并购与人工智能：新的估值和投资标准
科技和投资市场正处于不断变革的周期之中。就在几年前，全球生态系统还沉浸在基于数字化和元宇宙愿景的天文数字般的融资浪潮中，而如今的形势则更加注重实用性、运营效率，以及最重要的——真正创造价值。.
在这篇内容详实、分析透彻的文章中，我们将深入探讨并购和科技投资市场的运作机制。文章内容基于科技生态系统中两位领军人物的真知灼见： Skyone 并购专家Bruno Salari 和 Skyone 投资及投资者关系专家Kaique Vega 。
准备好了解新的 估值、企业风险投资 (CVC) 为何正在重塑自身、人工智能基础设施的作用，以及人才如何成为金融市场中最有价值的资产。
1. 估值的钟摆：从非理性到高利率的现实。
过去六年，全球市场经历了剧烈波动。在疫情高峰期（2020-2021年），大量流动性注入和接近于零的全球利率推高了资本市场。独角兽企业的估值完全基于营收倍数，导致估值过高。.
如今，宏观经济形势已截然不同。由于实际利率居高不下（例如巴西的Selic利率高达15%），资本成本急剧上升。.
折现现金流的僵化数学模型
正如布鲁诺·萨拉里准确指出的那样：
“人们进行估值的方法多种多样，但估值的根本驱动力无非就是折现现金流。估值始终基于一家公司从现在到未来无限期将产生的现金量，并以我考虑到风险所要求的最低回报率进行折现。”
当经济的基本利率较高时，投资科技初创企业所需的风险溢价也必须相应提高（贴现率可达25%至30%）。如果按照如此高的贴现率将未来现金流折现为现值，估值就会大幅下降。.
这种变化导致创始人与买家之间的期望不符。正如 凯克·维加所：
“如今，如果你和创业者交谈，他们仍然停留在过去。他们记得，那时候公司的估值是营收的五到六倍。而今天，如果我们出价收购，他们能拿到的金额只会是当时的三分之一到四分之一。”
| 📈 2021 年情景（低利率）➔ | 低贴现率 | ➔ 估值过高（营收倍数） |
| 📉 2026 年情景（高利率）➔ | 高折扣率 | 合理的估值（侧重于现金流生成） |
2. 企业风险投资机构的重组和风险投资的新动态。
鉴于资本成本高昂的现状， 企业风险投资（CVC）——大型企业对创新型初创企业的投资部门——的现象也发生了变化。
在经济繁荣时期，大型企业设立了专注于寻求快速外部颠覆性变革的企业风险投资基金。如今，效率和生产力已成为企业战略的核心，投资也变得更加谨慎。.
建筑成本下降和注重规模化。
小组讨论中一个有力的论点是，单纯专注于早期产品开发（创业孵化）的投资方式已经式微。得益于云计算、低代码和无代码工具，以及Vibe Coding （人工智能辅助编程）的革命性进步，从零开始打造一款产品已经变得极其经济。
技术准入门槛已经降低。因此，真正的市场价值不再在于开发基础产品，而在于如何将解决方案商业化。如果一家初创公司没有市场基础、覆盖范围、现有客户群或成熟的市场推广策略，就很难证明其战略投资的合理性。
3.人才收购现象 ：为什么人才价值数十亿美元？
在人工智能可以在几分钟内复制代码、创建集成和模拟整个软件架构的世界里，一个关键问题出现了： 人工智能还有哪些东西是无法复制的？
答案很简单：人及其理解情境的能力。.
这一因素解释了“收购式招聘”策略（即收购公司主要目的在于吸纳其技术和专业人才）的兴起。在全球人工智能和网络安全生态系统中，大型科技公司斥资数十亿美元收购目标公司，其核心目标是招募特定的数据科学家或高度专业化的团队。
Kaique Vega 详细阐述了这一战略动态：
“对于战略型企业而言，在考虑收购公司时，有些情况下通过收购来招聘人才是非常明智的选择。有时，外部人才库可以弥补内部团队目前所缺乏的技能，或者弥补团队在某些特定认证方面的不足，例如网络安全领域的认证。”
企业不再花费数年时间从零开始构建、培训和认证内部团队来从事复杂的信息安全或数据科学工作，而是通过收购专注于人力资本的企业来加速创造现值的现金流。.
4. 人工智能生态系统和基础设施挑战
与元宇宙周期不同，人工智能已被证明是一项变革性技术，它将长期存在并重新定义企业生产力。然而，高性能人工智能需要一个强大的基础，而企业往往忽视了这一点： 基础设施。
- 计算能力和 GPU： 高级语言模型 (LLM) 需要强大的数据中心和专用半导体（例如 Nvidia 的产品）。
- 投资竞赛： 科技巨头（超大规模数据中心）正在全球范围内投资数千亿美元，用于扩展物理基础设施和收购编程语言公司的股份，以确保技术主权。
- 能源挑战： 人工智能是电力消耗大户，因此清洁能源基础设施成为支持全球数据中心的首要任务。
答案就在应用层：Skyone Studio。
对绝大多数公司而言，从零开始构建或训练基础人工智能模型既昂贵又低效。价值创造和创新的主要驱动力在于 应用层，也就是如何利用自身数据，将人工智能与实际业务问题联系起来。
这正是 Skyone Studio 发挥作用的地方。Skyone Studio 以统一的方式进行集成：
- iPaaS（智能集成）： 连接 400 多个系统（ERP、CRM），无需复杂的编程即可实现工作流程自动化。
- Lakehouse（数据管理）： 集中和构建原始数据，以支持 BI 工具和实时分析。
- AI 代理：构建定制化的自主代理和智能工作流程，能够根据私有数据规划和执行操作。
5. 大型项目的实用技巧：专家如何使用人工智能
为了总结围绕实际生产力的讨论，与会者分享了他们在日常工作中能够产生显著运营效果的小技巧：
“我在日常工作中经常使用通用问题解决技巧（GPT），我的工作主要围绕策略展开。当遇到棘手的谈判时，我会提供非常详细的背景信息，然后问：‘我可以采取哪些潜在策略？对方的情绪倾向是什么？’。这相当于一次绝佳的策略性心理训练。”
布鲁诺·萨拉里：《人工智能作为战略伙伴》
人际关系和加速客户开发
在并购生态系统中，与创始人打交道需要格外谨慎。Kaique 利用生成式人工智能来调整人际互动的语气，优化沟通方式、后续邮件以及与潜在卖家的初步接洽。在运营方面，他使用智能工具，根据网站流量、预估收入和组织结构，生成合格的 B2B 潜在客户名单，将原本需要花费数小时的手动谷歌搜索缩短至几分钟。
结论：科技赋予力量，人类做出决定。
人工智能和云计算时代并非旨在取代人类的判断，而是为了最大限度地提升我们的执行能力。无论是 Skyone，还是 Skyone Studio，可持续的竞争优势仍将由那些注重公司治理、坚韧不拔且始终如一的人才来塑造。
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