2025 To B 資金流向哪了 | 年度盤點

買方市場正在成型。

文｜Alex 牛透社

2025 年，全球To B軟件行業融資依舊頻密，資金多集中在能交付、能復制、能規模化擴張的商業化路徑上。上市窗口仍在，但市場更看重收入可驗證與增長可持續。而并購則主要存在于補齊能力棧與夯實底座的環節，交易指向更明確。

本文對 2025 年全球To B軟件資本事件做了結構化盤點，試圖回答三個問題：一是錢流向了哪些賽道與類型公司；二是退出通道如何分化；三是買方并購究竟在買什么。

樣本以牛透社2025年發布的資訊為主，覆蓋融資、上市、沖刺 IPO和并購四類資本事件。從樣本結構看，覆蓋融資 376 筆、IPO 15 家、沖刺 IPO 企業 15 家、并購 106 起。

牛透社發現，全年的資本動作呈現出三條明確線索：

第一，資金在向確定性集中。確定性來自交付能力、成本結構與生態位的可核算模型，來自可復制的產品化路徑。

第二，退出結構在分化。港股、美股、A 股承接的公司類型與定價偏好不同，窗口打開與定價寬松并不是一回事。

第三，并購在提速且明顯后置。年末交易更密集，交易集中在技術支撐、數據資產、企業安全等底座賽道，并購更多服務于能力補齊與存量整合。

• 口徑說明：
• 融資統計按“企業+輪次+時間”去重，同一公司在 2025 年多次融資保留多條記錄，用于觀察融資節奏與資金結構變化。
• 金額處理將披露金額、區間、近似值、未披露分開統計，避免不同口徑混算。
• 賽道歸類統一按“2025 中國企業服務云圖”的 18 個一級賽道執行，確保融資、上市與并購可以在同一分類框架下橫向對照。
• 融資金額中可能混入估值口徑或累計披露口徑。本文涉及金額判斷時，將以“披露金額可比樣本”單獨分析，其余口徑主要用于事件量與結構分布觀察。

01 融資篇：資金在集中，確定性成為投資標準

1. 國內企服軟件融資筆數/金額跌至近五年最低

據牛透社統計，2025 年全球企業級軟件融資記錄了 376 筆，其中，中國國內企業軟件級融資 55 筆。

中國國內企業軟件市場的融資情況在 2021-2025 年間經歷了從“巔峰”到“深度調整”的劇烈變化。 融資規模自 2021 年的頂峰（585 起，1215.5 億元）后大幅回落。2022 年經歷腰斬，雖在 2023 年有過短暫的小幅回升，但 2024-2025 年再次陷入深度收縮。

2025 年的現狀不容樂觀，融資筆數（55 起）和金額（79.2 億元）均降至五年最低點，僅為 2021 年巔峰時期的 1/10 和 1/15 左右，資本市場極其謹慎。

2022 年“垂直行業”是頭號熱點，但自 2023 年起，“技術支撐”穩居 TOP1，資本更看重具備底層通用能力的底層軟件。

2025 國內To B軟件行業融資數Top 5與前幾年對比（按披露統計）

資本對硬科技屬性的青睞不斷增強。“工業軟件”始終穩居前三，展現了極強的抗周期性；2025 年“具身智能（軟硬一體）”異軍突起躍居 TOP2，標志著純軟件邏輯向 AI 與硬件深度融合的轉型。

價值正在回歸，資本不再為“想象空間”買單，轉而考核供給能力、交付效率、成本結構生態位。雖然融資數量銳減，但資本仍在向頭部和具備確切變現能力的優質項目集中。這五年是中國 ToB 行業的“去泡沫化”過程，市場已從流量擴張期進入硬核技術驅動效率交付的存量競爭時代。

2. 供給側擁擠，行業側看重可復制交付

從全球來看，把融資按一級賽道歸類后，資金的第一落點仍然在供給側，其中，技術支撐領域占 37.0%，垂直行業占 20.2%，兩者合計已超過一半。

再往下看，企業安全、營銷、具身智能等賽道構成第二梯隊。整體上，融資筆數的前五大賽道合計占到接近八成，這種集中度說明錢繼續在變“窄”，但并非變“冷”。

供給側之所以一直能拿到錢，不只是因為更硬核，更重要的是商業邏輯更好講清楚。比如 ，算力、芯片、GPU、云和推理部署這些方向，市場缺口看得見，成本怎么降、規模怎么放大也有明確路徑。就算短期還不賺錢，也能把錢花到哪里、能建出多少產能、每單位成本怎么往下走、最后怎么交付變現，這條賬算得明白。

