷而精確的財務語言——IRR、MOIC、基金級 DPI。Andreessen Horowitz 不一樣。它選擇了一套宏大得多的敘事：關乎文明走向的語言。
2026 年 1 月，聯合創始人 Ben Horowitz 在宣佈 150 億美元募資的博文中寫道："我們的使命，是確保美國贏得未來一百年的科技競爭。這意味著首先拿下未來的關鍵架構——AI 和 Crypto，然後將這些技術注入那些真正關乎人類福祉的領域：生物、醫療、國防、公共安全、教育和娛樂" (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")。這段話，連同它背後真金白銀的資本配置，揭示了 a16z 一個清晰的野心——它不甘於只做創業公司的金主，它想當私人資本與國家利益之間的總架構師。
但真正讓這套敘事脫離"漂亮話"範疇的，不是修辭上的豪邁，而是它對資金流向產生的結構性支配力。
乍一看 a16z 的基金矩陣，你可能會以為 AI 不過是眾多賽道中的一條，被規規矩矩地裝進了那支 17 億美元的 Infrastructure 基金——官方描述是聚焦"AI 算力、數據與模型基礎設施" (Metinko, "A16z Raises $15B")。但如果你真的這麼理解，那就大錯特錯了。AI 不是 a16z 投資版圖中的一塊拼圖，它是穿透所有拼圖的那根線。
17 億美元的 Apps 基金，押注的是 AI 原生的企業和消費應用。11.76 億美元的 American Dynamism 基金，資金流向自主軍事系統、AI 驅動的國防平臺和機器人。7 億美元的 Bio + Health 基金，瞄準的是 AI 重塑藥物發現和臨床自動化。67.5 億美元的 Growth 基金，負責把後期階段的 AI 公司一路護送到上市門口。就連劃撥給"其他風投策略"的 30 億美元，也覆蓋了 a16z 的 Crypto 版圖——在他們看來，去中心化數據層和機器對機器支付正在與 AI 發生深度交匯 (Horowitz; AInvest, "Strategic Allocation")。
換句話說，這 150 億美元不是六條平行賽道，而是一張以 AI 為圓心、向六個方向輻射的蛛網。正如一篇外部分析所言，a16z 的基金"不僅僅是一個金融工具——它是美國應對中國技術崛起的戰略武器" (AInvest)。
這種 AI 無處不在的架構設計，並非偶然，而是有跡可循。a16z 每年發佈的《Big Ideas in Tech》堪稱該機構投資世界觀的全景圖。2025 年版本中，五十位合夥人聯手描繪了他們眼中的年度創新圖譜：核能復興、AI 驅動的醫療"超級人力"、戰場 AI、AI 顛覆搜索引擎、推理模型躍遷、邊緣計算擴散…… (a16z, "Big Ideas in Tech for 2025")。議題看似五花八門，但撥開表層，底層邏輯高度統一：AI 不是一個可以被框在某個行業裡的賽道，它是一個基礎設施級別的使能層，正在重寫它所觸及的每一個領域的成本結構、人力模型和競爭規則。
一位合夥人的預判尤其精闢：AI 將通過"參與系統"把人類從"執行者"變為"審核者" (a16z, "Big Ideas in Tech for 2025")。這句話濃縮了 a16z 整套論述的精髓——AI 是勞動力的倍增器，而不只是一個軟件門類。
AI 作為地緣政治命題：中美維度
但僅從商業邏輯去讀解這套投資論述，註定只能看到一半的畫面。a16z 有意識地把自己的資本敘事嵌入了一個更宏大的框架——中美科技博弈。而自 2025 年初以來，這一框架的緊迫感不是在消退，而是在急劇升溫。
Horowitz 的措辭毫不含糊："如果美國在技術上落敗，就將在經濟、軍事、地緣政治和文化上全面潰輸。而整個世界都將為此付出代價" (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")。這樣的論調在華盛頓的政策圈和五角大樓的戰略文件中並不罕見，但從一家風投機構的創始人嘴裡說出來，分量完全不同——要知道，風險投資在歷史上一向刻意與國家安全話語保持距離。
讓 a16z 這種地緣敘事驟然加速的催化劑，是 DeepSeek 在 2025 年 1 月投下的那顆炸彈。
DeepSeek 發佈了 R1 推理模型。Marc Andreessen 的評價只有一句話，但擲地有聲："這是 AI 的斯普特尼克時刻" (SCBC Law, "DeepSeek's Influence on AI Startups and Venture Capital")。DeepSeek 向全世界證明了一件令硅谷坐立不安的事：一家中國創業公司，在美國出口管制切斷了最先進芯片供應的情況下，依然能以令人咋舌的低成本——據報道 V3 前置模型的訓練花費不到 600 萬美元——訓練出足以叫板 OpenAI 前沿模型的產品 (Fortune, "After Pouring Billions into AI")。
市場的反應是即時而劇烈的：英偉達在單個交易日內蒸發了近 6000 億美元市值 (Guinness Global Investors, "How Has DeepSeek Affected the AI Market")。但更深層的震動在於，一個長期被默認為公理的假設——美國可以靠砸錢維持技術領先——被撕開了一道裂口。
DeepSeek 的衝擊暴露了中美 AI 競賽中一個關鍵的結構性不對稱。
賬面上看，美國優勢巨大。美聯儲的分析顯示，美國掌控著全球約 74% 的高端 AI 算力，而中國僅佔 14% (Federal Reserve, "The State of AI Competition in Advanced Economies")。但中國找到了另一條路徑：用工程效率彌補硬件差距，用開源生態實現彎道滲透，用國家級協調集中突破。黃仁勳在 2025 年 12 月的一次公開發言中坦承了這一點。他把 AI 競爭比作一塊"五層蛋糕"——能源、芯片、基礎設施、模型、應用——並警告說，雖然美國在前沿模型上仍然領先，但在開源領域，中國已經"走在了前面" (Global Times, "Nvidia CEO's US-China AI Competition Remarks")。
高盛的研究勾勒出了同樣微妙的競爭格局：美國在前沿研究和平臺級能力上佔優，中國則在大規模落地和下游應用中拔得頭籌 (Outlook Business, "US vs China Tech Race 2025")。
理解了這個背景，a16z 那支 17 億美元的 Infrastructure 基金才會露出它真正的戰略面目。該基金由合夥人 Jennifer Li 掌舵，錨定三大支柱：算力創新、數據基礎設施和基礎模型開發 (Bitcoin World, "A16z AI Infrastructure Fund")。但關鍵在於，a16z 的基礎設施投資邏輯絕不是一場粗暴的硬件軍備競賽。公司明確表示，它迴避無差異化的 GPU 託管和重資產的數據中心項目——在它看來，那些是"基礎設施金融"，不是風投級別的機會 (StartupNews.fyi, "What a16z Is Funding and Skipping in the AI Infrastructure Boom")。
a16z 真正下注的，是它所稱的"決策層"——編排軟件、面向 AI Agent 的搜索基礎設施、開發者工具、模型優化框架。背後的邏輯很清晰：當 AI 系統規模化擴張時，真正捕獲超額價值的是這些控制節點，而非底層硬件。這與上一輪計算週期的規律如出一轍——雲計算時代，創造最持久回報的不是物理服務器，而是編排層 (StartupNews.fyi; Bitcoin World)。
