对话壁仞科技背后投资人：一场由DeepSeeK驱动的硬科技价值重估

图说：左起为耀途资本创始合伙人白宗义，壁仞科技创始人、董事长兼CEO张文，耀途资本创始合伙人杨光

文丨薛芳

编辑丨张睿

出品丨深网·腾讯新闻小满工作室

2025年，一个清晰的信号正在被市场捕捉。

一度撤离的海外长期资本，正悄然回流港股，重注那些曾经历“破发潮”与“地缘政治不确定性”淬火的硬科技公司。这并非简单的市场轮动，而是全球资本对“中国技术价值”的一次系统性重估。

驱动这场重估的，远非单一产品突破。其底层是一场深刻的 “生态革命”：以DeepSeek为代表的国产开源大模型崛起，彻底激活了从算力、模型到应用的自主闭环，终结了“有路无车”的产业僵局。

1月2日，壁仞科技在香港联合交易所挂牌上市，股票代码为06082.HK。作为港股2026年首只上市新股，壁仞科技发行价19.60港元，募资规模55.83亿港元。此次成功登陆港交所，壁仞科技不仅成为“港股GPU第一股”。

在此背景下，壁仞科技、瀚博半导体的早期投资机构——耀途资本，创始合伙人杨光，作为长期深耕硬科技赛道的投资人，完整经历了从低谷蛰伏到周期回暖的过程。在这场与《深网》的深度沟通中，他系统阐述了：

资本为何回流；DeepSeek等模型如何改变国产芯片“有路无车”的窘境；训练芯片的客户集中度高，新晋国产芯片厂商在分散且海量的推理芯片市场或将有更广阔的蓝海；“算法平权”下的顶尖华人力量；芯片创业者的生存法则与未来格局。

值得注意的是，2026年1月2日，壁仞科技成功登陆香港联交所，发行价19.60港元，募资55.83亿港元，成为“港股GPU第一股”。此次上市也被视为DeepSeek开源重构整个芯片生态的注脚。

以下是交流内容整理，经精编如下：

海外长钱“回流”：中国底层技术系统性重估

《深网》：壁仞科技（Biren Technology）为什么选择了港股，而没有选择当时备受关注的科创板。这背后的考量是什么？

杨光：资本市场一直是在变化的。壁仞科技筹划上市时，科创板的信息还没有完全释放。 相比之下，港股的确定性和能见度更高。当时我们判断，只要积极进行路演，肯定能找到更多的基石投资人，可以很好的控制我们的上市节奏。事实上，团队在很短的时间内做出了港股上市的决定，科创板差不多也在同一时间释放了很多信号。

如今壁仞已基本锁定“港股GPU第一股”的地位。港股有非常好的再融资的机制，企业先上市，融一笔钱，在上市后如果需要进一步扩张资金，后续的再融资也比较宽松。

《深网》：但港股以“分化”著称，并非所有企业都能获得理想估值。你如何看待这种分化？

杨光：的确，港股是一个极其看重“宏大叙事”与行业领导地位的市场。市场注意力与资金高度集中在那些能讲述并证明自身具备平台型潜力的龙头企业身上。100亿至150亿港币的市值通常是一个分水岭。

《深网》：过去几年港股IPO曾经历“破发潮”，这对当时的市场参与者心态造成了什么影响？

杨光：那是一段非常具有挑战性的时期。普遍的破发现象导致基石投资人面临亏损，使得他们的出资意愿变得非常谨慎，对公司发行定价的要求也极为苛刻，整个市场的基石投资生态一度非常低迷。

《深网》：为什么进入2025年后，市场情况出现了明显好转？

杨光：核心原因是“海外资金的再平衡回流”。过去几年，许多海外投资者大幅降低了中国资产配置。2025年开始，随着对中国底层技术能力（如大模型、新能源车）的信心恢复，他们开始重新增加中国资产的配置比例。这部分增量资金正在重新涌入港股。资本是逐利的。

