文 | 定焦One，作者 | 高贵萍，编辑 | 魏佳 🙄文 | 定焦One，作者 | 高贵萍，编辑 | 魏佳 😡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🤔。 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A💯I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。 展开全文 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1😊1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1😴0亿美元；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Op🔥enAI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。 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，分享到产业增长的红利。 🚀 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。 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。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 穆胜 文 | 穆胜 “人效”的全称是“人😉力资源效能”，对应的英文是“HR Efficiency”，而😀“Efficiency”，是投产比、效率的意思。这就产生了一😎个非常明显但鲜有人提及的问题——为什么不直译为“人力资源效率😘”，而要翻译为“人力资源效能”？ 我算是国内几个最早研😴究“人力资源效能”的人，这里，我给出一个解释。 01 ⭐主打防守的模式 人效是个投产比，分母是“人力资源投入”🤗，分子是“财务或业务产出”。从数学逻辑上看，要提升人效，显然😍有两种模式： 第一种模式主打防守，主张减少分母，即“降😍低人力资源投入”。 具体做法是，精简机构、压缩编制、裁🤔撤人员。考虑一般的企业里多多少少都有组织冗余，这样的做法显然👍是立竿见影。但问题是，一方面，这种做法不可持续，组织规模不可😂能无限缩小；另一方面，如果没有理解组织的运作机制，盲目压缩组😆织，很有可能导致业务流程和组织氛围被破坏，进而影响产出（分子⭐），最终得不偿失。 事实上，大多企业就是在这条错误的道😊路上“砥砺前行”。2015年左右，我为国内一家年营收千亿的企⭐业担任人力资源顾问，当时我就为他们引入了最先进的人效管理理念💯。也就是说，很多现在才流行起来的概念，我在十年前就给他们讲过😜了。当时现场的反馈很有意思，相当一部分HR认为：“穆老师，您🌟这理念很好，但现实中，HR能够控制的只有分母，要提升人效，我😎们只能动刀砍人、砍组织。” 道理我都讲透了，但他们看到🙌的只是分母，所以，人效管理的理念并没有在这家企业落地生根。不😘能不说，这是一种遗憾，规模如此庞大的企业，但凡找一两个试点，😜尝试探索人效管理，形成成本端的竞争力和经营者的效能意识，他们❤️现在的江湖地位，就不会如此憋屈了。 02 主打进攻的模🔥式 第二种模式是主打进攻，主张增加分子，即“增加财务或💯业务产出”。 有一部分企业，的确能够只管业绩增长，不管🤔人力投入。甚至他们在人力资源投入上豪掷千金，还会被认为是“有😜格局”“有眼界”“战略性储备”。 说白了，如果业绩保持👏高速增长，人力资源这点投入，还不是九牛一毛？老板们进而就可以🚀上价值——“人才是最宝贵的资源，好的人才决定了企业的未来，找😜人才，不应该看价格。” 眼看着这些企业在人力资源投入上🔥的“大手笔”，其他企业的HR就开始泛酸——“看看人家的老板，💯看看人家的企业，看看人家的HR！我们就没打过这么富裕的仗！”😂 其实，这种“全力进攻（分子），不管防守（分母）”逻辑💯，还是因为企业有业绩增长的势能。老板们大可以把这种势能归结于😀自己在人才上的全力投入，甚至可以举出个别人才改变竞争格局的个🚀例，但说到底，这种势能还是来自于宏观经济和行业的红利，显然是😊倒果为因嘛。但舆论就是慕强的，当你业绩好了，你说什么别人都会🌟认为全是对的。 展开全文 我从来不相信那种豪掷投👏入，然后赌不确定性产出的投资模式，这种模式赌性太大，不靠谱。🚀这就好比有的头部投资机构，宣传自己的理念是“投赛道”，也就是🤗哪个赛道上出现机会的时候，就投这个赛道上几乎所有的头部项目。👍他们形容为，一把飞镖扔出去，总有一个落在靶盘上。但现实却在打😊脸，经济红利期过去了，进入寒冬了，他们的这种投资模式就不灵了🥳。所以，不要把“蒙对了”说得这么清丽脱俗嘛。 03 防😎守反击的模式 不考虑经济周期，人力资源的投资，也不能是🤔只管防守（分母）的“龟缩”；如果考虑现在是经济寒冬期，人力资😡源的投资，就不能是只管进攻（分子）的“豪赌”。 进一步😎看，即使现在经济再回归上行期，依赖“豪赌”模式的HR们价值就😴会被认可，就有前途吗？显然也不是呀。他们所谓的专业成功，在老🚀板和业务部门眼中，不过是蝇附马尾，企业要不要干掉HR，全凭老🌟板心情。 两种模式本质的问题，都是割裂了进攻（分子）与🎉防守（分母）之间的关系。奉行两种模式的企业，都不清楚人力资源😜投入是如何产生业绩的，他们只能“抓一头”。 我主张的人😴效管理，是防守反击的模式，是把有限的人力资源筹码进行合理配置😡，最大程度确保企业的确定性增长。直观来说，即使一个企业人力资👏源总投入不变，我认为，通过优化配置方式，也能明显提升人效。因🙄为大多企业的人力资源配置方式，实在有点像是“蒙眼放筹码”“菜😉市场议价定编制”，造成的局部冗员那可不是一点点。把冗员挤出来😊，放到一些真正需要人力投入的领域里，再辅以若干的人效赋能手段🙌（选用育留等），业绩增长自然就来了。 如果考虑我的这种🥳理念，人力资源效能，应该就有两层意思：一是“效”，即效率；二🎉是“能”，即产出。这个概念本身就有导向性，它表面是防守反击，😀其实是一种精实增长的进攻理念，它坚信人力资源投入和业绩产出之🤯间的强联系，认为通过人力资源职能的各种工具能够推动经营。有没🤗有发现？这个概念本身就是人力资源专业的革命，野心还挺大的！ 🚀 这样看来，中文博大精深，“人力资源效能”的翻译，实在是🤯妙！返回搜狐，查看更多