投资人不再只看大模型？AI资本新逻辑揭秘｜甲子引力X

共谋新局：AI投资的新赛道与新逻辑

2025年的AI投资正进入一个全新阶段。

大模型的技术竞赛趋于理性，AI Agent、具身智能、AI医药等赛道加速发展；同时，投资逻辑也在重构：从追逐概念到重视落地，从广撒网到精准下注，从资本驱动到产业协同。

这次，在「渡口——2025甲子引力X科技产业投资大会」的《共谋新局：AI投资的新赛道与新逻辑》圆桌对话环节，我们站在“渡口”，迎来了六位叱咤在AI投资领域的“旅人”。

他们分别是：光速光合合伙人蔡伟、普华资本管理合伙人蒋纯、清智资本创始合伙人张煜、峰瑞资本投资合伙人陈石、BV百度风投董事总经理温永腾、心资本合伙人吴炳见。本场圆桌的主持人是甲子光年首席内容官王博。

面对大模型的快速演进和AI应用的多元化，今年投资人们的投资逻辑都发生了哪些调整？

以下为本场圆桌的对话实录，由「甲子光年」整理发布。

王博：欢迎各位投资人朋友来到「甲子引力X」，请大家简单介绍一下自己和所在的机构。

甲子光年首席内容官王博

蔡伟：我是光速光合合伙人蔡伟。光速光合植根在中国，针对中国的早期和成长期的创业公司，关注硬科技和绿色科技，管理等值200亿元人民币的双币资金。凭借团队丰富的投资经验和行业经验，我们为中国的创业企业提供全球视野以及强大的资源支持。中国企业如果想出海，光速光合可以提供强有力的支持。

光速光合合伙人蔡伟

蒋纯：我是普华资本管理合伙人蒋纯。普华资本2004年成立，管理规模几百亿元，包括一个美元基金，投资从早期到中后期的全阶段，每年投出规模几十亿。我们关注半导体、空天海、新能源、AI这些领域。

张煜：我是清智资本创始合伙人张煜。清智资本基金成立大约三年，专注于投资早期人工智能项目，投得比较广泛、积极。我们的特点是专业化和前瞻性，在北京、广州，以及新加坡有独立或合作的孵化器，提供办公空间和算力，在通过评审后都是免费提供的。

陈石：我是峰瑞资本投资合伙人陈石。峰瑞资本成立于2015年，主要是早期和高科技、跨学科的创业投资，包括三个板块：消费和TMT、硬科技、生物科技和医疗科技。最近两三年，每年大约投30个项目，70%跟AI相关的，AI已经成为当前投资非常主要、渗透率很高的方向。

温永腾：我是BV百度风投董事总经理，BV百度风投是2017年成立的专注于投资AI的风险投资机构。2017年开始投判别式AI相关项目，2021年转向生成式AI，现在有两个大的投资领域：数字世界AI和物理世界AI。比如在多模态方面，我们投了HeyGen，目前对Agent感兴趣，在具身智能领域，投过智元、星海图等优秀的项目。我们机构还有一个特点，就是会在海外做一些投资。

吴炳见：我是心资本合伙人吴炳见。心资本是一家专注科技与数字化领域的早期风险投资机构，我们团队曾投过小鹏汽车、满帮、速腾聚创等项目的早期轮次。我主要关注AI领域的投资机会，包括模型、应用、底层AI芯片等。心资本立足于中国，期待陪伴中国科技企业家走向全球。

王博：请大家每人介绍一家你新投的人工智能企业，并说说你们是什么时候投的，为什么投这家企业？

蔡伟：最新投了一家做垂直数据应用的AI Agent公司Sheet0。大家知道大模型有幻觉，数据的抽取分析不准确，而sheet0可以做L4级的数据Agent，100%准确，0幻觉。比如我们想看YC去年三年投的公司里面创始人毕业于斯坦福的公司，通过自然语言输入一句话生成表格，会自动找到这些公司并输出成准确的表格供用户来使用，非常早期的公司，但有很好的想象力。

