2026年，创投领域再次迎来变革浪潮，人工智能（AI）已从单纯的技术概念深入产业核心，硬科技创业也从昔日的小众选择跃升为主流共识。年轻的创业者们正以其智慧和行动，重塑中国创新的未来发展方向。

作为中国创投圈的风向标，36氪 · 暗涌主办的WAVES大会，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、产业领袖及新锐创业者，通过14场深度圆桌对话和数十场独立演讲，深入剖析AI、硬科技、出海、医疗等关键赛道的底层逻辑，见证“少数派”的坚持如何汇聚成推动行业发展的巨大力量。

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。今天的主题相信大家都有切身体会——AI领域的变化速度令人难以置信，时间尺度被极大压缩。过去产业迭代以年甚至五年为单位，如今可能一个月甚至一周就能颠覆我们原有的认知。正如各位嘉宾之前提到的，一些公司的估值在一个月内就可能刷新纪录，甚至同时推进多轮融资。

因此，我们今天将围绕“AI这个月、这一年、这五年”展开讨论，分享大家的情绪变化、认知更新以及对未来趋势的判断。首先，请各位嘉宾做个简短介绍，并分享近期一两个对您冲击较大的事件。刚才我与汪洋总交流时，他也提到了今天的一则重要新闻。我想各位近期关注的新鲜事物一定不少，请大家先分享各自的看法。

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

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。我们主要专注于硬科技领域，投资阶段涵盖早期和成长期。感谢大家！

蔡伟： 大家好，我是光合创投的蔡伟。我们原为光速光合，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与科技领域的发展。今年我们成功完成了新一期美元和人民币基金的募集，弹药充足，希望能抓住今年的大潮有所作为。

海若镜： 接下来，我想请各位分享一下，在最近一两个月里，是否有特别引起您关注的事件？例如，大型科技公司合资成立的投资实体、重要的上市事件，或是新模型的发布等等。我们先从王蓓总开始。

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，无论国内外。具体的新闻太多，无法一一列举。我们更侧重于关注AI的实际营收能力。无论是模型还是应用，不论是以ARR（年度经常性收入）还是其他营收指标来衡量，关键在于它们能否真正产生商业价值。换句话说，过去大家比拼的是谁更“聪明”，现在则比拼谁更能“干活”，谁能带来实际的收入增长。

海若镜： 您是指最能赚钱、最落地的部分？

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内的表现。

海若镜： 这个趋势非常关键。汪洋总，您的看法呢？

汪洋： 最近半年让我感到最为震撼的是AI相关各个细分领域的融资节奏，这与以往完全不同，说实话非常出乎意料。正如上一位嘉宾所言，一些项目，包括我们投资的项目，往往同时进行多轮融资，几个月内估值就能翻几倍，这在过去是难以想象的。而且，这种情况并非个例，过去偶尔也会出现，但那是极少数现象。如今，这几乎成为普遍现象，大多数领域的许多公司都在以这种方式融资，并且都成功了，这确实令我非常惊讶。

海若镜： 这种融资节奏的变化，是否对您的投资决策产生了影响？

汪洋： 会有影响。我们自身的投资节奏也不得不加快。很大程度上，这是在这种市场形势下不得不为之。但同时我们也感到担忧，因为这似乎并非一种健康的融资方式。

海若镜： 确实，可能大家都是被市场浪潮推着前进。

汪洋： 但如果不参与其中，又害怕错过机会，所以我们必须在其中找到平衡点。

海若镜： 蔡总，您的看法？

蔡伟： 是的，刚才也谈到了平衡，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，随后暂时停止了服务。我认为这件事影响深远——过去我们关注的是模型的参数、可用性和收入，但这是我们第一次真实感受到一个领先模型可能因为一项禁令而无法提供服务。这表明模型不仅是生产力工具，它还可能涉及国家主权层面，最终具有主权属性，其影响是巨大的。

