文章图片
AI赛道 ， 从不缺少追梦人 。
多年来 ， 创业者的名单持续刷新 。 从“AI四小龙”时代的汤晓鸥、印奇、朱珑、周曦 ， 到大模型爆发后的王慧文、李开复、王小川、杨植麟、闫俊杰、唐杰 ， 再到眼下炙手可热的90后王兴兴、彭志辉、肖弘、郭文景.....众多或熟悉或陌生的名字 ， 纷纷涌入这场AI的浪潮 。
推动这股浪潮加速前进的 ， 还有另一股力量——资本 。 红杉、高瓴、英诺天使、毅达、蓝驰等投资机构 ， 活跃在AI一线 ， 陪跑创业者 。
这背后 ， 是一个数万亿规模的庞大产业链 ， 试图重构整个经济生态 。 如果将AI产业链拆解 ， 可以大致分为三层：
基础层：算力、算法、数据；
技术层：大模型、平台工具、通用技术；
应用层：机器人、移动/穿戴设备、无人机及各行业落地场景 。
这三层既环环相扣 ， 又呈现出截然不同的发展机遇与投资逻辑 。
据烯牛数据统计 ， 今年8月 ， AI领域共发生投融资事件163起 ， 披露融资总额76.8亿元 。 与去年同期相比 ， 数量增加66起 ， 但融资金额下降43% 。 其中 ， 智能机器人赛道投融资数量居首 ， 共33起 ， 紧随其后的是AI医疗、芯片与算力 。
表面看 ， 投资人出手更频繁 ， 但实际“掏钱”更趋于谨慎 。 在AI产业链上 ， 有人卖铲子、有人挖金子 。 那么 ， 谁淘到了真金？谁又只是在陪跑？
我们与多位投资人交流后发现：技术层已成为大厂的游戏 ， 投资机构机会寥寥；基础层需要深厚的产业积累与耐心 ， 如今多由国资和人民币基金主导；应用层则被普遍看好 ， 其核心在于对商业本质的洞察 。
对于投资人来说 ， 仅仅“保持在场”已远远不够：要么跑得足够快 ， 把握窗口；要么扎得足够深 ， 搭建生态 。 停留在中间地带 ， 反而风险最大 。
技术层：大厂的游戏 ， 创投的夹缝大众印象中的第一波AI热潮 ， 要从2016年AlphaGo战胜李世石讲起 。 这一事件将AI的热度从产业界推向全民 。 投资机构对一切搭上“AI”的项目怀有极大热情 ， 之后AI四小龙商汤、旷视、依图、云从逐渐广为人知 。
第二波AI创投潮源于大模型的爆发 。 而大模型也是技术层最具代表性的赛道 。
2022年11月底 ， ChatGPT横空出世 ， 上线两月用户破亿 。 2023年3月 ， GPT-4推出 ， 速度之快令人惊叹 ， 这也直接引燃了国内大模型的创业热情 。
不到一年间 ， 国内市场迅速进入“百模大战” 。
大厂派的百度“文心一言”、腾讯“混元”、阿里“通义千问”等大模型相继发布 。
创业派自美团联合创始人王慧文下场创立光年之外后 ， 还涌现出百川智能、零一万物、月之暗面、Minimax、阶跃星辰、智谱AI ， 被称为“AI六小虎” 。 这些项目一度成为互联网大厂和投资机构追逐的焦点 。
但也有投资人在早期便预判 ， 大模型更像是一场“大厂的游戏” 。
原因之一在于投资额巨大且风险较高 。 零一万物天使轮估值高达10亿美元；月之暗面天使轮融资20亿元 ， 8个月后的A+轮融资超10亿美元 。 如此规模的投资 ， 除了红杉中国等超头部基金 ， 通常只有腾讯、阿里、美团这样的互联网巨头能够承担 。
另一原因是 ， 这一投资窗口期非常短暂 。 部分项目在短短几个月内估值翻倍 ， 机构常常还没来得及完成决策 ， 就已经面临“投不起”的局面 。