从大的逻辑上来说，我们看到了中国AI初创公司go global的机会。第一是人才，中国互联网“卷王时代”培养出一批优秀的产品经理，这些人即使在全球范围也是有巨大优势的；第二个是以前全球化、落地，行业和渠道都是难以逾越的壁垒，现在的AI企业通过社交媒体主打C端或者Prosumer, 这个壁垒也被极大地降低了；第三，海外商业模式清晰。国内订阅月费20人民币，海外是20美元，本身就有收费的汇率差，再加上付费意愿有几倍的差距，双重差异使得AI初创公司出海更容易触及一个相当于国内几十倍的市场，也出现了ARR接近1亿美元的中国AI公司，这是非常厉害的成绩。

蒋纯：我们最近投的硅基流动。这个投资也标志着我们的两个理念。

一是，作为人民币基金，我们更多希望投资造福于中国市场、中国人的AI公司。目前，AI还没有很好地造福中国产业，因为中国的基础算力受到很大的限制。硅基流动最近扮演了一个很重要的角色，就是率先在昇腾上实现了DeepSeek的部署，我们可以看到最近华为CloudMatrix的论文也是和硅基流动合写的。硅基流动这些工作贯通了国产AI从硬件到软件的全栈自研，为中国的AI发展提供了重要的基础。

二是，我们认为开源体系是AI领域非常重要的力量，只有开源才能保证AI不被少数公司和国家垄断，避免人类走向被很多科幻电影预言过的那种黑暗结局。硅基流动作为开源生态的一员，也在为人工智能的平权化和民主化做出自己的贡献。

普华资本管理合伙人蒋纯

王博：之前（可点击阅读详情），当时我们还在讨论“AI MaaS为什么能成为一门生意”？

蒋纯：我想我们都看了那些争议。MaaS是不是好生意取决于把算力转化为Token的效率。如果技术上做不到把算力高效地转化为token，这个账就算不过来，就不是好生意，技术上能做到才是好生意。

张煜：我们基金和硅基流动都是大家常提的“清华系”，我和硅基流动的朋友也很熟悉。我也介绍一个我们近期孵化和投资的AI智能体项目紫荆智康。

紫荆智康依托的研究工作(Agent Hospital）通过建立疾病产生和发展的生成模型，为医疗智能体进化提供数据飞轮，并提出了医疗智能体的自我进化策略，在交互过程中实现了医疗智能体的能力持续提升，也被国内外媒体称为“世界首家AI医院”。Agent Hospital在美国执业医生资格考试数据集上取得了顶尖水平，目前已完成二十多个科室的医疗智能体构建，获得了国内外学术界和产业界的广泛关注。目前这个项目在清华大学已经有一些内测验证，结果顺利也超出了我们的预期，我们认为AI医院会是医疗的未来形态。

清智资本创始合伙人张煜

陈石：我发现，现在很多AI应用公司，做得比较好的往往是那些2023年甚至更早之前开始做的公司。后面也有一些公司快速爆发出来，但是PMF往往未经验证。手里有钉子拿AI锤子打，会比那些拿着AI锤子找钉子更容易在这个阶段取得成果。所以我这次不介绍最新投资的公司，而是介绍一家最近在海外发展非常迅速的公司。

我们在2022年6月份左右投资了一家做商业短视频生成的公司Topview AI，那时候ChatGPT还没有发布。当时我们就意识到：第一，AI是一个趋势；第二，短视频电商会在海外迎来快速发展期。这家公司从去年Q4开始在海外推出商业短视频生成的Agent产品，当前产品体验处于领先位置，业务收入增长也非常迅速。

