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2026年，创投界再次迎来变革浪潮，人工智能（AI）已从理论概念深入产业核心。硬科技创业不再是边缘赛道，而是成为主流共识，年轻一代创业者正以创新驱动中国科技的未来。
36氪·暗涌主办的WAVES大会，作为中国创投圈的年度风向标，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、产业领袖及新锐创业者，通过14场深度圆桌和数十场独立演讲，深入剖析AI、硬科技、出海、医疗等关键领域的底层逻辑，展现“少数派”的坚持如何汇聚成改变行业的强大力量。
本次圆桌对话，由36氪暗涌副主编海若镜主持，参与嘉宾包括高瓴创投合伙人王蓓、松禾资本管理合伙人汪洋、光合创投合伙人蔡伟。
海若镜：大家好，我是主持人海若镜。AI领域的变化速度令人惊叹，时间尺度被极大压缩。过去以年或五年为周期的产业迭代，如今可能一个月甚至一周就会刷新认知。近期不少公司估值一个月内多次刷新，融资也加速推进。今天我们聚焦AI这个月、这一年、这五年，探讨大家的情绪、认知变化和趋势。首先请各位嘉宾做个简短介绍，并分享近一个月内对您冲击较大的事件。
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：我是松禾资本的汪洋。松禾资本是国内最早的人民币基金之一，拥有近30年历史，总部位于深圳。我们主要投资硬科技领域的早期和成长期项目。
蔡伟：我是光合创投的蔡伟。我们是国内较早的双币基金之一，持续关注中国AI与科技领域。今年我们新募集了美元和人民币基金，已做好充分准备，希望在当前的浪潮中有所作为。
海若镜：请各位分享一下，近一两个月内是否有特别值得关注的事件，例如巨头成立的合资公司、重大上市或新模型发布？王总，您先来。
王蓓：AI发展速度极快，标志性事件层出不穷，国内外皆是。我们更关注AI的实际营收能力，无论是模型还是应用，关键在于其能否带来切实的收入增长。过去大家比拼的是技术，现在则更看重实际执行能力。
海若镜：也就是说，更关注盈利能力和落地性？
王蓓：是的，我们关注收入的增长曲线。
海若镜：这个趋势非常关键。汪总，您的看法呢？
汪洋：近半年让我感到震撼的是AI相关细分领域的融资节奏，与以往截然不同。一些项目，包括我们投资的项目，同时进行多轮融资，几个月内估值翻倍，这在过去难以想象。而且这种情况并非个例，而是普遍现象，大多数领域的许多公司都在加速融资，并且成功了，这让我尤为惊讶。
海若镜：这种融资节奏的变化是否影响了您的投资决策？
汪洋：是的，我们自身的投资节奏也不得不加快。但同时，我也担心这种融资方式的健康度。
海若镜：这可能是一种被市场浪潮推动的无奈。
汪洋：但完全不参与又怕错过机会，所以我们必须在其中寻找平衡。
海若镜：蔡总，您有什么看法？
蔡伟：关于平衡点，确实是个难题。我想从另一个事件切入。最近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，随后暂停服务。这并非小事，它首次让我们真实感受到，一个领先的模型可能因政策限制而无法提供服务。这表明模型不仅是生产力工具，还可能触及国家主权层面，影响深远。
相比之下，中国领先的大模型公司纷纷选择开源。逻辑清晰：当行政壁垒出现时，开源是拓展应用场景的有效途径。智谱、DeepSeek等公司的模型发展迅速，我们似乎看到了真正高效的Coding模型的曙光。这是一个宝贵时机，中国大模型公司有望赢得更广泛的生态支持。
海若镜：我们也关注到模型暂停服务事件，引发了广泛讨论，包括超人智能等公司也表达了担忧。
第二个问题，以时间为尺度，年初的热点如OpenClaw（龙虾）似乎已是过往。它降低了许多事情的门槛。有分享提到，目前Agent的开发量巨大，但实际应用场景中运行的比例可能不高，正如王总所言，关键在于其能否真正发挥作用并创造价值。请问大家如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年的热度相比有何不同？王总，请先谈谈。
王蓓：如今的预训练模型普遍具备强大的Agent能力，去年大家还在争论商业价值究竟在于模型还是应用，抑或是“模型即应用”。
目前来看，模型确实是增长最快的应用，但这不代表模型即应用，只是其能力增长迅速。同时，我们发现尽管Agent功能强大，但市场更关注其在生产力环节的稳定性、持续运转能力以及能否在关键时刻不掉链子。这直接关系到在需要为经济效益负责的环境下，AI Agent能否成为可靠的工作伙伴，而非仅仅是概念上的突破。因此，稳定性至关重要。
海若镜：对，之前提到模型需要具备“动机”和“责任承担”能力，这与您说的稳定性息息相关。
王蓓：人类社会本质上是信任社会，而非智能社会。智能是前提，但所有生产生活和价值创造最终都建立在信任之上。智能如何转化为信任？
海若镜：确实如此。大家也在探讨哪些Agent能力可能会被模型整合，汪总，您怎么看？
