投资人为什么一边喊泡沫，一边又拼命下注 AI

这一波 AI 真有点像新互联网早期

当投资人不再只是看一个赛道，而是在为一个新基础设施时代下注，很多事情就突然说得通了

在杭州 AI WEEK上，我听了一场 panel，题目叫中美 AI 产业发展的叙事差异与资本启示。

这种题目，坦率地讲，是很容易写成一篇没什么味道的行业报告的。

什么中美对比啊，资本分化啊，技术代际啊，讲着讲着就容易变成一堆正确的废话。读完你也挑不出什么错，但就是觉得，嗯，然后呢。

但这场圆桌里，有个瞬间我是真的被打到了。

不是哪位嘉宾丢了特别炸裂的结论，而是任博冰在讲这波 AI 投资时，突然提了一句，他觉得现在更像互联网早期，而且可能比当时更快。

因为这句话，看上去很朴素，甚至有点老生常谈。

可你顺着整场 panel 往下听，会发现它几乎把所有人的共识都串起来了。

不管你在看大模型、Agent、OpenClaw、具身智能、世界模型、AI 硬件，还是 AI 漫剧、AI 音乐、灵巧手、MaaS，这帮投资人其实都在面对同一个问题。

他们不是在投一个确定的赛道。

他们是在给一个新互联网时代下注。

这事儿就很大了。

因为如果你把今天的 AI 理解成一个单点技术升级，那很多东西你会看不懂。

为什么有些方向看上去还没真正跑进生活，估值就已经上百亿了。

为什么很多项目明明商业化还很早，融资却一轮一轮飞快往前走。

为什么有些基金在过去几年出手变少了，但一到 AI 上又突然敢于连续下注。

为什么一边大家在喊泡沫，一边又都怕自己错过。

这玩意如果只用传统赛道投资的逻辑去解释，经常会卡住。

但如果你把它放回一个更大的背景里看，很多事就通了。

今天的 AI，特别像一个新基础设施正在往外长的过程。

早期互联网最迷人的地方是什么。

不是已经有成熟产品了。

恰恰是很多关键环节都还不完善，支付不顺，通信不顺，协作不顺，安全机制也不完整，移动端体验一塌糊涂，大家都知道不成熟，可所有人又都能感觉到，一个新的生态已经在往外冒头了。

任博冰说得特别好。

他说今天这个阶段，PC 端已经可以用 OpenClaw 了，但手机端体验差距还很大。支付也没有一个特别好的手段，安全还不成熟，通信也没法真正全量广播，人与人、人与 Agent、Agent 与 Agent 之间怎么协作，这些问题都还悬在那。

你看，这就不是一个成熟产业的气质。

这是典型的蛮荒期气质。

问题多得很。

机会也多得很。

所以这波投资最难的地方，不是看懂一个产品。

而是你得判断，这些碎片化的东西，到底有没有机会拼成下一代基础设施。

这就对投资人的要求一下子拉高了。

你不光要有眼光。

你还得有勇气。

因为互联网早期投的是趋势，今天投 AI，很多时候投的也是趋势，而且这个趋势滚动得比以前还快。三个月前你觉得特别稳的逻辑，三个月后可能就被另一种形态直接掀掉。今天还是龙虾，明天可能真来条金鱼，把一桌海鲜都吞了。

陆宏宇那个比喻，我真的会记很久。

他说今天在 AI 行业，可能你的公司今天很火，但危机就在下一个角落。

这话听着有点刺耳。

但我自己的感受是，这就是事实。

过去很多年，一级市场里最常见的一种幻觉，是觉得商业模式一旦站住了，护城河就会越来越深。

可 AI 不是这样的。

AI 时代的残酷，在于你的护城河很可能不是慢慢被侵蚀，而是突然被某个新范式、新接口、新交互层整个绕过去。

这也是为什么，整场 panel 听下来，我最大的感受不是投资人变激进了，而是他们被迫变得更像早期互联网的赌徒了。

当然，这里的赌徒不是乱赌。

而是明知道系统还没建完，明知道泡沫会有，明知道很多指标不稳定，可还是要在一堆不完整的信息里，找出那个可能会长成下一代入口、下一代协议、下一代消费习惯的东西。

说到这里，我反而特别在意另一个问题。

到底什么样的创业者，更容易在这一波里跑出来。

赵沛舟的回答，我觉得特别有代表性。

他没有简单说教授好，也没有简单说年轻人好。他给了两个画像，一个是深耕科研、有底层创新能力的学术型创业者，一个是特别年轻、特别敢冲、能提前卡住时机的创业者。

这两个画像，看着不一样，背后其实是同一个逻辑。

要么你掌握底层突破。

要么你抢到时间壁垒。

这个时间壁垒太重要了。

他说得很直接，很多真正成长性最好的企业，不是等 AI 火了再进来，而是在爆火之前就已经在做。等市场情绪上来、需求开始爆发时，它已经有了相对成熟的产品、团队和位置。