为什么出海或者海外的多模态领域，出现了一批有规模用户增长和规模商业化的创业公司呢？这是因为，不像语言大模型，多模态生成的大模型还没有那么成熟，即便是最领先的视频生成模型，例如谷歌Veo3或OpenAI的Sora等，也远远达不到语言大模型的同等能力，因此给这个方向的创业公司们创造出持续的应用创新的机会。

温永腾：我们最近关注两个方面：Agent后端和Vibe Coding后端，顺着这条线一直在看跟Data有关的Agent，最近投了一家公司Teable，增长非常好。

我们一直相信Agent会替代大部分人类的工作，一方面我们需要让Agent有更多的Context，数据基础设施就变得非常重要。现在很多Agent没有做到可持续、可维护、可协作的工作处理。我们相信在未来6~12个月会看到更多的数据相关的AI创新出现。

吴炳见：我们在天使轮投了一个以小见大的AI应用产品，叫“逗逗游戏伙伴”，公司叫做心影随形。这个产品可以在你玩游戏的时候陪在你身边，给你提供攻略和情绪价值。他们用了模型的多模态识别能力，相当于“眼睛”，知道屏幕上的游戏在发生什么，通过推理给出反馈。这个PMF验证下来挺不错的，收获了一批用户。

其实他们站在两个事情上，一是站在多模态识别能力上，体验可以随着模型能力水涨船高。二是站在一些爆款游戏上做增长，容易在某个用户群体先传播开。

更早之前，我们的团队曾在A轮投资了高性能GPU芯片沐曦集成电路，在A轮投资了AI驱动的产品设计协作平台蓝湖以及在Pre-A轮投资了AI硬件行业先锋闪极科技。这些投资标的覆盖基础设施、模型层、应用层在内的完整人工智能投资生态。

王博：面对大模型的快速演进和AI应用的多元化，你们今年的投资逻辑发生了哪些调整？

蔡伟：第一，我们看AI是从软硬件的角度来看的，硬件是“骨”，软件是“魂”，缺一不可。

大家往往很看重软的部分，但硬的部分重视度是不够的。硬件基础设施的逻辑是卖铲人也是送水工，赚的是确定性。比如我们投了中际旭创（一家专业的高速光模块解决方案提供商），现在（8月21日）3000亿元的市值，净利润一年100亿元。中国的基础设施硬件很有潜力，如何拿到全球化发展基础设施的红利是我们持续关注的重点。

第二，我们还是坚持要投在细分领域具有巨大影响力的公司，未来能成为龙头的公司。这些行业领先的企业往往会带来很多的协同效应。

第三，AI应用在快速发展，包括软件应用、消费硬件等在内的应用侧是我们今年非常关注的重点。特别是一开始就针对全球市场的应用，有很多很优秀的创业公司，这些公司可能很早期。但我们会坚定支持这些有想法、有潜力的创业者。

蒋纯：我们最大变化就是今年开始规模化入局AI了。当然，我们之前也在投AI，只是我们做得更多是一些基础设施的投资，像芯片、算力、存力、通信。今年以DeepSeek为代表的大模型的突破和Agent方面的发展，我们认为时机已经到来，全方位在投入。

在AI方面，我们既关心“左脑”，也关心“右脑”。“左脑”，也就是如何应用AI逻辑判断方面的能力，如基于Agent的AI应用，关注如何提升社会运行的效率；“右脑”，也就是有关于艺术和创造方面的应用，和我们过去有过的消费文创方面的投资经验相结合，关注如何打造更加精彩的生活。特别的，我们非常关注强化学习这个分支，因为这是AI真正智能化的领域，看看如何在AI时代走出一些新路子。

张煜：人工智能发展特别快，作为投资方，我们从理论到实践都需要大量学习。我分享几点观察：

第一，具身智能和生命科学都开始赚钱了。这两个领域，我们各投了四五个项目，基本都有了收入，有些已经开始盈利。比如，具身智能公司松延动力的订单都排到明年了，迅速进入了产业化。

