作者：陈超明 郭萌萌

来源：股度股权（ID：laws51）

当一家成立仅两年的明星AI企业，因管理混乱导致产品战略空白半年，最终资金链断裂；

当一家获得谷歌、软银投资的英国法律AI公司，因商业化数据不及预期而融资失败破产；

当764家中国AI公司获得830亿融资，前20名拿走30%资金，其余企业均值不足8000万——

我们不禁要问：在AI这场世纪盛宴中，为什么有的企业能成为“独角兽”，而更多的企业却只能沦为“先烈”？

引言：AI的冰与火之歌

2025年被称为“智能体元年”，全球私人资本中有近50%（约2025亿美元）涌向人工智能领域。中国AI产业同样火热：764家公司获得约830亿元融资，创下近五年新高；生成式AI用户规模突破5.15亿，豆包、DeepSeek等平台占据核心市场；国家600亿元AI基金正式落地，地方国资争相“抢滩”独角兽。

然而，在这片繁荣之下，一场静悄悄的“大清洗”正在上演。

2025年，全球AI行业迎来首轮大规模洗牌。曾经备受资本追捧的明星企业——无论是上海的A公司（AI Agent赛道明星），还是英国的B公司（法律AI赛道独角兽）——纷纷陷入倒闭或停业。A公司成立仅两年，融资一轮，最终因资金链断裂、欠薪停业；B公司获得谷歌、软银、淡马锡投资，却在最新一轮融资失败后宣告破产。

这些企业的陨落，不是孤例。数据显示，2025年下半年中国AI融资同比增速下降23个百分点，投资者考核标准从“技术参数”转向“营收规模、客户留存率、盈利预期”。那些靠“PPT融资”的时代，彻底终结。

作为一名处理过上千起股权纠纷、服务过数百家科技企业的律师，我深切地感受到：AI创业正在经历一场从“技术驱动”到“商业与法治驱动”的深刻转型。在这场转型中，那些忽视公司治理、忽视股权设计、忽视知识产权保护、忽视数据合规的企业，正在成为第一批倒下的牺牲品。

本文将从法律与商业的双重视角，深度剖析AI独角兽融资失败的底层原因，并提供一套可落地的风险防控体系。无论你是AI创业者、投资人，还是产业观察者，这篇文章都将成为你在AI浪潮中行稳致远的“导航仪”。

第一章 融资市场的结构性分化：谁在吃肉，谁在喝汤？

在探讨企业失败原因之前，我们必须先理解AI融资市场的底层逻辑。

一、全球AI融资的“二八定律”

2025年，全球约4050亿美元私人资本中，近50%流向AI领域。然而，这种繁荣背后是极度的不平衡：仅OpenAI和Anthropic两家公司就吸纳了近700亿美元融资，占AI领域融资总额的约35%。

与此同时，企业风险投资（CVC）和私募股权（PE）正取代传统风险投资（VC），成为主导力量。这意味着，资本的逻辑变了——不再是“讲故事”，而是“看数据”。

二、中国AI融资的三大特征

第一，融资高度集中。 2025年，融资额前20名的中国AI公司拿走了市场30%的资金，平均融资额达12.6亿元，而其余764家公司的均值仅为7800多万元。这种“头部通吃”的格局，意味着腰部以下企业生存极度艰难。

第二，国资成为主力。 地方政府引导基金和国资背景资本已成为中国AI融资的绝对主力。从智谱AI接连获得杭州、成都、北京、上海多地政府基金投资，到Minimax获得上海国资战略融资，再到爱芯元智获得多地国资拼盘投资，无不体现“地方政府争夺独角兽”的新态势。资本的目标不仅是财务回报，更在于培育本地产业集群。

第三，理性回归明显。 2025年下半年起，中国AI融资市场增速放缓，投资者对企业商业化能力的考核标准显著提高。据IT桔子数据显示，2025年下半年国内AI领域融资金额同比增速较上半年下降23个百分点。单纯的技术参数不再值钱，值钱的是营收规模、客户留存率和盈利预期。

第二章 深度解剖：两个明星AI企业的陨落之路

案例一：A公司——明星AI Agent企业的“昙花一现”

