120亿，周志峰揭开启明创投AI版图

AI产业潮水要流向何方？

7月19日，在2026 WAIC“启明创投·创业与投资论坛”上，启明创投围绕基础模型、具身智能、AI基础设施、AI应用等做出2026 AI十大展望。

这件事启明创投已经连续做了四年，已然成了产业风向标。外界可能不知道，这家头部VC机构已在AI领域累计投资了超过100个项目，投资总额达120亿元人民币。智谱、壁仞科技、阶跃星辰、可灵AI、银河通用等明星项目的身后，都共同浮现着启明创投的身影。

恰巧前不久，启明创投主管合伙人周志峰与投资界进行了一次交流。“越是疯狂的时代，越要看历史的教训；越是噪音较多的时代，哲学思维越重要。”亲历着眼前的AI盛况，周志峰言语中透着克制与冷静。

“每周都收到具身BP”

周志峰的几点观察

“过去一年，具身智能是‘杀死’我脑细胞最多的领域，没有之一。”周志峰对投资界感慨道。作为最早一批布局该赛道的机构，启明创投投出太多令人印象深刻的项目：优必选、云迹科技、银河通用、原力灵机、它石智航……不胜枚举。

就在不久前，周志峰接连收获壁仞科技、智谱、爱芯元智、云英谷等IPO。也正因为深耕赛道足够久，所接触的企业样本数量远超大部分同行，周志峰的感受更为深刻。

目睹着一二级市场关注集中涌向具身智能赛道，周志峰认为核心原因在于，这或许是有史以来第一个兼具两大市场体量的产业坐拥智能手机的出货规模，又叠加乘用车的单品单价。他简单算了一笔账：假设行业发展成熟，一年会有10亿台的出货量，单台均价约3万美元、折合20万元人民币，这无疑是人类两三百年商业发展史里体量顶尖的赛道。

关于二级市场对于具身智能企业的强烈预期，在周志峰看来这是二级市场的特性使然。即每一个大赛道前一两家企业率先上市时，因为标的稀缺，便能够享受超级资本红利，直观体现就是股价和市值会高到脱离常规逻辑。“具身独角兽们争先恐后IPO，本质就是冲着这份稀缺性红利。”

盛况历历在目。据启明创投团队不完全统计，仅近两年国内新成立的具身智能企业就多达370家，直到现在团队每周还能收到两三个新项目BP。

周志峰坦言，赛道已经拥挤到让很多公司变得难以区分，背景愈发同质化：一方面，创始团队集中于高校教授、“小天才”、自动驾驶大厂高管、AI模型研发人员这几类；另一方面，技术路线无非是VLA或世界模型，落地场景则重合于工业物流、商业服务、仿生机器人。

他判断，如果具身智能赛道没有关键突破，尤其是技术路线无法收敛，行业就很难实现规模化场景落地，最终只能做一些可有可无的demo项目。一旦商业化落地不及预期，即便成功上市，市值也可能跌到小几百亿区间，恐怕又将引发一二级市场估值倒挂。“我们现在能做的，就是持续积极捕捉所有的新项目，保证全面收集信息、持续跟踪行业盘面。”

将视野放大至全球可以看到，具身智能如今已跻身为大国竞争主战场。周志峰经过多年观察发现，中国的优势主要集中于数据、落地场景和硬件配套三方面。

据他透露，美国几家头部大厂都在向中国企业采购数据，这一点足以说明其自身数据储备不足。与之对比明显的是，启明创投投资的一家具身智能数据平台企业，成立仅4个月，在手订单已达10亿元人民币级别。

此外，中国坐拥宁德时代、比亚迪这类制造龙头企业，有充足实体工厂可以协同研发，蕴含着广阔的产业落地场景。反观美国头部企业例如Figure AI，只能远赴欧洲和宝马进行合作。

更关键的是，在美国一众具身智能企业里，只有Figure AI、特斯拉两家具备自研整机硬件的能力。而经过测算，人形机器人整机大概1200个零部件，90%以上供应链集中在中国长三角、珠三角地区。“由此一来，国内具身企业能够本体和模型同步快速迭代，一旦发现模型算法和硬件执行不匹配，两周内就能对接供应商调整优化。”