這一判斷與中國競爭態勢有著直接關聯。如果 DeepSeek 已經證明，原始算力在一定程度上可以被工程巧思所替代——正如一位風險投資人所說，"資源的匱乏催生偉大的創新" (SiliconANGLE, "Venture Investors See DeepSeek Accelerating AI Market Growth")——那麼 a16z 的賭注就不在誰擁有最多的 GPU，而在誰掌控那些編排、優化和大規模調度 AI 工作負載的軟件層。從這個角度看，這 17 億美元與其說是對中國進步的防禦性回應，不如說是一次進攻性押注——押的是價值鏈最終沉澱的位置。
American Dynamism：技術接入國家機器
a16z 整套投資論述中，地緣政治色彩最濃的板塊，是它的 American Dynamism 實踐。這一條線最初由合夥人 Katherine Boyle 在 2022 年孵化，出發點是一個樸素但尖銳的觀察："我們社會中那些看似無解的難題——從國家安全、公共治安到住房和教育——需要建設者來回答" (Boyle, "Building American Dynamism")。如今，這一實踐手握 11.76 億美元專項資金，投資範圍橫跨航空航天、國防、公共安全、製造業、教育和關鍵基礎設施 (a16z, "Investing in American Dynamism")。
它早已不只是一個國防科技投資主題。a16z 發佈的"American Dynamism 50"2025 年度榜單充分說明了這一點：榜單上的公司涵蓋自主反無人機系統、機器人航天製造、為軍事前沿基地設計的核微反應堆、國防工業級網絡安全，同時也包括民用供應鏈優化、住房和公共安全等方向 (a16z, "American Dynamism 50")。
a16z 合夥人 David Ulevitch 在一篇配套文章中寫下了一段頗具代表性的話："全球 AI 領導權之爭，已經不再只是公司之間的較量——它是國家之間的較量。AI 不僅僅是計算基礎設施，它同時是文化基礎設施、經濟戰略和國家安全" (a16z, "American Dynamism")。a16z 更進一步呼籲，大型機構投資者——養老基金、主權財富基金、保險公司——應當建立"資本驅動的國家安全"思維框架。在這套話語中，American Dynamism 不是風投行業的慈善事業，而是"財務上完全理性的"對國家工業基礎的再投資 (Ulevitch, "Investing Capital to Defend the Nation")。
a16z 的 AI 論述與國家安全定位之間的交匯，形成了一個值得審視的飛輪效應。
基礎設施基金提供的算力底座，支撐著國防投資組合中的公司運行。Apps 和 Growth 基金所扶持的商業 AI 平臺，其在監控、自主系統和網絡安全等領域的軍民兩用能力，正越來越多地進入五角大樓的採購視野。而 American Dynamism 實踐本身，則扮演著橋樑角色——把硅谷創始人接入五角大樓的採購生態，而那個生態在過去幾十年裡一直是洛克希德·馬丁和Raytheon等傳統軍工巨頭的自留地 (Capitaly, "How Andreessen Horowitz Is Transforming U.S. Defense Tech")。
在這個模型下，150 億美元的募資不是六支各自為政的基金。它是同一套論述——AI 驅動的美國技術霸權——通過六個互補的載體進行的協同部署。
這套論述最終能否被市場回報所驗證，抑或在自身地緣野心的重壓下坍塌，將是未來十年風險投資行業最值得追問的命題之一。
三、基礎模型實驗室與前沿 AI 研究
在風險投資的傳統語法裡，種子輪驗證的是一個產品假設，A 輪驗證的是 PMF，B 輪做的是規模化分發。
2025 年 Andreessen Horowitz 押注的那批基礎模型實驗室，把這套語法整個推翻了。它們不是對產品的下注，不是對細分市場的下注，甚至不是對商業模式的下注——它們是對人和範式的下注。在短短一個日曆年內，a16z 領投或參投了一系列種子輪和早期輪融資，標的公司沒有收入，沒有客戶，有些甚至連產品都沒有，但估值放在任何其他時代，都夠得上一家中型上市公司的體量。
2025 年，a16z 在前沿模型實驗室和研究階段 AI 項目上部署的資金總額——橫跨 Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、xAI、Mistral AI 和 Periodic Labs，加上在 OpenAI 中的持續持倉——構成了單一風投機構對基礎 AI 研究有史以來最集中的一次豪賭。
本章將這些投資作為一個獨立的資產類別來審視。本報告後續章節會分別討論 a16z 的基礎設施投資、企業級應用投資和成長期鉅額輪次，但前沿實驗室組合值得被單獨拆解，原因很簡單：它的風險特徵、回報週期和戰略邏輯，與開發者工具或垂直 SaaS 有著本質差異。這些投資的本質，是對一個信念的預付款——基礎模型層的格局尚未定型，而那些在 OpenAI、Google DeepMind 和 Meta 親手締造了第一代前沿模型的研究者，如今是整個科技產業中最值錢的資產。
正如 TechCrunch 在 2026 年 1 月所觀察到的，a16z "已經在 AI 技術棧的每一個層級都佈下了棋子"——從"基礎模型（持有 Mistral AI、OpenAI 和 xAI 的股份）"到基礎設施和應用 (Conger et al., "The Venture Firm That Ate Silicon Valley")。
3.1 OpenAI 離散潮：a16z 對前沿人才的系統性押注
規律清晰得無法忽視。在整個 2024 到 2025 年間，a16z 把自己打造成了 OpenAI 最重要出走者的首選金主。
據統計，前 OpenAI 員工創辦的新公司已累計吸引超過 420 億美元的風險投資，有行業報告將此歸因於投資者對其"技術能力和市場洞察力"的超常信心 (TechFundingNews, "Ex-OpenAI Execs Raise $200M")。而 a16z 端坐在這場人才套利的正中心：它領投或參投了至少四家由前 OpenAI 核心人物創辦的實驗室——Thinking Machines Lab（Mira Murati，前 CTO）、Safe Superintelligence（Ilya Sutskever，前首席科學家）、Periodic Labs（Liam Fedus，前研究副總裁）以及處於隱身模式的 Stem AI（Emmett Shear，前臨時 CEO）(TechCrunch, "The OpenAI Mafia"; TechCrunch, "Periodic Labs")。再加上公司在 OpenAI 本身、xAI 和 Mistral AI 中的已有持倉，一幅經過精心設計的前沿模型全景持倉圖躍然紙上。
這套策略的底層邏輯可以爭論，但內部自洽：基礎模型市場尚未進入贏家通吃的階段。通過同時押注多家實驗室級競爭者——包括那些明確試圖取代 OpenAI 的公司——a16z 在對沖前沿 AI 敞口的同時，最大化了至少一家組合公司實現範式級突破的概率。
要評估這一論斷，每一筆重要投資都值得細細拆解。
3.2 Thinking Machines Lab：標誌性交易——及其警示意義
在 a16z 2025 年的全部投資組合中，沒有哪一筆比 Thinking Machines Lab 更鮮明地同時映射了前沿實驗室投資的巨大可能與巨大風險。
這家公司由前 OpenAI CTO Mira Murati 於 2025 年 2 月創立，同年 7 月在 a16z 領投下完成了 20 億美元的種子輪融資——這是硅谷歷史上規模最大的種子輪之一 (Zeff, "Mira Murati's Thinking Machines Lab")。跟投方陣容星光熠熠，包括英偉達、AMD、Accel、思科、ServiceNow 和 Jane Street，但公司既沒有產品，也沒有收入。據 TechCrunch 報道，該輪融資對公司估值 120 億美元；此前彭博報道的初步估值約 100 億美元，說明價格在談判最後幾周被大幅抬高 (Zeff; Crunchbase, "Biggest Seed Round")。Crunchbase 確認，這是其數據庫中"迄今為止規模最大的種子輪" (Crunchbase)。