企业背景

A公司成立于2023年2月，注册地上海徐汇，核心团队成员来自Google、IBM、腾讯、阿里等头部互联网及AI公司。公司定位为企业级AI Agent平台，核心产品为AskBot，主打填补国内大模型中间层空白。2023年8月获得Atom Capital与IDG联合投资，成为AI Agent赛道的明星企业。

然而，2024年10月公司资金链断裂，2025年陷入欠薪、核心成员离职的困境，最终走向停业清算。

失败核心原因法律分析

（一）管理混乱与组织架构失衡：公司治理的“先天缺陷”

A公司成立之初便构建了“二元体系”——创始人负责产研和市场，合伙人程文渊负责商业化。这种看似分工明确的架构，实则埋下了治理隐患。

根据《公司法》相关规定，公司治理结构应当确保决策科学、执行有力、监督有效。但A公司的“二元体系”导致产研团队与商业化团队之间形成巨大鸿沟：产研团队认为商业化团队不懂产品、缺乏客户反馈；商业化团队则将项目停滞归咎于产品质量问题。更致命的是，公司将交付和工程团队分割，导致客户需求无法及时传递给产研团队，产品迭代与市场需求严重脱节。

法律视角：这种组织架构的失衡，本质上是公司治理层面的“权责不清”。在公司章程、股东协议中，未明确约定各创始人的职权边界、决策机制和争议解决方式，导致内部矛盾无法通过制度化方式解决，最终演变为管理瘫痪。

2024年3月，公司产品一号位离职后，因内部管理口碑不佳，长达6个月未能找到合适的继任者，导致产品战略出现长达半年的空白期。在AI赛道日新月异的背景下，半年的战略空白，足以致命。

（二）商业化能力缺失：盈利模式模糊的法律后果

A公司成立两年间，始终未能找到清晰的商业化路径。核心产品AskBot虽定位为企业级平台，但产品功能与市场需求匹配度低，且缺乏有效的销售渠道与客户拓展能力。

据内部员工透露，公司成立两年间始终未明确销售提成方案，严重影响销售团队积极性。这在法律上属于激励机制缺失。对于一家To B企业，销售团队的激励制度是商业化落地的核心引擎。缺乏明确的销售提成方案，相当于让战士空手上战场。

同时，产品交付能力不足，无法满足企业客户的个性化需求，导致客户留存率极低。从合同法角度看，这意味着公司签署的销售合同无法转化为持续的收入流，缺乏稳定的应收账款和现金流。

（三）技术依赖与核心壁垒不足：知识产权保护的“空心化”

A公司的核心产品AskBot主要依赖底层大模型的能力，自身缺乏核心技术壁垒，陷入“套壳”争议。随着阿里、腾讯等头部企业携生态优势进入AI Agent赛道，A公司的市场份额被快速挤压。

法律视角：核心技术壁垒的缺失，意味着公司缺乏受法律保护的知识产权资产。无论是专利、软件著作权，还是核心算法的商业秘密，A公司都未能建立起有效的法律保护体系。当头部企业进入赛道时，A公司无法通过专利侵权诉讼、商业秘密保护等法律手段维护市场地位，只能被动挨打。

此外，公司研发投入缺乏持续性，2024年下半年因资金紧张缩减研发开支，进一步导致产品性能与行业头部产品的差距扩大。这在融资谈判中，直接导致技术尽调无法通过，投资者信心丧失。

（四）资金链断裂与融资失败：融资条款的“致命伤”

A公司成立两年间仅获得一轮融资，资金储备本就有限。而公司在成本控制上存在严重问题，核心团队薪资成本过高，且缺乏有效的成本管控机制，导致资金快速消耗。

2024年8-9月，公司已出现连续未缴纳公积金的情况，这是资金链问题的危险信号。2024年10月，资金链正式断裂，创始人虽尝试卖房发薪、积极寻求新一轮融资，但因公司管理混乱、商业化无望，最终无人买单。

法律视角：A公司的融资失败，暴露出其在融资条款设计上的重大缺陷。仅一轮融资意味着公司缺乏过桥贷款、可转换债券等多元化融资工具作为缓冲。同时，在融资协议中，可能未设置合理的估值调整条款（对赌条款）或反稀释条款，导致在经营恶化时无法通过调整估值吸引新投资者。

