1 月 28 日，由铅笔道联合主办的中关村早期投资论坛暨 2026 新场景大会举行，影响力登上活动行北京总榜第 1 名。本文为大会《AI 新场景》圆桌讨论实录。

整理 | 铅笔道 松格

编辑 | 铅笔道 王方

2026 年，哪些 AI 场景能赚钱？本文将为您重点解读，结论如下。

1、AI+ 消费电子硬件，如智能眼镜等。

2、AI 出海，海外付费习惯好，国内应用已出成绩。

3、AI 上游核心元器件，比如内存。

4、AI 安全。大模型普遍有漏洞，探索空间大。

5、AI+ 能源。CES 上深圳储能 AI 产品海外销量佳。

参与本文探讨的嘉宾如下：

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中外 AI 差异

张予豪：想请您说说，DeepSeek 当时到底带来了什么影响？现在咱们国内的豆包、千问、DeepSeek 这些 AI 产品，在硅谷圈里，口碑到底怎么样？

雷虹：DeepSeek 在全球的热度特别高，直接改变了硅谷对中国 AI 的看法。

以前在 2023、2024 年，我去硅谷的时候，那边的人总觉得中国 AI 比美国落后至少 3 年，还调侃我不该从硅谷回中国，觉得我是 " 逆向而行 "。但 DeepSeek 一出来，彻底打破了这种偏见，让全球看到，中国 AI 不仅不落后，在有些方面还有自己的优势。

张予豪：接下来请教海光信息的姜总，现在 AI 热潮里，算力是核心，而 GPU 就是最关键的算力支撑。今年 CES 展上，英伟达依旧风头十足，不光硬件做得好，软件和生态布局也很亮眼。想问问姜总，海光做芯片，是重点攻硬件，还是像英伟达一样，硬件、软件两头都抓、都做好？另外，国产 AI 芯片和英伟达比，还有多大差距？

姜永凯：这确实是大家最关心的问题。在我们看来，未来 AI 芯片不只有 GPU 这一条路，比如最近 DeepSeek 有了新的技术突破，虽然还没在全球普及，但已经让我们看到了超越的机会——不管是芯片本身的性能，还是整个算力系统的搭建，我们都有机会追上甚至超过国外。

客观说，现在国内主流 GPU 和英伟达最新芯片比，还有一到两代的差距，但更关键的差距不在芯片本身，而在整个配套生态。英伟达已经靠成熟技术，搭建起了从操作系统、云平台，到各类开发、应用的完整体系，我们国内在这方面，至少还有 5 到 10 年的差距，这也是我们最看重的。

我们不想一直跟着别人走，不然永远只能落后。所以我们也在找 " 弯道超车 " 的机会，依托国内人工智能的新算法、新框架，在芯片底层设计上搞创新，争取拿出能实现赶超的方案。

比如我们很快会发布的超集群，算力能达到全球一流水平；而且未来 AI 算力竞争，不只是比谁更强，还要比谁更节能，我们在液冷，高压直流供电，大规模高速互联等方面都有破。接下来，我们不光要做好单款芯片，更要带动整个生态发展，用中国自己的方案，支撑国内 AI 产业发展，这比单纯做好一款芯片更重要。

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AI 新机会

张予豪：请问刘总，汉王接下来会在哪些方面做 AI 布局？作为大厂，做 AI 探索时，优势和难处分别是什么？

刘秋童：我们的 AI 布局主要集中在三个方向，都和大家的实际使用、行业需求紧密相关，不搞虚的。

第一，给个人智能终端加 AIbuff。比如我们的电纸书，加了 AI 功能后，不再只是单纯的 " 电子阅读器 "，在办公、教育领域破圈。还有电子血压计，靠 AI 技术实现了精准测量，重新定义 " 第四代血压计 "。另外，我们的视觉大模型技术，也已经用在了康养、金融监管、能源管网安全等领域，落地效果都不错。