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宽广的道路。无论是智谱、DeepSeek还是其他公司，模型发展都非常迅速，我们感觉已经能够触及到真正能工作的、一流的Coding模型了。这是一个绝佳的时机，中国大模型公司有望赢得更广阔的生态支持。

海若镜： 我们也关注到了模型停服事件，这引发了大家的不少思考，包括对“超人智能”的担忧。

第二个问题，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。前不久我听到一个分享，说目前Agent（智能体）已经写了很多，但可能有88%都没有在实际场景中运行起来，正如王蓓总提到的，关键在于它能否真正起作用，能否帮助人们赚钱。接下来，我想请教各位，目前大家如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年被热烈追捧的情况相比，有哪些不同？还是请王蓓总先谈谈。

王蓓： 现在预训练模型普遍具备了很强的Agent能力。去年大家还在争论商业价值究竟体现在模型端还是应用端，或者说模型即应用。

如今看来，模型确实是增长最快的应用，但这并不意味着“模型即应用”，仅仅是其能力增长迅速。同时，我们也发现，尽管Agent功能强大，但大家更关注的是它在生产力环节或解决实际工作问题时，其稳定性和长期持续运行的能力，以及是否能够“不掉链子”。这直接决定了在需要为成本负责的环境下，AI Agent能否成为可靠的工作伙伴，而非仅仅是概念上的“范式跃迁”。因此，我认为稳定性至关重要。

海若镜： 对，之前我们谈到模型有两面性，一面是是否有动机，另一面是能否承担风险，也就是您刚才提到的“背责任”。

王蓓： 实际上，人类社会是一个信任社会，而非智能社会。智能可能是先决条件，但所有真正的生产生活和价值创造，最终都建立在信任的基础上。信任从何而来？智能在多大程度上能够转化为信任？

海若镜： 的确如此。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，汪总，您对此有何看法？

汪洋： 我个人比较看好Agent的长期发展，但目前认为它还不够成熟。首先，Agent所调用的模型本身仍在不断完善中，仍有很大的提升空间。其次，我认为仅仅依靠开发AI技术的人员是无法做好Agent的。我的理解是，Agent需要在具体的应用场景中解决具体的问题，最终的成败可能更多地取决于你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洞察，才能真正打造出优秀的Agent。

海若镜： 蔡总，您的观点？

蔡伟： 我们同样长期看好以Agent为代表的应用。最近我们审视了去年投资的一些AI Agent应用公司，发现真正实现PMF（产品-市场契合）的不多。PMF的实现确实非常困难，尤其是在AI领域还没有现成路径可循的情况下。而且，大模型在一定程度上可以被视为“PMF粉碎机”——你找到一个痛点，大模型下一个版本可能就将其变成了基础功能，你又得重新寻找新的PMF，这是我们目前观察到的现状。

但与此同时，C端市场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：一是早期阶段，在大模型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且有潜力的团队，这就像荒野中的火种；另一端则呼应了王蓓总的观点，我们看好那些已经建立了数据飞轮、并且有稳定收入的公司。这些跑通了商业模式的公司，尽管估值较高，但PMF的实现极其不易，其价值不容小觑，这就像烈火中的真金，因此即使价格昂贵，我们也愿意支持。

海若镜： 刚才两位都分享了各自的看法，包括汪洋总提到长期看好。我想追问一下，今年是否会将Agent为代表的应用层作为重点投资方向？

汪洋： 我们会投资，将其作为投资方向之一，但目前重点关注的领域实在太多了。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（视觉语言模型），今年突然涌现出大量世界模型公司。正如刚才所说，去年很多公司需要经历两三轮融资才能成长为独角兽，今年第一轮就出现了。这个市场需要我们投入大量精力去学习，不可能只把Agent作为一个唯一的重点。