你想想看，这不就是互联网时代最经典的故事吗。

大家后来只会记住它变成了独角兽。

但真正决定它命运的，往往不是最热的时候，而是还没多少人看懂的时候，它已经在那埋头干了。

这也是为什么，赵沛舟特别强调年轻人。

不是因为年轻本身值钱。

而是这一波 AI 的窗口期太短了。你得敢在大家还在讨论行不行的时候，就直接下场。甚至为了这个时间点，辍学也好，放弃继续读博也好，回国创业也好，很多人是用人生路径去换这个时间差。

这玩意，风险很大。

但也真的很像大时代里的主角打法。

回到投资机构本身，陆宏宇那段关于 KPI 的分享，我觉得也特别值得细想。

他说得很坦诚，今天大家内部也在反复讨论，到底该怎么判断这些新的 AI 公司。过去互联网、移动互联网时代，我们看 SaaS、看视频、看留存、看时长、看订阅、看复购，那些指标后来慢慢都比较稳定了。

但今天 AI 公司不是这么回事。

你看的是用户吗，是。

你看的是 PMF 吗，是。

可很多指标的呈现方式已经变了。可能是 Token 消耗，可能是 API 调用，可能是一个隐藏在 workflow 里的使用频次，它没有以前那么直观，但商业底层又没有真的变。

这点我觉得特别重要。

因为很多人今天特别容易滑到两个极端。

一种极端是，AI 新时代来了，过去所有商业逻辑都失效了。

另一种极端是，别扯那些新词，商业本质永远没变。

我自己的感受是，这两句话都只说对了一半。

商业本质当然没变，用户喜欢不喜欢，产品有没有价值，市场买不买单，这些东西永远在。

但问题在于，AI 正在把这些东西的表现形式改得面目全非。

以前你看一个 App，下载量、日活、留存、时长，这些都很直接。

现在很多真正值钱的东西，可能藏在一个企业工作流里，藏在一个调用链里，藏在一堆看不见的 prompt、Skill、上下文和自动化任务里。

所以投资人不是不看 KPI。

而是他们得先重新发明 KPI。

这也就是为什么，越到 A 轮、B 轮，团队之外，大家开始更强调概念和 PMF。

不是概念比产品更重要，而是在一个新基础设施刚刚开始长的时候，你得先判断这个方向有没有成为节点的潜力。

节点一旦卡住了，后面很多东西都会围着它长。

说到节点，就不得不聊具身智能。

这个赛道这两年真的太魔幻了。很多朋友可能都会有同一种困惑，为什么一个看起来还没真正走进生活、也没全面走进工厂的东西，估值已经飙这么高了。

我非常理解这种困惑。

因为站在普通人的感知里，你看到的还是演示视频，是机器人走两步、抓一下东西、翻个跟头，离真正大规模落地似乎还有距离。

但投资人为什么愿意给这么高的价格。

这块我觉得卜亮源和陆宏宇的角度放在一起看，很有意思。

一边是看团队，看差异化技术，看是不是能真正卡到产业链的位置。

另一边是看卖铲子。

如果你认定会有一波挖矿热潮，那你去投灵巧手、投底层硬件、投能力模块，逻辑就不是我要现在就看见满大街机器人，而是我要先占住未来所有机器人都可能离不开的一环。

这就很像当年淘金热。

大家未必都能淘到金，但卖牛仔裤和卖铲子的，往往会先赚到钱。

你看，逻辑又回到了新互联网早期。

很多人今天看的是眼前好不好用。

可投资人在看的，是未来整条链条起来以后，谁会变成那个绕不开的节点。

当然，也不是每个人都得去追最热的东西。

吴佳兵那段发言，我觉得特别有价值。

因为他代表的是另一种完全不同的理性。

不是每个火赛道都必须投。

看不懂，就不投。

这句话在今天这个环境里，反而显得特别稀缺。

尤其是当你是一个有主营业务、有组织边界、有战略协同要求的上市公司 CVC 时，你更不可能什么热追什么。你投生数、投漫剧平台、投内容生产链条，不是因为别人都在投，而是因为这些东西和你自己正在构建的产业布局是连着的。