第二，AI应用正在快速走向市场。从投科研到投行业到投应用，投资逻辑发生了很大变化，我们也跟着变化走，其中，AI coding、AI硬件和AI Agent都是比较明显的方向。

第三，关注出海。我们投的筷子科技是做出海业务的，依托自研的企业级AIGC平台和增值服务，可以为全球客户提供高效的商业内容解决方案。

最后，特别说一下具身智能。很多投资人都在质疑机器人，特别是人形机器人，能做什么工作？我的观察和判断是，提供情绪价值和娱乐未来会占到具身智能市场一半以上的份额，讨论机器人到底有什么用不是最关键的。

陈石：我觉得现在结构性、集中式的AI投资机会已经不太多了，如果一定要有大的赛道，那就是AI的应用落地，当然应用落地并不代表一定是软件，可以是智能硬件等其他方式的落地。不过，当前中国的AI应用行业也很迷茫，现在能看到的共识就是出海、软硬结合等，想不出其他更好的方法。

但是我自己是比较乐观的，我以前曾参与过UC浏览器的完整创业过程，感觉当前AI行业的发展，有点像移动互联网的2007年到2009年的阶段，有iPhone、安卓、3G、4G、云计算、互联网应用，但是还没有到达诞生出抖音、美团、滴滴这类移动互联网高价值应用的时间点。

我觉得今天AI行业还处在探索期，应用创业者大家还是要乐观一点，要搭好自己的脚手架（没必要自己从头训练模型，但是要用好外部第三方模型），准备好自己的商业模式（一旦技术奇点来临，商业模式就可以落地），随着模型的迭代不断提升自己的应用体验。把上述三点做到，就能创造出良好的生存和发展机会。

峰瑞资本投资合伙人陈石

温永腾：我们今年更加坚定，在公司自身的业务结构中，AI应用收入未来有望超过芯片相关收入——我们认为，在健康的商业循环中，技术投入最终需要通过应用落地实现价值闭环，这也是我们聚焦AI应用的核心逻辑。

另外，要做国际市场。语言模型本身没有语言的问题，不管中国还是海外，大家第一天瞄准全球市场做，这里面有比较大的结构性机会，我们在这方面今年投的比去年多。

BV百度风投董事总经理温永腾

吴炳见：我们的思路是，沿着模型最强的几个能力维度寻找投资机会，今年的能力维度变清晰了。

我们可以回顾一下，移动互联网时出现大机会往往跟手机的能力维度相关：手机有了LBS，就产生了外卖、打车；有了高清摄像头，就有了小红书、抖音、快手；有通讯录，就长出了微信，而从微信里面通讯录里面又长出了拼多多，这是一脉相承的关系。

大模型经过两三年时间的发展以后能力维度变得清晰了。比如，总结生成能力、编程能力、推理能力、生图和视频能力、多模态识别能力等等。基于这些能力跑出来的明星应用未必做的多么好，而是站对了模型能力方向，当一种能力在过去两年体验提高了10倍，站在上面的应用自然就起来了。

要和最强的模型能力维度站在一起，很多难题都会变成简单题。我会思考一个问题，这个应用是基于哪个模型能力在做？未来两年这个模型能力的体验能否提升10倍？选对比做好重要。

心资本合伙人吴炳见

王博：接下来我有一些更具体的问题想分别问各位嘉宾。

首先想问下蔡伟总。2024年，光速光合领投了自变量机器人的Pre-A++轮融资。今年，具身智能概念爆发，多家具身智能企业都获得了大额融资，估值迅速攀升，个别企业甚至还没有具体的产品或者落地方案也能融到资，你如何看这种现象？目前具身智能企业的估值与落地节奏是否匹配？

蔡伟：这是一个很值得去探讨的问题，我分享一些观点。

第一，具身智能的热度主要是行业预期的天花板很高，机器人未来可以走进千家万户，可以应用在大量的工厂、商业化场所，如果未来每个人和家庭都有属于自己的具身机器人，那么这个市场潜力是非常巨大的。