第二，给行业做 "AI 助手 "。以前我通过 OCR、NLP 技术助力政法、医疗、档案等行业，纸质资料的数字化、数据化，现在通过我们自研大模型帮这些行业做业务 agent，类似档案自动搜索，编研体例分类，长文本生成以及开放审核等场景，相当于给工作人员省了大量时间，同时也推动新的行业标准制定。

第三，做 " 能干活 " 的 AI（具身智能）。这次展台上的嗅觉识别设备、仿生飞鸟、机器狗，都是我们的重点布局，核心就是让这些技术真正能用起来。比如仿生扑翼机器鸟，我们已在特定行业落地，并做到了全球最大量产企业。

张予豪：接下来请教源数创投沈总，2026 年初大模型和 AI 应用飞速发展，今年 AI 落地该主打卖工具还是卖成果？您更看好什么样的 AI 企业？

沈栋梁：这个问题很关键，AI 投资圈一直有两个争议：投大模型还是投应用，投 " 卖成果 " 还是 " 卖工具 "。

大模型是高门槛顶尖赛道，AI 应用则是有三四千家公司的大市场，我们坚定在应用市场找优质项目。至于 " 卖成果 " 还是 " 卖工具 "，核心看适配的客户和场景。过去软件、SaaS 时代，国内企业付费用工具的习惯差，难出成功企业。

而 AI 可跳过教企业用工具的步骤，直接交付成果，这也是企业愿意买单的关键。未来两者会并行：简单场景（如 AI 做 PPT）适合卖工具，复杂严肃的商业场景则更适合直接交付成果。我们投资不看是卖成果还是工具，核心看是否适配场景和客户，能否真正解决问题。

张予豪：最后请教王总，这轮 AI 浪潮中，清华成了中国 AI 创新核心，走出了智谱 AI、月之暗面等龙头，为什么是清华？清华系创业者最值得其他创业者学习的是什么？

王学辉：我们内部分析过多次，核心是 AI 大模型研发需 10 亿级经费，普通课题组经费远远不够。而清华抓住机会，联合智源、依托政府投入接住了关键经费，培养的人才也成了 AI 领域核心力量。

我做清华校友种子基金，也源于此。前 20 年拼模式的时代清华无优势，但硬科技需要长期积累，清华几代院士、教授的技术积累，恰逢硬科技需求爆发的格局，这也契合 " 行胜于言 " 的校训。

当然清华学子也有短板，不擅长销售、市场，易执着技术忽略市场需求，我们投资时会帮他们补齐团队短板。

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2026 年 AI 核心场景

张予豪：2025 年是 AI Agent 元年，2026 年 AI 应用向纵深发展，新场景成为产业核心驱动力，且获市场与政策认可。请各位各分享 3 个最看好的 AI 场景。

王学辉：我们六七成投资项目与 AI 相关，前期 AI 算力布局已见成效（如已投 AI infra 公司将申报港股）。看好 AI 具身智能（全新场景无巨头垄断）、AI for Science（布局 AI+ 可控核聚变、量子计算），目前难以确定固定三个，需动态观察。

沈栋梁：第一，AI+ 消费电子硬件（如 Plaza、钉钉 A1），依托中国供应链，智能眼镜等领域有望爆发；第二，AI 出海，海外付费习惯好，国内应用已出成绩；第三，各细分领域落地性强、解决实际难题的 AI Agent。

雷虹：看好三个方向：一是 AI+ 能源（含智慧电厂），CES 上深圳储能 AI 产品海外销量佳；二是 AI+ 智能眼镜，热度高、实用性强；三是 AI 升级传统科技展，我们正布局相关研发。

刘秋童：结合中国市场特点，看好三个方向：一是 AI 驱动软硬件结合产品，契合供应链优势，2026 年有望爆发；二是 AI 上游核心元器件，内存涨价凸显其潜力；三是非人形具身智能，已落地且有望出独角兽。

姜永凯：补充三个看好场景：一是 AI for Science，研究范式转型，确定性高；二是大模型落地 " 最后一公里 "，解决幻觉问题、实现变现；三是生成式 AI 安全，大模型普遍有漏洞，探索空间大。

本文不构成任何投资建议。