文｜定焦One 高貴萍

AI賽道，從不缺少追夢人。

多年來，創業者的名單持續刷新。從“AI四小龍”時代的湯曉鷗、印奇、朱瓏、周曦，到大模型爆發後的王慧文、李開復、王小川、楊植麟、閆俊傑、唐傑，再到眼下炙手可熱的90后王興興、彭志輝、肖弘、郭文景.....衆多或熟悉或陌生的名字，紛紛湧入這場AI的浪潮。

推動這股浪潮加速前進的，還有另一股力量——資本。紅杉、高瓴、英諾天使、毅達、藍馳等投資機構，活躍在AI一線，陪跑創業者。

這背後，是一個數萬億規模的龐大產業鏈，試圖重構整個經濟生態。如果將AI產業鏈拆解，可以大致分爲三層：

基礎層：算力、算法、數據；

技術層：大模型、平臺工具、通用技術；

應用層：機器人、移動/穿戴設備、無人機及各行業落地場景。

這三層既環環相扣，又呈現出截然不同的發展機遇與投資邏輯。

據烯牛數據統計，今年8月，AI領域共發生投融資事件163起，披露融資總額76.8億元。與去年同期相比，數量增加66起，但融資金額下降43%。其中，智能機器人賽道投融資數量居首，共33起，緊隨其後的是AI醫療、芯片與算力。

表面看，投資人出手更頻繁，但實際“掏錢”更趨於謹慎。在AI產業鏈上，有人賣鏟子、有人挖金子。那麼，誰淘到了真金？誰又只是在陪跑？

我們與多位投資人交流後發現：技術層已成爲大廠的遊戲，投資機構機會寥寥；基礎層需要深厚的產業積累與耐心，如今多由國資和人民幣基金主導；應用層則被普遍看好，其核心在於對商業本質的洞察。

對於投資人來說，僅僅“保持在場”已遠遠不夠：要麼跑得足夠快，把握窗口；要麼扎得足夠深，搭建生態。停留在中間地帶，反而風險最大。

技術層：大廠的遊戲，創投的夾縫

大衆印象中的第一波AI熱潮，要從2016年AlphaGo戰勝李世石講起。這一事件將AI的熱度從產業界推向全民。投資機構對一切搭上“AI”的項目懷有極大熱情，之後AI四小龍商湯、曠視、依圖、雲從逐漸廣爲人知。

第二波AI創投潮源於大模型的爆發。而大模型也是技術層最具代表性的賽道。

2022年11月底，ChatGPT橫空出世，上線兩月用戶破億。2023年3月，GPT-4推出，速度之快令人驚歎，這也直接引燃了國內大模型的創業熱情。

不到一年間，國內市場迅速進入“百模大戰”。

大廠派的百度“文心一言”、騰訊“混元”、阿里“通義千問”等大模型相繼發佈。

創業派自美團聯合創始人王慧文下場創立光年之外後，還湧現出百川智能、零一萬物、月之暗面、Minimax、階躍星辰、智譜AI，被稱爲“AI六小虎”。這些項目一度成爲互聯網大廠和投資機構追逐的焦點。

但也有投資人在早期便預判，大模型更像是一場“大廠的遊戲”。

原因之一在於投資額巨大且風險較高。零一萬物天使輪估值高達10億美元；月之暗面天使輪融資20億元，8個月後的A+輪融資超10億美元。如此規模的投資，除了紅杉中國等超頭部基金，通常只有騰訊、阿里、美團這樣的互聯網巨頭能夠承擔。

另一原因是，這一投資窗口期非常短暫。部分項目在短短幾個月內估值翻倍，機構常常還沒來得及完成決策，就已經面臨“投不起”的局面。

以MiniMax爲例，2022年7月Pre-A輪估值5億美元，2023年6月A輪估值12億美元，時隔數月後的B輪估值漲至25億美元。

第三個原因更加現實，大模型的回報週期長，變現路徑模糊。基金需要考慮退出問題，相比之下，大廠擁有海量數據、雄厚資本和龐大的用戶基礎，投資大模型對它們來說是生死攸關的必選項——它們都害怕成爲“AI時代的諾基亞”，搶佔大模型先機，就是握緊通往未來的門票。

基於這三點，有的早期機構選擇謹慎觀望。

英諾天使合夥人王晟曾直言，“從OpenAI發佈ChatGPT開始，我們就判斷，這場戰爭最終贏的就是大廠。創業者的機會要麼是賣給大廠，要麼偏向某些垂直領域，這兩個都決定了投資價值不會特別大。”

