投資人不再只看大模型？AI資本新邏輯揭祕｜甲子引力X

共謀新局：AI投資的新賽道與新邏輯

2025年的AI投資正進入一個全新階段。

大模型的技術競賽趨於理性，AI Agent、具身智能、AI醫藥等賽道加速發展；同時，投資邏輯也在重構：從追逐概念到重視落地，從廣撒網到精準下注，從資本驅動到產業協同。

這次，在「渡口——2025甲子引力X科技產業投資大會」的《共謀新局：AI投資的新賽道與新邏輯》圓桌對話環節，我們站在「渡口」，迎來了六位叱吒在AI投資領域的「旅人」。

他們分別是：光速光合合夥人蔡偉、普華資本管理合夥人蔣純、清智資本創始合夥人張煜、峰瑞資本投資合夥人陳石、BV百度風投董事總經理温永騰、心資本合夥人吳炳見。本場圓桌的主持人是甲子光年首席內容官王博。

面對大模型的快速演進和AI應用的多元化，今年投資人們的投資邏輯都發生了哪些調整？

以下為本場圓桌的對話實錄，由「甲子光年」整理發布。

王博：歡迎各位投資人朋友來到「甲子引力X」，請大家簡單介紹一下自己和所在的機構。

甲子光年首席內容官王博

蔡偉：我是光速光合合夥人蔡偉。光速光合植根在中國，針對中國的早期和成長期的創業公司，關注硬科技和綠色科技，管理等值200億元人民幣的雙幣資金。憑藉團隊豐富的投資經驗和行業經驗，我們為中國的創業企業提供全球視野以及強大的資源支持。中國企業如果想出海，光速光合可以提供強有力的支持。

光速光合合夥人蔡偉

蔣純：我是普華資本管理合夥人蔣純。普華資本2004年成立，管理規模幾百億元，包括一個美元基金，投資從早期到中后期的全階段，每年投出規模幾十億。我們關注半導體、空天海、新能源、AI這些領域。

張煜：我是清智資本創始合夥人張煜。清智資本基金成立大約三年，專注於投資早期人工智能項目，投得比較廣泛、積極。我們的特點是專業化和前瞻性，在北京、廣州，以及新加坡有獨立或合作的孵化器，提供辦公空間和算力，在通過評審后都是免費提供的。

陳石：我是峰瑞資本投資合夥人陳石。峰瑞資本成立於2015年，主要是早期和高科技、跨學科的創業投資，包括三個板塊：消費和TMT、硬科技、生物科技和醫療科技。最近兩三年，每年大約投30個項目，70%跟AI相關的，AI已經成為當前投資非常主要、滲透率很高的方向。

温永騰：我是BV百度風投董事總經理，BV百度風投是2017年成立的專注於投資AI的風險投資機構。2017年開始投判別式AI相關項目，2021年轉向生成式AI，現在有兩個大的投資領域：數字世界AI和物理世界AI。比如在多模態方面，我們投了HeyGen，目前對Agent感興趣，在具身智能領域，投過智元、星海圖等優秀的項目。我們機構還有一個特點，就是會在海外做一些投資。

吳炳見：我是心資本合夥人吳炳見。心資本是一家專注科技與數字化領域的早期風險投資機構，我們團隊曾投過小鵬汽車、滿幫、速騰聚創等項目的早期輪次。我主要關注AI領域的投資機會，包括模型、應用、底層AI芯片等。心資本立足於中國，期待陪伴中國科技企業家走向全球。

王博：請大家每人介紹一家你新投的人工智能企業，並説説你們是什麼時候投的，為什麼投這家企業？

蔡偉：最新投了一家做垂直數據應用的AI Agent公司Sheet0。大家知道大模型有幻覺，數據的抽取分析不準確，而sheet0可以做L4級的數據Agent，100%準確，0幻覺。比如我們想看YC去年三年投的公司里面創始人畢業於斯坦福的公司，通過自然語言輸入一句話生成表格，會自動找到這些公司並輸出成準確的表格供用户來使用，非常早期的公司，但有很好的想象力。

