AI投资爆发 创投操盘人：核心能力不是完全规避泡沫

中经记者 郑瑜 上海报道

“2026年上半年，全球AI市场融资额已超过2025年全年的1.7倍。”在2026外滩大会“创投Meetup”上，阿里巴巴创业者基金AEF NextGen Fund投资人贺飞提到。

峰瑞资本副总裁颜黔杭给出的判断更远：“我相信5年后会有90%以上的资本投入到AI领域。”

在外滩大会期间一场面向媒体的投资人采访中，5家一线机构对包括《中国经营报》记者在内的媒体反复提及的关键词是“穿越周期”。在这一群体看来，对于投资人而言，核心能力并非完全规避泡沫，而是判断哪些企业能够穿越周期。

一头是投资人开始用“能不能活过一个完整周期”筛选团队和估值；但另一头是产业竞争加剧让被投企业的节奏更急切——更快验证商业模式，兑现结果，成为一批企业的优先选择。

采访现场。（郑瑜/摄影）

投资人围绕技术突破与“人的需求”

创业投资数据库IT桔子发布的《2026年上半年中国人工智能投融资报告》（以下简称《报告》）显示，2026年上半年，国内人工智能赛道共发生一级市场股权融资事件1203起（不含IPO、上市后再融资及并购交易），融资总额3076.82亿元，仅6个月的体量就已超过2025年全年；同期AI赛道融资金额占到全市场各赛道融资总额的48.6%，而事件数占比约为22.5%。按这一口径，一级市场每投出2元钱，有近1元流向AI。

颜黔杭表示，峰瑞资本的策略是“上下两层”，下层从算力芯片、推理芯片及相关通信传输技术切入，上层则布局AI硬件、AI Agent应用及相关的上下文新入口。

BAI资本AI领域投资负责人冯甜介绍，其所在基金是一只规模约8亿美元的美元基金，布局分为人工智能、科技、出海及消费等领域，今年上半年在模型侧集中布局了世界模型、AI for Science和自进化模型。

九合创投投资总监赵福珩表示，该机构今年关注两类方向：一类是有起量机会的AI应用与Agent产品，另一类是新模态的模型或老模态下的新架构。

Granite Asia(纪源资本)科技投资人姜浩楠则将投资拆成两条主线：一条围绕智能上限的持续摸高；另一条围绕智能涌现之后向不同经济环境的扩散。

“一方面一定是围绕AI最前沿的突破需要的是什么。”姜浩楠表示，从算力卡、卡间互联、柜内互联到数据中心之间的互联，会产生大量的热量，由此延伸到散热、液冷、备电和能源，包括燃气轮机、柴油发电机以及更前沿的可控核聚变、量子。

另一方面则是“人还需要什么”。在姜浩楠看来，当AI释放生产力、重构生产关系之后，需要判断人的时间和钱会花在哪里，娱乐、社交、健康监测、随身记录等方向的应用价值由此产生。

方向清楚，定价却不轻松。姜浩楠直言，最近一级市场项目估值“有点水涨船高”，有的团队第一轮估值已经是两三年前同类项目的3—5倍。他将原因归结为对标效应：创业者能看到二级市场的可比公司，也能看到一级市场中条件更弱的同行拿到了更高报价。

资金确实在向后端集中。前述《报告》提到，上半年国内AI赛道极早期融资626起、合计452.40亿元，单笔平均0.73亿元；成长期400起、合计1519.85亿元，单笔平均3.80亿元；成熟期177起、合计1104.58亿元，单笔平均升至6.24亿元。融资额居前的DeepSeek、阶跃星辰、月之暗面3家合计约930亿元，约占该赛道上半年融资总额的三成；北京、上海、杭州、深圳4座城市则拿走了86%的融资规模。

核心能力并非完全规避泡沫

“我们投资至少以5年起，要考虑你能不能穿越周期。”姜浩楠说，他建议创业者按业务发展节奏匹配估值与融资额，“每一个产品合理地对应一个估值，拿对应的钱。”

冯甜对泡沫的判断相对乐观：“对于投资人而言，核心能力并非完全规避泡沫，早期创新中的一定估值溢价难以完全避免，重点是判断哪些企业能够穿越周期。”

具身智能是这把新尺子最直接的试验场。

颜黔杭的看法是，泡沫感来自预期与爬坡速度之间的落差：“从数据、预训练、后训练、部署到真机强化学习的整个循环，行业其实越来越清晰，大家预期调低一点，其实也没有很大泡沫。”