創始團隊堪稱夢之隊。Murati 集結了 John Schulman、Barret Zoph、Lilian Weng、Andrew Tulloch 和 Luke Metz 作為聯合創始人——這些研究者正是 ChatGPT、DALL-E 以及 OpenAI 強化學習基礎設施背後的關鍵推手 (Maginative, "Mira Murati's Thinking Machines Lab Raises $2B")。Murati 提出的願景被她稱為"協作式通用智能"（collaborative general intelligence），把公司定位為多模態 AI 系統的構建者——不是又一個聊天機器人的競爭者，而是構建與人類協同工作的 AI。
The Tech Portal 報道稱，公司的目標是"開發先進的多模態 AI 系統——不僅能理解和生成文本，還能處理圖像、音頻及其他形式的輸入" (The Tech Portal, "Mira Murati's Thinking Machines Lab")。在治理結構上，公司賦予 Murati 在所有董事會事務中的多數決定票，創始股東的投票權重為普通股東的 100 倍——這是對 2023 年 OpenAI 治理動盪的直接回應 (The Tech Portal)。
公司的首款產品 Tinker 於 2025 年 10 月 1 日以私測形式上線，本質是一個基於 Python 的 API，用於對開源權重語言模型進行分佈式微調。Tinker 沒有從零訓練前沿模型，而是為研究者提供了底層原語——forward_backward、sample、optim_step——讓用戶在直接掌控訓練流水線的同時，無需操心多 GPU 編排的複雜性 (VentureBeat, "Thinking Machines' First Official Product")。前 OpenAI 聯合創始人 Andrej Karpathy 對此給出了高度評價，稱 Tinker 讓用戶"保留了約 90% 的算法控制力，同時消除了約 90% 的基礎設施痛點" (VentureBeat)。來自普林斯頓、斯坦福和 UC Berkeley 的早期學術用戶交出了亮眼成績：普林斯頓的 Goedel 團隊通過 LoRA 微調，僅用 20% 的數據就匹配了全參數模型的性能，在 MiniF2F 基準上達到了 88.1% 的 pass@32 (VentureBeat)。
然而，進入 2026 年初，Thinking Machines Lab 從硅谷寵兒迅速變成了一個關於"人才集中型押注有多脆弱"的警示案例。
2026 年 1 月 14 日，Murati 在 X 上宣佈公司與聯合創始人兼 CTO Barret Zoph"分道揚鑣"，由 PyTorch 聯合創造者 Soumith Chintala 接替其職位 (TechCrunch, "Mira Murati's Startup… Losing Two Co-Founders")。僅僅 58 分鐘後，OpenAI 應用部門 CEO Fidji Simo 宣佈，Zoph、聯合創始人 Luke Metz 以及研究員 Sam Schoenholz 將全部迴歸 OpenAI，並表示此事"已經籌劃了好幾周" (TechCrunch; TechBuzz, "Thinking Machines Lab Loses 2 Co-Founders")。
據 Wired 報道，分手並不體面：Murati 團隊指控 Zoph 存在"嚴重不當行為"，而 OpenAI 方面公開駁斥了這一說法 (Beebe, "Thinking Machines Lab: Timeline")。更早之前，聯合創始人 Andrew Tulloch 已於 2025 年 10 月跳槽至 Meta，這意味著最初五位聯合創始人中只剩下 John Schulman 一人留守 (TechCrunch)。
這場人事地震暴露了"創始人品牌溢價"模式的結構性脆弱。eWeek 指出，這些離職讓那些"押注數十億於 Murati 願景"的投資者，不得不面對願景的核心人才已經離場的現實 (eWeek, "Mira Murati's Thinking Machines Lab Loses Key Leaders")。TechBuzz 的措辭更加直白："即便是數十億美元的估值，也無法保證穩定性——當創始人聽到了來自舊日實驗室的召喚" (TechBuzz)。
對於以一個三十人團隊的履歷為由、領投了風投史上最大種子輪的 a16z 來說，Thinking Machines 的遭遇提出了一個超越個案的結構性問題：當投資論點幾乎完全以人力資本計價時，如果這些資本決定走出那扇門，會發生什麼？
3.3 Safe Superintelligence：最純粹的研究賭注
如果說 Thinking Machines Lab 考驗的是"無產品階段投資"的極限，Safe Superintelligence（SSI）則把這條線推得更遠。
SSI 由前 OpenAI 首席科學家 Ilya Sutskever 於 2024 年 6 月創立，另外兩位聯合創始人是 Daniel Gross（前蘋果 AI 負責人）和研究員 Daniel Levy。公司在其只有一頁的官網上，以罕見的坦率描述了自己的唯一目標："我們創建了世界上第一個直奔目標的 SSI 實驗室，只有一個目標、一個產品：安全的超級智能" (SSI, company website)。
2024 年 9 月，a16z 參與了 SSI 的首輪 10 億美元融資，估值 50 億美元，同輪投資方包括 Sequoia Capital、DST Global 和 SV Angel (SiliconANGLE, "Safe Superintelligence Reportedly Raising")。
2025 年 4 月，據英國《金融時報》報道，SSI 又完成了一輪 20 億美元融資，估值飆升至 320 億美元，由 Greenoaks Capital 以 5 億美元領投，a16z 再次參投，同輪還有 Lightspeed Venture Partners、DST Global，以及據報道入局的 Alphabet 和英偉達 (TechCrunch, "SSI Reportedly Valued at $32B"; CTech, "SSI Raises $2B at $32B")。不到七個月，估值翻了六倍——而這家公司只有大約二十名員工，沒有產品，沒有收入 (CTech; Crunchbase, "Biggest Rounds of April")。
SSI 與其他所有前沿實驗室的根本區別在於：它明確拒絕了產品週期。據 SiliconANGLE 報道，Sutskever 表示，公司的第一個產品"就是安全的超級智能，在此之前不會做任何其他事情"，刻意將公司與"外部壓力隔絕——不必應付龐大複雜的產品線，不必深陷競爭的內卷" (SiliconANGLE)。在一次播客中，Sutskever 承認，如果通往超級智能的時間線比預期更長，SSI 最終可能會發布某個產品——但他強調，那也是為了向公眾展示強大 AI 的能力以推動安全標準的倡導，而非出於商業需要 (Inc., "OpenAI's Ilya Sutskever Raised Billions")。在基礎設施選擇上，SSI 也走了一條獨特的路：據 CTech 報道，它基於谷歌的 TPU 而非英偉達的 GPU 開發模型，鑑於英偉達本身也是 SSI 的投資方，這使其成為"少數同時獲得兩大芯片巨頭支持的公司之一" (CTech)。
對 a16z 而言，SSI 投資最恰當的理解方式是：一張押注範式轉換的看漲期權。Sutskever 已公開表示，他的團隊正在探索一條有別於當前前沿實驗室主流 Scaling 範式的研究路徑——他在 NeurIPS 2024 大會上明確提出，基於互聯網數據的預訓練已觸及天花板 (SiliconANGLE, "SSI Reportedly Raising at $20B+")。