相反，很多應用側項目在 2025 年要想拿到錢，敘事必須從自己能做什么，轉換為已經替誰省了多少成本、哪個流程實現了標準化、下一批客戶如何更低邊際成本復制等。

與此同時，垂直行業能否持續融資的關鍵，在于生意是否扎實可復制。投資人看重的是數據是否足夠獨特，客戶付費是否穩定，采購流程能否順暢跑通，以及交付能否從項目制升級為標準化產品。

因此同樣做行業應用，有的能快速進入 A/B 輪，因為路徑清楚、規模化可期；有的則長期停在小額試驗，因為項目制難以放大。

3. A/B輪 成為主戰場，C 輪之后更稀缺

賽道回答的是錢投向哪里，輪次結構回答的則是錢愿意承擔多大的不確定性。

背景顏色越深代表融資企業數越多

按早期、成長期、擴張期、成熟期等口徑統計，2025 年融資重心落在成長期。A/B 輪合計 122 筆，占 32.4%；早期（種子/天使等）96 筆，占 25.5%。C 輪 30 筆，占 8.0%；成熟期（D+/Pre-IPO）17 筆，占 4.5%；戰略/特殊 10 筆，占 2.7%；未披露 101 筆，占 26.9%。

首先，市場并未回到“廣撒網”的周期。早期筆數不低，屬于小額分散的組合下注，而不是熱錢回流。真正的定價權集中在 A/B 輪，企業要拿到這一階段的資金，靠的是可驗證的 PMF、清晰的單位經濟賬，以及能被復制的交付體系。

其次，C 輪之后的稀缺，反映了“做大”比“做出”更難。很多公司能證明產品有效，但進入擴張階段后，決定成敗的變量會轉向組織能力、渠道效率、交付規模和現金流質量，這些要素更難被資本用統一模板評估。

也因此，能在 B/C 階段持續融到錢的項目，通常已經跑出了更強的客戶牽引和更確定的商業化路徑。

4. 大額融資畫像：金額高度集中，頭部拿走大部分籌碼

從這張表可以看出，2025 年To B軟件領域的融資呈現出“事件多、資金集中”的典型結構。

• 口徑說明：金額分層閾值按美元口徑；匯率口徑為1美元 = 7.2 元人民幣（用于統一比較與分層/排序）；顯示金額時保留原披露口徑（人民幣/美元等），避免失真；分層與排序使用折算USD等值。

總融資中，中等規模的 1000–5000 萬美元區間最為密集，占 28.5%，說明資本仍在活躍布局。以披露金額可比樣本合計約 772 億美元等值計算，5 億美元以上雖然只有占比 6.9% 的筆數，卻貢獻了約 75.6% 的披露金額；而 1 億美元以上兩檔合計僅占 24.7% 的筆數，卻吃下了約 91.6% 的披露金額。

換句話說，2025 年的大部分錢并不是分散投給了更多公司，而是集中押給了更少數的頭部標的。我們看一下 AI 單輪融資 Top 5榜單：

• Anthropic，130 億美元（F 輪）
• OpenAI，100 億美元（私募后續融資首期交割）
• xAI，100 億美元（戰略融資，含股權+債權結構）
• Databricks，超 40 億美元（L 輪）
• DeepMind，25 億美元（B+ 輪）

這些超級大額案例有一個共同點，即當資本愿意給出超常規體量的支票時，它投的是一個更長期的供給體系與生態位——算力與基礎設施的建設能力、平臺化分發能力，以及在下一輪產業周期里能否成為必經節點。

這類“耐心資本”通常有兩個共性：一是強供給屬性。超大額更多發生在算力基礎設施、芯片、平臺型公司， 它們融資是為了把產能、基礎設施和生態位一次性鋪出來，盡快形成難以復制的門檻。

二是可規模化交付的確定性。1–5 億美元區間里，除了技術支撐，工業軟件、企業安全等方向也更容易出現中大額融資，前提是產品已經從項目交付走向標準件交付，并能用更低邊際成本復制到下一批客戶。

金額分層在不同賽道呈現出明顯的體量差別。

小額與中額最活躍的是垂直行業和技術支撐。1000萬美元以下垂直行業22筆、技術支撐19筆，1000–5000萬美元兩者分別26筆和32筆，應用側與工具鏈在早中期仍是主交易區間。

