2026年，创投领域迎来新一轮浪潮，人工智能（AI）已从技术概念深入产业核心，硬科技创业也从早期小众赛道跃升为市场主流共识。年轻一代创业者正以他们的智慧与努力，重塑中国创新的未来格局。

作为中国创投界的年度风向标，由36氪·暗涌主办的WAVES大会，在今年盛夏于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场深度圆桌论坛和数十场独立演讲，与会者深入剖析了AI、硬科技、出海、医疗等关键领域的底层逻辑，共同见证了“少数派”的坚持如何汇聚成改变行业的强大力量。

以下为本次圆桌对话的精选内容，由36氪整理编辑：

主持人：海若镜（36氪暗涌副主编）

嘉宾：

• 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海若镜。AI领域的变化速度之快令人难以置信，时间尺度似乎被极大地压缩了。过去产业迭代以年甚至五年为周期，现在可能一个月甚至一周就能刷新一次认知。正如各位嘉宾刚才提到的，一些公司的估值在一个月内就可能经历多次刷新，甚至出现多轮融资合并推进的情况。

今天，我们将围绕“AI这个月、这一年、这五年”的主题，探讨大家的情绪变化、认知转变以及未来趋势。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。在来会场的路上，我与汪总也聊到了今天的一条新闻，相信各位最近也关注了不少新事物，请大家畅所欲言。

王蓓： 大家好，我是王蓓，来自高瓴创投。我们专注于早期投资，从种子轮到A轮及成长期，致力于在最前沿的行业和最早的阶段捕捉市场变化，并陪伴创业者成长。

汪洋： 大家好，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。我们是一家以硬科技投资为主的人民币基金，主要聚焦于早期和成长期项目。很高兴与大家交流。

蔡伟： 大家好，我是光合创投的蔡伟。我们原名为光速光合，去年10月启用了新品牌“光合创投”。我们是国内较早的双币基金之一，长期关注中国AI与科技领域。今年我们已完成新一轮美元和人民币基金的募集，弹药充足，希望在当前的AI浪潮中有所作为。

海若镜： 感谢各位介绍。我想请各位分享一下，最近一两个月有没有特别引起您关注的事件？例如，巨头合资成立的投资公司、重大的上市事件，或是重磅新模型的发布等等。我们先从王总开始。

王蓓： AI的发展速度确实惊人，标志性事件几乎每周甚至每天都在发生，无论是国内还是国际。具体的新闻事件太多，难以一一列举。我们更关注AI的实际营收能力，无论是以模型还是应用的形式，不论是称为ARR还是营收。换句话说，过去大家比拼的是技术实力，现在则更看重实际的产出和盈利能力。

海若镜： 也就是说，您更关注的是最能赚钱、最落地的项目？

王蓓： 是的，我们关注的是这些能够产生实际收入的增长，关键在于观察收入增长的曲线在不同时间段内的表现。

海若镜： 这个趋势非常关键。汪总这边有什么看法？

汪洋： 最近半年让我感到非常震撼的是AI相关各个细分领域的融资节奏，这与以往截然不同，坦白说，我感到非常震惊。正如上一位嘉宾所说，一些项目，包括我们投资的项目，经常是同时进行多轮融资，几个月内估值就能翻几倍，这在过去是难以想象的。而且这已不是个别现象，过去虽然也有，但那是极少数。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和节奏？

汪洋： 会的，我们自己的投资节奏也因此无形中加快了。但很大程度上，这是一种在当前形势下不得不加快的节奏。不过，我们现在也有些担忧，感觉这并非一种完全健康的融资方式。

海若镜： 确实，可能大家都是被市场浪潮推着前进。

汪洋： 但完全不参与又担心错过机会，所以我们必须在这种环境中寻找平衡点。

海若镜： 蔡总，您怎么看？

蔡伟： 是的，刚才也提到了平衡的问题，这确实是一个难题。我想从另一个事件来切入。最近大家可能关注到Anthropic最强大的模型，因安全问题被美国政府限制非美国籍公民使用，随后暂停了服务。我认为这件事意义重大——过去我们关注的是模型的参数、可用性和收入，而这是第一次真实地感受到一个领先模型可以因为一项禁令而无法提供服务。这表明模型不仅仅是生产力工具，它还可能介入到主权模型的状态，最终具备主权属性，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，就应该用开源来开辟更宽广的道路。无论是智谱、DeepSeek还是其他公司，近期模型发展迅速，我们感觉已经能够触及到真正能干活的一流Coding模型的水平了。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和支持。