第二，终局可能是百花齐放。大模型很快就收敛在几家公司，但具身终局最终要和使用场景甚至长尾场景结合，很难想象只有几家领先机器人公司把所有场景都吃掉，很可能终局是10家以上的公司做的都不错。虽然现在已经有领先公司，但优势尚不绝对，还有机会。

第三，中国具身企业可能领跑世界。在具身智能领域中国有机会更快地出现世界级的公司，做到世界最领先的水平。算法侧我们的AI人才是处于世界第一梯队的，在具身的数据收集和硬件，我们有大规模低成本的优势，再加上大量的使用场景，这个是其他国家很难相比的优势，会更容易形成数据飞轮形成在智能侧的优势。

具身智能有两派：一是机器人学派，强调本体和运控，其中宇树科技做得非常好，我们也投了宇树；二是AI学派，强调智能和进入真实世界的操作，我们看到VLA等大脑路线已经开始显现威力，我们投的自变量机器人是这样的代表，这是一个巨大的周期更迭，大家需要有耐心。

我觉得具身智能就像是巨大的森林，我们现在在种树，种我们特别看好的一片树林，等待它们成长，未来能够变成巨大的机会。

王博：蒋纯总，你几年前就提出“人工智能要破壁而出，感知、操作这个真实世界”。黄仁勋这两年也一直在强调“物理AI”的概念。结合你在半导体、机器人、能源等领域的投资布局，您认为物理AI最先会在哪些产业率先实现规模化落地？

蒋纯：我当时说“破壁而出”主要是基于数据的考虑，之前AI都是基于互联网文本数据，到今天几乎耗尽了，新数据来源肯定来自于物理世界，现在看来也是大家的共识。

但从真实世界当中获取数据，这件事情挺不容易。我们看到很有意思的一个事情是，虽然当前人工智能的发展，联结主义占了上风，但是目前大语言模型的底层是基于某种“符号主义”的，是基于人类认知体系的。但当AI直接接触世界的时候，这套底层认知体系不一定管用，AI是跟我们完全不同的方式思考，它有办法打造出自己的一套体系、符号理解真实世界。在这个问题上人类不能自恋，不能人类中心主义。用类似强化学习的方式，让AI自己摸索这个世界，恐怕更有意义。这里面有跨越性的变化，大家也都在探索。

从判断式AI到生成式AI，再到Agent推理式AI以及物理AI，这是逐步推进的过程，也是逐步成熟的过程。判断式AI已经成为红海，生成式AI是目前最成熟的，推理式AI相比物理AI更成熟，成熟领域更容易出现规模化的落地。

物理AI里面，很重要一部分是和机器人相关的具身智能，这部分刚才蔡总已经说得很好了，我想补充的一个是，AI for science、AI for technology也是大有希望的领域。AI for technology过去大家说的可能相对少些，这里有很多是简单物理分析无法解决的问题，存在大量基于经验的公式、基于经验的工艺，这部分也是AI可以大显身手的舞台。在工业自动化的领域，包括一些先进制造领域，也很有可能实现物理AI的规模化落地。

王博：下面问下张煜老师，清智资本是一家带有高校背景的投资机构，我发现清智资本关注于一些行业模型，如智慧大脑、工业智能和生命科学中的蛋白质生成等。但是行业模型需要更深的专业壁垒、数据获取能力和产业资源，这是否会导致其投资门槛更高？商业化路径又如何？

张煜：行业认知未必有那么多人了解，行业数据也不是所有创业者都能够拿到，这本身就是竞争的壁垒，这也是我们比较早进入行业模型赛道的原因。

行业模型最容易跑出来结果，或者说最容易能够赚钱。在行业领域，拿到一些数据很快，因为行业市场本身存在，只是说能不能更好地降本提效，如果做到了客户就会花钱。其实，机会本身就在那，提高某些行业的效率，能够帮助客户实现某个目标，行业模型就能够赚到钱，这也是我们选择投资行业模型赛道很重要的原因。