我是真的觉得，这种敬畏特别重要。

很多人现在聊 AI 投资，特别容易陷入一种错觉，好像全世界都在追风口，谁跑慢了谁就没了。

但其实不是。

真正成熟的玩家，反而更知道什么是自己的赛道，什么不是。

你看不懂具身，不代表你落后。

你看得懂 AI 漫剧、AI 音乐、内容生产链路，甚至能把它和自己的产品、客户、渠道、底层模型共创能力串起来，那对你来说，这就是更确定的仗。

这也让我越来越觉得，中美 AI 产业今天最有意思的差异，可能还不只是技术路线。

更深的差异，是叙事和落点。

美国那边，很多叙事天然更偏基础设施、更偏 To B、更偏底层平台能力，大家会默认你先把生产力和技术底座卷出来。

中国这边，当然也有人投世界模型、投大模型、投具身、投硬科技。但与此同时，我们又会很快把注意力拉回到另外一件事。

这东西，什么时候能变成场景。

能不能变成应用。

能不能变成人人都能感受到的东西。

能不能变成 OpenClaw 这样一个大家立刻能拿来玩的入口。

能不能变成 AI 漫剧、AI 音乐、AI 硬件这种普通人一上手就懂的形态。

我自己的感受是，中国市场最强的地方，也许从来都不是最先发明一个底层概念。

而是特别擅长把一个东西迅速社会化、场景化、消费化、商业化。

这话听着有点土。

但我一直觉得，这恰恰是很强的能力。

不是每个技术奇点，最后都能长成产业。

中间隔着的，就是场景和组织能力。

所以整场 panel 到最后，当大家用一句话去讲自己最看好的 2026 AI 细分方向时，你会发现特别有意思。

有人继续看 Agent 和 OpenClaw 上下游生态。

有人继续看世界模型。

有人看 AI 硬件，看可穿戴设备。

有人看多模态生成、物理 AI。

有人直接看 AI 漫剧、AI 音乐。

这张图看上去很散。

但其实一点都不散。

因为所有这些方向，背后都在押同一件事。

AI 不会只停留在一个模型网站里。

它会变成新的基础设施，新的入口，新的消费介质，新的生产系统，新的硬件形态。

谁能在其中某一个具体节点上，先长成那个绕不开的东西，谁就有机会吃到这一波最大的红利。

所以如果你问我，听完这场 panel，我最大的感受是什么。

我会说，不是投资人变疯狂了。

而是他们已经越来越清楚，自己现在面对的不是一堆分散的赛道，而是一个新的互联网时代正在铺开。

在这种时候，最难的不是看见机会。

最难的是，你敢不敢在系统还没建完的时候，就先把注下下去。

这事儿，真的很反人性。

因为人都喜欢确定性。

可新世界最早的时候，往往最不确定。

也正因为这样，真正值钱的，不只是钱。

而是眼光，是勇气，是对节奏的判断，是知道什么时候该冲，什么时候该忍，什么时候该跟，什么时候干脆承认这不是我的局。

大时代啊，朋友们。

李锦香：
我是烯牛数据的创始人，我叫李锦香。那烯牛数据呢，主要是给金融机构提供数据和AI工具的产品。当然我们的特色数据是一级市场的投融资数据，如果你现在在找项目，就强烈建议试一试我们的APP，还是能够感受到不一样的产品体验的。

接下来的时间呢，还是更多的给到我们的这五位嘉宾。其实从我们烯牛数据的APP一查就能看出，这次的嘉宾选择是非常精心的，因为从阶段上来讲，既包括了从天使轮、种子轮到A轮、B轮，还有上市公司背景的CVC。另外还有一点非常重要的是，我们知道过去的两三年，可能投资机构很多出手都比较少，但是在座的这五位嘉宾里面，我看到有四家其实都是在过去一年出手了至少十次的。所以呢，今天就给大家带来可能最干货的，从实际出手的角度来给大家讲一讲今年的、或者是这一波的AI投资到底有什么样的不一样。

任博冰：
这波AI创业是这样的，我们在AI 1.0时代布局都比较早，所以像第四范式、旷视，包括自动驾驶那波的Momenta、文远知行，包括地平线，基本都有第一轮或第二轮就投的。当时很明显就是，去挖一些年轻的人才，然后在一个技术变革的早期去赌一个年轻的科学家，基本上就可以相对看到一个趋势，它本身自己会一、二、三、四步往前走。