2025年2月，公司未能按协议支付首期欠薪，2025年3月员工仅剩不到20人。从劳动法角度看，这已构成拖欠工资，不仅面临劳动监察处罚，更可能导致核心人才流失、品牌声誉崩塌的连锁反应。

案例二：B公司——明星法律AI企业的“融资失败魔咒”

企业背景

B公司是英国一家专注于法律领域的AI初创企业，核心业务为通过AI技术为企业提供合同审查、法律文书生成等服务。公司曾获得谷歌、软银、淡马锡等知名机构的投资，一度被视为法律AI领域的“潜力股”。

2025年，随着AI Agent赛道热度攀升，法律AI作为重要垂直场景本应迎来发展机遇，但B公司却因最新一轮融资失败，于2025年正式宣告破产。

失败核心原因法律分析

（一）融资依赖症与资本市场转向：融资条款的“双刃剑”

B公司的发展高度依赖外部融资，自身缺乏可持续的盈利能力。公司成立以来，虽获得多轮知名机构投资，但营收规模始终未能突破盈亏平衡点，主要依靠融资资金维持运营。

法律视角：这种“融资依赖症”的本质，是公司缺乏自我造血能力，且融资协议中可能未设置合理的资金使用监管条款。当投资者发现公司长期无法实现盈利，资金使用效率低下，自然会拒绝后续融资。

2025年，全球AI融资市场回归理性，投资者对AI企业的考核从“技术概念”转向“商业化数据”。B公司因产品落地效果不及预期、营收增长缓慢，未能达到投资者的预期，最新一轮融资失败，直接导致资金链断裂。

（二）垂直场景落地难度超预期：产品责任的“隐形炸弹”

法律领域对AI技术的精准度、安全性要求极高。B公司的合同审查产品存在漏审、误审等情况，无法满足企业对法律风险控制的严格需求。

法律视角：这涉及产品责任和专业服务责任问题。如果B公司的AI产品因漏审导致客户遭受损失，公司可能面临巨额索赔。在英美法系下，AI服务提供者可能被认定为提供“专业服务”，承担相应的注意义务。一旦出现重大失误，不仅面临赔偿，更可能导致监管调查、品牌崩塌。

此外，法律行业存在较强的专业性与合规性要求，AI产品的推广需要获得律师事务所、企业法务部门的认可。B公司未能建立有效的行业合作渠道，市场拓展进展缓慢。

（三）技术同质化与竞争加剧：知识产权的“护城河”缺失

随着法律AI赛道热度提升，大量竞争者涌入，行业同质化竞争严重。B公司的核心技术与市场上同类产品相比缺乏差异化优势，且在技术迭代速度上落后于头部企业。

法律视角：在知识产权层面，B公司可能未能及时申请核心算法的专利保护，或未能通过商业秘密保护核心技术。当百度、谷歌等头部企业推出同类产品时，B公司无法通过专利侵权诉讼阻止竞争，也无法通过技术壁垒维持溢价。

（四）成本高企与盈利困难：商业模式的法律可行性

AI技术在垂直领域的落地需要大量的行业数据训练与定制化开发，成本极高。B公司为提升产品性能，持续投入巨额资金用于数据采集、模型训练与产品迭代，但由于用户规模有限，营收无法覆盖成本，长期处于亏损状态。截至2024年底，B公司累计亏损超过1亿美元。

法律视角：从公司法的角度看，持续亏损意味着公司净资产不断减少，可能触及资不抵债的破产红线。在英国公司法下，董事有义务在公司陷入资不抵债时采取适当措施，否则可能承担个人责任。B公司最终选择破产，也是董事履行法定义务的无奈之举。

