这两年最常见的评估委托之一，是「我们有一套自研算法，想作价出资或者入股，值多少」。
这个问题不好答。算法不是专利，没有证书；模型不是软件，没有著作权登记的习惯；数据的权属，法律上还在摸索。
一、这类资产由什么构成
第一层，代码与工程实现。可以登记软件著作权，受著作权保护。
第二层，模型结构与权重。训练出来的参数，是核心，但难以单独确权。
第三层，训练数据。可能涉及个人信息、商业秘密、第三方授权，权属最复杂。
第四层，配套的文档、标注规范、调优经验。属于技术秘密，靠保密维持价值。
四层里，能单独作为评估对象的，通常是「代码加模型加数据使用权」的组合，而不是单一元素。
组合归组合，报告里要分层披露。哪一层有登记、哪一层靠保密、哪一层只有使用权，写清楚，使用方才知道买到了什么。
二、成本法：能算，但容易高估
成本法的逻辑是重置：重新开发这样一套系统要花多少钱。
成本包括：研发人员薪酬、算力与存储费用、数据采购与标注费用、测试与调优费用、合理利润。
三个陷阱。第一个，把失败项目的成本也算进去。研发十个模型成功一个，只有成功那个的成本与价值相关，失败的是沉没成本。
第二个，算力成本按市场价算。企业用的是自有服务器或者长期合约，实际成本远低于市场价，按市场价重置会虚高。
第三个，忽略贬值。模型迭代快，两年前的架构可能已经落后，功能性贬值要给足。
贬值的判断可以看三个指标：同类模型的公开评测排名、推理成本的变化、替代方案的出现。三项中两项明显恶化，就该计提功能性贬值。
三、收益法：难在归属
算法带来的收益，往往与企业其他要素混在一起。推荐算法提升了转化率，但转化率还取决于商品、价格、物流、客服。
要拆出算法的贡献，通常用三种办法：增量对比（有算法与无算法的转化率差）、分成法（按许可费或者行业惯例比例）、节省法（替代人工或者外采的成本）。
增量对比最直观，但要构造「无算法」的对照组。A/B 测试的数据可以用，前提是企业真的做过，且有完整的实验记录。
分成法要有可比数据。算法许可的市场不成熟，许可费率难找，多数报告只能引用软件行业的经验区间，说服力有限。
节省法在小场景里反而更好用。比如用算法替代了十名审核人员，每年节省人工成本一百二十万元，这就是可测算的增量收益。
四、市场法：几乎没有可比案例
算法交易的市场尚未形成。少数公开的收购案例，交易标的往往是「团队加产品」的整体，不是单独的算法。
用市场法，只能参照软件企业或者技术型公司的估值倍数，再按贡献度调整。这种调整主观性强，报告里要写清调整逻辑。
五、三种情形的处理
第一种，自用。算法服务于自身业务，价值体现在成本节约或者收入提升，用收益法或者成本法。
自用情形最容易忽略的是「替代性」。同样的效果，外采一套成熟方案要多少钱？外采成本就是自研算法价值的上限，超过这个数，企业不如去买。
第二种，对外许可。有许可合同，按合同约定的许可费测算，最直接。许可合同里要看清是独家还是非独家，期限多长，是否包含后续升级。
第三种，随业务整体转让。不单独评估算法，而是把它作为企业价值的一部分，在整体估值中体现。
三种情形里，第三种最常见，也最稳妥。单独把算法拆出来评，往往是为了出资或者入股，而这类场景恰恰是监管最关注的。
六、一个算法出资被调低的案例
某科技公司以自研的推荐算法作价出资，设立合资公司。评估采用成本法，结论为四千八百万元。
成本构成：研发人员薪酬两千一百万元、算力费用九百万元、数据采购与标注费用一千二百万元、测试调优费用四百万元、合理利润二百万元。
合资方聘请的机构复核后提出三点：一是研发费用中包含了三个失败项目的支出，合计一千四百万元；二是算力按市场价计算，实际使用的是关联方的闲置算力，成本被高估约五百万元；三是该算法已上线两年，同行业同类架构已普遍升级，功能性贬值未考虑。
重新评估后，成本法结论调整为两千六百万元；同时用收益法测算，按转化率提升带来的增量收入分成，结论为两千二百万元。最终取两千四百万元作为出资作价。
差额两千四百万元，直接影响了合资公司的股权比例。
七、评估报告要写清的四件事
第一，评估对象的具体构成。是代码、模型、数据，还是三者的组合，各自的权属状态。
第二，数据的合法性。训练数据是否涉及个人信息、是否取得授权、是否存在侵权风险。
第三，贬值因素。技术迭代速度、替代方案、剩余经济寿命。
第四，收益归属的依据。算法贡献如何从整体收益中拆出，用的是什么数据。
八、算法资产评估清单
- 界定评估对象是代码、模型、数据还是组合
- 核查软件著作权登记与技术秘密保护措施
- 核查训练数据的来源与授权合法性
- 成本法剔除失败项目与沉没成本
- 算力与数据成本按实际口径而非市场价
- 考虑技术迭代带来的功能性贬值
- 收益法用 A/B 测试或者分成法拆出贡献
- 市场法参照软件企业倍数并说明调整逻辑
- 三种方法交叉验证，差异说明原因
- 报告披露数据合规风险与剩余经济寿命
算法的价值，不在代码有多少行，在于它解决了什么问题、解决了多少。评估要做的，是把这句话翻译成数字；翻译不了的时候，宁可少评，不要硬凑。
