AI 产业潮水要流向何方？

7 月 19 日，在 2026 WAIC" 启明创投 · 创业与投资论坛 " 上，启明创投围绕基础模型、具身智能、AI 基础设施、AI 应用等做出 2026 AI 十大展望。

这件事启明创投已经连续做了四年，已然成了产业风向标。外界可能不知道，这家头部 VC 机构已在 AI 领域累计投资了超过 100 个项目，投资总额达 120 亿元人民币。智谱、壁仞科技、阶跃星辰、可灵 AI、银河通用等明星项目的身后，都共同浮现着启明创投的身影。

恰巧前不久，启明创投主管合伙人周志峰与投资界进行了一次交流。" 越是疯狂的时代，越要看历史的教训；越是噪音较多的时代，哲学思维越重要。" 亲历着眼前的 AI 盛况，周志峰言语中透着克制与冷静。

" 每周都收到具身 BP"

周志峰的几点观察

" 过去一年，具身智能是‘杀死’我脑细胞最多的领域，没有之一。" 周志峰对投资界感慨道。作为最早一批布局该赛道的机构，启明创投投出太多令人印象深刻的项目：优必选、云迹科技、银河通用、原力灵机、它石智航……不胜枚举。

就在不久前，周志峰接连收获壁仞科技、智谱、爱芯元智、云英谷等 IPO。也正因为深耕赛道足够久，所接触的企业样本数量远超大部分同行，周志峰的感受更为深刻。

目睹着一二级市场关注集中涌向具身智能赛道，周志峰认为核心原因在于，这或许是有史以来第一个兼具两大市场体量的产业——坐拥智能手机的出货规模，又叠加乘用车的单品单价。他简单算了一笔账：假设行业发展成熟，一年会有 10 亿台的出货量，单台均价约 3 万美元、折合 20 万元人民币，这无疑是人类两三百年商业发展史里体量顶尖的赛道。

关于二级市场对于具身智能企业的强烈预期，在周志峰看来这是二级市场的特性使然。即每一个大赛道前一两家企业率先上市时，因为标的稀缺，便能够享受超级资本红利，直观体现就是股价和市值会高到脱离常规逻辑。" 具身独角兽们争先恐后 IPO，本质就是冲着这份稀缺性红利。"

盛况历历在目。据启明创投团队不完全统计，仅近两年国内新成立的具身智能企业就多达 370 家，直到现在团队每周还能收到两三个新项目 BP。

周志峰坦言，赛道已经拥挤到让很多公司变得难以区分，背景愈发同质化：一方面，创始团队集中于高校教授、" 小天才 "、自动驾驶大厂高管、AI 模型研发人员这几类；另一方面，技术路线无非是 VLA 或世界模型，落地场景则重合于工业物流、商业服务、仿生机器人。

他判断，如果具身智能赛道没有关键突破，尤其是技术路线无法收敛，行业就很难实现规模化场景落地，最终只能做一些可有可无的 demo 项目。一旦商业化落地不及预期，即便成功上市，市值也可能跌到小几百亿区间，恐怕又将引发一二级市场估值倒挂。" 我们现在能做的，就是持续积极捕捉所有的新项目，保证全面收集信息、持续跟踪行业盘面。"

将视野放大至全球可以看到，具身智能如今已跻身为大国竞争主战场。周志峰经过多年观察发现，中国的优势主要集中于数据、落地场景和硬件配套三方面。

据他透露，美国几家头部大厂都在向中国企业采购数据，这一点足以说明其自身数据储备不足。与之对比明显的是，启明创投投资的一家具身智能数据平台企业，成立仅 4 个月，在手订单已达 10 亿元人民币级别。

此外，中国坐拥宁德时代、比亚迪这类制造龙头企业，有充足实体工厂可以协同研发，蕴含着广阔的产业落地场景。反观美国头部企业例如 Figure AI，只能远赴欧洲和宝马进行合作。

更关键的是，在美国一众具身智能企业里，只有 Figure AI、特斯拉两家具备自研整机硬件的能力。而经过测算，人形机器人整机大概 1200 个零部件，90% 以上供应链集中在中国长三角、珠三角地区。" 由此一来，国内具身企业能够本体和模型同步快速迭代，一旦发现模型算法和硬件执行不匹配，两周内就能对接供应商调整优化。"