汪洋：我长期看好Agent的发展，但目前认为它尚不成熟。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，仅懂AI的人难以做好Agent。我的理解是，Agent需要在具体场景中解决具体问题，其成败更多取决于对行业或细分场景的理解深度。懂AI是不够的，真正做好Agent的人，必然是对原有行业有深刻理解，并结合AI技术才能做得出色。当然，这离不开背后模型的强大支持。因此，既需要模型进步，也需要对行业有深度认知。
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。近期我们审视了去年投资的一些AI Agent应用公司，真正实现产品市场契合（PMF）的并不多。PMF的实现难度很大，尤其是在AI尚无成熟路径可循的情况下。此外，大模型在一定程度上是PMF的“粉碎机”——你找到一个痛点，下一代大模型可能就将其转化为基础功能，迫使你重新寻找PMF。这是我们观察到的现状。
与此同时，C端市场也出现了有趣的机遇，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：一类是早期项目，在现有大模型能力的缝隙中寻找机会，核心在于赌团队的技术品味和潜力，如同荒野中的火种；另一类是呼应王总的观点，我们看好那些已建立数据飞轮并实现收入的公司。虽然这些已跑通的公司估值较高，但PMF的实现价值不容小觑，如同烈火中的真金。因此，尽管价格不菲，我们也愿意支持。
海若镜：两位都分享了各自的看法，汪总也提到长期看好。请问，今年是否会将Agent代表的应用层作为投资重点？
汪洋：我们会投资Agent，将其作为重点方向之一，但目前AI领域的重点太多了。整个AI领域，包括具身智能，变化速度极快，可能一个月不关注就会发生巨大变化。去年大家还在关注VLA，今年突然涌现出大量世界模型公司。正如之前所说，去年需要几轮融资才能成为独角兽的公司，今年第一轮就已出现。我们必须投入大量精力去学习这个市场，无法仅将Agent作为唯一重点。
海若镜：王总，您能否分享一下，在高瓴创投看来，投资Agent方向更看重哪些方面？
王蓓：现在讨论是否投资AI Agent，就像十年前讨论是否投资互联网一样，它已不再是一个独立的领域，而是默认的底层驱动力。正如前面提到的稳定性，这并非指模型、算法或跑分有多出色——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，虽然听起来不那么“高大上”，但它恰恰是让模型或Agent在实际环境中稳定、无误运行的关键。工程能力至关重要，工程与数据、场景的结合，这些统称为在解决具体问题时，思考的深度、执行的精细度。
海若镜：明白了。接下来第三个问题，正如之前提到的，当前热门的AI进入物理世界、具身智能、世界模型等领域，新技术路线层出不穷。同时我们也观察到，在制药、材料、自动驾驶等场景的应用，似乎并未发生本质改变。因此，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？当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：这是当前一个重大的范式转变。大家发现，大语言模型要么已经上市，要么即将上市，那么模型侧还能投资什么？物理AI就成为了一个非常重要的触点，这很有意思。数字世界是比特层面，物理AI是原子层面。在比特世界，复制成本低、边际成本低、易于规模化；但进入原子层面，就变得非常“重”，但也因此带来了护城河。例如AI制药，最终需要能治病的药物，这需要大量的实验；具身智能也需要各种数据收集方式，并与场景结合，这些都非常“重”。我们非常看好这个大趋势，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与早期已取得成果的公司？
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制药已开始产生结果，例如我们投资的华深智药，已与赛诺菲建立了深度合作，这已被证明是可行的。但具身智能层面尚未有明确的商业化落地，物理AI的路径也仍在快速发展中，尚未收敛。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？
汪洋：我理解本轮AI与以往有显著差异。大约在2010年，我们开始投资AI，当时更多集中在特定方向，例如人工智能“四小龙”（商汤等）专注于图像识别、人脸识别，另一大方向是自动驾驶（小马智行等），大家聚焦于相对确定的几个领域。但现在概念层出不穷，每隔半年几个月就有新东西出现，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，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：高瓴创投专注于早期投资，积极拥抱AI为各行各业带来的机遇。AI For Science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。虽然“AI For Science”听起来颇为深奥，但本质上AI就是服务于科学研究，而科学研究需要新技术支撑。科学研究又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，它必须符合行业自身的物理规律。何为创业周期？