以MiniMax为例 ， 2022年7月Pre-A轮估值5亿美元 ， 2023年6月A轮估值12亿美元 ， 时隔数月后的B轮估值涨至25亿美元 。
第三个原因更加现实 ， 大模型的回报周期长 ， 变现路径模糊 。 基金需要考虑退出问题 ， 相比之下 ， 大厂拥有海量数据、雄厚资本和庞大的用户基础 ， 投资大模型对它们来说是生死攸关的必选项——它们都害怕成为“AI时代的诺基亚” ， 抢占大模型先机 ， 就是握紧通往未来的门票 。
基于这三点 ， 有的早期机构选择谨慎观望 。
英诺天使合伙人王晟曾直言 ， “从OpenAI发布ChatGPT开始 ， 我们就判断 ， 这场战争最终赢的就是大厂 。 创业者的机会要么是卖给大厂 ， 要么偏向某些垂直领域 ， 这两个都决定了投资价值不会特别大 。 ”
如今 ， 国内的通用大模型市场逐渐收敛为“基模五强”：字节跳动、阿里巴巴、阶跃星辰、智谱AI和DeepSeek 。
DeepSeek依托幻方量化的资本优势 ， 走开源与工程优化路线；字节、阿里坚持自研；智谱与阶跃星辰除了获得国资支持之外 ， 前者拿到腾讯、小米、美团、阿里的钱 ， 后者的投资人中也有腾讯身影 。
有意思的是 ， 在大模型投资份额争夺战中 ， 大厂联手成为投资史上少见的场景 。 腾讯押注Minimax、智谱、百川智能、阶跃星辰、月之暗面；美团在收购光年之外后 ， 又投资了智谱和月之暗面；阿里投资了月之暗面、Minimax、智谱、百川智能和零一万物 。
现在 ， 技术层为数不多的留给机构的投资机会 ， 是垂直模型 。
相比通用大模型 ， 垂直行业模型的商业化路径较为清晰 。
清智资本创始合伙人张煜表示 ， “只要真能降本提效、帮客户解决问题 ， 行业模型是能赚到钱的 。 ”据他透露 ， 清智在行业模型赛道投的五六个项目都已产生收入 ， 个别实现了盈利 。
当通用大模型的故事逐渐让位于垂直模型 ， 属于创投机构的机会才真正显现 。
基础层：卖水人赚翻了如果说大模型的终局是大厂的游戏 ， 那么 ， 把视线拉回更底层的基础层 ， 情况又如何？
AI基础层具体包括以下四个方面：
算力：AI芯片/硬件厂商、云计算平台；
数据：数据服务与处理 ， 数据提供商；
模型工具链：AI开发框架 ， MLOps平台 ， 向量数据库；
安全与合规：AI安全、伦理与合规 。
这些听上去“重资产”的赛道 ， 普遍特点是需求确定、技术壁垒高、回报周期长 。 投资机构选择的是最经典的“卖水逻辑” 。
在19世纪美国的“淘金热”中 ， 真正挖到金子的人寥寥无几 ， 但卖铲子、卖水的人赚得盆满钵满 。 AI产业链也很相似：项目能否跑通未知 ， 但基础层的“卖水人”几乎稳赚不赔 。
以两家代表性的公司为例 。
2025财年 ， 为众多AI厂商提供算力的英伟达全年营收1305亿美元 ， 净利润728亿美元 ， 毛利率高达75% 。 在最近公布的2026财年Q2报告中 ， 单季收入467亿美元 ， 净利润264亿美元 。
被称为“国产AI芯片第一股”的寒武纪也实现业绩爆发 ， 2025年上半年营收28.81亿元 ， 归母净利润10.38亿元 ， 毛利率55.93% 。 股价在8月底曾短暂超越贵州茅台 ， 成为A股“股王” 。
当然 ， 这些头部企业估值高企、资本门槛极高 ， 但投资人仍可以通过布局上下游更细分的环节 ， 如高速互联、光电芯片、先进封装等 ， 产业增长的红利 。
