52 张新面孔翻榜、独角兽一年翻倍：AI Cloud 100 China 进入 “物理 AI 时间”|深度

10 月 16 日下午，2026 AI Cloud 100 China 榜单发布大会在上海静安市北科创会议中心举办。本届大会由靖亚资本与市北高新联合主办，静安区政府、香港投资推广署提供支持，这也是靖亚资本自 2022 年发起该榜单后的第五届峰会，大会以 “AI's Next Frontier” 为核心主题，探寻 AI 下一轮突破的发生之地。

值得一提的是，本届榜单迎来大幅迭代，52 家企业首次登榜，独角兽数量较去年实现翻倍，Physical AI（物理 AI）一跃成为第一大赛道，标志中国 AI 产业重心正从模型竞赛转向真实世界的商业化考验。

榜单大变局：物理 AI 跃居第一大赛道，资本热度空前

AI 的下一个突破，将发生在哪里？线索首先写在榜单结构的变化里。

本届榜单100家上榜企业中，52家为首次上榜，较去年增加18家，新面孔占比达到52%；其中35家来自Physical AI（物理AI），占新上榜企业的67%。赛道分类也由此前的六大赛道调整为五大赛道，Physical AI以41家上榜企业跃居第一大赛道，该赛道约85%的企业都是首次上榜。

头部排名随之发生明显变化：DeepSeek 蝉联总榜第一，月之暗面、阶跃星辰分列二、三名；智元机器人、银河通用排第四、第五；千寻智能进入前十，物理 AI 企业在头部阵营占据重要席位。其余赛道分别为 AI Infrastructure（23 家）、Agentic AI（20 家）、Multimodal AI（11 家）、AI for Science（5 家），各赛道榜首分别为 DeepSeek、蝴蝶效应 Manus、爱诗科技、百图生科。

估值层面，榜单独角兽企业数量达到 67 家，相较去年 33 家实现翻倍，独角兽平均估值上涨至 219 亿元；剔除 DeepSeek、月之暗面后，其余独角兽平均估值 136 亿元。按报告中各估值区间的下限加总，百强企业合计估值已超过 1 万亿元。44 家百亿估值企业中，26 家来自物理 AI 赛道，占比 59%，资金明显向机器人、自动驾驶、科学探索方向倾斜。

榜单背后，是疯狂涌入的资本。靖亚资本合伙人骆银银在大会现场发布的年度趋势报告显示，2026 年上半年全球一级市场投资金额约为去年同期的两倍，其中 AI 领域融资额同比增长 3.4 倍，AI 占全部融资的比例由去年的 48% 升至 78%；单笔金额超过 1 亿美金的融资，其资金规模占到融资总额的 92%，单笔超 10 亿美金的交易达 44 笔。除模型领域外，编程、制药、自动驾驶与具身也是最热门的方向。

中国市场同样亢奋：上半年一级市场融资额同比增长 73%，AI 领域的融资金额相比去年全年还要翻倍，AI 融资占比从 18% 跳升至 47%。更深层的变量在模型调用层面 —— 靖亚资本引述的数据显示，在全球最大的模型调用平台 OpenRouter 上，最受欢迎的 10 个模型中已有 8 个来自中国，中国模型的 Token 调用占比从 2025 年 4 月的 1% 升至 2026 年 4 月的 61%。高盛预计，到 2030 年中国模型产出的 Token 量将是今天的 25 倍，占全球 55%；大摩则预计中国 GPU 自给率将从 2026 年的 41% 提升至 2030 年的 85%。

但如果说资本层面是烈火，榜单的收入数据就是一盆让人清醒的凉水。按 2025 年收入统计，上榜企业分化明显：22 家收入不足 3000 万元，且全部是新上榜企业；16 家收入达到 5 亿元及以上，其中 12 家为往届企业，主要来自 Agentic AI 与 AI 基础设施赛道。新面孔仍在用技术与想象力投票，老面孔已经开始用收入说话 —— 榜单正从 “讲什么故事” 切换到 “交什么作业”。

头部公司的收入体量给出了参照系：智谱 ARR 约 18 亿美元，可灵约 5 亿美元；正在申报 IPO 的月之暗面与 DeepSeek，ARR 均已突破 10 亿美元，应用层的演语科技超过 3 亿美元。靖亚资本创始管理合伙人郑靖伟在开幕词中对比了上一轮 SaaS 创业：“以前做 SaaS，要干到 5 亿美金、18 亿美金 ARR 要干到什么时候？” 而现在，“AI 公司投进去不到两年，收入差不多就可以向港交所交表。”