周期代表的是底层常识——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，但同时也要保留对AI是否会根本性改变生产力和生产关系的讨论。长期来看，几年后我们讨论的将不再是AI的作用，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，创业终究要回归商业本质。追问一下，未来哪些物理AI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和机器人，想象空间在于人形概念。但五年后，我们可能不会再讨论AI是否以人的形式存在——无论是具备手、臂、腿的结合，还是软件AI能力与机器人软硬件能力在各行业的应用。例如在家庭场景，是完整的机器人进入家庭，还是AI和机器人的功能在您家中的各个场景为您服务？表现形式已不重要。五年后，今天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。
海若镜：五年后，它将自然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，五年时间可能不够。技术尚未进入收敛期——在VLA之后又涌现出大小脑、世界模型等，真正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从模型层面有不同的技术路线，如3D路线、视频路线等。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。当具备良好的物理规律时，3D游戏中的风吹效果会更逼真，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年内可以在某些固定场景实现应用。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：大家对时间尺度的预估，无论是1-3年还是5年，都能帮助我们理解投资决策。前景明确，即使市场存在泡沫，今年被形容为“泡沫之夏”，大家仍会积极入局。
我们也注意到创业者画像的变化。当前资本市场青睐00后“天才少年”、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。请问各位，现在机构更偏爱投资哪类创业者？AI时代的特质与以往有何不同？王总，请先谈谈。
王蓓：创业者画像这个话题自创投业诞生以来就一直被问及，其底层逻辑在此不再赘述。我认为现阶段更看重两方面的能力。一是技术能力，当前AI最大的变量仍然是技术迭代，您的速度、方向、路径选择是否有效至关重要。我们并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为友好，但这并非本质，本质在于评判其技术功底。另一方面是商业化能力——并非要求立即变现，而是团队需要具备商业嗅觉。无论您是“小天才”、资深人士、科学家还是大厂背景，最终都需要交付经济价值，这条路径会很长。我们常问创业者：您如何用时间换空间？每个人的时间窗口有限，1-3年、3-5年，首先要保证生存下来，并不断创造机会到达终点。商业嗅觉非常重要，包括为投资人讲述融资故事，以及如何对接好商业资源、B端机会、垂直场景，或在C端通过鲁棒性好的产品赢得用户喜爱和互动，从而为您争取更多时间完善产品。这是一个过程。
海若镜：汪总。
汪洋：我认为AI时代的创业门槛已大大提高。过去互联网、移动互联网时代尚有机会出现草根创业者，但现在草根成功的几率越来越低。我们更看重三个核心特质：第一，强大的学术与技术背景。团队更倾向于技术背景深厚的创业者，通常以博士为起点。"这并非唯学历论，但学历能证明知识掌握能力，尤其对前沿技术的了解。"除了学历，在特定领域取得的具体成就（如青年教授的学术成果）也是重要参考。
第二，敏锐的商业嗅觉。我认为最终投资的是一位具有科学背景的企业家，而非单纯的科学家。团队会着重考察创业者是否具备在商业化时机来临时，能够敏锐抓住机会并带领公司完成商业转型的能力。
第三，融资能力至关重要。如今大多数公司依靠融资生存，如果融资能力不强，即使学术再优秀，也可能无法等到变现的那一天。这是我们看重的三个方面。
海若镜：蔡总。
蔡伟：王总和汪总的总结非常到位。我回应一下海总的问题，00后“小天才”今年确实值得关注，但我们不会给AI创始人贴标签，无论是00后、青年科学家还是行业老兵。VC的本质是幂律效应，就是要抓住“outlier”（异常值），“outlier”按定义就是在常识之外，不在你预设的标签里。贴标签有可能错过整个投资回报。我们投资了智谱、宇树、沐曦，创始人的年龄和背景各不相同，很难用一个固定的画像来概括，因此我们欢迎各种创始人。
除了商业化能力，我强调三点：一是有较强的技术愿景和品味，AI发展迅速，需要能够穿透迷雾看到未来更大的可能性，了解什么是真正吸引人的技术产品；二是快速迭代和抓住关键线索的能力，每天都有新技术，变化非常快，容易迷失方向，能够从成千上万的线索中找到牵动全局的那一个，非常关键；三是强大的“磁铁体质”，能够吸引到比自己更优秀的人。AI是一场全栈战争，即使是00后，也能吸引到商业供应链领域的资深人士。
海若镜：我也非常认同“outlier”的概念