如果 SSI 的另類路徑取得突破，a16z 的這筆參投將成為這個時代最具定義性的風投案例之一。如果未能成功，這筆資金在 a16z 150 億美元的資金池中也只是一個適度配置——這種不對稱的風險結構，解釋了為什麼多家頂級投資機構願意為一家只承諾單一研究使命、不承諾其他任何東西的公司買單。
3.4 xAI、OpenAI 與 Mistral：成長期前沿模型組合
在早期實驗室押注之外，a16z 在 2025 年還維持並擴大了在全球三家最具價值的前沿模型公司中的倉位，每一筆都承載著不同的戰略邏輯。
3.4.1：xAI
2024 年 12 月，a16z 參與了 xAI 的 60 億美元 C 輪融資，同輪投資方包括貝萊德、富達、Sequoia，以及卡塔爾投資局和沙特王國控股等主權財富投資者 (Sacra, "xAI Revenue, Valuation & Funding")。2025 年 3 月，xAI 以全股票交易方式收購了 X（前 Twitter）。據 Fortune 報道，該交易對 X 的估值為 330 億美元——含 120 億美元債務則為 450 億美元——xAI 估值 800 億美元，合併實體總價值達 1130 億美元 (Fortune, "Musk Says xAI Bought X")。馬斯克用一句極具基礎設施思維的話概括了交易邏輯："今天，我們正式將數據、模型、算力、分發和人才合而為一" (CNBC, "Elon Musk Says xAI Acquired X")。
這筆收購讓 xAI 獲得了 X 數億用戶作為分發渠道，以及海量實時社交數據作為訓練資產——Acquinox Capital 將其描述為一個同時提供"技術和財務槓桿"的"閉環生態系統" (Acquinox Capital, "xAI: Investor Insights")。到 2025 年 9 月，xAI 又融資 100 億美元，據報估值達到 2000 億美元。Sacra 估計其年化合並收入約 38 億美元，但每月仍在燃燒約 10 億美元現金 (Sacra)。
不過，xAI 這筆投資值得審視的原因與 SSI 和 Thinking Machines 不同：問題出在馬斯克生態系統內部的估值邏輯上。TechCrunch 指出，xAI 與 X 的合併引發了一個疑問——馬斯克旗下公司的估值，究竟反映的是基本面，還是圍繞創始人的政治與商業光環所驅動的"敘事型投資" (TechCrunch, "The xAI–X Merger")。哥倫比亞商學院的一位教授認為，最大的近期風險是 SEC 指控馬斯克在最初收購 Twitter 時誤導投資者的訴訟 (TechCrunch)。對於以 500 億美元估值在 2024 年 12 月入局的 a16z 來說，賬面回報已經極其可觀；但這些回報能否兌現，取決於一個仍然充滿不確定性的退出市場。
3.4.2：Mistral AI
2025 年 9 月，a16z 參與了 Mistral AI 17 億歐元（約 20 億美元）的 C 輪融資，該輪由荷蘭半導體設備巨頭 ASML 領投，對這家總部位於巴黎的開源大模型公司估值 117 億歐元（約 138 億美元）(CNBC, "AI Firm Mistral Valued at $14 Billion"; Latham & Watkins, "Mistral AI Funding Round")。此前，a16z 在 2023 年底以 20 億美元估值領投了 Mistral 3.85 億歐元的 A 輪，自創立之初就是其錨定機構投資者 (Sifted, "A16z's Anjney Midha on Backing Mistral"; AI Funding Tracker, "How Mistral AI Became Europe's Fastest AI Unicorn")。a16z 風投合夥人 Anjney Midha 是 Mistral 的董事會成員，他以明確的地緣政治語言為這筆投資定調，呼籲西方國家追求相對於中國模型的"基礎設施獨立"，並將 Mistral 定位為這一方向上最強的歐洲競爭者 (TechCrunch, "Mistral Board Member Anjney Midha")。
Mistral 的倉位與 a16z 以美國為中心的投資形成戰略互補：它提供了對開源模型範式、歐洲監管環境以及主權 AI 需求的敞口——全球越來越多的政府正在尋求美國和中國模型之外的替代方案。Crunchbase 報道稱，這輪 C 輪是"歐洲 AI 公司有史以來規模最大的一輪風險融資"——此前沒有任何歐洲 AI 融資能望其項背 (Crunchbase, "Mistral's $2B Series C")。CEO Arthur Mensch 透露，公司收入在過去一年增長了 25 倍，已簽訂"數億美元的合同"，使 Mistral 與 a16z 組合中其他零收入的前沿實驗室形成了鮮明對比 (AI Funding Tracker)。
3.4.3：OpenAI
a16z 通過其後期風投基金持有 OpenAI 的倉位。TechCrunch 確認，該公司將 OpenAI 與 Mistral AI 和 xAI 一起納入其基礎模型投資組合 (Conger et al.)。到 2025 年底，OpenAI 據報正尋求以 8300 億美元估值融資最多 1000 億美元 (TechCrunch, "OpenAI Reportedly Trying to Raise $100B")。a16z 持股的具體財務細節未被披露，但該公司同時投資 OpenAI 和多家明確試圖顛覆 OpenAI 的公司——Thinking Machines、SSI、Mistral 和 xAI——構成了一種不尋常的多邊押注，表明 a16z 將基礎模型市場視為結構性寡頭格局，而非一家獨大。
3.5 Periodic Labs：語言之外的 AI 前沿
最後一筆值得關注的前沿押注是 Periodic Labs。2025 年 9 月，這家公司走出隱身模式，披露了由 a16z 領投的 3 億美元種子輪，跟投方包括 DST、英偉達、Accel、Elad Gil、Jeff Dean、Eric Schmidt 和 Jeff Bezos (TechCrunch, "Periodic Labs")。創始人 Liam Fedus 曾任 OpenAI 研究副總裁，是 ChatGPT 的關鍵架構師之一，另一位聯合創始人 Ekin Dogus Cubuk 來自 Google DeepMind。Periodic Labs 正在構建的是它所稱的"AI 科學家"——在自主實驗室中，機器人執行物理實驗、採集數據，並在閉環循環中迭代，大規模生成專有實驗數據 (TechCrunch; a16z, "Investing in Periodic Labs")。
a16z 在投資公告中這樣闡述論點："互聯網已經被榨乾了——最好的模型已經在大約 10 萬億 token 的文本上訓練過了。但僅靠訓練是不夠的" (a16z, "Investing in Periodic Labs")。公司的首個研究方向是發明新型超導體，更宏大的野心指向先進製造、半導體和航空航天 (TechCrunch)。
一個值得玩味的細節是：據 TechFundingNews 報道，Periodic Labs 的創始人最初計劃由 OpenAI 領投這一輪，但最終"認為 a16z 能提供更廣泛的戰略支持和資源" (TechFundingNews)。這一選擇揭示了 a16z 平臺化服務（包括 Oxygen GPU 計劃）在爭奪優質項目時的競爭優勢——即便對手是最顯赫的替代領投方。
雖然 Periodic Labs 不是一家語言模型公司，但將其納入本章是刻意之舉。它代表的是 a16z 的一個核心判斷：AI 研究的前沿正在從文本和多模態交互，向物理科學拓展——在那個領域，決定競爭優勢的不是預訓練規模，而是專有的實驗數據。
