2026年，创投领域再次迎来重大变革，人工智能（AI）已从理论层面深入到产业的实际应用。硬科技创业不再是边缘话题，而是成为市场的主流认知。年轻的创业者正凭借技术和努力，重塑中国创新的未来方向。
一年一度的WAVES大会，由36氪·暗涌主办，是中国创投界的重要风向标。今年以“今年盛夏”为主题，在广州番禺良仓新造创意园举行。为期两天的活动汇聚了顶尖投资人、行业领袖和新兴创业者，通过14场深入的圆桌讨论和数十场独立演讲，剖析AI、硬科技、出海、医疗等关键领域的内在逻辑，并见证“少数派”的坚持如何汇聚成改变行业的强大力量。
以下为圆桌对话的精选内容，由36氪整理编辑：
圆桌嘉宾：
- 海若镜 | 36氪暗涌副主编（主持人）
- 王蓓 | 高瓴创投 合伙人
- 汪洋 | 松禾资本 管理合伙人
- 蔡伟 | 光合创投 合伙人
海若镜： 大家好，我是今天圆桌的主持人，来自暗涌的海若镜。今天讨论的主题，大家想必深有体会——AI领域的变化速度惊人，时间感被极度压缩。过去产业迭代以年或五年为周期，如今可能一个月甚至一周就能刷新一次认知。正如各位嘉宾之前提到的，一些公司的估值一个月内就可能大幅调整，甚至在短时间内完成多轮融资。
因此，今天我们将聚焦AI在“这个月、这一年、这五年”的变化，共同探讨其中的情绪、认知转变及未来趋势。首先，请各位嘉宾做个简短的自我介绍，并分享最近一个月内对您冲击较大的事件或观察。在来之前，我和汪总也聊到了今天的一则新闻，想必大家最近也关注了不少新鲜事物，请先听听各位的看法。
王蓓： 大家好，我是王蓓，来自高瓴创投。我们专注于早期投资，覆盖种子轮到A轮及成长阶段，致力于在行业最前沿、最早期阶段把握市场动态并陪伴创业者成长。
汪洋： 各位好，我是松禾资本的汪洋。松禾资本是中国最早的人民币基金之一，拥有近30年的历史，总部位于深圳。我们是一家专注于硬科技领域的人民币基金，主要投资于早期和成长期项目。感谢大家！
蔡伟： 大家好，我是光合创投的蔡伟。我们原名光速光合，去年10月启用了新品牌光合创投。作为国内较早的双币基金之一，我们持续关注中国AI及科技领域的发展。今年我们成功完成了新一轮美元和人民币基金的募集，资金充裕，希望能抓住今年的市场机遇。
海若镜： 接下来，我想请各位分享一下，在最近一两个月内，有没有什么特别值得关注的事件？例如，大型科技公司合资成立的投资机构、重要的IPO、新模型的发布等等。王总，能否先请您分享？
王蓓： AI领域的发展速度确实非常快，标志性事件层出不穷，几乎每周甚至每天都有新的进展，无论是国内还是国际。具体的新闻太多，难以一一列举。我们更关注AI的实际营收表现，无论是模型还是应用，不论是按ARR（年度经常性收入）还是其他营收指标衡量。换句话说，过去大家比拼的是谁更聪明，现在则比拼谁能真正产生价值，谁更能“干活”。
海若镜： 也就是说，您更看重盈利能力和实际落地情况？
王蓓： 是的，我们关注的是这些收入的增长，以及收入增长曲线在不同时间段的表现。
海若镜： 这个趋势非常关键。汪总，您怎么看？
汪洋： 在我看来，过去半年最令人震撼的是AI相关各个细分领域的融资节奏，这与以往截然不同，老实说，我感到非常震惊。正如上一位嘉宾所说，一些项目，包括我们投资过的，往往同时推进多轮融资，几个月内估值就能翻几倍，这在过去是难以想象的。而且，这种情况并非个例，过去也曾出现过，但那是极少数现象。如今，这几乎成了一种普遍现象，大多数领域的许多公司都在这样做，并且都能成功融资。这是最让我感到惊讶的地方。
海若镜： 这种融资节奏的变化，是否会影响到您的投资决策？
汪洋： 会的，我们自身的投资节奏也不知不觉加快了，很大程度上是因为在这样的市场环境下不得不加快。但同时我也感到担忧，因为这似乎并非一种健康的融资模式。
