定焦One（dingjiaoone）原創(chuàng)

特約作者 | 高貴萍

編輯 | 魏佳

AI賽道，從不缺少追夢人。

多年來，創(chuàng)業(yè)者的名單持續(xù)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(fā)后的王慧文、李開復、王小川、楊植麟、閆俊杰、唐杰，再到眼下炙手可熱的90后王興興、彭志輝、肖弘、郭文景.....眾多或熟悉或陌生的名字，紛紛涌入這場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(chuàng)業(yè)者。

這背后，是一個數(shù)萬億規(guī)模的龐大產(chǎn)業(yè)鏈，試圖重構整個經(jīng)濟生態(tài)。如果將AI產(chǎn)業(yè)鏈拆解，可以大致分為三層：

基礎層：算力、算法、數(shù)據(jù)；
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(yè)落地場景。

這三層既環(huán)環(huán)相扣，又呈現(xiàn)出截然不同的發(fā)展機遇與投資邏輯。

據(jù)烯牛數(shù)據(jù)統(tǒng)計，今年8月，AI領域共發(fā)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(shù)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(shù)量居首，共33起，緊隨其后的是AI醫(yī)療、芯片與算力。

表面看，投資人出手更頻繁，但實際“掏錢”更趨于謹慎。在AI產(chǎn)業(yè)鏈上，有人賣鏟子、有人挖金子。那么，誰淘到了真金？誰又只是在陪跑？

我們與多位投資人交流后發(fā)現(xiàn)：技術層已成為大廠的游戲，投資機構機會寥寥；基礎層需要深厚的產(chǎn)業(yè)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，其核心在于對商業(yè)本質(zhì)的洞察。

對于投資人來說，僅僅“保持在場”已遠遠不夠：要么跑得足夠快，把握窗口；要么扎得足夠深，搭建生態(tài)。停留在中間地帶，反而風險最大。

技術層：大廠的游戲，創(chuàng)投的夾縫

大眾印象中的第一波AI熱潮，要從2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石講起。這一事件將AI的熱度從產(chǎn)業(yè)界推向全民。投資機構對一切搭上“AI”的項目懷有極大熱情，之后AI四小龍商湯、曠視、依圖、云從逐漸廣為人知。

第二波AI創(chuàng)投潮源于大模型的爆發(fā)。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，速度之快令人驚嘆，這也直接引燃了國內(nèi)大模型的創(chuàng)業(yè)熱情。

不到一年間，國內(nèi)市場迅速進入“百模大戰(zhàn)”。

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(fā)布。

創(chuàng)業(yè)派自美團聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文下場創(chuàng)立光年之外后，還涌現(xiàn)出百川智能、零一萬物、月之暗面、Minimax、階躍星辰、智譜AI，被稱為“AI六小虎”。這些項目一度成為互聯(lián)網(wǎng)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“大廠的游戲”。

原因之一在于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個月后的A+輪融資超10億美元。如此規(guī)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(lián)網(wǎng)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(nèi)估值翻倍，機構常常還沒來得及完成決策，就已經(jīng)面臨“投不起”的局面。

以MiniMax為例，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(shù)月后的B輪估值漲至25億美元。

第三個原因更加現(xiàn)實，大模型的回報周期長，變現(xiàn)路徑模糊?；鹦枰紤]退出問題，相比之下，大廠擁有海量數(shù)據(jù)、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——它們都害怕成為“AI時代的諾基亞”，搶占大模型先機，就是握緊通往未來的門票。

基于這三點，有的早期機構選擇謹慎觀望。

英諾天使合伙人王晟曾直言，“從OpenAI發(fā)布ChatGPT開始，我們就判斷，這場戰(zhàn)爭最終贏的就是大廠。創(chuàng)業(yè)者的機會要么是賣給大廠，要么偏向某些垂直領域，這兩個都決定了投資價值不會特別大?！?/p>

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

DeepSeek依托幻方量化的資本優(yōu)勢，走開源與工程優(yōu)化路線；字節(jié)、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，后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(zhàn)中，大廠聯(lián)手成為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后，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(xiàn)在，技術層為數(shù)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(yè)模型的商業(yè)化路徑較為清晰。

清智資本創(chuàng)始合伙人張煜表示，“只要真能降本提效、幫客戶解決問題，行業(yè)模型是能賺到錢的?！睋?jù)他透露，清智在行業(yè)模型賽道投的五六個項目都已產(chǎn)生收入，個別實現(xiàn)了盈利。

當通用大模型的故事逐漸讓位于垂直模型，屬于創(chuàng)投機構的機會才真正顯現(xiàn)。

基礎層：賣水人賺翻了

如果說大模型的終局是大廠的游戲，那么，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、云計算平臺；
數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)服務與處理，數(shù)據(jù)提供商；
模型工具鏈：AI開發(fā)框架，MLOps平臺，向量數(shù)據(jù)庫；
安全與合規(guī)：AI安全、倫理與合規(guī)。

這些聽上去“重資產(chǎn)”的賽道，普遍特點是需求確定、技術壁壘高、回報周期長。投資機構選擇的是最經(jīng)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、賣水的人賺得盆滿缽滿。AI產(chǎn)業(yè)鏈也很相似：項目能否跑通未知，但基礎層的“賣水人”幾乎穩(wěn)賺不賠。