3.6 綜合分析：前沿押注的投資組合邏輯
總覽 a16z 在 2025 年的前沿實驗室投資，幾個結構性信念浮出水面，值得批判性審視。
第一，a16z 正在將創始人聲譽定價為早期前沿 AI 投資中的首要變量。以下表格直觀呈現了這一現象的規模：
來源：TechCrunch; CNBC; CTech; Sacra; AI Funding Tracker; a16z 公告
第二，Thinking Machines Lab 的動盪暴露了這一模式的結構性軟肋。當 20 億美元的投資建立在一個三十人團隊的履歷之上，每一位聯合創始人的離去都構成對投資論點的實質性減損。五位聯合創始人中有三位在種子輪關閉後的六個月內離開——其中兩位回到了他們離開的那個組織——這說明這些公司周圍的人才護城河，遠比其估值所暗示的要淺。TechCrunch 報道稱，"聯合創始人在公司成立不到一年後離開尤其引人注目"，並"可能被視為特別重大的挫折" (TechCrunch, "Losing Two Co-Founders")。與 SSI 的對比很有啟發性：Sutskever 的實驗室之所以能維持小而穩定的團隊，恰恰是因為它拒絕激進招聘，也拒絕承受那些導致 Thinking Machines 解體的組織複雜度。
第三，組合邏輯的核心是刻意的冗餘。通過同時持有 OpenAI、xAI、Mistral、SSI、Thinking Machines 和 Periodic Labs 的倉位，a16z 實際上構建了一支前沿模型指數基金——對"基礎 AI 研究將產生超額回報"這一假設進行分散化敞口配置，不管最終是哪個特定實驗室取得下一個突破。a16z 風投合夥人 Anjney Midha 的角色完美詮釋了這種聯結策略：他個人同時擔任 Mistral AI、Periodic Labs 以及多家服務於更廣泛模型生態系統的基礎設施公司（包括 OpenRouter 和 LMArena）的董事 (a16z, "Investing in OpenRouter")。這張交叉持有的董事會席位網絡，使得跨組合協調成為可能——推動合作、共享模型性能趨勢的專有情報、引導算力調配——這些是任何只投單一公司的投資者難以複製的。
第四，"前沿實驗室"與"基礎設施公司"之間的邊界正在坍塌。Thinking Machines Lab 的首款產品 Tinker 不是前沿模型，而是微調 API——嚴格來說是一個基礎設施產品。Periodic Labs 的價值主張同樣依賴於其機器人實驗室硬件，與 AI 推理能力不分伯仲。Mistral 同時是模型構建者、API 提供商，以及（隨著 Mistral Compute 的推出）基礎設施公司。這種模糊化表明，傳統風投分類法——"模型層"與"基礎設施層"與"應用層"——可能不如一種基於研究雄心和競爭壁壘的分類法更具分析價值。a16z 顯然意識到了這一點：本章討論的投資跨越了多個內部團隊管理，Midha 同時橫跨基礎設施和前沿模型條線，Jennifer Li 的基礎設施團隊同時佈局基礎模型公司和工具類項目，而 Growth 基金則支撐著 OpenAI 和 xAI 那些無法被簡單歸類的鉅額輪次。
這個組合最終是遠見還是揮霍，將取決於一個截至 2026 年初仍然真正懸而未決的問題：一個新實驗室，無論創始人多麼才華橫溢，能否訓練出與那些每年在算力上花費數百億美元的機構所產出的前沿模型相抗衡的成果？
Sutskever 相信答案藏在 Scaling 之外的新研究範式中。Murati 押注後訓練效率和開源微調是撬動點。Mistral 賭的是開放權重模型和歐洲主權。Periodic Labs 則提出假設：AI 進步的前沿如今需要的不是更多互聯網文本，而是真實世界的實驗數據。
a16z 的做法一如既往——所有方向，同時下注。
四、AI 基礎設施、算力與開發者工具
4.1 智能革命的"鏟子和鎬頭"
每一次技術範式變革都會催生一輪基礎設施淘金熱，AI 時代也不例外。十九世紀，五金店、鐵路貨運和炸藥工廠的利潤絲毫不遜於礦工本身；到了 2020 年代，等價的"鏟子和鎬頭"變成了新型芯片架構、推理路由層、模型評估平臺和生成式媒體引擎。
Andreessen Horowitz 用一筆同行無人能及的結構性資金承諾，將這一信念寫進了實處：公司從最近募集的 150 億美元——有史以來規模最大的風投資金池之一——中專門撥出 17 億美元給基礎設施團隊，瞄準驅動人工智能革命的底層基座 (Bort, "What a16z Is Actually Funding"; "A16z AI Infrastructure Fund")。這不是對上一輪基金週期的微調——2024 年公司募資 72 億美元時，基礎設施團隊分到的 12.5 億美元已經超過了任何其他垂直團隊 (Bort)。2025 年的配額在此基礎上實際增長了 36%，傳遞的信號再清晰不過：a16z 認為基礎設施缺口在擴大，而非收窄。
負責部署這筆資金的團隊由兩位互為補充的掌舵者共同領導。Martin Casado 是統管整個基礎設施業務線的普通合夥人，彭博社稱其為"Horowitz 的某種繼任者——後者是公司最初的基礎設施專家" (Verhage and Bergen)。與他搭檔的普通合夥人 Jennifer Li 則掌管著一個涵蓋早期和成長期的強大組合，包括 OpenAI、ElevenLabs、Ideogram、Cursor、Black Forest Labs 和 Fal 等行業領軍者 (Bort, "What a16z Is Actually Funding")。
Li 的投資哲學為理解這些交易提供了一個有用的透鏡：她的團隊主要尋找那些解決 AI 開發和部署中根本瓶頸的初創公司——革新算力效率的公司、管理海量數據集的平臺、以及構建下一波基礎模型的團隊 (CXO DigitalPulse)。她指出了兩股正在塑造近期機會的結構性力量，尤其值得關注：一是日益加劇的資深 AI 人才短缺，這已經在制約 AI 原生初創公司的發展；二是搜索基礎設施的重要性不斷上升——她認為這個領域儘管在 AI 系統大規模檢索、組織和推理信息中扮演核心角色，卻仍然被低估 (CXO DigitalPulse; "Revealing a16z's $1.7 Billion AI Infrastructure Strategy")。
這兩大瓶頸——人力資本與數據檢索——如同一條紅線，貫穿了 2025 年的整個投資組合，將那些乍看毫不相關的項目串聯在一起。
至關重要的是，a16z 在"不投什麼"上同樣態度明確。儘管全球範圍內 AI 數據中心的大規模建設正如火如荼，a16z 始終沒有直接下注那場萬億美元級的數據中心基建熱潮——儘管並非毫無遺憾。Casado 承認自己錯過了新型雲計算這一波，談到 CoreWeave 時坦言"我們愚蠢地說服了自己不投" (Verhage and Bergen)。相反，公司選擇以相對較小但高度確信的票據，投向那些解決裸金屬之上軟件層瓶頸的公司——這一理念，如果以 Cursor 等早期押注的賬面增值來衡量，已經產出了驚人的回報。
2025 年已確認的基礎設施投資橫跨 AI 技術棧的四個子層級：硅片與算力、開發者工具、推理路由與模型評估、以及生成式媒體基礎設施。它們共同構成了 a16z 迄今為止最連貫的全棧基礎設施論述——從晶體管物理到產品工程師在生產環境中發起的那一次 API 調用，刻意覆蓋了鏈條上的每一個環節。
4.2 Unconventional AI：新型芯片架構
2025 年最令人矚目的基礎設施交易——或許也是整個種子輪市場最令人矚目的一筆——是 Unconventional AI 的 4.75 億美元種子輪。