在投资层面 ， 不同类型机构打法各异：
阿里、腾讯这类产业资本 ， 看重的是被投企业能不能和自身业务形成协同 。 比如阿里陆续投资了寒武纪、地平线、深鉴科技等企业 ， 因为阿里在电商、支付、云计算等业务中涉及大量的AI应用场景 ， 对算力和算法的需求极大 。 投资基础层不仅能满足自身业务需要 ， 也相当于是对阿里云业务核心优势的巩固和延伸 。
人民币基金为AI基础层的主流投资机构 ， 它们深耕产业 ， 会基于深入研究进行早期和后期的结合式布局 。
例如 ， 同创伟业一方面重点布局具备确定性、符合IPO要求、业绩增长稳定 ， 且符合政策导向的成熟项目；另一方面投早、投小 ， 关注AI新技术、新架构和新人才 。
由江苏高科技投资集团内部混合所有制改革组建而成的毅达资本 ， 在支持关键技术自主可控的同时 ， 寻找AI产业链上关键环节的“必需品” 。 比如毅达近期投资企业南智芯材 ， 是一家专注大尺寸铌（钽）酸锂材料的企业 。 毅达看中的是它在AI光电芯片、AR显示和高速通信等领域核心材料的战略价值 。
毅达资本合伙人周喆介绍 ， 在算力层 ， 毅达重点布局端侧/推理侧AI芯片、服务器CPU（特别是基于Arm和RISC-V架构）以及光互联、散热材料等企业 。 “沿着市场端需求反推底层技术 ， 提升投资确定性 。 ”
这种沿产业链布局的做法 ， 不仅能为被投企业导入产业资源、挤压估值泡沫 ， 更能在交叉验证中捕捉产业拐点 ， 有望获得更高投资回报 。
整体而言 ， 目前投资人普遍认同基础层投资的两条确定性主线：
一是“国产替代与自主可控” ， 覆盖光电芯片、高速互联、先进封装等领域 。
二是基础设施完善后 ， 应用层将创造更大价值空间 ， 又会拉动底层算力需求 。 更贴近终端应用市场、产品可快速迭代并专注于解决具体问题的企业有望快速崛起 。
聪明的钱 ， 卖水、修路、搭桥 。 基础层的“卖水逻辑” ， 为它们提供了更稳健的回报 。
应用层：最热闹的竞技场 ， 从具身智能到低空经济如果说技术层投资成为大厂的游戏 ， 基础层是国资和产业资本的长期布局 ， 那么应用层则是投资人当下真正大施拳脚的方向 。 不同场景与AI的结合 ， 正在催生一批新机会 。
最火爆的细分领域是具身智能 。
8月 ， 梅卡曼德、松延动力、聆动通用、智平方等多家机器人、具身智能公司接连完成新一轮融资 。 宇树科技、智元机器人也传出上市动向 ， 将资本热情推向高点 。
在王晟看来 ， 如今机器人的核心价值已从硬件转向“AI智能” 。 负责认知决策的“大脑”借力大模型的突破突飞猛进 ， 而负责运动控制、实时响应的“小脑”却因技术路线尚未统一 ， 发展明显滞后 。 “现有的小脑技术路径 ， 很可能在未来两三年内被完全颠覆 。 ”
基于这一判断 ， 英诺投资了自变量机器人（自研机器人本体与模型协同发展）、千诀科技（“软”见长 ， 强调“大脑”的通用性与适配性 ， 支持多种硬件平台） ， 还在核心零部件等产业链关键环节布局 ， 以构建协同生态 。
他预测 ， 到2026年下半年 ， 市场评价标准将从“讲故事、发Demo”转向商业化落地 。 无法验证应用场景的公司 ， 将被淘汰 。
光速光合合伙人蔡伟则认为：具身智能的终局将是“百花齐放” 。 “因为它要和使用场景甚至长尾场景结合 。 ”