在交流中，周志峰也聊到最近火热的世界模型，粗略算下来大概有30余家企业扎堆涌入这一赛道。但他直言，世界模型并非是一条全新赛道。近期新冒出来的这些初创企业，与之前秉持VLA技术路线的公司相比较，在商业化落地上并没有本质差别。“换言之，世界模型只是在一级市场被炒成了热门概念。”

“快半步”

最新重仓可灵

这恰是一抹缩影。

梳理下来，启明创投在人工智能领域的布局几乎贯穿了产业全栈：从承载算力的芯片、驱动创新的基础大模型，投到承接技术的机器人及垂直场景应用，再延伸至生命科学等前沿融合地带，一套系统性的投资图谱已然成形。

事实上，启明创投对人工智能领域的系统布局早在2013年就已开始，那段时间相继投出云知声、旷视科技、优必选、文远知行等日后明星。而在2020年GPT-3出现与2022年底ChatGPT引爆全球之前，团队投资组合则落子了智谱、阶跃星辰、生数科技、无问芯穹、无限光年等AI产业链关键节点。

投资界拿到一组数据截至目前，启明创投累计投资AI项目超过100个，累计投资额达120亿元，投资企业覆盖AI产业全链条，堪称人工智能领域中国乃至亚洲最活跃的投资机构之一。

正如同行的印象，启明创投的AI投资似乎总能在每一个关键节点提前布局，最终在产业爆发之际收获时间的馈赠。

这并非偶然。启明创投内部一直强调“快半步”的投资策略科技投资的黄金窗口，往往出现在“技术突破点”已现、但“市场引爆点”未至之时需要精准地布局在这两者之间。

这当中，启明创投对智谱的下注堪称是最生动体现。早在2020年5月GPT-3发布之时，周志峰与团队便看到Scaling Law已被验证，技术路线正在收敛，走到了技术突破节点。彼时，ChatGPT尚未发布，国内几乎没人听过“大模型”这个词，创投圈“All in AI”更无从谈起。

但基于敏锐的判断，启明创投在2021年12月联合领投了智谱的B1轮融资，并在后续多轮加注。如今，智谱已成为全球AI不可忽视的名字，市值甚至一度突破万亿港元。

周志峰提醒，若是在技术突破点之前投资，对于投资机构而言将十分危险，因为这种阶段更适合国家级实验室进行发散探索。即便投资机构赌中了日后成功的那条路线，退出周期可能是十年、十五年，远远超过正常的投资周期。

他想起此前在硅谷投过的一个案例。那是一家氢燃料电池公司，目前市值超过700亿美元。但遗憾的是，这家公司是周志峰此前所在机构2002年投的，在陪伴10余年后无奈全部退出，并未等到氢能商业化爆发的阶段。

过去这一年，视频模型技术实现了阶跃性增长。具体而言，新一代视频模型例如引爆全球的Seedance 2.0，采用了MoE架构，智能能力提升显著，如今已经支持4K分辨率。也正因如此，如今诸多好莱坞影片，或是可口可乐、麦当劳这类大品牌广告，很多片段全部或部分由AI生成，依托的就是模型高清生成能力。

“尤其是世界模型能赋能视频生成，实现物体运动、碰撞效果，还原真实物理规律，放在一年前完全难以预判。”

在周志峰看来，视频模型市场规模正在快速放大，而规模化之后分工就会更细化，各家商业化发力点已经出现明显分化。其中，头部玩家分两类：全球共有三家大厂，分别是字节Seedance、快手可灵、谷歌Veo；还有便是四面八方汇聚而来的创业公司军团，各家的业务与收入基本在当下都实现十倍级增长。

这一赛道，同样将启明创投的“快半步”投资体现得淋漓尽致。早在2024年初，启明创投就参与了生数科技的天使轮系列融资，早早出手布局，后者也在不久前刚完成一笔5亿美元B+轮融资。

几乎同一时间，快手旗下视频生成大模型可灵AI落地近 30 亿美元融资，投后估值有望达到 180 亿美元，身后也浮现启明创投的身影。谈及这笔投资，周志峰坦言确实估值很高，并不是一个传统的VC项目。

之所以启明创投坚定下注，原因在于其构建了视频生成的能力圈，“可灵团队对于视频生成这件事的理解给了我信心，也坚信可灵未来的投资回报会超出所有人的预期。”

