资本的抉择：2026，为AI的哪一部分买单？

12月28日，由创业黑马主办的“第17届创业家年会”在北京举办，年会主题为“智业革命——跨越断层，成为新物种”。会上，以《资本的抉择：2026，为AI的哪一部分买单？》为主题的圆桌论坛邀请到Monolith砺思资本创始合伙人曹曦，卓源亚洲创始合伙人、董事长林海卓，达晨财智合伙人邬曦，元禾原点合伙人乐金鑫，红杉中国合伙人郑庆生等AI领域的知名投资人，创业黑马副董事长罗浛予主持本次圆桌论坛。

Monolith砺思资本创始合伙人曹曦认为，优秀的投资往往在寻找技术和商业的结合点，但在实操层面，“垂直领域”是目前最务实的切入点。他坦言，自己目前对AI硬件抱有极大的好奇心，非常期待谁能打造出AI时代的“新手机”，同时也看好多模态技术的进展，认为这将是证明新机会的关键信号。

卓源亚洲创始合伙人&董事长林海卓认为，真正的高科技在于那些尚未被全球大规模普及的技术，一旦普及就失去了高毛利空间，因此投资人应当寻找技术稀缺性与商业可行性的平衡点。他指出，当前的AI少了一个至关重要的维度——“情感”。他呼吁，未来的AI不应只解决工作效率问题，更应该关注人的情感需求。

达晨财智合伙人邬曦表示，判断一个项目不能一刀切，如果是偏底层模型的技术类项目，只能为技术买单；但如果是建立在开源模型之上的应用类项目，则必须为商业买单。他强调，从技术到商业闭环的最大挑战在于“需求” 的缺失，很多项目失败不是因为技术不行，而是因为没有真实的需求，导致供需错配，结果往往是“有些项目无论如何都爆不起来”。

元禾原点合伙人乐金鑫表示，作为早期投资人，他一直坚持“为技术买单” ，因为他相信生产力的跃迁决定了生产关系，中国需要有人带领范式颠覆，而不是只做低附加值的垂类应用。他认为，虽然市场上流行“垂直打透”，但如果只盯着垂直领域，天花板会很低，他更希望看到中国创业者能站出来做具身大模型等支持下一个范式革命的底座。

红杉中国合伙人郑庆生表示，基金在本质上投的是商业前景，因此在二选一的情况下，往往更倾向于选择偏应用、有商业模式的公司，因为无论技术多牛，最终都要契合商业价值。他认为，当前AI应用的竞争已进入第二阶段，不再是“明知山有虎”的阵地战，而是 “扮猪吃老虎” 的垂直突围战。那些看似不起眼的垂直领域，往往有机会通过非线性外推，最终成长为新的平台级公司。

以下内容为创业家&i黑马编辑过的圆桌论坛节选：

大家好，这场论坛我们将深入一个最热的战区：AI。台上五位，是刚刚荣获年度荣誉的AI投资人。他们每天都在回答一个最现实的问题：在技术狂飙之后，到底为AI的哪一部分价值买单？他们的选择，将直接定义未来一年AI创业的生存法则与进化方向。今天，我们就把这个“抉择”的过程，摊开在大家面前。现在，我进入第一个问题，也是最根本的抉择。

012026年，硬核技术买单，还是为清晰变现投票？

罗浛予：第一个问题，估值之锚的确定。2026年您愿意给一个技术极牛，但是赚钱路径模糊的团队支付高估值，还是为一个技术够用，但是赚钱路径清晰的团队支付高估值？二选一，并且讲讲理由。

邬曦：关键看这个项目是技术类项目还是商业模式项目，如果是技术类项目，比如偏模型，我只能为技术买单。在技术没有收敛，商业模式没有开始时，只能为技术买单。如果建立在开源模型之上，做产品定义和技术栈应用，肯定是为应用买单。

乐金鑫：如果一定要给答案，而且主持人限定了明年。原点一直做早期，我们走在行业前沿，我一直是为技术买单的。题目里讲到了高估值，对于高估值，我更愿意为技术去买单。

曹曦：为什么一定要选一个呢？我可以既要又要，或者都不选。

乐金鑫：是既要、还要，就是希望技术好，又希望赚钱。如果只能二选一，那就都不选，如果非要选一个的话，就选最终会赚钱的公司。因为技术再好的公司，也要赚钱，你磕自研，技术够用也好技术非常牛也好，它能赚钱，那就很好了。

林海卓：我最近在系统地学习《纳瓦尔宝典》，作者为印度裔。书中有一个颇具启发性且略带争议的观点：“所有尚未被全球大规模普及的技术，均可被视为高科技。”例如早期的电视机或收音机，在其普及之前被视为高科技，而一旦技术普及，其高毛利空间便会随之消失。