海若镜： 确实，可能很多人都是被市场浪潮裹挟着前进。
汪洋： 但完全不参与，又担心错过机会，所以我们必须在其中找到平衡点。
海若镜： 蔡总，您的看法呢？
蔡伟： 是的，关于平衡点的探讨非常重要，这确实是个难题。我想从另一个事件切入。大家可能最近关注到Anthropic最先进的模型，因安全问题被美国政府限制非美国公民使用，随后暂停了服务。我认为这件事意义重大——过去大家更关注模型的参数、可用性和收入，而这是第一次真实地感受到一个领先模型会因为一项行政禁令而无法提供服务。这表明模型不仅是生产力工具，它还触及了主权模型的状态，并最终具有主权属性，影响深远。
反观中国领先的大模型公司纷纷选择开源，其逻辑很简单——当行政禁令竖起高墙时，就应该通过开源来开辟更广阔的道路。无论是智谱AI、DeepSeek还是其他公司，最近模型发展迅速，我们感觉已经能够接触到真正实用的、一流的编程模型了。这是一个好时机，中国的大模型公司有机会赢得更大的生态支持。
海若镜： 我们也关注到了模型停服事件，大家对此有很多思考，包括对“超人智能”的担忧。
第二个问题，以时间为维度，回望年初的热点，比如OpenClaw（龙虾），现在感觉已经是很久以前的事情了。它极大地降低了许多事情的门槛。前不久听一个分享，提到现在Agent（智能体）的代码写了很多，但可能88%都没有在真实场景中运行起来。正如王总所说，关键在于它能否真正“干活”，能否帮助人们赚钱。接下来，我想请教各位，现在大家如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年被热捧的情况有何不同？还是请王总先分享。
王蓓： 目前的预训练模型默认都具备了很强的Agent能力。去年大家还在争论商业价值究竟在模型层面、应用层面，还是模型本身就是应用。
现在看来，模型确实是增长最快的应用，但这并不意味着“模型即应用”，只是说模型的能力增长得很快。同时，我们发现尽管Agent功能强大，但大家更关注的是在生产力环节或解决实际工作问题时，它的稳定性、长期持续运行能力以及“不掉链子”的可能性有多高。这决定了在需要为成本负责的环境下，AI Agent能否成为一个可靠的工作伙伴，而不仅仅是停留在概念炒作阶段。因此，我认为稳定性至关重要。
海若镜： 是的，之前有人提到模型有两端：一端是是否有动机，另一端是能否承担风险，也就是您说的“背责任”。
王蓓： 实际上，人类社会是建立在信任基础上的，而非仅仅是智能。智能可能是先决条件，但最终所有的生产生活、真正的价值创造，都依赖于信任。而信任从何而来？智能能在多大程度上转化为信任？
海若镜： 确实如此。大家最近也在探讨哪些Agent能力可能会被模型本身所吸收和兼容。请教汪总的看法。
汪洋： 我个人比较看好Agent的长远发展，但目前认为它还不够成熟。首先，Agent调用的模型本身仍在不断完善中，还有很大的提升空间。其次，仅凭懂AI的人很难做好Agent——我的理解是，Agent需要在具体的场景中解决具体的问题。最终的成败可能更多取决于对所在行业或细分场景的理解深度。仅仅懂AI是不够的，能够做好Agent的人，一定是深入理解了原有行业，再结合AI，才能做得非常出色。当然，在做得好的过程中，也离不开背后模型的支持。因此，既需要模型的进步，也需要对行业的深度洞察，才能真正创造出优秀的Agent。
海若镜： 蔡总，您的观点是？
蔡伟： 我们同样长期看好以Agent为代表的应用。最近我们观察了去年投资的一些AI Agent应用公司，真正找到产品市场契合度（PMF）的不多。PMF确实很难实现，尤其是在AI还没有现成路径可循的情况下。而且，大模型在一定程度上是PMF的“粉碎机”——你找到一个痛点，大模型下一个版本可能就把这个痛点变成了基础功能，你又得重新寻找PMF，这是我们目前看到的现状。