但现在这一波很明显不一样，前期都有大量的基础设施，所以我们在23年就看到了大模型，包括GPU，包括整个AI领域的大量基建。而整个应用公司在美国基本上是个2B的生态，中国其实整个应用2B、2C相比美国那边的公司，进度会慢一些。但是从今年包括未来几年的发展，我们看到整个多模态的技术发展，包括像具身智能这样的基座发展，其实到了一个蓬勃发展的阶段。而且在2C端，我们看到像OpenClaw这样的一个架构，本质上是把coding的能力发展到了一个相对可以自我进化的程度，并且借助前两年在记忆方面、包括工具调用方面的一些进展，其实相当于是一个集大成。

这带来的点我个人觉得其实对投资来讲是比较大的挑战，其实更像互联网早期的一个时代。就像现在我们能在PC端去用OpenClaw，但在手机端用的体验其实差距有点大。再来就是我们想跟其他人去交流，我们不能保证他是个实时在线的状态，所以QQ你会问一下别人在不在，但微信时代就不需要这样。所以现在面临的这个时代，包括支付也是，没有一个很好的支付手段，没有很好的安全手段，在这里面甚至通信，我们都没法去进行全量的广播，也不知道我们连接了一堆人怎么去协作。大量这样的问题，对投资人来讲，我个人觉得这部分是需要具备比较深的眼光，也需要具备很大的勇气，去在一个新的互联网时代早期面对这个浪潮滚滚。可能甚至比当时更快，然后大量的行动出现，可能会带来一部分泡沫，但同时你要勇于下注。

赵沛舟：
我们其实是围绕着上海交大和华师大两所高校，开始做早期的投资。我们其实也算是一个交大系的基金，大概有一半是会投资有交大背景的，包括交大老师创业的，我们也投了30家。另外我们现在主要的投资方向就是人工智能、新制造和前沿科技等领域。在人工智能方向的话，我们最新的一支基金是跟上海的国投合作，新的基金也会投资在人工智能的方向。从过往16、17年开始投资上一代AI，到22、23年新的ChatGPT火爆之后，我们陆陆续续投了非常多企业，从基础的算力芯片，到具身智能，再到AI应用，我们都做了系统性的布局。

首先我们会说，是深耕一些科研精英创业。我觉得首先有一个误区，有些人会看到一些文章说教授创业都不能投资，美国教授创业失败率高达95%。但现在我们经过了这么一个过程，交大是从2019年开始合规化让老师进行创业，有非常完善的合规体系流程，我们至今投了大概30家，也跑出来一些比较好的企业。虽然不能说DPI的情况，但从IRR的角度，它是高于我们看到的一些市场化的创业者的。

但我这边想分享的可能是另一个新兴的画像：年轻的创业者。我觉得可以分享两家企业。一个是今年春晚大家都会见证的跟蔡明演小品的松延动力，它的创始人是98年的清华博士，直接辍学创业，他很有决心，觉得达到了一个时间点，就在具身智能第一批创业者中进行投资。我们在天使轮的时候进行了投资，并且之后连续追加，现在他的估值也达到了独角兽的级别，成立到现在应该两年半的时间，发展非常的迅速。另一个是做光计算的企业，创始人是两位，一个96年、一个97年的，大股东是牛津大学的博士，也是辍学回来创业。为了抢住那个时间窗口，他们直接拿人生路径去换时间差。所以我觉得这一波AI的画像有两点：一个是年轻人有冲劲，有拼劲；第二个就是时机是最重要的。你要成为一个行业的引领者，一切的壁垒就来自于这个时间壁垒。

陆宏宇：
今天AI公司怎么来判断，我们内部经常在讨论。最早的时候大家可能记得，不管是互联网年代或者移动互联网年代，我们都有很多所谓的企业KPI。如果你做SaaS，那你的 recurring revenue（经常性收入），每年的年度订阅；如果你是做视频的，那你的每日时长，七天的访问量、留存量等等，有很多。我相信在互联网早期的时候，这些数据或者这些指标也不是很确定的，只是说在后来大家逐渐发现这些公司的成长。因为确实我们走的都是一条全新的路，之前没有人走过，我们不知道将来会怎样。比如今天大家在谈的Agent（智能体）公司、OpenClaw，这些Agent公司到底将来怎么来做？我们自己也在不断地讨论。