赵福珩则把泡沫拆成两类：一类是价值预期差，“我们预期它未来解决事情的商业价值，大于它最后实际能解决的商业价值”；另一类是数量预期差，“我们预期未来世界上中国有100家很牛的具身公司，但最后‘10家以内’是比较正常的商业情况”。他认为，前一类泡沫因技术范式尚未收敛而难以立刻证实或证伪，但后一类“从客观角度来讲，一定程度上是有的”。

从资金投向看，具身智能是上半年国内AI领域融资事件最密集的细分赛道。《报告》指出，上半年AI+具身智能领域融资312起、合计906.44亿元，事件数高于AI大模型赛道的227起，但单笔平均金额为2.91亿元，不到大模型赛道7.04亿元的一半。项目数量多而单笔金额小，侧面可以看出行业仍处早期、单家公司拿到的钱并不充裕。

尺子换了，找项目的方式也在变。颜黔杭表示，除了从高校挖掘教授创业这条线，社交媒体、黑客松等年轻人展示自己的平台正在成为早期项目来源，“有些创始人可能有些想法先发到社媒上，试图跟大家交流，但这个阶段他不一定想好怎么创业，这时候介入跟他聊一聊，也许是比较好的种子机会。” 冯甜则介绍，其所在基金设有一个AI lab，每周拉AI应用榜单、做产品测试并跟踪相关论文，据此建立联系。

对创始人年龄的判断同样被重新计算。赵福珩以技术时间线倒推：真正“从0到1”跟随这一轮技术范式的人，大致在2017—2021年进入AI行业，对应出生年份约在1997—2002年。“你投资是在找这个世界上对这个赛道最熟悉、做过深刻研究，又有比较好的训练模型的能力的人，这时候年龄显然不是限制。”

年轻化在会场内也有直观呈现。据外滩大会披露，会期内由11家国内AI Coding平台联合举办的外滩黑客松，以15577件AI应用作品创下吉尼斯世界纪录，近七成参赛者年龄不满18岁，冠军为一名9岁选手。

被投企业开始交商业化答卷

资本的问题清单变化，最终要由被投企业来回答。

具身智能企业给出的标尺最为直白。大晓机器人董事长、商汤联合创始人王晓刚在外滩大会具身智能论坛上提出，只有当一个场景中出现数千台机器人，购买机器人的客户能够实现盈亏平衡，才意味着可持续的商业模式开始形成。他同时将具身智能拆为硬件、模型、数据和场景4个要素，认为任何一家公司都难以独立完成闭环。

蚂蚁灵波CEO朱兴在同场论坛上表示，今天真正困难的问题已经从“一”转向“多”：机器人可能在一家门店工作，但当它进入下一家门店，货架布局、商品位置和任务细节都会变化，“如果每增加一个场景都需要大量重新适配，就很难真正形成规模”。

乐聚机器人联合创始人兼CEO常琳的回答落在订单端：“机器人在生产领域已经开始‘真干活’，零部件上下料、纸箱拆垛等任务能够解决招工难、人员流动性高等现实问题。”

傅利叶创始人兼CEO顾捷则强调客户口径：医院和患者最终关心的不是任务由模型还是传统程序完成，而是疗效好不好、是否安全、投入产出能否成立。

这与投资人的追问指向同一处。赵福珩在采访中表示，当前不同机器人公司选择不同，有的更快拿收入，有的更急于落场景，有的更急于做大规模预训练，原因正是“大家目前没有那么相对明确的技术收敛范式”。

颜黔杭则认为，在技术跨过商业化成熟期之前谈落地为时尚早：“早期的落地，很多时候都是一个半途的功夫，随时会被后来技术能力更强的新的参与者碾压过去。”

另一类正在被资本关注的公司，把答卷交在了组织效率上。星语智能CEO醒辰对记者介绍，公司成立约一年半，团队规模10人左右，大大低于大公司的人力成本，交付节奏则从行业惯常的3—6个月压缩到按周交付，约8个月就实现盈利。

绒音科技创始人兼CEO欧阳王子的路径不同。该公司2024年成立，做面向儿童的AI硬件，长期维持小团队，天使轮交割后团队扩张至20多人，在上海、深圳、北京设有分部。他明确不认同小团队是终局。在他看来，“一人公司”只是企业发展的一个阶段。

超脑AI孵化器发起人王佳梁给出的是分布判断。他将这类创业团队结构形容为从金字塔变成“仙人球”：两极分化没有缩小反而扩大，“绝大部分的OPC首先都可能会走向失败”，但企业形式向小型化发展与OPC大量出现这两件事会同时发生。

（编辑：许璐 审核：何莎莎 校对：燕郁霞）