人工智能估值应以分层框架与情景分析为核心，结合现金流折现与倍数法交叉校准，通过拆解收入驱动（席位、请求、Token）与成本结构（算力、数据、交付），衡量数据与模型等无形资产以及合规风险，将技术优势转化为单位经济与可见现金流。中后期企业用DCF与EV/S、EV/GP等方法，并以增长质量、毛利、Rule of 40和净留存校准区间；早期聚焦产品市场匹配与生态位。国内外估值差异源于监管与资本偏好，应以同类对比和敏感性分析形成稳健的估值带宽。

给人工智能估值应以商业结果为锚、技术指标为映射，采用分层组合方法：同层可比与收入倍数校正毛利与留存，场景化DCF量化渗透率与算力成本，实物期权捕捉技术跃迁的上行价值；将准确率、幻觉率、延迟等模型性能转化为转化率、ARPU与NDR等业务指标，并用评测与治理提升估值可信度；围绕数据壁垒、分发生态、算力与合规构建护城河并进行风险调整；针对模型、平台、应用与垂直方案采用差异化路径，避免倍数盲用与忽视推理成本，最终以单位经济和留存质量支撑稳健的长期价值判断。