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

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猫咪与狗子的日常“交锋”充满了趣味。猫狗因踩尾巴引发了一场“😴冷战”，看来得持续一阵子。