第三章 共性原因法律剖析：AI创业公司倒闭的五大病灶

结合上述案例及2025年全球AI企业倒闭潮，我们可以从法律视角归纳出AI创业公司失败的五大共性原因。

（一）公司治理结构缺陷：从“人治”走向“法治”的失败

A公司的“二元体系”导致管理混乱，B公司也可能存在类似问题。很多AI创业公司由技术背景创始人主导，缺乏科学的公司治理结构。

法律风险点：

权责不清：公司章程、股东协议未明确约定各创始人的职权范围、决策权限，导致内部扯皮。

决策机制缺失：未建立有效的董事会、股东会决策机制，重大事项由创始人“一言堂”，缺乏集体决策和制衡。

监督机制失效：未设立监事会或监事，或监事会形同虚设，无法对管理层进行有效监督。

关联交易风险：未建立关联交易管理制度，可能存在创始人通过关联交易转移公司利益的风险。

法律建议： AI创业公司应在设立之初即制定规范的《公司章程》和《股东协议》，明确各方的权利义务、决策机制、退出机制。对于核心岗位，应制定明确的岗位职责和考核标准。

（二）股权架构与激励机制的缺失：无法留住核心人才

A公司两年未明确销售提成方案，反映出股权激励和薪酬激励的缺失。AI行业是典型的人才密集型行业，核心技术人员、销售骨干的稳定性至关重要。

法律风险点：

股权激励缺失：未设置员工持股平台或期权池，核心人才缺乏长期激励，容易流失。

激励方案模糊：虽有激励计划，但未明确行权条件、行权价格、退出机制，导致激励效果不佳。

薪酬结构不合理：销售提成、项目奖金等短期激励制度不明确，影响团队积极性。

法律建议：应设立有限合伙企业作为员工持股平台，预留10%-20%的期权池，并制定详细的《股权激励管理办法》。对于销售团队，应在劳动合同或薪酬制度中明确提成计算方式和支付周期。

（三）知识产权保护不力：核心技术缺乏“护城河”

A公司陷入“套壳”争议，B公司技术同质化，均反映出知识产权保护不力的问题。

法律风险点：

专利布局缺失：未对核心算法、技术方案申请专利，无法阻止竞争对手模仿。

软件著作权登记滞后：未及时登记软件著作权，导致维权时举证困难。

商业秘密保护不足：未与员工签署完善的保密协议、竞业限制协议，核心技术容易被泄露。

开源协议合规风险：使用开源代码但未遵守相应开源协议，可能引发侵权纠纷。

法律建议： 应建立贯穿研发全流程的知识产权管理制度，对核心技术及时申请专利和软件著作权登记。与核心技术人员签署《保密协议》和《竞业限制协议》。定期进行开源代码合规审查。

（四）数据合规体系缺位：监管红线的“隐形杀手”

AI企业高度依赖数据，但数据合规问题往往被忽视。2024年以来，中国陆续出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《AI合成内容标识办法》《人脸识别安全管理办法》等法规，监管日趋严格。

法律风险点：

数据来源不合规：使用爬虫抓取数据可能侵犯个人信息或著作权，面临行政处罚或诉讼。

数据授权链条不完整：使用第三方数据未获得完整授权，存在侵权风险。

个人信息保护缺失：未按照《个人信息保护法》要求获取用户同意、进行匿名化处理，可能面临高额罚款。

数据出境合规风险：涉及数据出境的企业未履行安全评估或备案程序。

法律建议： 建立数据合规管理制度，对数据来源进行合法性审查，确保个人信息处理符合“告知-同意”原则。涉及数据出境的，应委托专业机构进行数据出境安全评估。

（五）融资协议条款设计不当：对赌、回购等条款的“致命陷阱”

A公司和B公司的融资失败，都与融资协议条款设计有关。很多创业者在融资时只关注估值和金额，忽视条款细节，为日后埋下隐患。

法律风险点：

对赌条款（估值调整条款）过于严苛：若业绩未达标，创始人可能面临巨额股权补偿或现金赔偿，甚至丧失公司控制权。

回购条款触发条件模糊：约定不清的赎回权可能导致投资者随时要求回购，给公司带来巨大现金流压力。

一票否决权范围过宽：投资者的一票否决权覆盖日常经营事项，导致公司决策效率低下。

清算优先权条款：在公司清算时，投资者可能优先拿回数倍投资款，创始人血本无归。

法律建议： 融资谈判中应重点关注对赌条款、回购条款、一票否决权、清算优先权等核心条款。必要时可引入专业律师参与谈判，争取更合理的条款。避免接受“双向对赌”（业绩未完成时创始人赔偿，业绩超额完成时投资者奖励不对等）。

