AI板块持续回调，是否真的存在泡沫？一级投资人给出答案

进入7月以来，二级市场AI板块骤然降温，市场关于“AI泡沫是否破裂”的争议再度升温。

根据Wind数据，7月15日A股科技、AI产业链板块延续前期回调态势，算力芯片、存储、CPO光模块等AI核心赛道集体走弱，多只算力硬件个股跌幅超10%。场内资金出现高低切换，板块多空分歧进一步放大。

当记者将视线投向一级市场，活跃在产业最前线的VC/PE则显得更为冷静。多位投资人在采访中表示，短期板块震荡并未动摇产业长期向好的共识。“AI不是单一赛道，而是一轮基础技术革命，”有受访者直言，“未来几年投资机会将沿着产业链不断迁移。”

与此同时，一级市场AI投资逻辑也在经历重塑——从“有没有模型”到“有没有真实用户与持续留存”，从叙事驱动到价值验证，评判标准正在重置。在具体打法上，早期押注“资源获取能力”、后期紧盯“退出确定性”，这种两端分化的策略布局，折射出资本在理性回归后更为务实的一面。

板块回调引发泡沫争议，投资人：震荡难改产业长期向上逻辑

2026年以来，A股AI板块走出极端分化行情。上半年算力、光模块、AI芯片赛道走出主升浪，科创50指数上半年累计涨幅达64%，半导体设备与材料细分板块年内涨幅也将近150%，寒武纪等算力龙头市值一度突破万亿关口。但7月初市场快速反转，7月2日科创50单日下跌7.7%，创下年内最大单日跌幅，澜起科技、新易盛等AI硬件个股单日跌幅超10%，一周内AI产业链市值大幅缩水，市场围绕“AI行业泡沫”相关话题展开激烈争论。

针对二级市场AI板块的震荡，多位受访的一线市场投资人一致明确：当前AI行业不存在全局性泡沫，估值虚高仅集中于细分赛道，二级市场短期情绪波动不会动摇AI产业长期向上主线。

江远投资创始人、CEO张江告诉《每日经济新闻》记者，AI行业不存在全局性泡沫，仅存在结构性泡沫。估值虚高主要集中在三类赛道：无实际业务价值、缺乏稳定订单支撑的低端大模型；同质化建设、无差异化优势的智算中心；没有垂直行业落地场景、通用性弱的AI产品。与之相对的是，高端算力芯片、手握真实落地订单的AI企业估值泡沫极小，市场供给仍存在缺口。

泰合资本相关行业负责人也持相近观点：“AI带来的生产力提升是真实存在的，模型、推理、智能体能力仍在持续迭代，产业空间远未释放，整体行业难以用‘整体性泡沫’来定义，仅细分赛道估值分化会持续加剧。”

事实上，去年年底金沙江创投主管合伙人朱啸虎就曾在一场访谈中提出，AI至少三年内看不到泡沫；软银集团CEO孙正义近日也公开表示，“任何关于AI领域正在形成泡沫的说法都是荒谬的”。这些观点集中体现了当前一级市场主流机构看待AI泡沫的核心态度。

市场关注的另一大核心在于，二级市场下跌是否会倒逼一级市场下调估值、收缩投资节奏。在不少投资人看来，这一现象并不存在，核心逻辑在于一二级市场底层规则存在本质割裂。

国科嘉和高级合伙人陆佳清指出，二级市场的短期波动对一级市场的传导效应有限，原因在于两者定价机制、信息环境和投资周期等方面存在本质差异。“头部基金在一级市场的定价逻辑锚定企业长期价值，遵循基本面判断而非市场情绪起落，一两个月的市场冷暖不足以动摇长期产业趋势。”

“二级市场行情仅会短期影响一级市场投资情绪，二者实际关联度较低。一级市场投资逻辑更聚焦企业长期价值，核心判断标准为AI技术能否创造真实用户价值、解决产业现存刚需，短期二级市场波动不会改变长期投资判断。”张江总结道。

一级AI投资逻辑生变：从“模型信仰”转向“价值验证”

过去两三年，一级市场对AI的追捧几乎围绕模型本身展开——参数规模、Benchmark得分、推理能力，技术指标的每一次跃升都足以点燃资本热情。但进入2026年，投资人的关注重心已明显迁移。泰合资本相关行业负责人告诉记者，如今大家更关心AI能否真正嵌入企业流程、创造持续价值并跑通可验证的商业模式。这背后是资本从“有没有模型”转向追问“有没有真实用户、持续留存和健康的单位经济模型”，投资逻辑正从叙事驱动走向价值驱动。

市场并非单线演进，而是呈现清晰的分化。张江观察到，上游算力与具备核心竞争力的优质AI企业仍处高速扩张期，真实需求持续抬升；另一边，大量缺乏落地场景、价值单薄的浅层应用则在经历洗牌去泡沫，但行业尚未进入全面泡沫出清阶段，结构性分化仍是当下主旋律。

谈及商业化进展，投资人并不回避挑战。泰合资本相关行业负责人表示，当下不少AI产品仍停留在“演示价值”阶段，新增虽快但留存不佳，距离持续创造商业价值、形成稳定盈利模式还有一定距离。张江也表示算力运营成本居高不下，进一步挤压利润空间，规模化落地尚需时日。

基于大量项目的跟踪复盘，泰合资本总结了更有机会率先跨过商业化拐点的企业普遍具备的三个特征。

其一，能否持续创造可量化的ROI，真正帮助企业降本、增收或提效，这是付费意愿的根基；其二，能否深度融入工作流程，让AI成为业务运转的基础设施，一旦嵌入，客户黏性与替换成本都将显著提高；其三，边际成本能否持续下降，随着模型效率提升、推理成本走低和基础设施成熟，相同的价值能以越来越低的成本交付，从而推动单位经济模型持续优化，改善商业模式。“同时满足明确价值创造、场景深度嵌入和单位经济模型持续优化这三个条件的企业，无论属于哪个细分行业，都更有机会率先跨过商业化拐点。”

投资人两端下注：早期重资源，后期看退出

由此延伸到更长周期视角，投资人的乐观判断也更为笃定。泰合资本相关行业负责人强调，AI不是单一赛道，而是一轮基础技术革命，未来几年投资机会将沿产业链不断迁移——从底层基础设施到Agent、机器人，再扩散至医疗、教育、制造等垂直行业，持续释放新空间。“资本可能会更加理性，但产业创新才刚刚开始。”

陆佳清表示，如果我们认同AI是人类的第四次工业革命，那么拉长周期看，长期向好的方向是确定的，不必过于在意阶段性高点或低点。谈及具体的投资布局，他表示会重点关注早期和后期两端的创新项目。

对于早期项目，他越来越将判断重心向“资源获取能力”倾斜，这具体拆解为科研资源与产业资源两个维度：科研资源是指能否获得顶级科学家或顶尖学术机构的加持，将前沿成果转化为公司的底层技术，这道门槛本身已足够高；产业资源则意味着能否实质性加速商业化进程，比如绑定龙头企业的应用场景与采购能力，直接影响着项目未来的变现效率。

而到了后期阶段，核心投资逻辑则切换为一个更务实的命题——判断这家公司上市后，二级市场是否愿意买单。“我们重点考量的是稀缺性和退出确定性，这一阶段的估值体系与定价逻辑需要向二级市场靠拢。”陆佳清表示。