举例来看 ， 养老陪护机器人需要轻柔的触感和情感交互能力 ， 而仓库搬运机器人更需要强大的负重和导航能力 。 这种根本性的需求差异 ， 对机器人的形态、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 。
低空经济是另一条备受资本关注的赛道 。
2025年上半年 ， 低空经济赛道共发生融资事件52起 ， 同比增长48.6% ， 涉及金额17.4亿元 。 其中无人机板块独占17起 ， 融资金额近9亿元 。 合肥创新投、招银国际、中科创星、招商局创投等机构活跃出手 。
尽管多数项目仍处早期阶段 ， 还没有开始商业化 ， 但在低空经济被纳入国家战略新兴产业的政策利好 ， 以及地方试点的推动下 ， 市场预期被大幅拉高 。 资本押注的正是“先卡位、再兑现”的故事 。
与此同时 ， AR行业也正悄然回温 。
【AI投资，走到哪了？】近年来AR领域几经起伏 ， “年年是元年”的调侃从未停歇 。 但现在 ， 多个信号表明它正走向成熟 。
周喆的态度转变颇具代表性 。 他从曾经的AR怀疑者 ， 如今已成为小米AI眼镜的日常使用者 。 “骨传导耳机功能解决了我的刚需 ， 拍照和AI互动功能也很有意思 ， 非常期待后续带光波导AR的AI眼镜推出” ， 这一体验的背后是整个行业的实质性进展 。
一方面 ， 计算机视觉、语音助手与AI Agent的融合大幅提升了人机交互体验；另一方面 ， 更具说服力的信号来自供应链 。 据周喆观察 ， 多家海外大厂已开始在中国积极布局产能 ， 这通常被视为辨别行业虚实的关键指标 。
“下游品牌可以讲述故事、炒作概念 ， 但光子晶体等上游核心元器件的资本开支和产能布局无法造假 。 ”周喆说 。
结语AI投资已步入深水区 。 热潮未退 ， 但资本正回归理性 ， 从追逐模型参数与宏大叙事 ， 转向关注真实场景和稳定营收 。
基础层“卖水人”凭借高壁垒和稳定需求 ， 持续享受行业红利；技术层的竞争格局初步稳定 ， 盈利能力成为当下挑战；应用层则呈现出“百花齐放”的多元生态 ， 机器人、无人机等赛道不断诞生新机会 。
未来 ， 能够穿越周期的 ， 不会是估值虚高的故事大王 ， 而是那些真正理解产业痛点、具备工程化能力与商业化耐心的参与者 。
AI的终局 ， 不是垄断 ， 而是共生 。 技术、资本相互支撑 ， 共同推动产业生态向前 。
本文来自微信公众号“定焦One” ， 作者：定焦One团队 ， 36氪经授权发布 。
推荐阅读
- 哪个品牌电容笔好用？2025年平替电容笔品牌排行榜前十名分享！
- 开学需要准备的东西有哪些? 2025年开学季精选10款数码好物推荐！
- ipad平替电容笔哪个款式好用点？益博思、西圣、wiwu三大热门平替笔推荐！
- 三星史上哪代旗舰手机最经典——S系列和Note系列发展全历程
- 百元耳夹式耳机哪款好？虹觅Air2小云夹测评推荐
- 失去华为订单只是开始？台积电、三星赴美投资或失败，中国市场也关上大门
- TCL科技拟投建8.6代印刷OLED生产线，总投资约295亿
- 一文看懂iPhone 17系列四款手机的差异，究竟哪款更加值得购买呢？
- 开学好物有哪些？2025精心整理10大开学季好物，让你更省心省力！
- 国产电容笔哪个比较好用？2025年一文深度解析十大电容笔知名品牌