這家公司由 Databricks 前 AI 負責人 Naveen Rao 創立，以 45 億美元估值完成融資，由 Andreessen Horowitz 和 Lightspeed Venture Partners 聯合領投，Lux Capital、DCVC、Databricks 及亞馬遜創始人 Jeff Bezos 參投 (Wiggers, "Unconventional AI Confirms"; Tech Funding News)。據披露，這輪融資只是計劃總募資額最高 10 億美元的第一筆 (Wiggers)。更令人驚訝的是，這家公司從成立到融資關閉，前後僅兩個月 (Data Center Dynamics)。
投資論點建立在一個 a16z 在公開聲明中闡明的基礎性洞察之上："Unconventional 的核心觀察是——AI 模型是概率性的，但用來訓練和運行它們的芯片不是" (Andreessen Horowitz, "Investing in Unconventional")。具體而言，這家公司正在為概率性工作負載專門設計新型芯片，採用模擬和混合信號設計，將精確的概率分佈直接存儲在底層物理基質中，而非使用數值近似——理論上，這種芯片的功耗可以比數字計算機低 O(1,000×) (Andreessen Horowitz, "Investing in Unconventional")。
這個雄心是激進的：用一種原生概率性的計算基質，取代自 1950 年代以來主宰計算的確定性數字範式。
下注的前提是一系列正在匯聚的壓力。正如 a16z 指出的，前沿模型的訓練通常需要數十萬塊 GPU；推理集群的規模往往相當甚至更大，且增長沒有明顯上限；而一度被認為不可能的超過 1 吉瓦的新數據中心建設，如今已是常態 (Andreessen Horowitz, "Investing in Unconventional")。Rao 的履歷在一定程度上降低了硬件登月項目固有的執行風險：他此前在 2016 年以約 3.5 億美元將 Nervana Systems 賣給了英特爾，又在 2023 年以 13 億美元將 MosaicML 賣給了 Databricks (Data Center Dynamics)。a16z 也坦承，模擬計算機在歷史上面臨擴展性挑戰，但團隊擁有"多個理論上可靠的方向，包括振盪器、熱力學和脈衝神經元"，並且公司相信"當 AI 正在創造新市場、驅動整個計算棧變革的時候，現在正是認真嘗試的恰當時機" (Andreessen Horowitz, "Investing in Unconventional")。
有必要理解這筆賭注的量級。4.75 億美元投給一家沒有產品的公司，Unconventional AI 代表了風投歷史上規模最大的種子階段資本部署之一。其背後隱含的信念是：以 GPU 為中心的 AI 基礎設施所面臨的能耗瓶頸已經嚴重到足以支撐一次範式級的賭博——而在現有架構進一步固化之前，下注的窗口正在收窄。
4.2 Anysphere（Cursor）：開發者工具與編碼自動化
如果說 Unconventional AI 代表了對算力未來最大膽的押注，那麼 a16z 在開發者工具上的投資則代表了一個遠更直接得到驗證的論斷：用來編寫和部署軟件的工具本身正在被 AI 重寫，而捕捉這一轉型的公司將以歷史上前所未有的速率實現複合增長。
Anysphere（Cursor）或許是 SaaS 歷史上最非凡的增長故事。要理解這家公司 2025 年的軌跡，最直觀的方式是看它融資的速度。
2025 年 6 月，Anysphere 以 99 億美元估值融資 9 億美元，由 Thrive Capital 領投，Andreessen Horowitz、Accel 和 DST Global 參投 (Temkin, "Cursor's Anysphere Nabs $9.9B")。僅僅五個月後的 11 月，Cursor 宣佈以 293 億美元投後估值完成 23 億美元 D 輪——幾乎是 6 月數字的三倍——公司確認在深化與現有投資方 Accel、Thrive 和 Andreessen Horowitz 合作的同時，引入了 Coatue、英偉達和谷歌等新夥伴 (Cursor, "Series D"; Rooney, CNBC)。截至 D 輪關閉，Anysphere 報告年化收入已突破 10 億美元，而 2025 年 1 月這一數字僅為 1 億美元 ARR (Contrary Research; Rooney)。
從 1 億美元到超過 10 億美元 ARR，僅用一個日曆年——這在企業軟件領域沒有先例。包括彭博在內的多家媒體將 Anysphere 稱為"有史以來增長最快的初創公司" (Summit Ventures)。截至 2025 年 12 月，公司累計融資額已達約 34 億美元，分七輪完成 (Contrary Research)。
尤其值得注意的是，Anysphere 在零營銷投入的情況下實現了這一增長——這在硅谷極為罕見——用戶涵蓋了 OpenAI 等頂尖 AI 實驗室、Uber、Spotify、Instacart 等主流企業，甚至連美國職業棒球大聯盟這樣的意外用戶也在其列 (Tech Funding News, "Anysphere Soars")。
對 a16z 而言，Cursor 是一筆教科書式的基礎設施投資：一個 AI 原生的 Visual Studio Code 分叉，已經成為開發工作流中不可或缺的一環，將 Anthropic、OpenAI 等公司的模型集成到一個編寫、審查和理解代碼的綜合平臺中。Matt Bornstein 最近被晉升為 a16z 基礎設施團隊的普通合夥人，他正是最初 Cursor 投資的主導者——當時公司估值僅 4 億美元 (Verhage and Bergen; Andreessen Horowitz, "Matt Bornstein")。到 2025 年 11 月，這筆持倉的賬面增值已超過 70 倍——生動詮釋了當產品市場契合度以"AI 速度"複合增長時，基礎設施投資所能釋放的不對稱回報。
4.3 OpenRouter 與 LMArena：推理路由與模型評估
a16z 基礎設施論點的第二個、也是結構更為新穎的層面，瞄準的是正在湧現的中間件層——它橫亙在 AI 模型提供商與使用它們的開發者之間。2025 年的兩筆投資清晰勾勒了這一品類：OpenRouter 和 LMArena。
OpenRouter 完成了合計 4000 萬美元的種子輪及 A 輪融資，由 Andreessen Horowitz 和 Menlo Ventures 聯合領投，Sequoia 參投，估值約 5 億美元 (GlobeNewsWire; Sacra, "OpenRouter")。公司由 OpenSea 聯合創始人 Alex Atallah 和 Louis Vichy 於 2023 年創立，提供一個統一 API，讓開發者通過單一端點接入超過 60 家提供商的 400 餘個大語言模型 (Sacra, "OpenRouter")。
增長勢頭十分強勁：年化推理支出從 2024 年 10 月的 1000 萬美元飆升至 2025 年 5 月的超 1 億美元，使用該 API 的開發者超過 100 萬人 (GlobeNewsWire)。到 2025 年底，OpenRouter 日處理 token 數超過 1 萬億，服務開發者超過 500 萬 (Andreessen Horowitz, "State of AI")。a16z 普通合夥人 Anjney Midha 直言其投資邏輯："AI 技術棧正在碎片化。OpenRouter 正在用一個 API、一份合同和業界領先的可用性將它們統一起來——這正是定義新品類的那種基礎設施投資" (GlobeNewsWire)。
LMArena 則獲得了由 a16z 和 UC Investments（加州大學投資公司）聯合領投的 1 億美元種子輪融資，Lightspeed、Felicis、Kleiner Perkins 和 The House Fund 參投 (PR Newswire, "LMArena Secures $100M")。該平臺由 UC Berkeley 教授 Ion Stoica 和 Wei-Lin Chiang 聯合創立，運行著一個開放的、社區驅動的基礎設施層，用於評估 AI 模型在真實世界中的實際表現——已完成超過 400 項模型評估，收集超過 300 萬次投票，影響了包括 Google、OpenAI、Meta 和 xAI 在內的各類專有和開源模型 (PR Newswire)。