進入大額后，資金快速向技術支撐集中，1–5億美元技術支撐35筆、5億美元以上仍有16筆，明顯高于其他賽道。企業安全更多停留在中小額區間，大額較少（1–5億美元4筆、5億美元以上2筆）。工業軟件在1–5億美元出現一波集中（6筆），大多屬于少量但客單價更高的規模化交付項目。未披露的融資案例中，具身智能達13筆，該賽道披露更克制、結構更復雜。

5. 領投結構：財務 VC 主導，產業資本在關鍵交易入場

從領投頻次看，純財務 VC/PE 仍然掌握主導定價權。

在可識別領投的樣本里占比約 75.1%；產業資本/CVC 約 6.2%；交叉基金/二級背景機構約 2.2%；政府/引導基金約 0.9%；個人天使/家族辦公室約 0.3%。同時，仍有一部分交易的領投方未被歸類或信息不完整，這也反映出 2025 年披露風格更克制、談判更謹慎。

產業資本領投并不多，但在關鍵交易里出現往往意味著兩層信號：第一，標的公司的能力能嵌入產業鏈，形成供給協同；第二，產業方愿意用資源換股權，幫助公司更快穿越交付與渠道的瓶頸。這與財務 VC 的判斷邏輯差異很明顯，產業方更看協同與供給鏈位置，財務 VC 更看退出路徑與估值空間。

6. 融資年度關鍵詞：集中、交付、重資產與生態位

把上面的結構放在一起，會更清楚 2025 年融資到底在“篩”什么。2025年的關鍵詞大致有五個：

1）集中度上升，頭部重新定價。賽道集中與金額集中同時發生，融資筆數向少數一級賽道收斂，大額資金向少數頭部公司收斂。資本用這種方式降低不確定性，也把行業敘事改寫為頭部敘事。

2）信息更克制，談判更現實。輪次未披露占比不低，金額未披露也相當常見，這不是偶然。它通常意味著估值與條款更敏感，市場在用更嚴格的方式穿透商業化質量與成本結構。

3）A/B 輪成為“交付能力認證”。成長期筆數高于早期，說明資本愿意為已驗證的可復制增長買單。能從 0-1 講清楚并不夠，關鍵是 1-10 的交付體系是否成型，是否具備規模化的組織與渠道能力。

4）重資產方向的融資邏輯是基礎設施投資。超大額主要集中在算力、芯片、平臺型公司，這類融資的核心不是更快迭代，而是更快建成供給。當重資產成為壁壘，融資本質上變成了對建設能力和單位成本曲線的押注。

5）生態位比單點產品更重要。戰略/特殊輪雖不算多，但它往往對應產業方補短板或鎖定生態位。 這意味著 2025 年的競爭，不僅是“產品對產品”，更是“生態對生態”。誰能嵌入云、芯片、數據平臺與行業龍頭的體系里，誰就更容易獲得更長周期的資源與更穩定的訂單來源。

2025 年資本并沒有離開 AI，它只是把“愿意下注”的理由從想象力換成了可被復核的經營與供給能力。本質上來說，融資在篩確定性，上市在篩可解釋的財務質量，并購在篩可整合的資產形態。

02 上市篇：二級重估，按財務質量分層定價

牛透社對2025年新上市的15 家公司做了統計，這組樣本主要用來回答三個問題：哪些市場愿意接 AI，哪些類型公司更容易進入公開市場，以及二級市場到底在用什么方式給 AI 重新定價。

從數量看，美股 7 家，占 46.7%（其中 NASDAQ 5 家、NYSE 2 家）；港股 5 家，占 33.3%（主板 4 家、18C 1 家）；A 股 3 家，占 20.0%。窗口確實打開了，但不同市場接住的并不是同一類公司。

1. 上市地偏好：三套敘事，三種定價體系

美股更愿意接“全球化收入 + 成熟商業模型”的 AI 公司。七家樣本募資規模最集中在大額區間，合計約 73.45 億美元。既有平臺型與基礎設施敘事（如 CoreWeave 募資 15 億美元），也有偏成熟現金流與穩定續費的企業軟件（如 SailPoint 募資約 13.8 億美元），還有能講清增長與網絡效應的應用層龍頭（如 Figma 募資 12 億美元）。美股的共性在于收入可驗證、增長可跟蹤及擴張可復制。

港股類似于新經濟公司與更貼近中國市場的 AI 公司的承接池，容量不大，選擇更集中。五家港股樣本募資合計約 47.5 億港元，結構上更偏平臺、數據智能與企業級落地。典型包括明略科技（募資約 10.18 億港元、首日市值超 400 億港元）、18C 路徑下的滴普科技（募資 7.10 億港元、首日市值約 87.1 億港元），以及年末新上市的 51WORLD（募資約 7.3 億港元、首日市值超 150 億港元）。港股更愿意把資金與關注押在少數“能落地、能合規、客戶結構更清晰”的標的上。