從大的邏輯上來説，我們看到了中國AI初創公司go global的機會。第一是人才，中國互聯網「卷王時代」培養出一批優秀的產品經理，這些人即使在全球範圍也是有巨大優勢的；第二個是以前全球化、落地，行業和渠道都是難以逾越的壁壘，現在的AI企業通過社交媒體主打C端或者Prosumer, 這個壁壘也被極大地降低了；第三，海外商業模式清晰。國內訂閲月費20人民幣，海外是20美元，本身就有收費的匯率差，再加上付費意願有幾倍的差距，雙重差異使得AI初創公司出海更容易觸及一個相當於國內幾十倍的市場，也出現了ARR接近1億美元的中國AI公司，這是非常厲害的成績。

蔣純：我們最近投的硅基流動。這個投資也標誌着我們的兩個理念。

一是，作為人民幣基金，我們更多希望投資造福於中國市場、中國人的AI公司。目前，AI還沒有很好地造福中國產業，因為中國的基礎算力受到很大的限制。硅基流動最近扮演了一個很重要的角色，就是率先在昇騰上實現了DeepSeek的部署，我們可以看到最近華為CloudMatrix的論文也是和硅基流動合寫的。硅基流動這些工作貫通了國產AI從硬件到軟件的全棧自研，為中國的AI發展提供了重要的基礎。

二是，我們認為開源體系是AI領域非常重要的力量，只有開源才能保證AI不被少數公司和國家壟斷，避免人類走向被很多科幻電影預言過的那種黑暗結局。硅基流動作為開源生態的一員，也在為人工智能的平權化和民主化做出自己的貢獻。

普華資本管理合夥人蔣純

王博：之前我們和硅基流動創始人、CEO袁進輝交流過（可點擊閲讀詳情），當時我們還在討論「AI MaaS為什麼能成為一門生意」？

蔣純：我想我們都看了那些爭議。MaaS是不是好生意取決於把算力轉化為Token的效率。如果技術上做不到把算力高效地轉化為token，這個賬就算不過來，就不是好生意，技術上能做到纔是好生意。

張煜：我們基金和硅基流動都是大家常提的「清華系」，我和硅基流動的朋友也很熟悉。我也介紹一個我們近期孵化和投資的AI智能體項目紫荊智康。

紫荊智康依託的研究工作(Agent Hospital）通過建立疾病產生和發展的生成模型，為醫療智能體進化提供數據飛輪，並提出了醫療智能體的自我進化策略，在交互過程中實現了醫療智能體的能力持續提升，也被國內外媒體稱為「世界首家AI醫院」。Agent Hospital在美國執業醫生資格考試數據集上取得了頂尖水平，目前已完成二十多個科室的醫療智能體構建，獲得了國內外學術界和產業界的廣泛關注。目前這個項目在清華大學已經有一些內測驗證，結果順利也超出了我們的預期，我們認為AI醫院會是醫療的未來形態。

清智資本創始合夥人張煜

陳石：我發現，現在很多AI應用公司，做得比較好的往往是那些2023年甚至更早之前開始做的公司。后面也有一些公司快速爆發出來，但是PMF往往未經驗證。手里有釘子拿AI錘子打，會比那些拿着AI錘子找釘子更容易在這個階段取得成果。所以我這次不介紹最新投資的公司，而是介紹一家最近在海外發展非常迅速的公司。

我們在2022年6月份左右投資了一家做商業短視頻生成的公司Topview AI，那時候ChatGPT還沒有發佈。當時我們就意識到：第一，AI是一個趨勢；第二，短視頻電商會在海外迎來快速發展期。這家公司從去年Q4開始在海外推出商業短視頻生成的Agent產品，當前產品體驗處於領先位置，業務收入增長也非常迅速。