基于这一视角，要在“高毛利的早期技术”与“大规模普及的成熟技术”这两者之间做出抉择实属不易。然而，若从投资人的角度来看，最优选往往是这两者的交叉结合地带。

具体到中国市场的语境，单纯具备技术能力的团队并不具备很强的稀缺性，在中国的商业土壤中，这类团队往往更倾向于接受巨头的投资。因此，如果必须在两者之间二选一，我更倾向于前者（即早期的高毛利技术）；但在实操层面，还是要选择两者相结合的地带。

郑庆生：这一轮人工智能的发展，出现了技术和产品双演进的特点，技术在其中扮演了一个重要的变量。互联网和移动互联网时，技术变数没有那么大，特别是应用展开时，技术已经基本变成了定数，竞争更多来自产品层面。所以正是因为今天技术变数大，才出现了这么多讨论。

如果一定要二选一的话，基金在本质上投的是商业前景，按道理，无论是够用的技术还是先进的技术，最重要的是要契合商业模式的技术。今天各个大模型的能力非常强，甚至有些中等模型的能力也很强。单纯强调技术能力的公司不一定会显著增加创业成功的概率，反而是能把技术转化成应用并且找到商业模式的公司，成功几率更大。

罗浛予：这是我代表广大的创业者用户提的，他们经常问我：“你们给我们上投资路演课也好、比赛也好，我们经常被投资人拷问，当我们说技术创新时，他们问商业模式怎么样、商业落地怎么样？当我们说商业落地特别好时，投资人又问，技术领先性在哪、技术壁垒在哪。所以，以后也考考投资人，他们到底是怎么想的。”

022026年，投资人会为AI的哪部分买单？

罗浛予：第二个问题，战场之锚的定位。2026年，投资人会为AI的哪部分买单？背景是创业者面临一个选择，是追求通用能力的横向拓展，还是深耕垂直领域，做纵深穿透更好？

邬曦：我选“垂直领域”。刚刚郑总说得非常对，一个企业的商业模式就是它的商业本身，技术也好，模式创新也好，最终都是汇聚到让这个商业模式未来能够持续赚钱。

所以，我倾向于选择后者。特别是对于偏重应用端的企业，在起步阶段且资源优先受限的情况下，与其试图切入基础模型或通用模型等平台属性的领域，不如聚焦于垂直赛道。将垂直领域做深、做透，打磨好产品，并以此积淀数据飞轮，这才是当前最关键的任务。

林海卓：我倾向于“垂直打透”的策略。从实操层面来看，创业者在面对投资人时，往往存在一定程度的差异化对待。在投资行业内存在一个“5秒钟定律”，即投资人从收到并打开一份商业计划书（BP）起，仅需5至6秒便会形成一个初步判断。这一判断虽不能最终决定是否推进该项目，但足以决定是否立即否决该项目。

当前的创业环境呈现出一种明显的学历门槛效应——似乎只有具备研究生或博士背景的创始人才有底气站上舞台，草根创业者的机会空间正被不断压缩。这一现象折射出投资机构对不同画像的创业团队存在潜意识的差异化期望。

具体而言，对于缺乏深厚技术背景、拥有一技之长的草根团队，投资方往往侧重于考察其商业模式的可行性与变现周期，期望其能落地执行更具实操性、可借鉴的商业路径。反之，对于具备前沿技术背景的博士团队，投资方的关注点则会转向技术的稀缺性与壁垒，并在商业化进程中表现出更高的耐心。这种区别对待，本质上源于投资人对不同能力栈团队的差异化评估标准。

曹曦：我肯定选垂直，这是务实的，原因不用展开讲，垂直有很多好处。为什么通用或平台/生态体系，谁都想要，但谁都不投呢？从我自己的角度看，移动互联网时代，中国有很多新平台，但美国没有，美国只有Uber，为什么呢？因为互联网年代的公司足够强，移动化做得足够好，所以美国没有移动互联网的巨头，当然原因是各种各样的。

在AI时代，科技的战场上，巨头非常积极，有充足的军备，我不知道会不会像移动互联网在美国发生的事情一样，我不知道。从我们VC的角度看，肯定希望有平台，但这个事不会因为希望就会发生。

郑庆生：我有相同观点，但我提供另外一个视角。现在大家选的时候，大概率只能做深，因为已经进行到了竞争的第二阶段。第一波竞争可以认为是高举高打的阵地战，明知山有虎，你去啃硬骨头，像美团、滴滴、阿里，它们是平台，是针对大市场去打的，所有人能看到，竞争对手也能看到。

到第二阶段，不是明知山有虎，而是“扮猪吃老虎”的时代。你找到一个垂直领域，但大家还不太理解，这个垂直领域不是线性外推得出的结果，比如拼多多、抖音、快手、小红书、大疆，最终这些公司都从一个小众、垂直的领域，通过打透单点，变成了平台公司或类平台公司。今天高举高打也有可能，只不过风险大，而垂类公司有可能成为非线性外推的平台类公司。