《深网》：这些回流的资金，是着眼于短期波动的“热钱”，还是具备长期视野的“长钱”？

杨光：从我们接触的案例来看，目前回流的主体确实是“长钱”。参与地平线以及我们其他被投公司交易的基石投资者，很多都是以五年甚至更长为投资周期的长期资本。他们的逻辑很清晰：既然中国新能源车产业已经实现了全球性的弯道超车，那么作为其大脑的自动驾驶芯片，就不可能长期由英伟达或高通完全垄断。

国产替代是一个确定性强、正在发生的巨大趋势，这个增量市场足以支撑数家领先公司共同成长。因此，除了地平线，像爱芯元智、黑芝麻智能等公司，都有机会占据重要位置。

《深网》：这一波国产算力芯片公司的上市潮，对整个硬科技创投生态会有什么长远影响？

杨光：这是一个至关重要的信心提振。就像移动互联网时代BAT的成功孵化了后续生态一样，如今GPU、自动驾驶等赛道若能产生可观回报，就会形成强大的示范效应。

《深网》：这是否意味着，硬科技投资也开始感受到类似移动互联网早期的产业“暖意”？

杨光：是的，我们正开始看到这种迹象。五六年前，很难回答“中国有多少家市值百亿美金以上的硬科技公司”。但今天，从地平线、寒武纪到摩尔线程、壁仞，这个名单正在变长。当市场看到一批真正的硬科技公司成长为百亿美金市值的巨头时，根本性的质疑就会消失。

《深网》：港股和科创板的积极反馈，是否可以看作是国产硬科技从“技术故事”到“商业进展”的综合体现？

杨光：没错，而且市场预期可能还不够充分。像摩尔线程、沐曦、瀚博、壁仞这样的公司，未来三年营收完全有可能冲击百亿级别。寒武纪2024年营收11.74亿，2025年前三季度已达46亿，2026年过百亿是大概率事件。当一个赛道开始出现百亿营收的公司时，整个市场的信心基础会完全不同。

《深网》： 你如何看待这一波以GPU为代表的硬科技题材在港股的前景？

杨光： GPU和自动驾驶这两类很高天花板的行业龙头，在港股市场应该表现都不会差。我们投资组合中也有两家自动驾驶企业在准备港股上市。

DeepSeek崛起，如何重构国产AI芯片的游戏规则

《深网》：在你看来，当下的AI市场环境正在发生什么根本性变化？

杨光：最大的变化，是行业开始真正重新审视国产算力的价值。就像《黑神话：悟空》制作人所说，这堪称“国运级产品”。其核心驱动力，是以DeepSeek为代表的国产开源大模型取得实质性突破，让我们走出了一条“美国引领闭源，中国引领开源”的差异化道路。

过去，国产算力长期面临“有路无车”的窘境——芯片造出来了，但上面主要运行海外模型和API。如今，模型能力的追平，使企业可以安全地进行私有化部署，直接采用国产服务器和芯片。一个从底层算力、中间层模型到上层应用的自主“主权AI”全栈生态已清晰形成。

《深网》：“主权AI”全栈生态的形成，最关键的那个转折点是什么？

杨光：最关键的变化，是国产开源模型真正激活了算力基础设施的闭环运营。这不仅意味着自主可控的模型能力，更关键的是为整个算力基建注入了持续的需求与价值。

以我们投资的“硅基流动”这类平台为例，它本质上解决了数据中心“建后闲置”的痛点，通过聚合大量开发者对开源国产模型（如DeepSeek、千问等）的API调用需求，将算力转化为可运营的服务。2024年前，这类平台采购的主要是海外API；如今，绝大多数已转向国产大模型。这样一来，产业链就贯通了：底层是算力基建，中间是模型API服务，上层连接着真实、持续的应用需求。目前该平台上超过95%的流量都跑在国产开源模型上。

《深网》：这种“生态闭环”对AI芯片领域最直接的影响是什么？

杨光：它带来了一个根本性反转：软件生态从“碎片化”走向“收敛”，行业壁垒被大幅降低。

过去，做国产GPU最痛苦的是要像英伟达CUDA一样，去兼容无数碎片化的小模型，软件壁垒极高。但现在，大模型时代让应用生态收敛到DeepSeek、千问等少数几个主流模型上。对于芯片公司而言，战略变得无比清晰：只需全力适配好这“几个”主流生态，芯片卖出去，客户就能直接用。