以兩家代表性的公司為例。

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

被稱為“國產(chǎn)AI芯片第一股”的寒武紀也實現(xiàn)業(yè)績爆發(fā)，2025年上半年營收28.81億元，歸母凈利潤10.38億元，毛利率55.93%。股價在8月底曾短暫超越貴州茅臺，成為A股“股王”。

當然，這些頭部企業(yè)估值高企、資本門檻極高，但投資人仍可以通過布局上下游更細分的環(huán)節(jié)，如高速互聯(lián)、光電芯片、先進封裝等，分享到產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)資本，看重的是被投企業(yè)能不能和自身業(yè)務形成協(xié)同。比如阿里陸續(xù)投資了寒武紀、地平線、深鑒科技等企業(yè)，因為阿里在電商、支付、云計算等業(yè)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(yè)務需要，也相當于是對阿里云業(yè)務核心優(yōu)勢的鞏固和延伸。

人民幣基金為AI基礎層的主流投資機構，它們深耕產(chǎn)業(yè)，會基于深入研究進行早期和后期的結合式布局。

例如，同創(chuàng)偉業(yè)一方面重點布局具備確定性、符合IPO要求、業(yè)績增長穩(wěn)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(nèi)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(chǎn)業(yè)鏈上關鍵環(huán)節(jié)的“必需品”。比如毅達近期投資企業(yè)南智芯材，是一家專注大尺寸鈮（鉭）酸鋰材料的企業(yè)。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(zhàn)略價值。

毅達資本合伙人周喆介紹，在算力層，毅達近期重點布局端側/推理側AI芯片以及光互聯(lián)、散熱材料等企業(yè)?！把刂袌龆诵枨蠓赐频讓蛹夹g，提升投資確定性?！?/p>

這種沿產(chǎn)業(yè)鏈布局的做法，不僅能為被投企業(yè)導入產(chǎn)業(yè)資源、擠壓估值泡沫，更能在交叉驗證中捕捉產(chǎn)業(yè)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(chǎn)替代與自主可控”，覆蓋光電芯片、高速互聯(lián)、先進封裝等領域。

二是基礎設施完善后，應用層將創(chuàng)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(chǎn)品可快速迭代并專注于解決具體問題的企業(yè)有望快速崛起。

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

應用層：最熱鬧的競技場，從具身智能到低空經(jīng)濟

如果說技術層投資成為大廠的游戲，基礎層是國資和產(chǎn)業(yè)資本的長期布局，那么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(zhuǎn)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(tǒng)一，發(fā)展明顯滯后?！艾F(xiàn)有的小腦技術路徑，很可能在未來兩三年內(nèi)被完全顛覆?！?/p>

基于這一判斷，英諾投資了千訣科技（“軟”見長，強調(diào)“大腦”的通用性與適配性，支持多種硬件平臺），還在核心零部件等產(chǎn)業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)布局，以構建協(xié)同生態(tài)。

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

光速光合合伙人蔡偉則認為：具身智能的終局將是“百花齊放”。“因為它要和使用場景甚至長尾場景結合。”

舉例來看，養(yǎng)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(tài)、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(jīng)濟是另一條備受資本關注的賽道。

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

盡管多數(shù)項目仍處早期階段，還沒有開始商業(yè)化，但在低空經(jīng)濟被納入國家戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)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(xiàn)”的故事。

與此同時，AR行業(yè)也正悄然回溫。

近年來AR領域幾經(jīng)起伏，“年年是元年”的調(diào)侃從未停歇。但現(xiàn)在，多個信號表明它正走向成熟。

周喆的態(tài)度轉(zhuǎn)變頗具代表性。他從曾經(jīng)的AR懷疑者，如今已成為小米AI眼鏡的日常使用者?！肮莻鲗Ф鷻C功能解決了我的剛需，拍照和AI互動功能也很有意思，非常期待后續(xù)帶光波導AR的AI眼鏡推出”，這一體驗的背后是整個行業(yè)的實質(zhì)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(jù)周喆觀察，多家海外大廠已開始在中國積極布局產(chǎn)能，這通常被視為辨別行業(yè)虛實的關鍵指標。

“下游品牌可以講述故事、炒作概念，但光波導等上游核心元器件的資本開支和產(chǎn)能布局無法造假?！敝軉凑f。

結語

AI投資已步入深水區(qū)。熱潮未退，但資本正回歸理性，從追逐模型參數(shù)與宏大敘事，轉(zhuǎn)向關注真實場景和穩(wěn)定營收。

基礎層“賣水人”憑借高壁壘和穩(wěn)定需求，持續(xù)享受行業(yè)紅利；技術層的競爭格局初步穩(wěn)定，盈利能力成為當下挑戰(zhàn)；應用層則呈現(xiàn)出“百花齊放”的多元生態(tài)，機器人、無人機等賽道不斷誕生新機會。

未來，能夠穿越周期的，不會是估值虛高的故事大王，而是那些真正理解產(chǎn)業(yè)痛點、具備工程化能力與商業(yè)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(chǎn)業(yè)生態(tài)向前。

*題圖及文中配圖來源于pexels。