為什麼出海或者海外的多模態領域，出現了一批有規模用户增長和規模商業化的創業公司呢？這是因為，不像語言大模型，多模態生成的大模型還沒有那麼成熟，即便是最領先的視頻生成模型，例如谷歌Veo3或OpenAI的Sora等，也遠遠達不到語言大模型的同等能力，因此給這個方向的創業公司們創造出持續的應用創新的機會。

温永騰：我們最近關注兩個方面：Agent后端和Vibe Coding后端，順着這條線一直在看跟Data有關的Agent，最近投了一家公司Teable，增長非常好。

我們一直相信Agent會替代大部分人類的工作，一方面我們需要讓Agent有更多的Context，數據基礎設施就變得非常重要。現在很多Agent沒有做到可持續、可維護、可協作的工作處理。我們相信在未來6~12個月會看到更多的數據相關的AI創新出現。

吳炳見：我們在天使輪投了一個以小見大的AI應用產品，叫「逗逗遊戲夥伴」，公司叫做心影隨形。這個產品可以在你玩遊戲的時候陪在你身邊，給你提供攻略和情緒價值。他們用了模型的多模態識別能力，相當於「眼睛」，知道屏幕上的遊戲在發生什麼，通過推理給出反饋。這個PMF驗證下來挺不錯的，收穫了一批用户。

其實他們站在兩個事情上，一是站在多模態識別能力上，體驗可以隨着模型能力水漲船高。二是站在一些爆款遊戲上做增長，容易在某個用户羣體先傳播開。

更早之前，我們的團隊曾在A輪投資了高性能GPU芯片沐曦集成電路，在A輪投資了AI驅動的產品設計協作平臺藍湖以及在Pre-A輪投資了AI硬件行業先鋒閃極科技。這些投資標的覆蓋基礎設施、模型層、應用層在內的完整人工智能投資生態。

王博：面對大模型的快速演進和AI應用的多元化，你們今年的投資邏輯發生了哪些調整？

蔡偉：第一，我們看AI是從軟硬件的角度來看的，硬件是「骨」，軟件是「魂」，缺一不可。

大家往往很看重軟的部分，但硬的部分重視度是不夠的。硬件基礎設施的邏輯是賣鏟人也是送水工，賺的是確定性。比如我們投了中際旭創（一家專業的高速光模塊解決方案提供商），現在（8月21日）3000億元的市值，淨利潤一年100億元。中國的基礎設施硬件很有潛力，如何拿到全球化發展基礎設施的紅利是我們持續關注的重點。

第二，我們還是堅持要投在細分領域具有巨大影響力的公司，未來能成為龍頭的公司。這些行業領先的企業往往會帶來很多的協同效應。

第三，AI應用在快速發展，包括軟件應用、消費硬件等在內的應用側是我們今年非常關注的重點。特別是一開始就針對全球市場的應用，有很多很優秀的創業公司，這些公司可能很早期。但我們會堅定支持這些有想法、有潛力的創業者。

蔣純：我們最大變化就是今年開始規模化入局AI了。當然，我們之前也在投AI，只是我們做得更多是一些基礎設施的投資，像芯片、算力、存力、通信。今年以DeepSeek為代表的大模型的突破和Agent方面的發展，我們認為時機已經到來，全方位在投入。

在AI方面，我們既關心「左腦」，也關心「右腦」。「左腦」，也就是如何應用AI邏輯判斷方面的能力，如基於Agent的AI應用，關注如何提升社會運行的效率；「右腦」，也就是有關於藝術和創造方面的應用，和我們過去有過的消費文創方面的投資經驗相結合，關注如何打造更加精彩的生活。特別的，我們非常關注強化學習這個分支，因為這是AI真正智能化的領域，看看如何在AI時代走出一些新路子。

張煜：人工智能發展特別快，作為投資方，我們從理論到實踐都需要大量學習。我分享幾點觀察：

第一，具身智能和生命科學都開始賺錢了。這兩個領域，我們各投了四五個項目，基本都有了收入，有些已經開始盈利。比如，具身智能公司松延動力的訂單都排到明年了，迅速進入了產業化。