《深网》：在这个新生态中，云厂商和大模型公司的策略是什么？

杨光：他们的策略非常清晰和务实。对于云厂商，他们过去大部分需求仍在英伟达，自研芯片更多是作为“技术储备”和“议价筹码”。因此，更可能的路径是与本土GPU公司保持紧密合作甚至投资绑定。

对于头部大模型公司（如DeepSeek），现阶段最合理的分工是：用英伟达的卡做训练攻坚，用国产的卡做推理落地。这如同芯片制造，先利用全球设备做出最先进产品证明成功，之后再追求全链条国产化。

《深网》：随着模型基座能力拉平，未来的竞争关键会转向哪里？腾讯“元宝”超越开源DeepSeek的现象说明了什么？

杨光：这是一个很能说明问题的现象。我们用DeepSeek，但在搜索任务上后来切换到了元宝，因为在实际使用体验上，元宝效果更好。

这背后的原因不是模型基座能力有代差（元宝本身也支持DeepSeek的模型），而在于应用层的工程与数据能力。元宝的核心优势在于其强大的RAG（检索增强生成）系统，此外，元宝的优势除了模型和产品体验，也在于丰富信源。它能实时检索腾讯生态内（如微信公众号、新闻）及互联网上的最新信息，结合模型进行回答，对时效性要求高的问题体验优势明显。

此外，腾讯拥有微信等超级应用的场景和数据，在应用集成和体验优化上实力极强。这证明，在模型能力拉平之后，应用层的产品力、数据生态和工程能力，将成为决胜的关键。

《深网》：你如何评估当前的行业信心？从自动驾驶等领域的进展看，AI产业是否已经走出了低谷？

杨光：信心确实在回归，而且有扎实的商业进展作为支撑。我们早期投资了一批硬科技公司，过去两年，无论是GPU、自动驾驶还是AI，都经历了一轮低谷和调整。真正的转机出现在技术真正达到“可用”的临界点。

以自动驾驶为例，最初的预期过于乐观，但长期的软件迭代如今开始结出商业果实。例如特斯拉FSD V14表现趋近拟人化，Waymo在旧金山湾区Robotaxi市场份额达到27%。国内发展路径高度同步，像Momenta、我们投资的元戎启行以及华为智驾都在快速推进。随着技术成熟度被验证，车厂有了信心，开始将高阶智驾推向市场，头部自动驾驶公司也因此获得了可观的营收。

这正是“主权AI”生态闭环带来的积极信号——当从算力、模型到应用形成了一个自主驱动、协同发展的完整闭环时，一个健康且能够持续向前走的商业模式就建立了，信心自然随之而来。

芯片竞争终局推演：决战“推理”芯片

《深网》：当时投资壁仞科技的核心契机是什么？

杨光：我们自2019年起就非常看好GPU算力这个确定性的赛道。壁仞创始之初，张文基于在商汤（AI 1.0时代）的深刻体会，意识到高端算力是一个明确的国产替代机遇。二是认定“人才密度”是构建壁垒的核心策略。因此，壁仞早期团队吸引了很多来自AMD、S3 Graphics等公司的精英。这种高密度的人才集结成为了一种竞争优势。

《深网》：从壁仞的案例延伸开，您认为国产芯片公司应如何与英伟达这样的系统级巨头竞争？

杨光：这注定是一场长期的系统生态竞争，而非单点突破。关键在于从“芯片公司”向“系统公司”演进。可行的路径是：先聚焦单芯片性能，在市场上站稳脚跟；再通过投资或合作，逐步补全高速互联等系统级能力。

这将是一个漫长的过程，关键在于从“芯片公司”向“系统公司”演进。英伟达收购Mellanox使其转变为能够提供完整计算集群解决方案的系统厂商。对于创业公司而言，可行的路径是：“先聚焦单芯片性能，站稳市场；再通过投资或战略合作，逐步补全高速互联等系统能力”。

同时，寻求自主可控的云厂商（如阿里、腾讯）也在通过自研或深度定制，扶持自己的芯片伙伴。因此，最终的产业格局很可能呈现一个分层的生态：少数头部芯片公司会向全栈系统厂商迈进，追求自主闭环；更多公司将凭借其专精优势，深度融入各大云厂商或垂直行业的供应链体系。

