圆桌对话：诶? AI! AI这个月、AI这一年、AI这五年｜36氪WAVES2026新浪潮 - 世界杯

2026年，创投界迎来新一轮浪潮，人工智能（AI）已从技术概念深入产业核心，硬科技创业已成为普遍共识，年轻一代创业者正以创新重塑中国科技的未来。

由36氪·暗涌主办的WAVES大会，一直是洞察中国创投趋势的重要平台。本届WAVES 2026大会以“今年盛夏”为主题，在广州番禺良仓新造创意园举行。为期两天的大会汇聚了顶尖投资人、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、医疗等关键赛道的底层逻辑，并见证“少数派”的坚持如何汇聚成改变行业的巨大力量。

以下为圆桌对话内容，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。AI领域变化速度惊人，时间感知被极大压缩。过去产业迭代以年甚至五年为单位，现在可能一个月甚至一周就能刷新认知。正如各位嘉宾所言，不少公司估值在一个月内实现多次刷新，甚至多轮融资并行推进。

今天的圆桌主题是“AI这个月、这一年、这五年”，我们将共同探讨情绪、认知变化及趋势。首先，请各位嘉宾做个简短介绍，并分享最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，覆盖种子轮到A轮及成长期，致力于在前沿行业和早期阶段拥抱市场变化，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。我们是一家以硬科技为主的人民币基金，主要投资于早期和成长期项目。

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。今年我们已完成新一轮美元和人民币基金的募集，弹药充足，希望能在当前浪潮中有所作为。

海若镜： 请各位分享一下，最近一两个月是否有特别值得关注的事件？例如巨头成立合资投资公司、大型IPO、新模型发布等。王总，请您先谈谈。

王蓓： AI发展迅猛，标志性事件每周甚至每天都在发生，国内外皆是。具体事件繁多，难以一一列举。我们更关注AI的实际收入表现，无论是模型还是应用，不论是ARR还是营收。换句话说，过去大家比拼的是“聪明”，现在则比拼的是“能干活”。

海若镜： 也就是说，更看重盈利能力和落地性？

王蓓： 是的，我们关注这些收入的增长，特别是收入增长曲线的动态。

海若镜： 这个趋势非常关键。汪总，您怎么看？

汪洋： 最近半年最让我感到震撼的是AI相关细分领域的融资节奏，这与以往截然不同，令人震惊。正如上一位嘉宾所说，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，这在过去是难以想象的。而且这并非个例，过去虽然也有，但极其罕见。如今，这几乎成为普遍现象，大多数领域的许多公司都在这样做，并且都成功融资，这让我尤为惊讶。

海若镜： 这种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自觉地加快了，很大程度上是因为形势所迫。但同时我们也感到担忧，这种融资方式可能并非健康。

海若镜： 确实，大家可能都在被浪潮推动着前进。

汪洋： 但完全不参与又担心错过机会，所以需要在其中寻求平衡。

海若镜： 蔡总，您的看法？

蔡伟： 关于平衡点，确实是个难题。我想从另一件事切入。最近大家可能关注到Anthropic最强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。我认为此事意义重大——过去大家关注参数、可用性和收入，这是第一次真实感受到一个领先模型可能因一项禁令而无法提供服务。这表明模型不仅是生产力工具，还可能涉及主权问题，最终具有主权属性，影响深远。

反观中国领先的大模型公司纷纷选择开源，逻辑很简单——当行政禁令竖起高墙时，就应该用开源来开辟更广阔的道路。无论是智谱、DeepSeek还是其他公司，近期模型发展迅速，我们感觉已经触及到真正能干活的一流Coding模型的水平，这是一个好时机，中国大模型公司有望赢得更大的生态支持。

海若镜： 我们也关注到模型停服事件，许多人对此进行了深入思考，甚至存在“超人智能”的担忧。

第二个问题，以时间为尺度，年初的热点如OpenClaw（龙虾）仿佛已是过去。它极大地降低了许多事情的门槛。前段时间听分享说，目前Agent（智能体）的开发量很大，但可能有88%未能实际运行，正如王总所言，关键在于其“能否干活”、“能否帮人赚钱”。接下来，大家如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年受追捧的情况有何不同？王总，请您先谈。