但我相信有几点肯定是永恒不变的。就是说我们是一个公司，就有盈利的目的，那么我们的产品是否受市场的欢迎？你首先要有用户对吧？你用户的增购、复购、使用频次、时长，这些还是对的，只是说在今天AI的年代，它的用法和展现的方法可能不一样。可能今天就是Token的消耗量也好，或者是API的调用次数也好，有很多东西是看不见或者没有像原来那么明显，但是我相信这些大的原则到今天来讲还是一样。所以我们在目前的投资阶段，如果说一定要有KPI的话，我们还是说看团队。如果是A轮、B轮可能更多的是看Concept，看概念。到了B轮的时候，我们看Product Market Fit，这个PMF，你的产品不光是原型，而是真正能够拿得出来的产品。所以我们还是看这些东西，总结起来就是说可能展示的形式略微有些不一样，但是商业本质还是没有变化的。

卜亮源：
关于具身智能这个赛道，为什么看起来还没全面走进生活、也没全面走进工厂，但估值已经这么高。我们更多关注的是这些具身智能公司背后的创始人团队背景，还有技术的差异化。作为背后有多家上市公司矩阵的机构，我们可以给他们提供上下游的很多链接，所以其实我们更关注的就是他们是不是真的能落到场景当中去。很多时候，投资逻辑并不是看今天是不是已经满大街机器人，而是看未来是不是有一整波产业链起来，而你是不是卡住了一个关键位置。如果你是在卖铲子，那即便淘金的人还没大规模跑出来，卖铲子的那一环也可能先赚到钱。

吴佳兵：
具身智能很火，但不一定每个产业我们都看得懂。所以我们去投资，其实不是什么赛道火我们就去投什么赛道，我只去投我看得懂的赛道。看不懂的赛道，我觉得有可能是别人的赛道，不一定是我们的赛道。因为我们是战略投资，跟财务投资属性不一样，我们讲究的是战略协同。也就是说我们投他更多的是希望在业务上相互之间赋能，或者未来短期、中期、长期我们能够走得更久，追求的不是短期财务指标的回报。所以比如我们投生数科技，投漫剧平台，本质上不是在追热点，而是在布局一个产业。我们需要和底层模型厂商有深度的共创和赋能，也要围绕我们本身在AIGC内容生产链条上的优势，去把这件事做得更扎实。我们其实始终有两重身份：一重是创业者，一重是战略投资者。所以不能有太多投机行为，更多还是看长期协同。

任博冰：
关于未来最看好的2026年AI细分方向，我会继续看Agent，包括像OpenClaw这样的上下游生态，还有世界模型，这两块我们已经投了一些公司了。

赵沛舟：
虽然我们不算最擅长硬件，但我觉得AI硬件是有机会的。每个家庭或者生活都会有一个新的硬件载体，把你现在脱离出手机和PC端，可以做一些垂直的、不管是陪伴还是工作提效的事情，可能都会有这么一个硬件。

陆宏宇：
我确实特别喜欢OpenClaw，我感觉它做一个私人助理、做信息收集，真的是一个不用花多少钱的员工。当然要花点Token的钱，但是它真的是一个员工，你把它用好了，能帮到你非常多。

卜亮源：
如果偏软的这块的话，像物理AI、多模态的生成与交互，我觉得还有一定的机会。硬件的话，我也同样看好整个的可穿戴设备，包括AI加各种形态、各种场景下的智能硬件。

吴佳兵：
我首先非常认同任总的观点，就是世界模型跟大模型，这个是一如既往会看好的。另外一个Agent这个方向我也非常认同，因为OpenClaw其实带来的有两方面认知，海外用户非常兴奋，但国内用户普遍是非常焦虑，因为觉得它在取代人，觉得会不会让我明天就失业，所以是两个态度。但如果从很垂类的投资角度，我会看好两个赛道：第一个是AI漫剧（短剧），这是一个确定性的赛道；第二个是AI音乐。因为AI为什么是确定性的赛道，是因为整个影视被AI赋能之后已经能看到非常明确的一些效果跟成果，而AI对音乐行业带来的重大变化慢慢也在发生。我觉得很快可能会发现，很多人也能出歌，也能写歌，甚至有可能他也会成为素人明星。所以只要是让普通人都能登上聚光灯下舞台的，我觉得这个赛道一定是大有可为的。