☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
7月18日，在当天光源“光启夜叙”酒会启动前的短暂空档，刚结束下午圆桌主持的光源资本合伙人娄洋，迅速与开物纪创始人陆子恒展开了一段简短却深入的交流。
陆子恒是光源资本于2025年完成布局的一位AI创业者。此前他在微软主导开发了材料领域大模型MatterSim；随着去年微软在华业务收缩，一批核心科学家陆续离任创业，他也选择独立出发，创立开物纪。这家公司聚焦AI驱动的新材料发现，不售卖模型本身，而是将AI筛选出的高潜力新材料直接交付给下游产业客户。娄洋长期关注该类技术驱动型团队，陆子恒一启动项目，他便迅速跟进，并于去年底完成投资。
像开物纪这样的企业，在一级市场中被统称为Neo Lab（新型研究型AI实验室）。这类机构当前备受资本青睐，即便尚处天使轮阶段，估值也普遍突破10亿元。其创始人群体普遍年轻、兼具AI与垂直学科背景，属于典型的复合型科研创业者。
投资人押注Neo Lab，本质是在AI时代寻找具备清晰成长路径与确定性回报潜力的新一代科技公司。今年智谱成功上市后股价飙升，带动二级市场AI产业链个股集体走强，进一步验证了AI企业的商业价值与爆发力。
“市场正在嘉奖三年前就坚定下注AI与机器人赛道的投资人。”一位资深投资人如此总结。而娄洋所在的光源资本，正是被时代选中的代表之一。过去三年，光源资本已助力超120家AI企业完成融资，总额逾千亿元；旗下L2F光源创业者基金累计出手31个项目，首轮捕获率高达70%以上，其中银河通用、爱诗科技均已成长为估值百亿级独角兽。
不仅光源资本在积极搜寻，几乎所有头部VC/PE都在加速扫描AI领域的下一个突破口。启明创投主管合伙人周志峰近期梳理出未来12个月内重点布局的16个AI细分方向。
短短三年间，AI赛道已孕育出若干标志性企业：智谱成为大模型侧的标杆，宇树科技则代表具身智能的最高水准。它们共同印证了一个事实——这一赛道既能快速孵化巨头，也能高效兑现回报。于是，“下一个智谱”“下一个宇树”，成为投资人竞相追逐的目标。
已落地的投资动作
在2026年WAIC（世界人工智能大会）现场，启明创投、光源资本、锦秋基金、蓝驰创投、九合创投、美团龙珠等机构异常活跃：有的在展馆内主办或参与主题论坛，有的则在场外组织创业者私密聚会。
锦秋基金举办的夜间小饭局持续至晚上十点半餐厅关门，不少创业者仍意犹未尽、迟迟不愿离场。
由于报名人数远超预期，主办方不得不反复在社群中提醒：“谢绝临时加入，请勿携带未通过审核的同行者”；光源资本主办的酒会报名人数达700人；九合创投组织的创业者夜场活动中，甚至有创始人专程从深圳飞抵上海参会，活动一结束便连夜返程。
这些机构专注早期布局，擅长提前锁定明星项目，往往数年内即可收获数十倍乃至百倍回报。例如：启明创投2021年押注智谱，2023年加码阶跃星辰；九合创投2024年投资自变量；蓝驰创投先后落子智元机器人、月之暗面；锦秋基金则早早布局宇树科技、生数科技。
其出手节奏与标的偏好，已成为行业风向标。记者统计上述机构在2026年1月至7月公开披露的投资案例，总数超过80起，可归纳为五大主线：
第一赛道为具身智能上下游，涵盖灵巧手、高质量数据平台及世界模型等关键环节。这是上半年最拥挤的方向，占全部投资数量近半。
其中尤以世界模型最受追捧——被视作赋予机器人泛化能力的“中枢大脑”，约15个项目集中于此；其次为数据服务与灵巧手相关企业。例如蓝驰领投的O-riginFlow（渊澈太初），以非侵入式表面神经肌电技术解码手部姿态、发力强度与触觉反馈，提供“影子模式”训练数据。蓝驰创投管理合伙人朱天宇坦言：“上午聊完，下午就出了TS，真正拍板决策不到30分钟。这种‘被击中’的感觉，和当年投理想、月之暗面时如出一辙。”
