引言：智能浪潮下的价值验证命题
全球人工智能产业正经历高速迭代与资本热潮，技术创新与商业探索的边界持续拓展。然而，热潮背后，技术叙事与商业实质的背离、数据表象与运营真相的错位等风险日益凸显，传统尽职调查框架已难以适配AI业态的特殊性与复杂性。
对于投资者与企业决策者而言，面对看似亮眼的用户数据、流畅的技术演示与动听的商业模式故事，如何才能穿透表象，看清一家AI企业的真实价值？当某AI工具宣称拥有百万月活，但实际用户交互却简单重复；当某公司API调用数据“可验证”，却无法支撑其宣称的用户规模；当自称技术领先的企业，核心竟高度依赖第三方模型——这些常见陷阱提醒我们：传统的尽调方法已难以应对AI项目的特殊性。
因此，亟需一套真正契合AI产业逻辑的IT尽职调查体系——它不应止于数据核对，更应整合技术穿透、业务追溯与架构评估，揭开估值幻象，识别哪些企业拥有可持续的核心竞争力。本文通过朴谷咨询已经完成的十几个AI企业IT尽职调查的真实案例的经验总结，系统阐述AI领域IT尽调的思考维度与分析框架，为您提供穿透迷雾、锚定真实价值的专业指引。
一、价值基础验证：锚定资产真实性与核心壁垒
AI企业的核心价值锚点在于其核心资产的真实性与可持续壁垒，而非表层量化指标。IT尽调需穿透表层数据，聚焦核心资产的质量与有效性，验证资产规模与业务运营的内在关联性，规避虚假资产与无效壁垒带来的价值误判，夯实价值评估的基础。
核心分析视角：聚焦核心资产与业务运营的深度绑定关系，验证资产的真实价值贡献与壁垒有效性，排查表层数据与业务实质的错位风险，夯实价值评估的核心基础。
二、商业实质穿透：研判盈利逻辑与可持续性
商业实质的真实性与盈利逻辑的合理性，是判断AI企业长期价值的核心前提。IT尽调需超越财务数据表层，构建商业逻辑与财务表现的联动验证体系，穿透盈利模式的表象，研判收入来源的核心驱动因素与可持续增长潜力。
核心分析视角：聚焦商业模式与盈利逻辑的匹配度，验证收入增长与核心能力、市场需求的内在关联性，排查短期套利与虚假盈利的潜在风险，评估企业商业生态的稳定性与长期盈利韧性。
三、核心能力锚定：研判技术壁垒与迭代韧性
技术体系的核心竞争力与迭代韧性，是AI企业构筑长期壁垒的关键。IT尽调需从产业价值视角出发，超越单一技术指标，聚焦技术体系与业务场景的适配性、核心能力的自主性与迭代可持续性，研判企业的长期发展潜力。
核心分析视角：围绕技术与业务的深度融合逻辑，评估核心技术的自主可控性与壁垒高度，研判技术迭代体系的完整性与可持续性，验证技术能力对商业价值的核心赋能作用。
典型案例分享：
通过典型案例可更直观呈现核心尽调维度的价值：
案例一，某AI工具宣称拥有高规模月活用户，经分析发现，大量用户交互存在单轮、简单指令等特征，且内容重复度高，真实用户粘性与依赖度远低于表层数据，直指存在机器人模拟交互的潜在风险。
案例二，某AI公司产品的闭源模型API调用数据虽可验证，经分析发现，其占比颇高的开源模型调用环节，系统并发能力无法支撑所宣称的用户活跃规模，印证其用户活跃资产的真实性存疑。
案例三，某AI数据分析公司自称技术领先，经分析发现，其核心业务未采用适配的技术架构，且高度依赖第三方模型，自主核心技术能力薄弱，缺乏完善的技术迭代机制，难以支撑产品长期演进。
结语：以专业尽调赋能AI价值判断
依托“价值基础-商业实质-核心能力”的三维尽调框架，能够有效穿透技术与资本的迷雾，精准识别真正具备长期价值的AI企业。未来，专业、严谨的IT尽职调查将成为赋能AI产业健康发展、引导资本合理配置的核心支撑，助力市场在创新探索中实现价值回归。
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