在交流中，周志峰也聊到最近火热的世界模型，粗略算下来大概有 30 余家企业扎堆涌入这一赛道。但他直言，世界模型并非是一条全新赛道。近期新冒出来的这些初创企业，与之前秉持 VLA 技术路线的公司相比较，在商业化落地上并没有本质差别。" 换言之，世界模型只是在一级市场被炒成了热门概念。"

" 快半步 "

最新重仓可灵

这恰是一抹缩影。

梳理下来，启明创投在人工智能领域的布局几乎贯穿了产业全栈：从承载算力的芯片、驱动创新的基础大模型，投到承接技术的机器人及垂直场景应用，再延伸至生命科学等前沿融合地带，一套系统性的投资图谱已然成形。

事实上，启明创投对人工智能领域的系统布局早在 2013 年就已开始，那段时间相继投出云知声、旷视科技、优必选、文远知行等日后明星。而在 2020 年 GPT-3 出现与 2022 年底 ChatGPT 引爆全球之前，团队投资组合则落子了智谱、阶跃星辰、生数科技、无问芯穹、无限光年等 AI 产业链关键节点。

投资界拿到一组数据——截至目前，启明创投累计投资 AI 项目超过 100 个，累计投资额达 120 亿元，投资企业覆盖 AI 产业全链条，堪称人工智能领域中国乃至亚洲最活跃的投资机构之一。

正如同行的印象，启明创投的 AI 投资似乎总能在每一个关键节点提前布局，最终在产业爆发之际收获时间的馈赠。

这并非偶然。启明创投内部一直强调 " 快半步 " 的投资策略——科技投资的黄金窗口，往往出现在 " 技术突破点 " 已现、但 " 市场引爆点 " 未至之时——需要精准地布局在这两者之间。

这当中，启明创投对智谱的下注堪称是最生动体现。早在 2020 年 5 月 GPT-3 发布之时，周志峰与团队便看到 Scaling Law 已被验证，技术路线正在收敛，走到了技术突破节点。彼时，ChatGPT 尚未发布，国内几乎没人听过 " 大模型 " 这个词，创投圈 "All in AI" 更无从谈起。

但基于敏锐的判断，启明创投在 2021 年 12 月联合领投了智谱的 B1 轮融资，并在后续多轮加注。如今，智谱已成为全球 AI 不可忽视的名字，市值甚至一度突破万亿港元。

周志峰提醒，若是在技术突破点之前投资，对于投资机构而言将十分危险，因为这种阶段更适合国家级实验室进行发散探索。即便投资机构赌中了日后成功的那条路线，退出周期可能是十年、十五年，远远超过正常的投资周期。

他想起此前在硅谷投过的一个案例。那是一家氢燃料电池公司，目前市值超过 700 亿美元。但遗憾的是，这家公司是周志峰此前所在机构 2002 年投的，在陪伴 10 余年后无奈全部退出，并未等到氢能商业化爆发的阶段。

过去这一年，视频模型技术实现了阶跃性增长。具体而言，新一代视频模型例如引爆全球的 Seedance 2.0，采用了 MoE 架构，智能能力提升显著，如今已经支持 4K 分辨率。也正因如此，如今诸多好莱坞影片，或是可口可乐、麦当劳这类大品牌广告，很多片段全部或部分由 AI 生成，依托的就是模型高清生成能力。

" 尤其是世界模型能赋能视频生成，实现物体运动、碰撞效果，还原真实物理规律，放在一年前完全难以预判。"

在周志峰看来，视频模型市场规模正在快速放大，而规模化之后分工就会更细化，各家商业化发力点已经出现明显分化。其中，头部玩家分两类：全球共有三家大厂，分别是字节 Seedance、快手可灵、谷歌 Veo；还有便是四面八方汇聚而来的创业公司军团，各家的业务与收入基本在当下都实现十倍级增长。

这一赛道，同样将启明创投的 " 快半步 " 投资体现得淋漓尽致。早在 2024 年初，启明创投就参与了生数科技的天使轮系列融资，早早出手布局，后者也在不久前刚完成一笔 5 亿美元 B+ 轮融资。

几乎同一时间，快手旗下视频生成大模型可灵 AI 落地近 30 亿美元融资，投后估值有望达到 180 亿美元，身后也浮现启明创投的身影。谈及这笔投资，周志峰坦言确实估值很高，并不是一个传统的 VC 项目。

之所以启明创投坚定下注，原因在于其构建了视频生成的能力圈，" 可灵团队对于视频生成这件事的理解给了我信心，也坚信可灵未来的投资回报会超出所有人的预期。"