但与此同时，消费端（C端）也出现了一些非常有趣的机会，我们对此非常感兴趣。今年我们在AI应用领域主要关注两个方向：一是极早期项目，在现有大模型覆盖的空白地带寻找机会，核心是赌人，赌那些具有技术品味的团队，有点像在荒野中点燃的火种；二是呼应王总的观点，我们看好那些已经建立起数据飞轮、实现营收的公司。这些跑通的公司虽然估值较高，但其PMF的实现难度巨大，我们不能低估它们跑通的价值，就像在烈火中淬炼出的真金。因此，即使价格不菲，我们也愿意支持。
海若镜： 刚才两位都分享了各自的看法，包括汪总提到的长期看好。我想追问一下，今年是否会将Agent代表的应用层作为投资重点？
汪洋： 我们会进行投资，将其视为一个重要的方向之一，但目前重点关注的领域太多了。整个AI领域，包括具身智能，可以说一个月不关注，行业就会发生巨大变化。去年大家还在关注VLA（视觉-语言-动作），今年一下子涌现出大量世界模型公司。正如刚才所说，去年很多公司需要几轮融资才能成为独角兽，今年第一轮就已出现。这个市场需要我们投入大量精力去学习，无法仅仅将Agent作为唯一重点。
海若镜： 王总，能否分享一下在高瓴创投在投资这个方向时，更看重哪些方面？
王蓓： 现在谈论是否投资AI Agent，就像十年前问是否要投资互联网一样，它已经不再是一个新名词，而是默认的底层驱动因素。就像刚才提到的稳定性，这并非指你的模型、算法或跑分有多出色——当前模型迭代的方向已经趋于收敛。甚至一些之前被忽视的能力，如工程能力，虽然听起来不够“高大上”，但它恰恰是让模型或Agent能够稳定、不出错地在实际环境中运行的最关键因素。工程能力至关重要，它与数据的结合、与场景的结合，这些统称为在解决具体问题时，思考的深度和细节，以及执行的质量。
海若镜： 我明白了。接下来是第三个问题，正如之前提到的，当前热门的AI进入物理世界，例如具身智能、大脑等方向，世界模型的讨论也非常火热，涌现出许多新的技术路线。同时我们也观察到，在制药、材料、自动驾驶等场景的应用，似乎没有发生本质性的改变。所以，我想请教各位，如何看待AI从数字世界走向物理世界的可能性？目前的创业与以往有何不同？大家如何看待AI Native这类公司？
蔡伟： 这是当前范式变化中的一个重要方面。大家发现，大语言模型要么已经上市，要么即将上市，那么在模型层面还能投资什么？物理AI就成为了一个非常重要的切入点，这很有意思。数字世界存在于比特层面，而物理AI则触及原子层面。在比特世界，复制成本低、边际成本低、易于规模化；但一旦进入原子层面，就变得非常“重”了，不过这种“重”也带来了护城河。例如，AI制药最终需要产出能够治病的药物，这需要进行大量的实验；具身智能也需要各种数据收集方式，并与具体场景相结合，这些都是“重”的投入。我们对这个大趋势非常看好，因为它代表着另一个重要的范式转变，今年我们将重点布局。
海若镜： 那么，如何区分最新的创业公司与那些已经取得实际成果的公司呢？
蔡伟： 我认为目前这些公司大多仍处于早期阶段。从结构上看，AI制药领域已经开始产生结果，例如我们投资的华深智药，已与赛诺菲建立了深度合作，这已经得到了验证。但在具身智能层面，尚未出现明确的成果，物理AI的路径也尚未收敛，仍在快速发展中。我们在考察创业者时，更多地关注他们 respective 技术路线的积累，以及我们对这些路线的判断。
海若镜： 汪总，您的看法？
汪洋： 我认为这一波AI与以往有显著差异。大约在2010年左右，我们开始投资AI，当时更多集中在特定领域，例如人工智能的“四小龙”，如商汤科技主要聚焦于图像识别、人脸识别；另一大方向是自动驾驶，如小马智行那波，大家集中在相对确定的几个方向上。但现在概念日新月异，每隔半年几个月就会有新东西涌现，往往一篇顶尖论文就能催生一批创业公司。方向上不再局限于一两个，如今AI相关的软件、算法、大模型、Agent、具身智能，尤其在算法层面，从VLA到世界模型等等，可谓百花齐放。2010年左右的AI更多偏向软件，硬件创新很少，但如今硬件产业链、GPU、推理芯片、CPU等，软硬件都在蓬勃发展。
