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。
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，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。