如今，國內的通用大模型市場逐漸收斂爲“基模五強”：字節跳動、阿里巴巴、階躍星辰、智譜AI和DeepSeek。

DeepSeek依託幻方量化的資本優勢，走開源與工程優化路線；字節、阿里堅持自研；智譜與階躍星辰除了獲得國資支持之外，前者拿到騰訊、小米、美團、阿里的錢，後者的投資人中也有騰訊身影。

有意思的是，在大模型投資份額爭奪戰中，大廠聯手成爲投資史上少見的場景。騰訊押注Minimax、智譜、百川智能、階躍星辰、月之暗面；美團在收購光年之外後，又投資了智譜和月之暗面；阿里投資了月之暗面、Minimax、智譜、百川智能和零一萬物。

現在，技術層爲數不多的留給機構的投資機會，是垂直模型。

相比通用大模型，垂直行業模型的商業化路徑較爲清晰。

清智資本創始合夥人張煜表示，“只要真能降本提效、幫客戶解決問題，行業模型是能賺到錢的。”據他透露，清智在行業模型賽道投的五六個項目都已產生收入，個別實現了盈利。

當通用大模型的故事逐漸讓位於垂直模型，屬於創投機構的機會才真正顯現。

基礎層：賣水人賺翻了

如果說大模型的終局是大廠的遊戲，那麼，把視線拉回更底層的基礎層，情況又如何？

AI基礎層具體包括以下四個方面：

算力：AI芯片/硬件廠商、雲計算平臺；

數據：數據服務與處理，數據提供商；

模型工具鏈：AI開發框架，MLOps平臺，向量數據庫；

安全與合規：AI安全、倫理與合規。

這些聽上去“重資產”的賽道，普遍特點是需求確定、技術壁壘高、回報週期長。投資機構選擇的是最經典的“賣水邏輯”。

在19世紀美國的“淘金熱”中，真正挖到金子的人寥寥無幾，但賣鏟子、賣水的人賺得盆滿鉢滿。AI產業鏈也很相似：項目能否跑通未知，但基礎層的“賣水人”幾乎穩賺不賠。

以兩家代表性的公司爲例。

2025財年，爲衆多AI廠商提供算力的英偉達全年營收1305億美元，淨利潤728億美元，毛利率高達75%。在最近公佈的2026財年Q2報告中，單季收入467億美元，淨利潤264億美元。

被稱爲“國產AI芯片第一股”的寒武紀也實現業績爆發，2025年上半年營收28.81億元，歸母淨利潤10.38億元，毛利率55.93%。股價在8月底曾短暫超越貴州茅臺，成爲A股“股王”。

當然，這些頭部企業估值高企、資本門檻極高，但投資人仍可以通過佈局上下游更細分的環節，如高速互聯、光電芯片、先進封裝等，分享到產業增長的紅利。

在投資層面，不同類型機構打法各異：

阿里、騰訊這類產業資本，看重的是被投企業能不能和自身業務形成協同。比如阿里陸續投資了寒武紀、地平線、深鑑科技等企業，因爲阿里在電商、支付、雲計算等業務中涉及大量的AI應用場景，對算力和算法的需求極大。投資基礎層不僅能滿足自身業務需要，也相當於是對阿里雲業務核心優勢的鞏固和延伸。

人民幣基金爲AI基礎層的主流投資機構，它們深耕產業，會基於深入研究進行早期和後期的結合式佈局。

例如，同創偉業一方面重點佈局具備確定性、符合IPO要求、業績增長穩定，且符合政策導向的成熟項目；另一方面投早、投小，關注AI新技術、新架構和新人才。

由江蘇高科技投資集團內部混合所有制改革組建而成的毅達資本，在支持關鍵技術自主可控的同時，尋找AI產業鏈上關鍵環節的“必需品”。比如毅達近期投資企業南智芯材，是一家專注大尺寸鈮（鉭）酸鋰材料的企業。毅達看中的是它在AI光電芯片、AR顯示和高速通信等領域核心材料的戰略價值。

毅達資本合夥人周喆介紹，在算力層，毅達重點佈局端側/推理側AI芯片、服務器CPU（特別是基於Arm和RISC-V架構）以及光互聯、散熱材料等企業。“沿着市場端需求反推底層技術，提升投資確定性。”