A 股更偏硬科技與產業鏈安全敘事，尤其偏愛算力與芯片的稀缺性。三家 A 股樣本募資合計約 141.38 億元，但首日市值合計約 6402 億元，溢價邏輯很清晰，供給稀缺疊加產業鏈關鍵位置。摩爾線程募資約 80 億元、首日市值約 2822 億元；沐曦募資約 42 億元、首日市值約 3320 億元。二級市場把它們當作產業鏈關鍵節點定價。

從類型看，技術支撐類 7 家，占 46.7%，仍是過會與被市場承接的主力；垂直行業 3 家，占 20.0%；企業安全 2 家，占 13.3%；協同辦公、數據資產、電商各 1 家，均為 6.7%。能走到公開市場的 AI 公司，往往不是模型最強，而是商業與合規最可被審計。

2. 募資與首日市值：估值按確定性重新排序

把募資規模和首日市值放到一張二維圖里，會看到一個典型特征。

募資跨度約 68 倍（從一畝田約 2200 萬美元到 CoreWeave 15 億美元），首日市值跨度約 147 倍（從約 3.2 億美元到 Figma 約 471 億美元）。二級市場并不按融了多少錢線性給估值，而是在按確定性做分層。

再看首日市值與募資的倍數，會更直觀地看到風險偏好差異。

整體樣本中位數約 13.4 倍。分市場看，美股中位數約 9.3 倍，它是在用現金流質量與增長持續性做折現；港股中位數約 20.6 倍，折射出對少數稀缺標的集中定價；A 股中位數約 35.3 倍，把產業鏈關鍵位置的溢價放得更大。

因此，二級市場真正偏好的是能被財務語言復述的 AI，毛利結構要站得住，收入模型可擴張，客戶與交付可復制。AI 是加分項，但不再自動等價于估值溢價。溢價來自更底層的商業確定性。

03 沖刺 IPO 篇：「候場」名單背后的三道閘門

如果把已上市看作結果，沖刺 IPO更像過程里的候場隊列。

牛透社的樣本中有15 家沖刺IPO的公司，它們的共同特征不是都在追風口，而是都在等待一個更明確的閘門條件：監管能否審得清、市場能否算得過、同賽道的估值中樞能否站穩。

1.「候場」結構：技術支撐占主導，應用側更挑剔

從賽道分布看，這份候場名單呈現出非常強的結構性集中：

技術支撐8 家，占 53.3%（燧原科技、MiniMax、Cerebras Systems、壁仞科技、智譜、宇樹科技、Anthropic、月之暗面）

垂直行業3 家，占 20.0%（ServiceTitan、百川智能、Fractal）

數據資產 、工業軟件 、企業安全領域各1 家（Databricks、賽美特、Netskope），各占 6.7%。

這說明候場最大的群體仍在供給側，因為供給側的投入、產能、交付與商業化路徑更容易被審計語言復述，也更容易在二級市場找到可比標的，形成估值錨。相對而言，應用側如果還停留在項目制或收入結構不夠標準化，就更容易卡在能不能持續增長、能不能規模化交付這一關。

2. 擬上市地分布

從擬上市地看，候場隊列同樣呈現出明確偏好：

• 美股 6 家，占 40.0%
• 港股 5 家，占 33.3%
• A 股 2 家，占 13.3%
• 印度本土交易所 1 家，占 6.7%

這組分布意味著美股仍然是最主流的定價場，尤其適合全球化收入或基礎設施敘事；港股更像規則明確、但更挑標的的市場；A 股仍集中在硬科技與產業鏈安全方向，窗口更窄但定價彈性更大。

3. 閘門條件

對這批候場公司來說，能不能從排隊走到敲鐘，關鍵在于幾道“硬門檻”能否被講透、被驗證。

第一道是合規與數據邊界。數據從哪來、授權鏈條是否完整、是否涉及跨境流轉，生成式 AI 的內容責任如何落到制度與流程上，這些問題如果答不清，企業客戶的采購就很難放量，監管審核也會卡住。說到底，客戶關心的是出了問題誰負責、能不能追溯。

第二道是商業化與成本結構。公開市場會穿透式看收入質量，訂閱還是項目、客戶是否過度集中、續費與擴張是否穩定、回款周期能否支撐增長等。同時還會追問一件更現實的事，比如，研發與算力投入是不是可持續，訓練與推理成本能否下降，毛利能否隨規模改善，重投入到底是階段性建設還是長期剛性消耗等等。