第二，AI應用正在快速走向市場。從投科研到投行業到投應用，投資邏輯發生了很大變化，我們也跟着變化走，其中，AI  coding、AI硬件和AI  Agent都是比較明顯的方向。

第三，關注出海。我們投的筷子科技是做出海業務的，依託自研的企業級AIGC平臺和增值服務，可以為全球客户提供高效的商業內容解決方案。

最后，特別説一下具身智能。很多投資人都在質疑機器人，特別是人形機器人，能做什麼工作？我的觀察和判斷是，提供情緒價值和娛樂未來會佔到具身智能市場一半以上的份額，討論機器人到底有什麼用不是最關鍵的。

陳石：我覺得現在結構性、集中式的AI投資機會已經不太多了，如果一定要有大的賽道，那就是AI的應用落地，當然應用落地並不代表一定是軟件，可以是智能硬件等其他方式的落地。不過，當前中國的AI應用行業也很迷茫，現在能看到的共識就是出海、軟硬結合等，想不出其他更好的方法。

但是我自己是比較樂觀的，我以前曾參與過UC瀏覽器的完整創業過程，感覺當前AI行業的發展，有點像移動互聯網的2007年到2009年的階段，有iPhone、安卓、3G、4G、雲計算、互聯網應用，但是還沒有到達誕生出抖音、美團、滴滴這類移動互聯網高價值應用的時間點。

我覺得今天AI行業還處在探索期，應用創業者大家還是要樂觀一點，要搭好自己的腳手架（沒必要自己從頭訓練模型，但是要用好外部第三方模型），準備好自己的商業模式（一旦技術奇點來臨，商業模式就可以落地），隨着模型的迭代不斷提升自己的應用體驗。把上述三點做到，就能創造出良好的生存和發展機會。

峰瑞資本投資合夥人陳石

温永騰：我們今年更加堅定，在公司自身的業務結構中，AI應用收入未來有望超過芯片相關收入——我們認為，在健康的商業循環中，技術投入最終需要通過應用落地實現價值閉環，這也是我們聚焦AI應用的核心邏輯。

另外，要做國際市場。語言模型本身沒有語言的問題，不管中國還是海外，大家第一天瞄準全球市場做，這里面有比較大的結構性機會，我們在這方面今年投的比去年多。

BV百度風投董事總經理温永騰

吳炳見：我們的思路是，沿着模型最強的幾個能力維度尋找投資機會，今年的能力維度變清晰了。

我們可以回顧一下，移動互聯網時出現大機會往往跟手機的能力維度相關：手機有了LBS，就產生了外賣、打車；有了高清攝像頭，就有了小紅書、抖音、快手；有通訊錄，就長出了微信，而從微信里面通訊錄里面又長出了拼多多，這是一脈相承的關係。

大模型經過兩三年時間的發展以后能力維度變得清晰了。比如，總結生成能力、編程能力、推理能力、生圖和視頻能力、多模態識別能力等等。基於這些能力跑出來的明星應用未必做的多麼好，而是站對了模型能力方向，當一種能力在過去兩年體驗提高了10倍，站在上面的應用自然就起來了。

要和最強的模型能力維度站在一起，很多難題都會變成簡單題。我會思考一個問題，這個應用是基於哪個模型能力在做？未來兩年這個模型能力的體驗能否提升10倍？選對比做好重要。

心資本合夥人吳炳見

王博：接下來我有一些更具體的問題想分別問各位嘉賓。

首先想問下蔡偉總。2024年，光速光合領投了自變量機器人的Pre-A++輪融資。今年，具身智能概念爆發，多家俱身智能企業都獲得了大額融資，估值迅速攀升，個別企業甚至還沒有具體的產品或者落地方案也能融到資，你如何看這種現象？目前具身智能企業的估值與落地節奏是否匹配？

蔡偉：這是一個很值得去探討的問題，我分享一些觀點。

第一，具身智能的熱度主要是行業預期的天花板很高，機器人未來可以走進千家萬戶，可以應用在大量的工廠、商業化場所，如果未來每個人和家庭都有屬於自己的具身機器人，那麼這個市場潛力是非常巨大的。