2026 AI十大展望

身处于AI时代洪流之中，一些变化也远远超出了周志峰的预期。

首先是AI算力。目前来看，算力市场整体热度和增量，以及从训练到推理，算力范式需求的转移速度都令人印象深刻。据周志峰透露，某国内科技大厂去年算力预算最终落地500多亿元，今年给出的预算则是去年的6倍之多。

他强调，无论是一级市场涌现大批新一代AI芯片企业，还是二级市场炒作HBM内存、光通信赛道，各类火热行情本质都是巨大算力需求在牵引，整套底层逻辑相通。

其次，便是模型技术自身发展速度，以及市场围绕模型快速形成的共识。记得去年WAIC上，启明创投在十大展望中提到coding（编程）能力很重要，如今代码能力已经成为大语言模型最核心的竞争力。

相对应的，AI应用的发展却低于周志峰的预期，“打开方式与我去年想的不一样。”2025年，他曾满怀憧憬地认为今年将会看到AI实现赋能千行百业，诞生出几个有希望成为新腾讯、新字节跳动、新阿里巴巴的2C应用。但站在今天来看，市场并没有跑出令人为之一振的2C应用。

对此，周志峰在内部进行了复盘总结。他指出，几年前成立的那一批第一代AI应用，大多以对话工具、情感陪伴CharacterAI这类产品为代表，现在不少已经发展乏力，行业陷入产品同质化竞争。用户增速也不复前两年的高速，过去一年整体增长偏缓慢。“核心问题实际简单明了，即互联网时代那套用户增长和流量逻辑，放到AI时代做2C产品行不通。”

“那么，下一笔投向哪里？”2026年行至过半，这是每一家投资机构都会被问到的问题。今年WAIC重头戏之一，便是周志峰代表启明创投AI投资团队再度发布AI十大展望，当中包括：

基础模型展望一：未来12-24个月，顶尖模型将内化大部分“外挂”能力，包括任务规划、工具调用、多Agent协同及部分Harness工程能力等。

展望二：多模态模型将进一步向可交互世界建模演进，成为AI在物理世界获得环境感知、长期规划并大规模落地的关键技术路径。

具身智能展望三：头部机器人公司的有效数据，将从2025年的“万小时级”，跃升到2027年的“百万小时级”，其中人类第一视角数据会占绝对主导。

展望四：灵巧手将迎来加速发展，带有触觉感知的灵巧手会逐渐成熟并持续降本，与双指夹爪方案形成高低搭配，在复杂操作场景逐渐规模化渗透。

AI基础设施展望五：AI算力需求重心转向推理，存储、先进制程和先进封装产能层层吃紧，未来两年AI基建将持续面临结构性紧缺，算力资产储备将升格为AI企业的核心战略。

展望六：AI基础设施将进入系统级竞争阶段，竞争维度覆盖芯片、互联、散热、供电等关键环节，未来两年内有望涌现基于新架构的算力芯片及超节点大集群，以实现低成本、高效率的Token生产。

展望七：安全可信将与产品效果、Token成本并列为影响企业AI大规模落地的三大关键变量，安全可信AI将从可选项升级为必选项。

AI应用展望八：未来12-24个月，AI应用的商业模式将加速脱离互联网时代的Freemium逻辑，转向以结果和价值定价。衡量AI公司的核心指标，将从用户规模转向单位智能成本创造的商业价值。

展望九：未来12-24个月，AI应用商业化将聚焦垂直场景与高付费用户，效率端（save time）将领先消费端（kill time）率先爆发；伴随Token成本持续下降与交互范式创新，现象级AI消费应用将逐步浮现。

展望十：未来12-24个月，AI-Native组织将从概念走向实证，一批企业将实现数倍于传统组织的人均产出。

“今年见过身边很多非理性的投资行为，都是被市场热度与FOMO情绪所驱动。”为此，周志峰常常在内部强调，要坚持“快半步”投资方法论，只在能力圈内开展投资，“守住投资纪律是一件特别重要的事。”

历史无数次证明，唯有每次及时准确调整姿势，才能穿越波诡云谲的时间周期。现在，中国AI投资正拉开新的一幕。