第三道是外部約束。地緣與供應鏈風險是否可控，關鍵資源是否存在單點依賴，出海合規成本會不會改寫增長假設。最終都會落到同賽道可比公司的估值是否站得住。

窗口是外部變量，閘門才是決定性變量。

04 并購篇：買方邏輯正在成型

1. 并購節奏與行業結構

從時間上看，2025 年并購明顯后置。剔除 2 筆時間未披露交易后，按 103 筆樣本統計，Q4 達 43 筆（41.7%），顯著高于 Q1 的 8 筆（7.8%）；Q2、Q3 分別為 25 筆（24.3%）、27 筆（26.2%）。下半年合計 70 筆（68.0%），單季的 Q4 也超過了 Q1+Q2 的總和（43 vs 33）。這意味著買方更傾向在估值錨更清晰、協同路徑更可驗證的階段集中出手，年末密集成交是在定價回歸之后做確定性交易，而不是情緒驅動的擴張。

從行業結構看，并購高度集中在少數賽道。按 105 筆樣本（含 2 筆時間未披露交易）統計，技術支撐 20（19.0%）、數據資產 18（17.1%）、企業安全 16（15.2%）位列前三，三者合計 54 筆（51.4%）。再加上人力資源 13（12.4%）、協同辦公 10（9.5%），Top5 合計 77 筆（73.3%）。

也就是說，并購主線很清晰，一條在補底座（數據、安全、基礎設施與能力棧），另一條在補流程，把 AI 塞進高頻業務場景里。

2. 買方在買什么

如果用動機四分法看，核心是資產形態：

1）補底層資產（數據、安全、算力/能力棧）占比最高，約 55.2%。買方要的是能被納入合規、可規模化部署的可運營底座，尤其在 Agent 化推進后，數據治理與安全邊界幾乎成了并購的硬需求。

2）補產品、補流程入口集中在人力資源、協同、工業軟件等現成工作流賽道。這里的邏輯是用收購縮短產品化周期，把 AI 從功能升級變成可售賣的流程單元。

3）補客戶與渠道在銷售、營銷、客服等賽道占比不高，但指向明確，買方更愿意直接購買可驗證的行業客戶與交付體系，而不是用更長時間做從 0 到 1 的渠道建設。

買方畫像也體現平臺型掃貨特征。以收購方出現頻次看，Salesforce 11 筆最活躍，Meta 5 筆，OpenAI 4 筆，ServiceNow、IBM 各 3 筆，前五家合計 26 筆（24.8%）。這類買方的共同點是產品線長、客戶面廣，更適合通過連續并購把能力模塊化，再用渠道和生態把收購資產快速放大。

3. 對價與風險結構

對價披露本身就是信號。105 筆里有 71 筆未披露對價（約 67.6%），披露的只有 34 筆（32.4%）。在披露樣本中，現金為主 23 筆（約 67.6%），現金+股權 9 筆（約 26.5%），并出現一定比例的債務承擔、資產剝離等風險隔離安排。整體上看是買方在控制不確定性，能用現金買確定性就不攤薄，必須分擔風險時才引入股權與條款結構。

因此，2025 年的并購更多是能力與底座的工程化補齊，誰能把資產變成可運營的產品線、可穿透的交付和可解釋的合規邊界，誰就更容易成為買方愿意出手的標的。

05 小結

首先，資本在為確定性買單，但確定性已經從概念遷移到經營。

能融到大錢的公司，往往不是更會講故事，而是把交付節奏、成本結構、復購與渠道擴張講成一套可核算、可復制的商業化模型。資金面也呈現出事件多、金額更集中的特征，少數大額融資吃掉了大部分可比規模。

其次，退出窗口正在分化，市場各自定價、各講各的邏輯。

美股與港股更看重可持續增長與可驗證收入，A 股在硬科技與產業鏈關鍵節點上更容易獲得稀缺溢價。2026 年窗口是否繼續打開，可以用兩條可檢驗指標跟蹤：新股發行規模與首日市值的匹配度，以及上市后 2–3 個季度的業績兌現強度。

最后，并購提速，AI 從增量創新進入存量整合階段。2025 年并購明顯后置，Q4 單季占比超過四成，且交易集中在技術支撐、數據資產、企業安全等底座賽道。2026 年更可能出現被并購多于獨立上市的結果，重點觀察兩件事：并購筆數是否繼續上行，以及現金為主的戰略并購占比是否進一步提升。

說明：本文為牛透社原創，未經授權，請勿轉載。