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也存在。

第二个问题，我们以时间为尺度，回顾年初的热点，例如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。前不久听到一个分享，提到现在Agent（智能体）写了很多，但可能有88%的应用场景并未真正落地。这与王总提到的“能不能干活、能不能帮人赚钱”息息相关。接下来，我想请教大家，现在如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年被追捧的情况相比，有哪些不同？还是请王总开始。

王蓓： 当前，预训练模型普遍具备了强大的Agent能力。去年大家还在争论商业价值究竟在于模型本身，还是在于应用层，抑或是“模型即应用”。

从目前的观察来看，模型确实是增长最快的应用，但这并不意味着“模型即应用”。这只是表明模型的能力增长迅速。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，其稳定性、长期持续运行能力以及不掉链子的可能性有多强。这决定了在需要为经济效益负责的环境下，AI Agent能否成为一个可靠的工作伙伴，而不仅仅是作为一个新范式的谈资。因此，我认为稳定性至关重要。

海若镜： 是的，之前我们谈论模型时，提到了“两头”：一头是是否有动机去解决问题，另一头是能否承担风险，也就是您提到的“背负责任”。

王蓓： 实际上，人类社会是一个信任社会，而非智能社会。智能可能是必要条件，但最终所有生产生活以及真正的价值创造，都建立在信任的基础上。那么，信任从何而来？智能在多大程度上能够转化为信任？

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的长期发展，但目前认为其成熟度尚显不足。首先，Agent所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，仅仅依靠AI技术人员是难以做好Agent的——我的理解是，Agent需要在具体的应用场景中解决具体问题，其最终的成效可能更多地取决于对所在行业或细分场景的理解深度。仅仅懂AI是远远不够的，能够做好Agent的人，一定是对原有行业有深刻理解，并能结合AI技术，才能做得非常出色。当然，在这个过程中，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认知，才能真正创造出优秀的Agent。

海若镜： 蔡总，您的观点是？

蔡伟： 我们也是长期看好以Agent为代表的应用层机会。近期我们审视了去年投资的一些AI Agent应用公司，发现真正找到产品市场契合度（PMF）的公司并不多。PMF确实非常难以实现，尤其是在AI领域还没有现成路径可循的情况下。此外，大模型在一定程度上扮演着“PMF粉碎机”的角色——你找到一个痛点，大模型下一个版本可能就将这个痛点转化为了基础功能，迫使你不得不重新寻找PMF，这是我们目前观察到的现状。

但与此同时，在消费端（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类机会：一类是处于非常早期阶段，在现有大模型能力覆盖的空白区域寻找机会，核心是赌人，赌那些拥有技术品味和远见卓识的团队，有点像荒野中的火种；另一类则呼应了王总的观点，我们看好那些已经建立了数据飞轮、拥有稳定收入的公司。这些已经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，这就像烈火中的真金，所以即使价格不菲，我们也愿意支持。

海若若镜： 刚才两位都分享了自己的看法，汪总也提到了长期看好。我想追问一下，今年是否会将Agent代表的应用层作为投资的重点方向？

汪洋： 我们会投资Agent及应用层，将其作为我们关注的方向之一，但目前我们关注的重点非常多。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（视觉语言模型），今年一下子涌现出大量世界模型公司。就像刚才提到的，去年很多公司需要经过两三轮融资才能成为独角兽，今年第一轮就可能出现。这个市场需要我们投入大量精力去学习和理解，不可能只将Agent作为唯一的重点。

海若镜： 王总，能否分享一下，在高瓴创投投资这个方向时，比较看重哪些方面？

王蓓： 现在谈论是否投资AI Agent，就像十年前问是否投资互联网一样，这已经不是一个新鲜名词，而是作为底层驱动因素被普遍接受的。例如，刚才提到的稳定性，这并非指你的模型、算法或跑分有多么出色——现在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，比如工程能力，虽然听起来不那么“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。工程能力非常重要，工程与数据的结合、与场景的结合，这些统称为在解决具体问题时，思考的深度和细致程度，以及执行的有效性。

