精選解讀｜「沒產品、沒營收」也能成獨角獸：AI「研究型新創」正在改寫募資規則
精選解讀｜「沒產品、沒營收」也能成獨角獸：AI「研究型新創」正在改寫募資規則
當投資人把驗收從「產品與營收」挪到「人才、算力與研究路線」，新創競爭的起跑線就被往前搬了一大段
你很可能看過這種場景：一場投資簡報進行到一半，創辦團隊還沒秀出可用的產品介面，投資人先問的卻是「你們現在能拿到多少算力？」「研究團隊的核心成員簽多久？」「接下來 6 到 12 個月，你們要交付什麼里程碑？」那一刻你會發現，這場對話根本不是在談「銷售」，而是在談「實驗室擴編」。
華爾街日報用「neolabs」替這批公司命名：它們可能沒有產品、沒有營收，商業模式也常未定，卻能拿到十位數美元等級資金與高估值。這個現象若只用「泡沫」概括，可能會錯過更關鍵的訊號：投資人正在把「驗收」的座標系整個搬家。
你很可能看過這種場景：一場投資簡報進行到一半，創辦團隊還沒秀出可用的產品介面，投資人先問的卻是「你們現在能拿到多少算力？」「研究團隊的核心成員簽多久？」「接下來 6 到 12 個月，你們要交付什麼里程碑？」那一刻你會發現，這場對話根本不是在談「銷售」，而是在談「實驗室擴編」。
華爾街日報用「neolabs」替這批公司命名：它們可能沒有產品、沒有營收，商業模式也常未定，卻能拿到十位數美元等級資金與高估值。這個現象若只用「泡沫」概括，可能會錯過更關鍵的訊號：投資人正在把「驗收」的座標系整個搬家。
01｜neolabs 不是「還沒來得及做產品」
把 neolabs 直接翻成「研究型新創」比較精準。它們不把「先做出可賣產品」當作第一順位，而是先把研究能力、人才密度與路線選擇做成資產。華爾街日報的描述重點也在這裡：這類公司更像在做「研究組織的商業化載體」，而不是做「產品公司」。
但它也不是學術實驗室。它拿的是創投與策略投資人的錢，目標仍是商業回收。差別在於，傳統驗收是「客戶、營收、留存」，neolabs 的早期驗收更像「團隊是否站得住、算力能不能拿到、路線是否被市場相信」。
這裡有個最具體的例子。路透社在 2026 年 1 月 20 日報導，Humans& 以種子輪募得 4.8 億美元、估值約 44.8 億美元，並提到公司計畫在一年內推出首個產品。你不需要替它做任何預測，光是「種子輪」與「產品仍在路上」同時成立，就已經在告訴你：資本市場願意先替某些稀缺資產出價。
02｜常見的兩個反應：一個是誤會，一個是偷懶
第一個誤會是把「沒產品」等同於「做不出來」。在 neolabs 的語境裡，很多時候是刻意延後產品化，先把研究進度拉到足以形成壁壘的位置。這不是美化，而是策略選擇：早期若把資源投入商業化，反而可能拖慢研究速度。
第二個反應是「這不就是泡沫嗎？」這種說法的問題不在於它一定錯，而在於它太偷懶。泡沫的確可能存在，但如果你只停在「泡沫」兩個字，你就看不到投資人其實在做一種不同型態的定價：他們把「下一個平台入口」的想像，放在「短期營收曲線」之前。
03｜投資人到底在驗收什麼，才敢先投大錢？
在傳統軟體新創，投資人用產品去驗收團隊；在 neolabs，投資人更常用團隊去替「尚未出現的產品」背書。你可以把它想成一張選擇權：不是賭你下季的營收，而是賭你有沒有機會成為下一個平台級能力。WSJ 的命名與敘事，就是在描述這種「錯過成本被放大」後的投資心態。
這種心態會把稀缺資源的排序翻轉。傳統新創的稀缺是通路、客戶與現金流；neolabs 的稀缺往往是頂尖研究人才、算力取得能力，以及投資人對路線的信任。於是你會看到 Reflection AI 這類案例：路透社報導其在 2025 年 10 月募得 20 億美元、估值提升至 80 億美元，且由輝達（Nvidia）領投。 這類金額在早期階段的意義很直白：市場願意先替「研究能力」出價。
同樣的邏輯也出現在 Periodic Labs 身上。TechCrunch 於 2025 年 9 月底報導，它以 3 億美元種子輪出場，主軸是用 AI 自動化科學研究，而不是先做一個容易銷售的工具產品。 當題目足夠長週期、足夠高風險，投資人反而更傾向先把「組織」做大，再談商品化。
04｜產業結構：算力與供應鏈角色，正在改變「誰說了算」
把 neolabs 放進產業結構裡，會看到一個更冷的現實：AI 產業的稀缺正在往「算力與電力」靠攏，而能有效動員算力的人，話語權也在上升。這也是為什麼輝達不只賣圖形處理器，也頻繁以投資方式進入新創的資本結構。路透社與金融時報近期都報導輝達投資 CoreWeave 的交易，呈現算力供應鏈與資本市場的互相牽引。
這裡需要把話說得更精準：把 CoreWeave 的例子用來做「結構性解讀」，不是要說單一交易就能證明「資本中樞已被改寫」。更合理的說法是：當算力供應鏈角色愈來愈常以股權方式參與，市場對「先站住能力資產、後談產品」的容忍度就更可能提高。這個推論成立的前提，是資金密度沒有急轉彎、算力供給仍可取得。
05｜沒有產品就無法驗收，這樣投資不是更危險嗎？
反方其實有一個很硬的問題：如果沒有產品，你怎麼知道這不是一個「只會寫論文與簡報」的組織？而且研究型組織最脆弱的地方，往往不是技術，而是留才與權力結構。一旦核心研究者離開，資產可能瞬間蒸發。
這個質疑在 SSI（Safe Superintelligence）身上特別尖銳。路透社曾在不同時間點報導 SSI 的估值與募資進展：2024 年 9 月提到其募資 10 億美元、估值約 50 億美元；2025 年 2 月又報導其洽談以「至少 200 億美元估值」募資；2025 年 4 月中旬另有報導提到其估值「近期」被提到約 320 億美元等級。華爾街日報也提到 SSI「已募得 30 億美元」。
這些數字本身不必然互相矛盾，但它們提醒一件事：研究型新創的估值跳動可能很大，而外界對「到底驗收了什麼」往往不清楚。也因此，對這類公司來說，「可驗收」不是可有可無，而是遲早要補上的帳。