乐金鑫：我的观点，不一样。台上各位嘉宾之前都有美元背景，但元禾一直是人民币。我做科技投资超过15年，我们没在其他赛道玩过。中国的内因驱动和范式变化，结合我刚才的问题，我为什么愿意为技术壁垒买单呢？因为中国今天的产业里，确实需要有一群人带领我们把整个范式颠覆，去往前走。

生产关系一定由生产力跃迁来决定，而我们今天处于这样的时代，AI是个大基座。回答这个问题，如果今天面对的是黑马营学员，我会这样讲，事实也是如此。我们在评判一个项目时，每个投资人都想要一个生态和平台。关键是，你今天面对的创业者是否有这样的能力和视野，能不能基于这个技术看到全向的生态是怎样发展的。

举个例子，我十年前就做过这件事。我最早投寒武纪时，还没有大模型。我们投AI芯片时，并没有考虑它往哪个垂直领域深耕，它是颠覆一代的新技术。最近英伟达以200亿美金收购了一家公司，它在为谁买单？它是在为下一个算力范式买单。

接下来，比如具身智能，如果每个人都卷本体或核心零部件，这样天花板很有限。在这样的赛道，如果只能做垂类，我不会给到高估值，或者我不愿意首先为它买单。我更希望今天中国的创业者有人站出来，比如来做具身大模型，这又是支持下一个范式革命的底座。

罗浛予：您把前面四位嘉宾进行了稍微总结，揭开了它的面纱。作为投资人，希望投到一个平台型或生态型的企业，但是又很难，这一轮AI比上一轮移动互联网更难，所以呼吁创业者，能够在这个领域跑出来。

03
商业化路径最清晰的AI应用场景会是什么

罗浛予：第三个问题，关于团队之锚。您愿意为哪种团队组合买单？为哪个核心挑战买单？结合您看到的最佳案例，您认为商业化路径最清晰的AI应用场景会是什么？

郑庆生：我认为，中国及华人创业者最理想的赛道是To C或To个人的生产力工具。得益于国内丰富且“卷”的互联网产品环境，华人团队在产品能力上具备很强的竞争优势。这类工具一旦确立商业价值，便能迅速实现全球化扩张。目前估值与用户增长最快的领域，如Manus和视频剪辑工具，正是遵循了这一路径。值得注意的是，我观察到许多位于非一线城市或省会城市的公司，其80%的收入已完全来自全球市场。

乐金鑫：这个问题有点难回答。我在想当下的热潮，跟几年后有什么区别。我在苏州参加一个论坛提到了OPC，我在去之前，还不知道什么叫OPC，OPC就是One Person Company （一人公司）。这是一个概述，就是AI驱动的范式下，整个生产效率的提升，单个人的产出是可以突出这个想象力的。你今天无论是做SMB，可以借助互联网去泛化的生意，还是基于大模型或Agent，做一个小生意。

我关注的核心是单个面积或单个人力的产出。在这个点上，我看好虚拟经济和数字经济范式上的机会，因为它天然会打破物理环境的限制。无论是硬件，还是软件也好，偏工程化的能力，中国的市场和工程团队已经特别强了，这一点我不担心，机会也很多。

曹曦：我也想说To C的生产力工具。还有一个角度，就是跟AI结合的硬件。因为硬件的商业模式相较于软件产品，更简单，卖一个产品，就赚一个产品的钱。在竞争上，大厂没有那么强的网络效应、既有优势碾压创业公司，所以硬件是AI上面好的商业模式。

说到具体的话，我会好奇，谁会第一个把AI时代的手机，或新一代的手机，我不知道怎么定义，但它一定会出来。我非常好奇，是什么样的公司可以做出来，这是一定会发生的事情，它会以什么形态发生，我们拭目以待。

邬曦：我想说几个领域，首先是硬件领域，我们已投资了一家硬件公司。中国在硬件方面具备显著优势，涵盖了供应链能力、柔性制造以及软硬结合的综合能力。更重要的是，硬件是沉淀数据的关键载体，因此我认为硬件赛道大有可为。

其次是面向消费者（To C）的出海业务，特别是针对北美市场的To C产品。我们在这一领域也布局了多个项目。在这个过程中，我们非常看重产品市场契合度（PMF）的验证。以我们投资的某个项目为例，其早期尚无明确的月活与年化收入数据，但如今已实现了2亿至3亿元人民币的营收。基于此类案例，我们后续的投资策略将更加聚焦于应用层领域的挖掘。

林海卓：我想举一个具体的案例——“生数科技”，他们CEO今天也在场，我们也是他们的投资方。首先，我非常看好影视、视频及文艺创作这一细分赛道，其具备高度的To C属性。延续前面乐总关于“一人公司”的观点，我认为未来将诞生极具竞争力的“一人文化创意公司”。在技术的加持下，创作者构思的剧情理论上可以“一键式”低成本转化为动漫、短视频、真人视频等富媒体载体进行传播。