這種沿產業鏈佈局的做法，不僅能爲被投企業導入產業資源、擠壓估值泡沫，更能在交叉驗證中捕捉產業拐點，有望獲得更高投資回報。

整體而言，目前投資人普遍認同基礎層投資的兩條確定性主線：

一是“國產替代與自主可控”，覆蓋光電芯片、高速互聯、先進封裝等領域。

二是基礎設施完善後，應用層將創造更大價值空間，又會拉動底層算力需求。更貼近終端應用市場、產品可快速迭代並專注於解決具體問題的企業有望快速崛起。

聰明的錢，賣水、修路、搭橋。基礎層的“賣水邏輯”，爲它們提供了更穩健的回報。

應用層：最熱鬧的競技場，從具身智能到低空經濟

如果說技術層投資成爲大廠的遊戲，基礎層是國資和產業資本的長期佈局，那麼應用層則是投資人當下真正大施拳腳的方向。不同場景與AI的結合，正在催生一批新機會。

最火爆的細分領域是具身智能。

8月，梅卡曼德、松延動力、聆動通用、智平方等多家機器人、具身智能公司接連完成新一輪融資。宇樹科技、智元機器人也傳出上市動向，將資本熱情推向高點。

在王晟看來，如今機器人的核心價值已從硬件轉向“AI智能”。負責認知決策的“大腦”借力大模型的突破突飛猛進，而負責運動控制、實時響應的“小腦”卻因技術路線尚未統一，發展明顯滯後。“現有的小腦技術路徑，很可能在未來兩三年內被完全顛覆。”

基於這一判斷，英諾投資了自變量機器人（自研機器人本體與模型協同發展）、千訣科技（“軟”見長，強調“大腦”的通用性與適配性，支持多種硬件平臺），還在覈心零部件等產業鏈關鍵環節佈局，以構建協同生態。

他預測，到2026年下半年，市場評價標準將從“講故事、發Demo”轉向商業化落地。無法驗證應用場景的公司，將被淘汰。

光速光合合夥人蔡偉則認爲：具身智能的終局將是“百花齊放”。“因爲它要和使用場景甚至長尾場景結合。”

舉例來看，養老陪護機器人需要輕柔的觸感和情感交互能力，而倉庫搬運機器人更需要強大的負重和導航能力。這種根本性的需求差異，對機器人的形態、技能、智能水平、可靠性要求和成本都提出了截然不同的要求。

低空經濟是另一條備受資本關注的賽道。

2025年上半年，低空經濟賽道共發生融資事件52起，同比增長48.6%，涉及金額17.4億元。其中無人機板塊獨佔17起，融資金額近9億元。合肥創新投、招銀國際、中科創星、招商局創投等機構活躍出手。

儘管多數項目仍處早期階段，還沒有開始商業化，但在低空經濟被納入國家戰略新興產業的政策利好，以及地方試點的推動下，市場預期被大幅拉高。資本押注的正是“先卡位、再兌現”的故事。

與此同時，AR行業也正悄然回溫。

近年來AR領域幾經起伏，“年年是元年”的調侃從未停歇。但現在，多個信號表明它正走向成熟。

周喆的態度轉變頗具代表性。他從曾經的AR懷疑者，如今已成爲小米AI眼鏡的日常使用者。“骨傳導耳機功能解決了我的剛需，拍照和AI互動功能也很有意思，非常期待後續帶光波導AR的AI眼鏡推出”，這一體驗的背後是整個行業的實質性進展。

一方面，計算機視覺、語音助手與AI Agent的融合大幅提升了人機交互體驗；另一方面，更具說服力的信號來自供應鏈。據周喆觀察，多家海外大廠已開始在中國積極佈局產能，這通常被視爲辨別行業虛實的關鍵指標。

“下游品牌可以講述故事、炒作概念，但光子晶體等上游核心元器件的資本開支和產能佈局無法造假。”周喆說。

結語

AI投資已步入深水區。熱潮未退，但資本正迴歸理性，從追逐模型參數與宏大敘事，轉向關注真實場景和穩定營收。

基礎層“賣水人”憑藉高壁壘和穩定需求，持續享受行業紅利；技術層的競爭格局初步穩定，盈利能力成爲當下挑戰；應用層則呈現出“百花齊放”的多元生態，機器人、無人機等賽道不斷誕生新機會。

未來，能夠穿越週期的，不會是估值虛高的故事大王，而是那些真正理解產業痛點、具備工程化能力與商業化耐心的參與者。

AI的終局，不是壟斷，而是共生。技術、資本相互支撐，共同推動產業生態向前。