06｜不同角色在這個新規則下，該怎麼站位？
對投資人而言，選項 A 是集中押注少數 neolabs：你賭的是極端上行，但也承擔驗收延後、資訊不對稱與留才失敗的風險。選項 B 是回到可觀測的產品節點：投資代理型工具、垂直應用或企業可採購的 AI 軟體，把風險鎖在「可量測的營運指標」上。兩條路沒有誰更高尚，差別只在你能承受哪一種不確定性。
對企業端而言，選項也會變得兩極。你可以把 neolabs 當成供應商，那就得談合約、SLA、資安與責任切割；你也可以把它當成可能的下一代平台，採取策略合作或小額、可撤退的方式建立早期關係。真正的差別在於：你願不願意把「探索性投入」與「營運必需採購」分開管理。
07｜三個能直接拿去用的檢核問題
如果你是創業者，下次投資人問你「你們還沒產品，憑什麼拿到大錢？」你可以反問回去，並把對話拉回「可驗收」：
第一，你們希望我用什麼外部方式證明能力？第三方測試、可重現實驗，還是可用系統展示？
第二，我的研究里程碑寫在哪裡？是 90 天、180 天，還是 12 個月的可交付結果？
第三，我的算力取得是一次性買到，還是有長期合約與備援？若供給收縮，我怎麼不中斷？
如果你是企業投資人，也有一組更務實的問法：
第一，這家公司的「交付物」到底是模型、API、還是完整工作流程？交付物不同，驗收方式就完全不同。
第二，若它的核心人才離職，責任與補救方案怎麼寫？
第三，這筆合作是不是「可撤退」？撤退成本是多少？
08｜先把驗收框架更新
對創業者而言，競爭不只在產品，還在「能力資產」的敘事與可驗收設計。你不一定要成為 neolabs，但你要能把你的資產講清楚，並且讓外部能驗收。
對企業端而言，供應商名單可能變得更兩極，你需要把「短期可交付」與「長期平台押注」分成兩套治理。
對投資人與觀察者而言，最該警戒的不是「沒有產品」，而是「沒有任何可外部檢核的里程碑」。當你只聽到名聲、卻看不到驗收設計時，風險通常已經超過你以為的程度。
總結｜當驗收被往後挪，真正要補上的，是「可驗收」而不是「更會說故事」
neolabs 之所以值得追蹤，不是因為它們全都會成功，而是它們揭示投資邏輯的座標系正在移動：資本市場願意把產品延後，把人才、算力與研究路線提前定價。華爾街日報的命名，本質上是在替市場承認這種新類型。
但座標系移動不代表風險消失。研究型組織最大的脆弱點，往往是留才、治理與資訊不對稱。SSI 在不同時間點被不同來源以不同口徑描述其募資與估值，正凸顯「外界如何驗收」仍然是未解的問題。
當別人跟你說「先不做產品」，你下一個問題應該是「那你用什麼讓外界驗收？」能回答出來的公司才有資格談延後；回答不出來的公司，再多資金也只是把不確定性延後爆炸。
參考資料：
These Billion-Dollar AI Startups Have No Products, No Revenue and Eager Investors
AI startup Humans& raises $480 million at $4.5 billion valuation in seed round
Nvidia-backed Reflection AI raises $2 billion in funding, boosts valuation to $8 billion
Former OpenAI and DeepMind researchers raise whopping $300M seed to automate science
OpenAI co-founder Sutskever's new safety-focused AI startup SSI raises $1 billion
OpenAI co-founder Sutskever's SSI in talks to be valued at ...
Exclusive: Alphabet, Nvidia invest in OpenAI co-founder Sutskever's SSI, source says
Sutskever to lead Safe Superintelligence after Meta poaches CEO Gross in AI talent war
U.S. Venture-Capital Fundraising Falls 35% as Firms Stay ...
Nvidia invests $2bn in CoreWeave in new data centre push
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在《華爾街日報》的報導中提到，市場上有些人把這波『研究優先、產品與營收暫不明確』的 AI 新創稱為『neolabs』。它比較像資本與人才市場的用語：指向「研究先行、產品與營收暫時不承諾」的一群 AI 團隊，而不是嚴格的產業分類。
如果你還在問「投資有沒有變少」，可能已經問錯問題 這篇文章不是判斷市場冷熱，而是回答一個更實際的問題：現在的資金、企業與政策，究竟在獎勵哪一種新創路徑。
典範轉移：「微型團隊」與極速成長的生存法則 AI 工具的普及，徹底挑戰了傳統上「員員工數量與營收掛鉤」的成長假設。在 2025 年的創業環境中，「人機協作」已成為提升團隊產值的核心槓桿。 根據 Y Combinator 執行長 Garry Tan 的觀察，近期孵化的新創中，已有 25% 的公司高達 95% 的程式碼是由 AI 完成的。
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文/ InfoAI 編輯部
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