第二，終局可能是百花齊放。大模型很快就收斂在幾家公司，但具身終局最終要和使用場景甚至長尾場景結合，很難想象只有幾家領先機器人公司把所有場景都吃掉，很可能終局是10家以上的公司做的都不錯。雖然現在已經有領先公司，但優勢尚不絕對，還有機會。

第三，中國具身企業可能領跑世界。在具身智能領域中國有機會更快地出現世界級的公司，做到世界最領先的水平。算法側我們的AI人才是處於世界第一梯隊的，在具身的數據收集和硬件，我們有大規模低成本的優勢，再加上大量的使用場景，這個是其他國家很難相比的優勢，會更容易形成數據飛輪形成在智能側的優勢。

具身智能有兩派：一是機器人學派，強調本體和運控，其中宇樹科技做得非常好，我們也投了宇樹；二是AI學派，強調智能和進入真實世界的操作，我們看到VLA等大腦路線已經開始顯現威力，我們投的自變量機器人是這樣的代表，這是一個巨大的周期更迭，大家需要有耐心。

我覺得具身智能就像是巨大的森林，我們現在在種樹，種我們特別看好的一片樹林，等待它們成長，未來能夠變成巨大的機會。

王博：蔣純總，你幾年前就提出「人工智能要破壁而出，感知、操作這個真實世界」。黃仁勛這兩年也一直在強調「物理AI」的概念。結合你在半導體、機器人、能源等領域的投資佈局，您認為物理AI最先會在哪些產業率先實現規模化落地？

蔣純：我當時説「破壁而出」主要是基於數據的考慮，之前AI都是基於互聯網文本數據，到今天幾乎耗盡了，新數據來源肯定來自於物理世界，現在看來也是大家的共識。

但從真實世界當中獲取數據，這件事情挺不容易。我們看到很有意思的一個事情是，雖然當前人工智能的發展，聯結主義佔了上風，但是目前大語言模型的底層是基於某種「符號主義」的，是基於人類認知體系的。但當AI直接接觸世界的時候，這套底層認知體系不一定管用，AI是跟我們完全不同的方式思考，它有辦法打造出自己的一套體系、符號理解真實世界。在這個問題上人類不能自戀，不能人類中心主義。用類似強化學習的方式，讓AI自己摸索這個世界，恐怕更有意義。這里面有跨越性的變化，大家也都在探索。

從判斷式AI到生成式AI，再到Agent推理式AI以及物理AI，這是逐步推進的過程，也是逐步成熟的過程。判斷式AI已經成為紅海，生成式AI是目前最成熟的，推理式AI相比物理AI更成熟，成熟領域更容易出現規模化的落地。

物理AI里面，很重要一部分是和機器人相關的具身智能，這部分剛纔蔡總已經説得很好了，我想補充的一個是，AI for science、AI for technology也是大有希望的領域。AI for technology過去大家説的可能相對少些，這里有很多是簡單物理分析無法解決的問題，存在大量基於經驗的公式、基於經驗的工藝，這部分也是AI可以大顯身手的舞臺。在工業自動化的領域，包括一些先進製造領域，也很有可能實現物理AI的規模化落地。

王博：下面問下張煜老師，清智資本是一家帶有高校背景的投資機構，我發現清智資本關注於一些行業模型，如智慧大腦、工業智能和生命科學中的蛋白質生成等。但是行業模型需要更深的專業壁壘、數據獲取能力和產業資源，這是否會導致其投資門檻更高？商業化路徑又如何？

張煜：行業認知未必有那麼多人瞭解，行業數據也不是所有創業者都能夠拿到，這本身就是競爭的壁壘，這也是我們比較早進入行業模型賽道的原因。

行業模型最容易跑出來結果，或者説最容易能夠賺錢。在行業領域，拿到一些數據很快，因為行業市場本身存在，只是説能不能更好地降本提效，如果做到了客户就會花錢。其實，機會本身就在那，提高某些行業的效率，能夠幫助客户實現某個目標，行業模型就能夠賺到錢，這也是我們選擇投資行業模型賽道很重要的原因。