海若镜： 我明白了。接下来是第三个问题，我们刚才也提到了，当前非常热门的方向，如AI进入物理世界、具身智能、世界模型等讨论非常火热，涌现出许多新的技术路线。同时我们也观察到，在制药、材料、无人驾驶等场景中的应用，似乎并未发生本质性的改变。因此，我想请教大家，如何看待AI从数字世界走向物理世界的可能性？与以往相比，现在的创业有哪些不同之处？大家如何看待AI Native这类公司？

蔡伟： 这是当前一个重要的范式转变。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触点，这很有意思。数字世界存在于比特层面，而物理AI则作用于原子层面。在比特世界里，复制成本低、边际成本低、易于规模化；但进入原子层面，就变得非常“重”了。然而，这种“重”也带来了护城河。例如，AI制药最终需要转化为能够治病的药物，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，需要与具体场景结合，这些都属于“重”的范畴。我们对这个大趋势非常看好，因为它代表着另一个巨大的范式变化，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和那些已经取得成果的公司呢？

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出成果，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，成果尚未显现；物理AI的路径也尚未收敛，仍在快速发展中。我们考察创业者时，更多地关注其在相应技术路线上的积累，以及我们对该路线的判断。

海若镜： 汪总，您的看法是？

汪洋： 我个人理解，这波AI浪潮与以往有很大不同。大约在2010年左右，我们开始投资AI，当时更多地集中在特定方向，例如人工智能“四小龙”，如商汤科技主要集中在图像识别、人脸识别领域；另一大方向是自动驾驶，如小马智行那波，大家专注于相对确定的几个方向。但现在概念日新月异，每隔半年几个月就有新东西出现，往往一篇顶级论文就能催生一批创业公司。方向上不再局限于一两个，今天整个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，感觉已经是百花齐放了。2010年左右的AI更多偏向软件，硬件创新很少，但今天硬件产业链、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： 高瓴创投专注于最早期投资，我们会积极拥抱AI为各行各业带来的机会。AI For Science（AI赋能科学）是我们几年前就开始在生物医药、新材料等领域进行投入的方向。虽然“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，它必须符合行业本身的物理规律。什么叫创业周期？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？生产力和生产关系到底是什么关系？我认为，不应过度夸大AI的价值，但也需要保留对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落地？

王蓓： 大家最近看得比较多的是具身智能和机器人，以及对人形机器人的想象。但五年以后，我们可能不会再讨论AI是否以人的形式存在——它是有手、臂、腿的结合，还是软件AI能力与机器人软硬件能力的结合在各行各业的应用。例如，在家庭场景中，是完整的机器人进入家庭，还是AI和机器人的功能在你家里的各个场景中为你服务？表现形式已经不那么重要了。五年以后，今天讨论的技术范式变化应该会默认体现在场景和软硬结合的整体体现中。

海若镜： 五年后，它会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行业有所应用，但我相对悲观，认为五年时间可能不足够。技术发展到现在尚未进入收敛期——在VLA之后又出现了大模型、世界模型等概念，真正的商业化落地还需要更长时间。但我同样赞同王总的观点，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，您的观点是？

蔡伟： 我认为可以从两个层面来看。物理AI从模型层面看，有不同的技术路线，如3D路线、视频路线等。在应用端，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。当存在良好的物理规律时，3D游戏中的风吹效果会更加真实，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，我比汪总更为乐观，认为3到5年内可以看到成果。ChatGPT时刻何时会在具身智能领域出现？我认为3到5年内可以进入家庭，1到3年内可以在某些固定场景实现应用。例如，Figure近期展示的演示，在一些固定场景中已经可以有很好的应用了。

海若镜： 大家对时间尺度的预估，无论是1-3年还是5年，都可以反推出相应的投资策略。前景明确，即使市场存在泡沫，今年被认为是“泡沫之夏”，也依然会选择入局。

我们也关注到创业者画像的变化。当下资本非常青睐“00后小天才”、从大厂出来的顶尖研究员，他们创业后估值很高；也有青年科学家。我想请教各位，现在机构更倾向于投资哪类创业者？AI时代的特质与之前相比，有哪些不同？还是请王总开始。

王蓓： 创业者画像这个话题，自创投业诞生以来就一直被问到，底层逻辑我不再赘述。我认为现阶段我们更看重两方面的能力。一是技术能力，目前