《深网》：对于AI芯片创业公司而言，下一阶段最清晰的核心机会在哪里？

杨光：推理芯片市场，尤其是面向特定增量场景的芯片，是创业公司的蓝海。训练芯片的客户只剩下寥寥几家还能烧钱做大模型预训练的巨头，市场太集中。而推理的需求是海量且分散的，存在于每一个像“元宝”这样寻求极致体验和成本优化的应用背后。

新晋创业公司的机会就在于，深入某个具体场景（比如视频直播实时处理、智能客服、垂直行业AI），做深度定制的推理芯片，在效率、成本上超越英伟达的通用方案。更长远未来的竞争，不再是“国产替代”，而是“定义增量”。腾讯元宝的成功，只是海量推理需求爆发的一个缩影。

《深网》：新晋创业公司具体应如何切入这个“增量市场”？

杨光：关键是“应用定义芯片”。中国有全球最卷、最丰富的应用场景（比如短视频、自动驾驶、XR）。创业公司应该深入一个具体场景，比如专门为视频直播的实时特效、XR眼镜的凝视点渲染、或是具身智能机器人的某个控制环节，做深度定制的推理芯片。你能在这个垂直领域做到效率、成本远超英伟达的通用芯片，你就赢了。未来的国产替代机会基本没了，都在拼谁能定义下一个增量市场。

《深网》：具身智能对专用芯片的需求如何？芯片公司该怎么布局？

杨光：目前行业处于研发探索期，技术路线远未收敛，因此灵活通用的英伟达GPU仍是首选。此时做专用芯片风险极高，一旦算法转向，芯片可能立刻过时。

专用芯片的机会需要等待两个信号：技术路线收敛与需求规模化放量（如百万台级别）。届时，为追求极致效率与成本，定制化芯片才会成为刚需。因此，芯片公司现在应保持高度关注和技术预研，耐心等待拐点，而非过早All in。

《深网》：最近英伟达特供版芯片解禁，这对国产厂商是威胁，还是反而验证了国产的进展？

杨光： 这需要从市场心态来解读。特供版芯片很可能是其性能已被国产芯片迫近，失去绝对优势后才被放行。因此，其市场窗口正在急剧缩小。当自研芯片已达到可比性能时，采购这种“特供版”的政治和商业动力已大大减弱。根本的机遇，仍然在于建设自主可控的完整技术栈。

《深网》：耀途资本在这个领域的布局是？

杨光：自2022年起在推理芯片领域进行了系统性布局：瀚博半导体，针对短视频/直播等大流量场景优化推理效率；星宸科技，从安防延伸至机器人、AR眼镜等AIoT场景；爱芯元智，聚焦车载AI视觉与自动驾驶感知芯片；光羽芯辰，以3D堆叠技术突破端侧大模型“存储墙”；进迭时空，凭借RISC-V灵活可扩展、全栈计算技术可控的优势，广泛应用于AI机器人、工业控制、智能终端等领域。

《深网》：对芯片创业者最核心的建议是什么？

杨光：三点：一是长期深耕确定性场景，扎实做产品。二是成为全能型创始人，尤其在当前环境下，供应链管理是生死线。三是基本放弃国产替代幻想，去定义增量市场，在自动驾驶、XR、具身智能等新需求中寻找机会。我们正站在一个能诞生新一代伟大公司的周期起点。

Chinese GPT”现象：开源如何实现中美算法人才“平权”

《深网》：在AI领域，顶尖人才中华人比例非常高，这与过去印象不同，您如何看待？

杨光：（笑）行业内甚至有个玩笑，说现在最强的AI模型应该叫“Chinese GPT”。这反映了一个现实：在美国这轮AI浪潮中，最核心的算法研发力量里，华人占比极高。这波技术由90后、95后的年轻人主导，他们身在一线，是技术迭代的主力。如果你在过去五六年没有深入一线编程，很可能无法把握最新的技术脉络，也难以做出最前沿的决策。