王蓓： 当前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”，只是其能力增长迅速。同时，我们发现尽管Agent功能强大，但大家更关注其在生产力环节或实际工作中的稳定性、长期持续运行能力以及“不掉链子”的可能性——这决定了在需要承担经济责任的环境下，AI Agent能否成为可靠的工作伙伴，而非仅仅是范式转移的谈资。因此，稳定性至关重要。

海若镜： 是的，之前讨论模型时提到有两点：一是是否有动机，二是能否承担风险，即您所说的责任。

王蓓： 人类社会本质上是信任社会，而非智能社会。智能可能是先决条件，但所有生产生活和价值创造最终都建立在信任基础上。信任从何而来？智能在多大程度上能转化为信任？

海若镜： 的确如此。大家也在探讨哪些Agent能力可能会被模型吸收和兼容，汪总，您对此有何看法？

汪洋： 我个人长期看好Agent的发展，但目前认为其尚不成熟。首先，Agent调用的模型本身仍在完善中，提升空间巨大。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，其最终表现很大程度上取决于对行业或细分场景的理解深度。仅仅懂AI是不够的，能做好Agent的人，一定是对原有行业有深刻理解，并结合AI才能做得出色。当然，这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认知，才能真正打造出优秀的Agent。

海若镜： 蔡总。

蔡伟： 我们也是长期看好以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，真正找到产品市场契合度（PMF）的不多。PMF确实很难，尤其是在AI尚未有成熟路径可循的情况下。而且，大模型在一定程度上是PMF的“粉碎机”——你找到一个痛点，大模型下一个版本可能就将其转化为基础功能，迫使你重新寻找PMF，这是我们目前观察到的现状。

但与此同时，C端（面向消费者）也出现了一些我们非常感兴趣的有趣机会。今年我们在AI应用领域主要关注两类：一类是早期机会，在大模型覆盖的空白区域寻找机会，核心在于押注创业者本身，赌那些具备技术品位的团队，如同荒野中的火种；另一类则呼应了王总的观点，我们看好那些已经建立数据飞轮、拥有收入的公司。这些跑通的公司虽然估值较高，但PMF的获得极其不易，其成功价值不容小觑，堪称烈火中的真金，因此即使价格昂贵，我们也愿意支持。

海若镜： 刚才两位都分享了看法，汪总也表达了长期看好。我想追问一下，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，将其作为其中一个方向，但目前重点太多了。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。去年大家还在投VLA（视觉语言模型），今年突然涌现出一批世界模型公司。正如刚才所说，去年许多公司需要几轮融资才能成为独角兽，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，无法只将Agent作为唯一重点。

海若镜： 王总，能否分享一下在高瓴创投在投资此类方向时，比较看重哪些方面？

王蓓： 现在讨论是否投资AI Agent，就像十年前问是否投资互联网一样。这已经不是一个新概念，而是默认的底层驱动因素。以稳定性为例，这并非指你的模型、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”，但却是让模型或Agent在实际环境中稳定、不出错运行的最重要因素。工程能力至关重要，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： 明白。接下来第三个问题，我们刚才也提到了，当前热门的AI进入物理世界，如具身智能、世界模型等方向，讨论非常热烈，也涌现出许多新技术路线。同时我们也观察到，在制药、材料、无人驾驶等场景下的具体应用，似乎没有发生本质改变。那么，如何看待AI从数字世界走向物理世界的可能性？当前创业与以往有何不同？大家如何看待AI Native这类公司？

蔡伟： 这是当前一个重要的范式变化。大家发现大语言模型要么已经上市，要么即将上市，那么模型侧还能投什么？物理AI成为了一个非常重要的触点，这很有意思。数字世界运行在比特层面，物理AI则在原子层面。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”，然而这种“重”也带来了护城河。例如AI制药，最终需要产出能治病的药物，需要大量试验；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以往已经取得成果的公司？