目前，我們投的行業模型賽道有五六個項目都有了收入，個別的已經盈利，基本符合我們的預期。

王博：陳石總，我知道你非常強調關注「非共識」機會並構建業務閉環。你在投資過程中，如何判斷一家企業所做「非共識」業務是有價值的？你會更依賴數據驗證還是團隊直覺？

陳石：大家很容易擠在共識的地方，但是要切記，一眼看上去就很好的業務模式往往已經不是創業者的機會了。歷史上很多成功的公司大多數基於非共識的機會。比如以前的抖音，當時大家理解短視頻有可能成就一家新的創作者經濟平臺，但是創作者經濟的內容平臺，其經濟規模的體量是不足夠大的，無法獨立發展成為一家行業巨頭。而抖音和tiktok幾乎是全球第一家把創作者經濟跟海量的電商GMV打通的內容平臺，從而取得全球領先的商業成就。這個在當時完全是非共識，但是抖音把這個非共識實現了。這類非共識才是最重要的機會。

這些非共識，其實不能靠數據，而更像是要靠創始人的直覺。有位海外知名投資人曾説過，優秀的創始人需要有一個自己的祕密，來自創始人對世界深刻而獨立的思考與不懈的探索。我們説的非共識，某種程度上就是這樣一個祕密，如果把它做出來就會產生巨大的成就和價值。

王博：BV百度風投在多模態領域已經持續佈局多年，從2023年初就參與了生數科技的第一輪融資，並持續多輪跟投。我想問下温總，是什麼讓你們在這一賽道保持長期且高強度的投入？

温永騰：我們在2021年佈局了第一個多模態項目。當時行業內更多聚焦語言模型，多模態確實屬於偏早期的非共識方向。從目前我們投資的多模態企業來看，其營收與投入的匹配度較為健康，商業化初步跑通——這既印證了我們當時對「多模態技術落地潛力」的判斷，更離不開被投團隊的執行力，以及近年來AI行業整體技術成熟的大趨勢。

我們一直覺得華人公司和華人創業者做多模態領域的應用上面有比較強的優勢，短視頻、短劇、直播這些產品創新都發生在中國。我們一直在思考一個問題，投的時候想到應用，應用怎麼能贏。

AI的好處是技術脈絡是清晰的，不會給我們驚喜，學界研究的進展大約領先業界6個月到12個月，這是我們做投資判斷的重要參考。

王博：我知道吳總平時也會寫公眾號文章，給很多AI應用創業者提出了有價值的建議。那麼，對於AI應用創業者來説，找到PMF（產品市場匹配度）是一件重要的事情嗎？很早固定PMF是一件好事嗎？

吳炳見：找到PMF是最重要的事情，太早固定PMF未必是好事情。

首先，PMF很重要。先找到PMF以后，團隊才能拿到正向的反饋和激勵，才能建立信心，纔會知道后續如何迭代產品。這些用户就是你的實驗室，會給你很多的反饋。

那麼，為什麼太早固定PMF不好呢？大模型還在技術變動期，對AI應用創業者來説，太早固定PMF並不是好事，容易撿了芝麻，丟了西瓜。Cursor團隊最初做AI CAD，后來做了AI coding。Perplexity團隊最初做自然語言到SQL的轉換工具，ChatGPT上線后，他們幾天時間上線了AI 搜索。AI應用創業既不是短跑，也不是長跑，是衝浪，判斷下一個模型能力的浪頭在哪里很關鍵，靈活轉型很關鍵，也許大轉大贏，小轉小贏。

王博：感謝各位嘉賓分享的真知灼見。今天的討論讓我們看到，在AI的新賽道上，機會與挑戰並存；在投資的新邏輯中，耐心與敏捷同樣重要。好的，我們本場圓桌對話到此結束，謝謝！

（封面圖及文中配圖來源：「渡口——甲子引力X2025科技產業投資大會」）