从这个角度看，中国人在数学和算法上的传统优势，在这波AI革命中得到了充分释放。现在美国最顶尖的算法团队，确实很多是华人。相比之下，印度裔可能更多在管理层面表现出色。因此，可以说中美在AI算法领域拥有最雄厚且旗鼓相当的人才储备。

《深网》：为什么？

杨光： 这正是关键所在。软件和算法的世界，因为开源而实现了“平权”。一个在清华、北大刻苦学习的学生，通过开源社区，能接触到的论文、代码和思想，与斯坦福、伯克利的学生几乎是同步的。大家站在同一条起跑线上，所以中美顶尖人才的差距微乎其微。

但硬件领域则完全不同。芯片设计是高度依赖经验和产业Know-how的“黑盒”，知识封闭在英伟达、AMD等巨头内部。没有在这些顶级公司真正流片、量产过的经历，很难知道如何设计出高性能的GPU。在高端芯片上，中国的人才基础与美国确实存在代差。这也是为什么投资GPU必须寻找来自英伟达、AMD、S3的“老兵”团队——因为“做过”和“没做过”有天壤之别。

《深网》：这是否改变了中国的创新模式？比如DeepSeek的核心团队是本土培养的。

杨光： 没错。这证明在最前沿的算法创新上，我们已不再必须依赖海外大厂训练过的人才回流。中国本土的工程师和科学家完全有能力从零到一做出世界级的工作。往后看，中国本土的创新能力会非常强大，这是我们信心的来源。

《深网》：在这种创新土壤下，什么样的人更适合创业？

杨光：一个核心原则是：越偏底层的硬科技，越需要“老兵”；越偏上层的应用创新，越需要“年轻人”。

我们的投资组合大致遵循“六四开”原则：60%投向需要“老兵”的硬核科技；40%投向由年轻人主导的应用创新，后者容忍低一些的hit rate，博取潜在的高回报。

《深网》：所以，当前的行业回暖，是否意味着一个良性循环的开始？

杨光：过去，创业者的背景多来自BAT；现在，越来越多创始人来自大疆、地平线、华为车BU；未来，可能寒武纪、壁仞、瀚博、沐曦等公司的核心人才也将开启新的创业旅程。投资在此过程中获得回报，并持续支持下一波创新者。这不是一个瞬间的“黄金时代”，而是一个扎实的、螺旋上升的产业周期。我们正从低谷走出，处在一条向上的曲线上。当然，周期会有起伏，但这轮上升的基础是扎实的产业进展和生态形成。

《深网》：你提到生态与系统的竞争，Gemini3惊艳全球，谷歌的TPU系统及其全栈能力，对国产芯片生态的发展有怎样的启示？

杨光：TPU是一个重要参照，它通过芯片、互联、软件的统一设计提升集群效率、优化成本。但这容易带来一种误读——认为成功关键在于自研硬件。实际上，TPU的基石首先是谷歌与DeepMind汇聚的顶尖人才。即便使用英伟达GPU，这批人同样能实现突破。自研硬件对谷歌而言，更多是降本增效、追求极限体验的系统工程选择。

谷歌真正的优势在于无与伦比的全栈闭环能力——从底层TPU、中间层Gemini与云平台，到上层的安卓、Chrome、YouTube等超级应用与数据源。这让它在多模态生成等前沿领域能实现原生同步，而国内头部厂商（如阿里、火山引擎）已通过原生多模态架构追上这一水平，但部分中小团队的技术仍处于分步合成阶段。

这给我们的启示是：长期竞争的本质是顶级人才密度与全栈生态协同能力的比拼。国产芯片生态固然要学习系统级思维，但更要清醒认识到，追赶的起点与核心始终在于能否持续吸引并赋能顶尖人才。

《深网》：因此，投资的核心逻辑是寻找“巨大的变化”？

杨光：是的。VC的本质就是抓住 “结构性变化”。我们早年重仓半导体，正是因为这里同时发生了三个巨变：下游品牌崛起带来的自主需求、地缘政治催化的国产替代，以及 AI革命引爆的算力饥渴。因此我们重点布局在AI、半导体以及高端制造，并持续关注AI for Science、可控核聚变、量子计算等前沿方向，捕捉下一轮变化。