海若镜： 王蓓总，能否分享一下，在投资这个方向时，您比较看重哪些方面？

王蓓： 现在讨论是否要投资AI Agent，就像十年前询问是否要投资互联网一样，它已经不再是一个独立的领域，而是作为一种默认的底层驱动因素。正如之前提到的稳定性，这并非仅仅指你的模型、算法或跑分有多优秀——目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，例如工程能力，听起来并不那么“高大上”，但它恰恰是让模型或Agent能够稳定、无误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，思考的深度和细节，以及执行的有效性。

海若镜： 我明白了。接下来第三个问题，我们刚才也提到，当前非常热门的方向包括AI进入物理世界，具身智能、机器人等，以及关于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、自动驾驶等具体场景中，所做的事情似乎并没有发生本质改变。因此，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？目前的创业与以往相比有何不同？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切入点，这非常有意思。数字世界存在于比特层面，而物理AI则作用于原子层面。在比特世界中，复制成本低、边际成本低，易于规模化；但进入原子层面，事情就变得非常“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，这些都非常“重”。我们对这个大趋势非常看好，因为它代表着另一个重大的范式转变，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还处于早期阶段。从结构上看，AI制药已经取得了一些成果，例如我们投资的华深智药，与赛诺菲建立了深度合作，这已经被证明是有效的。但具身智能层面尚未出现类似成果，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，更多地关注他们自身技术路线的积累，以及我们对该技术路线的判断。

海若镜： 汪洋总，您的看法？

汪洋： 我个人认为，这波AI浪潮与以往有显著差异。大约在2010年左右，我们开始投资AI，那时更多集中在特定领域，例如人工智能“四小龙”中的商汤，他们专注于图像识别、人脸识别；另一大方向是自动驾驶，以小马智行等公司为代表，大家集中在几个相对确定的方向上。但现在概念日新月异，每隔半年几个月就会出现新东西，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，如今整个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，感觉已是百花齐放。2010年左右的AI更多偏向软件，硬件创新较少，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： 王蓓总，能否分享一下高瓴的观点？

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（AI赋能科学）领域，我们几年前就开始在生物医药、新材料上进行投入。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。而科学最终要服务于各行各业的生产，例如制药、材料，甚至能源等传统行业，它必须符合行业本身的物理规律。什么是创业周期？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样的关系？我认为不应过度夸大AI的价值，但同时也要保留对生产力和生产关系是否因AI发生根本性变化的讨论。从长远来看，几年后我们讨论的重点一定不是AI能做什么，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。我想追问一下，未来的物理AI，哪些方向可能率先实现商业化？

王蓓： 大家最近关注的比较多的是具身智能和机器人，想象的是人形机器人的概念。但五年以后，我们可能不会再去讨论AI是否以人的形式存在——它可能是手臂、腿部的结合，也可能是软件AI能力与机器人软硬件能力的结合，并在各行各业得到应用。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，今天我们讨论的技术范式转变，应该已经默认体现在场景和软硬件结合的整体应用中了。

海若镜： 五年后，它将自然地融入生活的各个角落。汪洋总？

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够。技术发展至今尚未达到收敛期——在VLA之后又出现了大小脑、世界模型等新概念，真正的商业化落地还需要更长的时间。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，您的看法？

蔡伟： 我认为可以从两个层面来看。物理AI从模型层面存在不同的技术路线，例如3D路线、视频路线等。在应用层面，如果从视频或3D游戏应用来看，最终物理AI的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，我比汪总更为乐观，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年内可以在某些固定场景实现应用。例如，Figure最近的实时演示，在一些固定场景下已经能够实现良好的应用。

海若镜： 大家对时间尺度的预估，无论是1-3年还是5年，倒推回来都能理解其投资策略。前景虽然明确，即使市场存在泡沫，今年被称为“泡沫之夏”，大家依然会选择入局。

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”、从大厂出来的顶级研究员，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一类型的创业者？AI时代的特质与之前有何不同？还是请王蓓总先谈谈。

王蓓： 关于创业者画像这个话题，自创投行业诞生以来就一直被反复提及，其底层逻辑我不再赘述。我认为在现阶段，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