2026 年 1 月，LMArena 又以 17 億美元估值完成 1.5 億美元 A 輪融資——估值幾乎是種子輪的三倍——由 Felicis 和 UC Investments 領投，a16z 繼續跟投 (PR Newswire, "LMArena Raises $150 Million")。公司年化消費運行率在 2025 年 12 月超過 3000 萬美元，彼時距其首款商業產品發佈還不到四個月 (PR Newswire, "LMArena Raises $150 Million")。
Midha 簡潔地總結了公司的信念："我們投資 LMArena，是因為 AI 的未來取決於可靠性" (Andreessen Horowitz, "Investing in LMArena")。a16z 對平臺"北極星"的描述也頗具啟發："讓 AI 變得'無聊'的公司將創造最大的價值。不是'無聊'到不令人印象深刻，而是'無聊'到可靠、可預測、可信賴" (Andreessen Horowitz, "Investing in LMArena")。
合在一起看，OpenRouter 和 LMArena 反映了 a16z 的一個判斷：當 AI 技術棧在數十個模型提供商之間碎片化時，集成、路由和評估層將成為關鍵的咽喉要道——而中立的、獲得開發者信任的平臺將攫取不成比例的價值。
4.4 Black Forest Labs 與 Fal：生成式媒體基礎設施
基礎設施團隊的組合遠不止於以文本為中心的 AI，還延伸到了快速增長的生成式媒體技術棧，兩筆投資錨定了 a16z 在視覺智能基礎設施領域的位置。
Black Forest Labs 是一家總部位於弗萊堡的初創公司，由 Stable Diffusion 的原始聯合創造者創立。2025 年 12 月，公司以 32.5 億美元估值完成 3 億美元 B 輪融資，由 Salesforce Ventures 和 Anjney Midha 的 AMP 基金聯合領投，a16z、英偉達、General Catalyst、淡馬錫等參投 (TechCrunch, "Black Forest Labs Raises $300M")。a16z 自 2024 年 8 月的種子輪起就是公司投資方，Midha 擔任董事 (Andreessen Horowitz, "Investing in Black Forest Labs")。公司的 FLUX 系列模型已成為全球使用最廣泛的圖像生成系統之一，為 Adobe、Canva、Meta、Picsart、ElevenLabs 和 Vercel 的生產級工作負載提供支持 (Dakota)。累計融資額已超過 4.5 億美元 (Tech Funding News, "Black Forest Labs")。
Fal 是一家實時生成式媒體平臺，僅在 2025 年就完成了三輪融資——這種節奏反映的是基於使用量的需求激增，而非單純的資金消耗需要 (BusinessWire, "Fal Raises $140M")。具體包括：2 月由 Notable 和 a16z 聯合領投的 4900 萬美元 B 輪，7 月由 Meritech 領投的 1.25 億美元 C 輪，以及 12 月由 Sequoia 領投、估值 45 億美元的 1.4 億美元 D 輪，Andreessen Horowitz 持續跟投 (Sacra, "Fal.ai"; BusinessWire)。Sacra 估計，Fal 在 2025 年 10 月達到了 2 億美元的年化收入，而 2024 年底這一數字約為 2500 萬美元 (Sacra, "Fal.ai")。a16z 從 Fal 900 萬美元的種子輪就已入局，使其成為公司最早期的生成式媒體基礎設施押注之一 (Sacra, "Fal.ai")。
Ideogram 是一家由前 Google Brain 研究員聯合創立的 AI 圖像生成公司，為生成式媒體組合畫上了句號。a16z 於 2023 年與 Index Ventures 聯合領投了 Ideogram 1650 萬美元的種子輪，隨後在 2024 年 2 月領投了公司 8000 萬美元的 A 輪 (Andreessen Horowitz, "Investing in Ideogram"; VentureBeat)。截至 2026 年初，Ideogram 和 Fal 均仍列為基礎設施團隊的活躍組合公司 (Bort, "What a16z Is Actually Funding")。
4.5 Groq 與英偉達收購：推理芯片
在自身直接投資之外，a16z 的基礎設施論點還與更廣泛的推理芯片市場交匯——這個市場在 2025 年迎來了一個戲劇性的拐點。
Groq 是一家位於山景城的 AI 芯片初創公司，開發了用於超低延遲推理的專有語言處理單元（LPU）。2025 年 9 月，公司以 69 億美元估值完成 7.5 億美元 E 輪融資，由 Disruptive 領投，貝萊德、Neuberger Berman、三星和思科大額參投 (Groq, "Raises $750 Million")。更早的 2 月，Groq 還獲得了沙特阿拉伯 15 億美元的承諾，用於在中東擴建基於 LPU 的推理基礎設施 (Sacra, "Groq")。投資組合追蹤機構將 Groq 列為 a16z 更廣泛 AI 投資棧的一部分 (FeedtheAI)，但值得指出的是，Groq 在 D 輪（2024 年 8 月，貝萊德領投）和 E 輪（2025 年 9 月，Disruptive 領投）的官方融資公告中，並未將 a16z 列為具名領投方。
Groq 的故事在 2025 年 12 月迎來了戲劇性的結局：英偉達同意以約 200 億美元收購 Groq 的資產——創下英偉達收購記錄——獲得 Groq 推理 IP 的授權，並聘用了包括創始人 Jonathan Ross 在內的核心高管 (Rooney, CNBC, "Nvidia Buying AI Chip Startup Groq")。英偉達-Groq 交易深刻揭示了推理芯片市場的核心張力：對 GPU 中心架構替代方案的巨大需求，確實能催生數十億美元量級的退出，但在位平臺的引力之大，使得即便最有前途的挑戰者，最終也可能被吸收進主導生態。
4.6 綜合分析：全棧基礎設施論點
從全局視角審視，a16z 2025 年的基礎設施投資揭示了一個高度連貫的戰略架構。下表彙總了已確認的交易及其在 AI 技術棧中的定位：
從這一格局中浮現出三條結構性洞察。
其一，a16z 刻意在 AI 技術棧的每一個關鍵層級都佈下了棋子——從晶體管物理（Unconventional）到路由邏輯（OpenRouter）再到信任層（LMArena）——而非將資金集中在某一個層級。這種分散化不是對沖，而是一個論斷：價值將在多個咽喉要道同時沉澱，而全棧組合能帶來複合式的信息優勢。
其二，a16z 押注的是 GPU 單一文化時代的終結。無論是 Unconventional AI 的模擬芯片登月計劃，還是 Groq 的 LPU 架構，都折射出一個信念：未來十年的 AI 將由異構計算範式驅動，開發者將越來越多地根據推理任務的不同，將工作負載路由至專用芯片。
其三，基礎設施團隊對評估和路由層的重視——LMArena 和 OpenRouter 這類投資——揭示了一個判斷：隨著模型能力趨於收斂，可防禦的價值將從模型本身遷移到幫助開發者選擇、比較和可靠部署模型的那些層。在這個框架下，"可靠性層"不僅僅是一項功能——它是企業對 AI 建立信任的根基所在。
五、企業級 AI：垂直智能體、Copilot 與工作流自動化