第四章 律师建议：AI创业公司如何构建“法律防火墙”

基于上述分析，结合我服务数百家科技企业的实战经验，我建议AI创业公司从以下五个维度构建法律风险防控体系。

（一）公司治理：从“草台班子”到“正规军”

1.制定完善的公司章程和股东协议

公司章程是公司的“宪法”，应明确股东会、董事会、监事会的职权和议事规则。股东协议则应细化股东之间的权利义务，包括出资义务、股权锁定、退出机制、争议解决等。

2.建立科学的决策机制

对于重大事项（如融资、并购、核心资产处置），应明确决策程序和表决比例要求。建议设置分级授权体系，避免所有事项都需股东会或董事会决议，提高决策效率。

3.完善内部监督机制

设立监事会或至少一名监事，对董事、高管履职行为进行监督。对于规模较大的公司，可设立审计委员会，聘请外部审计机构定期审计。

（二）股权激励：用“金手铐”留住核心人才

1.设立员工持股平台

建议设立有限合伙企业作为员工持股平台，创始人担任普通合伙人（GP），掌握平台表决权；员工作为有限合伙人（LP），享有分红权和增值权。

2.制定股权激励方案

明确激励对象、激励份额、行权价格、行权条件、锁定期、退出机制等。行权条件应与公司业绩或个人绩效挂钩，确保激励效果。

3.签署完备的法律文件

包括《股权激励协议》《有限合伙协议》《授予通知书》等。应明确员工离职时股权的处理方式（如公司回购、转让给其他员工等）。

（三）知识产权：构建核心技术“护城河”

1.建立专利申请机制

对于具有创新性的算法、技术方案、产品设计，应及时申请专利。在申请专利前，注意保密，避免因提前公开而丧失新颖性。

2.及时登记软件著作权

软件著作权登记是维权的重要证据。对于核心软件产品，应在开发完成后及时登记。

3.完善商业秘密保护

与核心技术人员、高管签署《保密协议》，明确保密范围、保密期限和违约责任。必要时可签署《竞业限制协议》，约定离职后一定期限内不得在同行业竞争企业任职。

4.规范开源代码使用

建立开源代码使用管理制度，对使用的开源代码进行合规审查，确保遵守相应开源协议（如GPL、LGPL、MIT等）。避免因违规使用开源代码导致产品被迫开源的“传染性”风险。

（四）数据合规：在监管红线内“跳舞”

1.建立数据分类分级管理制度

根据数据的重要性和敏感程度，将数据分为核心数据、重要数据、一般数据，实施不同的保护措施。

2.规范数据收集和使用

收集个人信息时，应明确告知收集目的、使用方式，并获得用户的明示同意。使用第三方数据时，应核实数据来源合法性，并获得完整授权。

3.落实数据安全保护措施

采取加密、脱敏、访问控制等技术手段，防止数据泄露、篡改、丢失。定期进行数据安全风险评估和应急演练。

4.关注数据出境合规

涉及数据出境的，应委托专业机构进行数据出境安全评估，并按要求向网信部门备案。

（五）融资条款：守住控制权与生存权底线

1.谨慎对待对赌条款

尽量避免“单向对赌”（仅创始人承担补偿义务），争取“双向对赌”（业绩超额完成时，创始人获得奖励）。对赌指标应选择公司可控制的指标（如营收、用户数），避免与净利润等受多重因素影响的指标挂钩。

2.明确回购触发条件

回购条款应明确触发条件（如未能在约定时间内上市、发生重大违约等），并约定回购价格的计算方式（如投资本金加固定利息）。避免使用“重大不利影响”等模糊表述。

3.合理设置一票否决权

投资者的一票否决权应限于重大事项（如修改公司章程、增资减资、合并分立等），不应覆盖日常经营事项。对于日常经营，应由董事会或管理层决策。

4.争取优先认购权和反稀释条款

优先认购权保障创始人在后续融资中按比例认购新股，防止股权被稀释。反稀释条款应在公司以低于本轮估值融资时，对创始人进行补偿（如调整转换价格）。

第五章2026年趋势展望：合规者生存，野蛮者出局

2025年的倒闭潮，是AI产业从“非理性扩张”向“理性成熟”转型的必然结果。洗牌之后，AI产业将进入高质量发展阶段。结合赛迪研究院、北京市科委等权威机构的预测，2026年AI企业将呈现以下趋势：