从演示走向产业：真实世界提出更高商业化考题

物理 AI 成为本届最大热点，但也迎来最现实的商业化拷问。苏度科技联合创始人、CEO 韩铮在主论坛演讲中给出了一组行业不愿多谈的数字：当前主流机器人操作榜单上，排名第一的任务成功率也仅约 30%—60%。科研演示中 “偶尔成功一次” 的成果，在商业场景里走不通 —— 客户不会因为这个方向难就降低验收标准，商业化的前提是接近 100% 的成功率，以及对任意物体、任意环境的泛化能力。苏度科技今年 4 月发布的模型在任意物体、任意环境下实现了 99%—100% 的成功率，并与宁德时代合作搭建电池后组装展示线，不同型号的电池模组与 Pack 可在数小时内快速适配，多机协同完成拿放、插拔等操作。

换句话说，物理 AI 正在重复大语言模型走过的路：先卷演示效果，再卷可靠性，最后卷成本。只不过这一次，客户是工厂，验收标准是产线，留给 “讲故事” 的空间更小。

“下一个前沿在哪里”，大会现场没有标准答案，但可以从圆桌嘉宾的对话中勾勒出几条值得记录的线索。

一条是持续学习。无涯智远创始人、北京大学人工智能研究院助理教授张牧涵指出，上下文窗口已卡在 100 万 Token 的瓶颈上难以再扩，而模型参数 “出厂即固化”，导致 AI 没有真正的长期记忆 —— 他的解法是让模型在推理过程中实时修改自身参数，实现持续进化。心洲科技Mindverse创始人陈锴杰看到的则是行业模型的爆发：以硅谷法律 AI 公司 Harvey 为例，其在基于开源基座模型训练出专属法律模型后，毛利率由负转正；Fireworks 与 Thinking Machines 这类帮助企业训练自有模型的业务，ARR 已达 20 亿美元。

一条是自动化研究（Auto Research）。普林斯顿大学AI lab研究员张伊凡透露，在编写 GPU kernel 这类可精确验证的任务上，AI 已超过 99.9% 的人类。现场一道快问快答中，针对 “未来 3 年 AI 能否独立完成一项足以成为顶会主论文的研究” 这一问题，张牧涵、张伊凡、陈锴杰以及 Abaka AI 联合创始人、COO、Pika Labs Advisor 赵云飞四位嘉宾全部表示赞同 —— 研究本身，也正在被 AI 化。

同一场圆桌中，赵云飞也抛出关于行业泡沫的冷思考。他直言，OpenAI 与 Anthropic 估值已达万亿美元级，营收仍在百亿美元量级，目前沿用互联网的订阅与 API 收费模式，并未真正吃到 AI 创造的价值，所谓 “AI Native 的收费模式” 尚未出现。

而在后续分会场的企业 Agent 圆桌讨论上，参会嘉宾抛出了企业落地的现实命题。神州数码 CEO 李映援引麦肯锡数据称，95% 的企业 AI 项目没能跨过 demo 阶段，破局的关键是企业主权 AI 架构与业务流程的重构，而不是把写 PPT、做会议纪要这类简单工作交给 AI。同场圆桌中，迈富时 CFO 马进则带来了已经跑通的商业化样本：迈富时服务 22 万家企业，上半年 AI 应用收入增长 124%，净利润 2.1 亿元，并实现 5 亿元正向现金流，是港股为数不多规模化盈利的 AI 应用公司。

在元创数智在线看来，从 52 张新面孔到 67 家独角兽，从模型竞赛到机器人抢跑，第五届 AI Cloud 100 China 所记录的，是中国 AI 产业从 “卷模型” 走向“卷真实世界” 的转折。

当然，把这场大会落在上海静安、落在市北科创区，背后也有务实的产业逻辑。

在长三角AI4S（科学智能）算力集群全面启用、“量超智融合”算力底座不断夯实的背景下，静安区依托自身海量商贸、金融与专业服务资源，把政策红利落地为真实商业场景，推动 AI 技术深度嵌入行业应用与科研流程，加速前沿成果转化、迭代产品方案，为产业转型升级注入动能。

而作为本次大会的联合主办方，市北高新不仅是国内率先响应都市产业转型热潮而成立的科创园区之一，更是当前AI落地最渴望的“真场景”承接方。园区汇聚天翼数字生活、浦江数链、喜马拉雅等超 800 家数据智能企业，同时吸引了科勒、德迅、西卡等众多跨国公司地区总部在此布局，每年数千亿的营收背后，运转着海量的真实业务流与数据流，恰是 AI 商业化最需要的 “真场景”。一半是顶尖的技术与资本，一半是真实的场景与数据，两者的交汇，构成了这场大会 “真任务、真应用、真场景” 的底座。

郑靖伟在开幕词里说，AI 的下一个前沿 “就在今天，就在这里，可能就是坐在你旁边的创业者”。榜单每年近半面孔新陈代谢的速度，或许正是对这句话最好的注解。

附2026 AI Cloud 100 China 上榜完整名单：