过去，许多人或许仅能业余创作短篇科幻小说，却苦于缺乏资源而无法以高质量的富媒体形式呈现给大众。而现在的AI技术，具备在未来几年内逐步构建起一个商业化成熟、蔚然成风的个体创作宇宙空间的潜力。

04
从技术到商业闭环的最大挑战是什么？

罗浛予：我理解是林总说的是给强大的一人文化创业公司提供支撑的AI公司。再问一个问题，如果向创业者提出一项关于实现“技术至商业闭环”的建议，您认为在推动技术商业化落地的过程中，最核心挑战是什么？比如“人才稀缺”、“算力成本”或“供需错配”等。

邬曦：我认为核心症结在于需求的缺失。无论是软件还是硬件产品，若最终导致供需错配，则所有的努力都将付诸东流。以我们投资的Haivivi为例，该项目建立在明确的市场需求基础之上。然而，我们也投资了其他一些项目，其硬件产品尚未发布时我们就已介入。这些项目能否在市场上取得爆发式增长，并不仅仅取决于技术实力，也不单纯取决于营销手段，甚至难以界定具体由什么因素决定——结果往往是，有些项目无论如何都“爆”不起来，而有些却突然爆发。这种不确定性，对我们影响比较大。

乐金鑫：我认为是数据，一定要充分重视数据、解读数据、构建数据。从哪里来，到哪里去，都是数据。

郑庆生：我认为是需求，但不一定是找到需求，其实是猜对需求。因为需求很难通过统计和经验法则找到。这实际上是你的先见之明，这个事情有玄学，也有可能是幸存者偏差。

林海卓：我认为AI少了一个维度，就是情感。人工智能的软硬件发展到今天，我们居然绝大多数依赖熟人介绍去解决找对象的问题。未来的生活、工作、情感是并重，现在接触的AI都是解决如何更好地工作。我如何借助它去解决情感需求，以及寻找婚姻中的另外一半。现在借助AI、大数据，解决人的情感问题、单身问题，没有非常有效的工具。我希望未来有更多的AI公司，可以关注到人性情感，特别是都市情感方面的问题。

052026年，哪个AI领域会胜出

罗浛予：最后一个问题，请大家用简洁的语言完成一个预测：假设我们在2026年底在此庆祝一项胜利，那么这将是哪个领域？具体请回答两个层面：第一，届时我们将庆祝胜利的具体领域是什么；第二，目前该领域已表现出的、预示这一胜利的明显信号是什么。

邬曦：标准答案，我肯定说是出海的To C领域，因为PMF的信号已经证明了，但这也是共识。这个胜利是对行业的胜利，还是对个体机构的胜利，还是投资人的胜利？对行业的话，这是共识，没啥可讲的。如果是个人的话，要投你感兴趣、你好奇，同时看得懂的领域，其他看不懂或者没有兴趣，应该不会成功。

郑庆生：上一个问题我说了效率工具，这个问题我就选择AI相关的硬件。因为在AI模型和应用的发展上，中国在努力追赶保持不落后，但是在硬件上，中国具有单边的优势，而且这个优势很明显。

曹曦：将是多模态的信号，因为多模态进展的信号，会证明有新东西。

林海卓：我想到的是创作力产品，本质上它们依然是个人效率工具。这包括应用于个人的科研助手，用于辅助科研与工作流程；生活中的各类咨询应用；以及能够营造氛围、激发个人创造力的产品。这些都是我眼中偏重创造力方向的产品形态。

乐金鑫：说到2026年庆祝的话，我认为是端侧AI，我当下已经在布局了。我希望到2026年底，我能庆祝一下。

罗浛予：感谢各位投资家。今天，各位为我们清晰描绘了AI领域的赛道图谱，并深入探讨了多个细分赛道的发展机遇。我们期待在To B与To C的生产领域，通过数字经济与虚拟经济的结合，进一步提升个人生产效率；同时，在AI+硬件、出海To C以及AI多模态与多效率领域，赋能个人创造与工作，提供得力的助手与便捷的创作能力。

这不仅需要我们精准挖掘需求、锁定应用场景，更要探索如何满足用户的情感需求场景。我们相信，在充分解读与构建数据的基础之上，我们这一代人将引领新的范式跃迁。当这种范式创新叠加商业模式的落地，技术终将为我们找到最优解。

感谢各位投资人分享的关于战场选择、估值依据以及对团队成功审视能力的真知灼见，这些都为我们提供了极其重要的启示。同时也祝贺今天获得殊荣的优秀投资人们。期待在AI赛道上，投资人与创业者能够携手并进，实现双赢。

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