（一）技术层面：从“规模竞赛”转向“效能提升”

大模型技术将告别参数规模竞赛，聚焦物理认知深化、推理效能提升、架构范式革新。“模芯协同”（模型与芯片深度适配）将成为核心发展方向，提升系统效率、降低能耗。端侧智能加速成熟，AI模型从云端延伸至终端。

合规启示：技术路线的选择应考虑知识产权布局，避免依赖他人专利或开源代码带来的法律风险。

（二）应用层面：从“全面开花”转向“重点突破”

AI企业将更加注重应用场景深耕，工业、医疗、科研、具身智能等领域成为核心赛道。“人工智能+制造”专项行动将深化AI在研发设计、生产制造、质量检测等全流程的应用。具身智能在工业装配、家庭服务、医疗护理等领域落地。

合规启示：垂直领域的AI应用需符合行业监管要求（如医疗器械监管、工业安全标准等），提前进行合规认证和准入准备。

（三）生态层面：从“单打独斗”转向“生态竞合”

产业链各环节企业加强合作，形成“底层芯片-基础模型-中间层平台-应用层产品”的清晰分工。头部企业聚焦底层技术，中小企业深耕垂直场景。政府推动跨区域、跨行业协同创新。

合规启示：生态合作涉及技术许可、数据共享、联合研发等法律关系，应签署完善的合作协议，明确知识产权归属、保密义务、责任划分。

（四）监管层面：从“框架搭建”转向“精准落地”

全球AI监管体系从框架搭建进入精准落地阶段。中国将完善“十五五”时期人工智能产业政策体系，强化算法安全、数据合规、伦理治理监管。算法备案、安全评估、伦理审查成为常态。

合规启示：AI企业应将合规成本纳入预算（建议3%-5%），建立专门的合规团队或聘请外部顾问，确保符合监管要求。

（五）企业发展：从“数量扩张”转向“质量提升”

AI企业更加注重生存与发展质量。头部企业加大核心技术研发，巩固优势；中小企业聚焦细分赛道，差异化竞争。盈利模式多元化，To B转向“产品+服务”综合解决方案，To C探索付费订阅、增值服务。

合规启示：企业应加强成本管控，优化运营效率，同时确保财务合规、税务合规，避免因财务问题引发融资失败或行政处罚。

结语：法治的胜利，才是AI行业的未来

AI产业的浪潮浩浩荡荡，每一次技术革命都会催生一批先驱，也淘汰一批先烈。站在2026年的门槛上，我们看到的不是AI泡沫的破灭，而是产业走向成熟的阵痛。

对于那些仍在奋斗的AI创业者，我想说：

技术是矛，法律是盾。 没有锋利的矛，无法攻城略地；没有坚固的盾，无法抵御风险。只有二者兼备，才能在这场长跑中笑到最后。

股权设计不是分蛋糕，而是做蛋糕的规则。 科学的股权架构和激励机制，是凝聚核心团队、吸引外部资本的基础。

融资不是终点，而是新阶段的起点。 融资协议中的每一个条款，都可能决定公司的生死。谈判时多一分谨慎，危机时就多一分生机。

合规不是成本，而是竞争力。 在监管日趋严格的今天，合规的企业才能走得更远、更稳。

资本市场建立在信赖利益之上，但这种信赖不能仅靠道德，而必须依托于法治的刚性。愿每一个AI创业者，都能在法治的轨道上，找到属于自己的那束光。

//本文作者

陈超明

■ 盈科华南区金融证券法律专业委员会主任、盈科深圳资本市场法律事务中心主任

■ 执业领域：股权领域（设计、激励、基金、融资、并购）、境内外IPO相关法律事务；股权领域疑难民商事诉讼、不良资产领域疑难诉讼及执行法律事务

郭萌萌

■北京市盈科（深圳）律师事务所 实习律师

注：文章为作者独立观点，不代表资产界立场。

题图来自 Pexels，基于 CC0 协议

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原标题：倒在2026门口的AI独角兽：深度解剖AI创业公司融资失败的法律病灶与生存法则

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