第二赛道为AI基础设施，覆盖算力硬件、芯片设计、推理/训练框架、Agent（智能体）工具链等底层支撑体系。启明创投近期出手一家专注于CPO（共封装光学）/NPO（近封装光学）算力集群互联技术的企业，该公司成立仅三个月即完成三轮融资，全部由头部机构联合加持，总融资额逼近十亿元；光源资本则投资了一家研发相变液冷（两相液冷）算力散热系统的公司，Pre-A轮融资近亿元，直击高密度算力场景下的散热瓶颈；锦秋基金则投向智能知识，这家大模型产业链企业主打高质量专家级数据供给。
第三赛道为AI for Science（科学智能）。开物纪即属此类，同赛道还包括AI芯片设计、AI辅助生物制药、蛋白质结构预测、气候建模、物理仿真AI等方向。娄洋指出，当前AI发展的主轴仍是技术先行——技术壁垒远高于商业模式创新，也高于团队管理经验。在此逻辑下，一支真正由AI原生人才构成的技术型团队，更易脱颖而出。多数AI for Science项目目前仍处于功能验证阶段，尚未进入规模化商业转化。他认为，这类项目的商业化节奏虽慢于AICoding或AI视频，但其背后所撬动的是一个体量庞大、不可替代的硬核产业。
第四赛道为更垂直化的AI应用，横跨软件与硬件两大载体。这是AI真正渗透至行业终端与消费场景的关键一环。今年机构出手的项目普遍更聚焦细分场景，且商业化验证周期明显缩短。例如启明创投投资的讯兔科技（Alpha派），专注为金融机构打造投研AI Agent与数据工作流平台。因金融行业数字化基础扎实、付费意愿强，该项目A轮融资近2亿元。
第五赛道则延伸至与AI关联紧密但技术路径略有差异的硬科技底座，包括脑机接口、商业航天、星地通信等前沿领域。
下一阶段的重点方向
对早期投资机构而言，通用大模型与具身智能本体项目已不再是首选，主要障碍在于估值过高。但多家机构达成共识：两大主赛道下的结构性机会依然值得深耕。
周志峰明确列出启明创投未来一年的投资图谱，聚焦AI三大层级：模型层、使能层与应用层。
模型层涵盖世界模型、AI4S专用模型、多模态架构及新一代基础模型；使能层（即基础设施层）包括AI算力新型互联与传输方案、边缘侧AI部署、Agent运行框架与Harness底座、数据治理平台、模型幻觉识别、AI安全防护、高效推理服务等；应用层则覆盖新一代2C产品、Vertical+AI行业智能体、AI4S（科学智能）、具身智能、AI消费级硬件、垂直领域自动化解决方案。
周志峰强调：人类近两三百年现代化进程中，从未出现过一项技术能以每年上千倍的速度演进。单从增速维度看，AI的发展上限仍有巨大想象空间。
光源资本创始人郑烜乐则提出“AI再工业化”的判断。在他看来，AICoding与AI视频已是率先完成商业闭环的工业化样本；接下来，营销、法律、设计、财税、教育、金融、游戏等行业将快速跟进；再往后，科学发现、药物研发、新材料、化学合成、能源系统、地质勘探等更高门槛领域也将逐步实现AI驱动的再工业化。这些方向，正是光源资本下一步重点出击的战场。
另一被广泛看好的方向仍是具身智能。该赛道今年上半年融资总额接近1000亿元，已有20余家初创企业估值迈上百亿门槛，堪称当前AI领域估值天花板最高的赛道。投资人青睐它的逻辑非常朴素：具身智能既是AI能力的最佳物理载体，又天然融合机器人产业链属性，构成了极具号召力的投资叙事。
BAI资本合伙人汪天凡长期聚焦消费者端AI与应用投资，近期亦将目光转向具身领域。他表示，过去一个季度密集看了大量具身项目Demo，但始终未能明确落子对象。为此他专门请教美团龙珠合伙人王新宇——后者是业内在该赛道出手最频繁的投资人之一，双方探讨的核心始终围绕“谁才是真正靠谱的创始人与团队”。
汪天凡今年的目标很清晰：投一家面向C端市场的机器人企业，终端售价控制在一万元以内，目标市场为全球用户，且公司必须是新范式的定义者，而非服务于产业端、科研端或政府渠道的传统玩家。
同样深耕AI基础设施与算力供应链的钟鼎资本合伙人顾蔚荧，如今也将重心移向具身赛道。她认为这是一个万亿级体量的超级赛道，一旦突破临界点，将重塑多个产业格局。她重点关注三类标的：一是具备量产交付能力的具身本体公司；二是有能力构建世界模型的初创团队；三是能以低成本切入家庭场景的具身智能企业。