目前，我们投的行业模型赛道有五六个项目都有了收入，个别的已经盈利，基本符合我们的预期。

王博：陈石总，我知道你非常强调关注“非共识”机会并构建业务闭环。你在投资过程中，如何判断一家企业所做“非共识”业务是有价值的？你会更依赖数据验证还是团队直觉？

陈石：大家很容易挤在共识的地方，但是要切记，一眼看上去就很好的业务模式往往已经不是创业者的机会了。历史上很多成功的公司大多数基于非共识的机会。比如以前的抖音，当时大家理解短视频有可能成就一家新的创作者经济平台，但是创作者经济的内容平台，其经济规模的体量是不足够大的，无法独立发展成为一家行业巨头。而抖音和tiktok几乎是全球第一家把创作者经济跟海量的电商GMV打通的内容平台，从而取得全球领先的商业成就。这个在当时完全是非共识，但是抖音把这个非共识实现了。这类非共识才是最重要的机会。

这些非共识，其实不能靠数据，而更像是要靠创始人的直觉。有位海外知名投资人曾说过，优秀的创始人需要有一个自己的秘密，来自创始人对世界深刻而独立的思考与不懈的探索。我们说的非共识，某种程度上就是这样一个秘密，如果把它做出来就会产生巨大的成就和价值。

王博：BV百度风投在多模态领域已经持续布局多年，从2023年初就参与了生数科技的第一轮融资，并持续多轮跟投。我想问下温总，是什么让你们在这一赛道保持长期且高强度的投入？

温永腾：我们在2021年布局了第一个多模态项目。当时行业内更多聚焦语言模型，多模态确实属于偏早期的非共识方向。从目前我们投资的多模态企业来看，其营收与投入的匹配度较为健康，商业化初步跑通——这既印证了我们当时对“多模态技术落地潜力”的判断，更离不开被投团队的执行力，以及近年来AI行业整体技术成熟的大趋势。

我们一直觉得华人公司和华人创业者做多模态领域的应用上面有比较强的优势，短视频、短剧、直播这些产品创新都发生在中国。我们一直在思考一个问题，投的时候想到应用，应用怎么能赢。

AI的好处是技术脉络是清晰的，不会给我们惊喜，学界研究的进展大约领先业界6个月到12个月，这是我们做投资判断的重要参考。

王博：我知道吴总平时也会写公众号文章，给很多AI应用创业者提出了有价值的建议。那么，对于AI应用创业者来说，找到PMF（产品市场匹配度）是一件重要的事情吗？很早固定PMF是一件好事吗？

吴炳见：找到PMF是最重要的事情，太早固定PMF未必是好事情。

首先，PMF很重要。先找到PMF以后，团队才能拿到正向的反馈和激励，才能建立信心，才会知道后续如何迭代产品。这些用户就是你的实验室，会给你很多的反馈。

那么，为什么太早固定PMF不好呢？大模型还在技术变动期，对AI应用创业者来说，太早固定PMF并不是好事，容易捡了芝麻，丢了西瓜。Cursor团队最初做AI CAD，后来做了AI coding。Perplexity团队最初做自然语言到SQL的转换工具，ChatGPT上线后，他们几天时间上线了AI 搜索。AI应用创业既不是短跑，也不是长跑，是冲浪，判断下一个模型能力的浪头在哪里很关键，灵活转型很关键，也许大转大赢，小转小赢。

王博：感谢各位嘉宾分享的真知灼见。今天的讨论让我们看到，在AI的新赛道上，机会与挑战并存；在投资的新逻辑中，耐心与敏捷同样重要。好的，我们本场圆桌对话到此结束，谢谢！

（封面图及文中配图来源：「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」）