2026 AI 十大展望

身处于 AI 时代洪流之中，一些变化也远远超出了周志峰的预期。

首先是 AI 算力。目前来看，算力市场整体热度和增量，以及从训练到推理，算力范式需求的转移速度都令人印象深刻。据周志峰透露，某国内科技大厂去年算力预算最终落地 500 多亿元，今年给出的预算则是去年的 6 倍之多。

他强调，无论是一级市场涌现大批新一代 AI 芯片企业，还是二级市场炒作 HBM 内存、光通信赛道，各类火热行情本质都是巨大算力需求在牵引，整套底层逻辑相通。

其次，便是模型技术自身发展速度，以及市场围绕模型快速形成的共识。记得去年 WAIC 上，启明创投在十大展望中提到 coding（编程）能力很重要，如今代码能力已经成为大语言模型最核心的竞争力。

相对应的，AI 应用的发展却低于周志峰的预期，" 打开方式与我去年想的不一样。"2025 年，他曾满怀憧憬地认为今年将会看到 AI 实现赋能千行百业，诞生出几个有希望成为新腾讯、新字节跳动、新阿里巴巴的 2C 应用。但站在今天来看，市场并没有跑出令人为之一振的 2C 应用。

对此，周志峰在内部进行了复盘总结。他指出，几年前成立的那一批第一代 AI 应用，大多以对话工具、情感陪伴 CharacterAI 这类产品为代表，现在不少已经发展乏力，行业陷入产品同质化竞争。用户增速也不复前两年的高速，过去一年整体增长偏缓慢。" 核心问题实际简单明了，即互联网时代那套用户增长和流量逻辑，放到 AI 时代做 2C 产品行不通。"

" 那么，下一笔投向哪里？"2026 年行至过半，这是每一家投资机构都会被问到的问题。今年 WAIC 重头戏之一，便是周志峰代表启明创投 AI 投资团队再度发布 AI 十大展望，当中包括：

基础模型——展望一：未来 12-24 个月，顶尖模型将内化大部分 " 外挂 " 能力，包括任务规划、工具调用、多 Agent 协同及部分 Harness 工程能力等。

展望二：多模态模型将进一步向可交互世界建模演进，成为 AI 在物理世界获得环境感知、长期规划并大规模落地的关键技术路径。

具身智能——展望三：头部机器人公司的有效数据，将从 2025 年的 " 万小时级 "，跃升到 2027 年的 " 百万小时级 "，其中人类第一视角数据会占绝对主导。

展望四：灵巧手将迎来加速发展，带有触觉感知的灵巧手会逐渐成熟并持续降本，与双指夹爪方案形成高低搭配，在复杂操作场景逐渐规模化渗透。

AI 基础设施——展望五：AI 算力需求重心转向推理，存储、先进制程和先进封装产能层层吃紧，未来两年 AI 基建将持续面临结构性紧缺，算力资产储备将升格为 AI 企业的核心战略。

展望六：AI 基础设施将进入系统级竞争阶段，竞争维度覆盖芯片、互联、散热、供电等关键环节，未来两年内有望涌现基于新架构的算力芯片及超节点大集群，以实现低成本、高效率的 Token 生产。

展望七：安全可信将与产品效果、Token 成本并列为影响企业 AI 大规模落地的三大关键变量，安全可信 AI 将从可选项升级为必选项。

AI 应用——展望八：未来 12-24 个月，AI 应用的商业模式将加速脱离互联网时代的 Freemium 逻辑，转向以结果和价值定价。衡量 AI 公司的核心指标，将从用户规模转向单位智能成本创造的商业价值。

展望九：未来 12-24 个月，AI 应用商业化将聚焦垂直场景与高付费用户，效率端（save time）将领先消费端（kill time）率先爆发；伴随 Token 成本持续下降与交互范式创新，现象级 AI 消费应用将逐步浮现。

展望十：未来 12-24 个月，AI-Native 组织将从概念走向实证，一批企业将实现数倍于传统组织的人均产出。

" 今年见过身边很多非理性的投资行为，都是被市场热度与 FOMO 情绪所驱动。" 为此，周志峰常常在内部强调，要坚持 " 快半步 " 投资方法论，只在能力圈内开展投资，" 守住投资纪律是一件特别重要的事。"

历史无数次证明，唯有每次及时准确调整姿势，才能穿越波诡云谲的时间周期。现在，中国 AI 投资正拉开新的一幕。

文章来源：投资界原创 ｜ 作者：刘博

原文地址：https://news.pedaily.cn/202607/566546.shtml

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