蔡伟： 我认为当前这些公司大多仍处于早期阶段。从结构上看，AI制药已经开始产出结果，例如我们投资的华深智药，已与赛诺菲建立深度合作，这已得到验证。但具身智能层面尚未如此，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，更多地关注其相关技术路线的积累，以及我们对该路线的判断。

海若镜： 汪总，您的看法？

汪洋： 我认为这一波AI与以往有显著差异。大约在2010年左右，我们开始投资AI，当时更多聚焦于特定领域，如人工智能“四小龙”中的商汤，集中于图像识别、人脸识别；另一大方向是自动驾驶，如小马智行，大家专注于相对确定的几个方向。但现在概念日新月异，每隔半年几个月就有新东西出现，一篇顶级论文就可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，很少涉及硬件创新，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： 王总，能否分享高瓴的观点？

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会。我们几年前就开始在生物医药、新材料等领域进行AI For Science的投入。虽然“AI For Science”听起来深奥，但本质上AI是服务于科学的，科学需要新技术支撑。而科学又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，必须符合行业自身的物理规律。什么是创业周期？周期代表底层常识——在基础常识不变的前提下，科技能否加速行业发展？生产力和生产关系到底是什么关系？我认为不应过度夸大AI的价值，但也应保留对AI是否会引发生产力和生产关系根本性变化的讨论。长期来看，几年后我们讨论的将不再是AI的作用，而是这些公司效率和利润率的变化。

海若镜： 是的，创业终究要回归商业本质。能否追问一下，未来的物理AI，哪些方向可能率先实现商业化？

王蓓： 大家近期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，我们可能不会讨论AI是否以人的形式存在——它可能是手、臂、腿的结合，也可能是软件AI能力与机器人软硬件能力的结合在各行各业的应用。例如在家庭场景，是完整的机器人进入家庭，还是AI和机器人的功能在你家的各个场景中为你服务？表现形式已不重要。五年后，今天讨论的技术范式变化应该会默认体现在场景和软硬结合的整体表现中。

海若镜： 五年后，AI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。技术尚未达到收敛期——VLA之后又出现了大小脑、世界模型等，真正商业化落地还需要更长时间。但我赞同王总的观点，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。

蔡伟： 我认为可以从两个层面来看。模型层面，物理AI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年内则可以在某些固定场景实现应用。例如Figure的实时演示，在一些固定场景下已经可以有很好的应用了。

海若镜： 各位对时间尺度的预估，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，即便今年被称为“泡沫之夏”，大家依然选择入局。

我们也关注到创业者画像的变化。当前资本非常青睐“00后小天才”、大厂顶级研究员，他们创业后估值很高；还有青年科学家。请问各位，现在机构更倾向于投资哪类创业者？AI时代与以往有何不同？王总，请您先谈。

王蓓： 创业者画像这个话题自创投以来就一直被问到，底层逻辑就不再重复了。我认为现阶段更看重两方面的能力：一是技术能力，目前AI最大的变量仍是技术迭代，你的速度、方向、路径选择是否有效至关重要。我们不以年龄作为核心标准，但市场可能有偏好，对年轻创业者估值更友好，但这并非本质，本质还是评判技术功底。另一方是商业化能力——并非要求今天就变现，而是团队要有商业感觉。无论你是“小天才”、老练的“老司机”、科学家还是大厂出身，最终都要交付经济价值，这条路径会很长。我们常问创业者：你如何用时间换空间？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，不断创造机会到达终点。商业感觉非常重要，包括给投资人的融资故事是短期的，长期的则是如何对接好商业资源、B端机会、垂直场景，或者在C端用鲁棒性好的产品赢得用户喜爱和互动，从而为你赢得更多时间来完善产品。这是一个过程。

海若镜： 汪总。

汪洋： 我认为AI时代的创业门槛大大提高。过去互联网、移动互联网时代还有草根创业者，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。团队更偏爱技术背景深厚的创业者，通常是博士起步。“不是唯学历论，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，融资能力非常关键。如今大多数公司依靠融资生存，