5.1 應用層：戰略主戰場
如果說第三、四章所考察的基礎模型和基礎設施投資代表了人工智能經濟的供給側——誰來構建智能、智能在哪裡運行——那麼企業級應用軟件就是需求側。AI 的經濟潛力最終必須在這裡得到驗證：不是靠基準測試分數或參數量，而是看一份法律摘要是否起草得更快，一次患者轉診是否零延遲完成，一通凌晨兩點的貨運電話是否不需要真人就能接聽。
對 Andreessen Horowitz 而言，它將 150 億美元募資中最大的份額——67.5 億美元的成長基金——配置給了成長期企業公司 (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")，企業應用層正是論點與收入交匯之處，也是公司在基礎設施和前沿模型上的押注最終必須兌現為組合回報的地方。
a16z 自身的一手研究清晰地表達了這一邏輯。
2025 年 10 月，a16z 聯合 Mercury 發佈了首份《AI 應用支出報告》，分析了 2025 年 6 月至 8 月間超過 20 萬客戶的交易數據，篩選出初創公司實際花錢購買的前 50 家 AI 原生應用層公司——正如作者所強調的，"基於支出數據而非網站流量數據"，這與主導公共討論的、被炒作驅動的流量排名形成了關鍵的方法論區隔 (Moore and Amble, "The AI Application Spending Report")。
與反映初創公司正在啟用哪些能力的基礎設施提供商不同，這些應用層公司揭示的是 AI 正在被用於哪些產品和工作流——a16z 認為這一區分對於識別可持續的商業價值至關重要 (Moore and Amble; Winbuzzer, "Forget the Hype")。
數據揭示了一個充滿建設性張力的市場。橫向應用——不分職能、公司裡任何人都能使用的工具——佔據了支出榜單的 60%，而瞄準特定角色的垂直公司佔 40% (Moore and Amble)。報告顯示，大量資金流向了旨在提升員工生產力的"人類增強器"或 Copilot，表明初創公司尚未全面擁抱完全自主的智能體工作流 (TechCrunch, "A New a16z Report")。在被追蹤的垂直應用公司中，有十二家致力於"增強人類"，而只有五家以端到端完成工作流的"AI 員工"為目標 (Winbuzzer)。
然而，a16z 自身的投資組合卻明顯向相反方向傾斜：朝著自主端發力，深入那些監管複雜性、數據特異性和工作流密度能構築起防禦性護城河的深度垂直領域。正如 a16z 合夥人 Seema Amble 對 TechCrunch 所言，"隨著技術進步……你會看到這種組合向端到端智能體遷移，遠離 Copilot" (TechCrunch, "A New a16z Report")。
當下企業支出集中在 Copilot，而 a16z 卻把資金押向智能體——這種不對稱並非偶然。它反映的是一個方向性判斷：當前增強型工具的主導地位只是一個過渡階段；五年後佔據最高企業價值的應用公司，將是那些能在受監管行業中自主執行——而非僅僅輔助——複雜、多步驟工作流的公司。
a16z 在 2025 年確認參與或主導的六筆企業級 AI 投資，累計部署資金遠超 10 億美元，為這一信念提供了一幅精確的地圖。
5.2 Harvey 與 Tennr：受監管行業即競爭護城河
5.2.1 Harvey
a16z 2025 年企業應用組合中投入資本最密集的一筆，是法律 AI 平臺 Harvey——它在企業軟件史上走出了最激進的融資軌跡之一。Harvey 在一個日曆年內連續關閉了三輪鉅額融資：2 月由 Sequoia 領投的 3 億美元 D 輪（估值 30 億美元），6 月由 Kleiner Perkins 和 Coatue 聯合領投的 3 億美元 E 輪（估值 50 億美元），以及 12 月由 Andreessen Horowitz 領投的 1.6 億美元 F 輪（估值 80 億美元）——一家 2022 年成立的公司，十個月內融資 7.6 億美元 (Bort, "Legal AI Startup Harvey"; TechBuzz, "Harvey Hits $8B"; The SaaS News, "Harvey Secures $160M")。F 輪還引入了新投資方 WndrCo 以及 T. Rowe Price Associates 旗下管理的賬戶，老投資方 Sequoia、Kleiner Perkins、Conviction 和 Elad Gil 繼續跟投 (The SaaS News)。
收入軌跡雖然亮眼，但對照估值仍需審慎檢視。據 CEO Winston Weinberg 公開披露，Harvey 在 2025 年 8 月突破了 1 億美元年經常性收入——距創立僅三年——年底達到 1.9 億美元 ARR (CNBC, "Harvey Hits $100M ARR"; TechCrunch, "Harvey Reportedly Raising at $11B")。公司服務遍及 60 個國家的逾 1000 名客戶，包括 AmLaw 100 強中的 50 家律所，約 10 萬名律師正在使用其技術，客戶包括 O'Melveny、A&O Shearman 和 Latham & Watkins 等頂級所 (Sacra, "Harvey Revenue"; TechBuzz)。
但即便以 1.9 億美元 ARR 計算，80 億美元估值對應的收入倍數也超過了 40 倍。正如 Bloomberg Law 指出的，按傳統 SaaS 估值框架，Harvey 需要將收入再增長八倍才能支撐這一價格 (Bloomberg Law, "Harvey's $8B Question")。
對 a16z 而言，Harvey 投資體現了 TechCrunch 所描述的硅谷 AI "造王"劇本：向一家初創公司傾注鉅額資金以釋放市場主導信號，從而促使大型企業客戶簽約——一種"自我實現的預言" (Bort, "Legal AI Startup Harvey")。這一策略在 Harvey 的案例中並非缺乏理性基礎。法律工作完全建立在文字之上，是大語言模型的近乎理想場景：搜索、摘要、起草，全部基於領域特定訓練 (Bort)。更重要的是，每一個新律所客戶都為 Harvey 提供了專有訓練數據，深化其競爭優勢，形成一個正反饋循環，使那些仍在建立第一批企業客戶關係的競爭對手愈發難以追趕 (TechBuzz)。
問題在於護城河是否足夠深：競爭者包括瑞典的 Legora（2025 年底估值達 17 億美元）、EvenUp（超過 20 億美元），以及 Thomson Reuters 旗下的 CoCounsel 等成熟玩家，它們都在爭奪重疊的市場區間 (Bloomberg Law)。
5.2.2 Tennr
如果 Harvey 證明了 a16z 的論點——受監管行業能以可防禦的數據優勢回饋先行者——那麼 Tennr 就是同一論點在一個更加碎片化的運營領域的翻版：醫療患者轉診。
Tennr 於 2025 年 6 月完成 1.01 億美元 C 輪融資，由 IVP 領投，a16z、Lightspeed、GV、ICONIQ 和 Foundation Capital 參投，估值 6.05 億美元——距其 3700 萬美元的 B 輪不到一年 (Fortune, "Tennr Raises $101M"; Healthcare AI Guy, "Company Deep Dive: Tennr")。值得一提的是，領投 C 輪的 IVP 合夥人 Zeya Yang 當初在 Andreessen Horowitz 任職時就參與了 Tennr 的 A 輪投資——這一細節生動說明了 a16z 的校友網絡如何在人員流動到競爭對手之後，依然持續為其被投公司導入資本 (Fortune)。
Tennr 的獨特之處在於它刻意拒絕與遺留基礎設施正面對抗。
大多數健康科技公司試圖把傳真機數字化掉，Tennr 卻選擇在醫療服