海若镜： 王总，能否分享一下高瓴创投的观点？
王蓓： 高瓴创投专注于早期投资，我们积极拥抱AI为各行各业带来的机遇。AI For Science（科学智能）是我们几年前就开始在生物医药、新材料领域进行投入的方向。尽管“AI For Science”这个词听起来有些深奥，但本质上AI就是服务于科学的，科学需要新技术来支撑。而科学又要服务于各行各业的生产，例如制药、材料，甚至是能源等传统行业，它必须遵循行业本身的物理规律。何为创业周期？周期代表的是底层的常识——在基础常识不变的前提下，科技能否加速行业发展？生产力和生产关系究竟是什么关系？我认为不应过度夸大AI的价值，但同时要保留对AI是否能从根本上改变生产力和生产关系的讨论。从长远来看，几年后我们讨论的将不再是AI有什么作用，而是这些公司的效率和利润率发生了怎样的变化。
海若镜： 是的，创业最终要回归商业本质。能否追问一下，未来的物理AI，哪些方向可能率先实现商业化？
王蓓： 大家最近关注较多的是具身智能、机器人，以及人形机器人的概念。但五年以后，我们可能不会再讨论AI是否以人的形式存在——它可能是手、臂、腿的组合，也可能是软件AI能力与机器人软硬件能力在各行各业的应用。例如在家庭场景，是完整的机器人进入家庭，还是AI和机器人的功能渗透到您家中的各个场景来为您服务？表现形式已经不那么重要了。五年以后，今天我们讨论的技术范式转变，应该已经自然地融入到场景和软硬结合的整体体现之中。
海若镜： 五年后，它将自然地融入生活的各个角落。汪总，您的看法？
汪洋： 我个人认为，物理AI可能最先在具身智能领域实现应用，但我相对悲观，五年时间可能不够。技术发展到目前尚未达到收敛期——在VLA之后又出现了大小脑、世界模型等新概念，真正实现商业化落地还需要更长时间。但我同意王总的观点，未来的具身智能不一定都是人形，人形只是其中一种物理承载形态，不同场景下会有不同的形态，这个方向是比较确定的。
海若镜： 蔡总，您的观点？
蔡伟： 我认为可以从两个层面来看。物理AI在模型层面有不同的技术路线，如3D路线、视频路线等。在应用层面，如果从视频或游戏3D应用来看，物理AI的最终目标是预测动作导致的下一个状态。当物理规律得到良好体现时，3D游戏中的风吹效果会更加逼真，这些可能更早实现商业化，尤其是在游戏娱乐领域。
在具身智能方面，我比汪总更乐观，认为3到5年内可以看到成果。ChatGPT时刻在具身智能领域何时到来？我认为3到5年内可以进入家庭，1到3年内在某些固定场景就能看到实际应用。例如Figure的实时演示，在一些固定场景中已经能够实现良好的应用。
海若镜： 各位对时间尺度的预估，无论是1-3年还是5年，都为我们理解投资决策提供了依据。前景明确，即便市场存在泡沫，即使今年被称为“泡沫之夏”，大家仍然会选择入局。
我们还关注到创业者画像的变化。当前资本市场非常青睐“00后小天才”，以及从大厂出来的顶尖研究员，他们的创业公司估值很高；还有青年科学家。我想请教各位，现在机构更倾向于投资哪种类型的创业者？AI时代的特质与以往有何不同？还是请王总先分享。
王蓓： 关于创业者画像的话题，自创投业诞生以来就一直被问及，底层逻辑我不再重复。我认为现阶段我们更看重两方面的能力。首先是技术能力，目前AI最大的变量依然是技术迭代，你的速度、方向、路径选择是否有效至关重要。我们不以年龄作为核心标准，但市场可能存在偏见，对年轻创业者估值更友好，但这并非本质。本质