部分差异化认知
也有投资人对具身赛道保持审慎态度。清智资本创始合伙人张煜便是其中之一——尽管他本人曾成功押中多个具身智能独角兽。
自去年以来，张煜未新增任何具身项目投资，理由有二：一是当前赛道泡沫显著，但核心技术进展有限；二是他已经通过早期布局获得了丰厚回报。他于2023年8月投资智平方，同年11月加码松延动力，2024年布局极佳视界，2025年1月再投跨维智能。到2026年，这些企业均已成长为估值暴涨近百倍的独角兽。
今年清智资本拟投项目更多集中在数据服务、行业级具身智能、智能硬件底层工具、量子计算等领域，策略明显偏向产业链上游。例如，他们倾向选择智能硬件设计EDA工具，而非终端形态的AR眼镜或智能戒指；偏好通过自研算法框架提升数据训练效率的团队，而非单纯的数据采集服务商。张煜相信，这些底层能力才是AI深度融入产业的核心支点。
张煜当前更关注能够拉升AI智能上限的企业，尤其是新一代基础模型框架与算法公司。尽管主流观点认为大模型技术趋于收敛，但他坚信革命性突破仍在酝酿之中。他已观察到一批创业者正围绕模型架构提出全新构想与科研路径，其中或许就藏着下一个智谱。
此外，张煜还认为，数据公司在未来AI价值链中将扮演愈发关键的角色。他预测，新型AI数据公司将依托数据驱动型计算框架，最终推动AI实现自我进化式演进。他判断，未来两三年内，这类新型数据公司有望浮现，其潜在市值或将达到智谱当前水平的十倍以上。
2026年，AI应用类项目在投资人圈层中讨论热度相对下降。周志峰坦言，目前各方在应用层尚未形成统一认知。启明创投曾预判2025年为AI应用全面落地的“元年”，但一年过去，除个别细分领域外，大多数应用的实际发展节奏远低于预期。
在他看来，AI应用——尤其是C端产品——若仅停留在优化现有用户体验层面，很难成长为具有规模效应的大平台。唯有借助AI重构供需关系，催生颠覆性的商业模式变革，AI应用才可能迎来真正的爆发拐点。
就像移动互联网时代的滴滴：初期仅连接存量出租车与乘客，运力受限于原有牌照体系，市场天花板极低，整体空间仅数亿美元；后来开放私家车接入，将原本游离于体制外的闲散运力纳入平台调度体系，彻底打破供需僵局，释放出数十倍增长空间，这才成就了今天的庞大规模。
不过，AI行业的迭代速度之快，常常令人措手不及。某个项目上个月还无人问津，下个月就跃升为热门标的。周志峰特别提到一个鲜明反差：去年四季度，月之暗面与阶跃星辰的融资进程并不顺利，当时多数机构对大模型项目兴趣寥寥，认为二三十亿美元估值过高；但仅仅数月之后，两家公司估值分别跃升至百亿美元、两百亿美元级别，各大机构争相抢筹。这正是AI最难以预测却又最具魅力的一面。
光源资本也在布局一些当下尚未形成共识、但长期价值突出的方向，例如可信任AI。旗下L2F光源创业者基金已投资DeepKernel，其发起人为清华大学教授、前谷歌云技术负责人刘卓涛。该公司致力于构建可验证、可证明的主权AI系统。刘卓涛指出，当前AI生态中，模型归属云厂商、训练数据存储于第三方平台，用户与企业在使用过程中面临核心数据泄露与独有优势（alpha）流失的风险。他希望打造一套真正让用户掌握数据主权、模型主权与智能主权的可信AI基础设施。
可信任AI的关注度正持续升温。今年7月，国家工业信息安全发展研究中心联合上海人工智能产业研究院、恒为科技（上海）股份有限公司、游族网络等单位共同发布《人工智能发展与安全倡议书》，呼吁全行业共建安全、可信、可控的AI生态。
周志峰总结道：当前投资圈仅在通用大模型、具身智能与机器人、AI算力三大方向达成高度共识，其余绝大多数AI相关标的仍处于“非共识”状态。而这恰恰说明，AI领域的投资与创业仍蕴藏巨大机遇，空间广阔，大有可为。
本文来自微信公众号“经济观察报”，作者：任晓宁，36氪经授权发布。
