圆桌对话：诶? AI! AI这个月、AI这一年、AI这五年｜36氪WAVES2026新浪潮 - 2026世界杯

2026年，创投界迎来了新一轮浪潮。人工智能（AI）已从单纯的技术概念深入产业核心，硬科技创业不再是边缘赛道，而是成为主流认知。年轻一代创业者正以他们的智慧和努力，重塑中国创新的未来格局。

一年一度的WAVES大会，由36氪 · 暗涌主办，是中国创投圈的风向标。本届WAVES 2026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、行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，见证“少数派”的坚持如何汇聚成改变行业的强大力量。

以下为对话内容，由36氪整理编辑：

海若镜 | 36氪暗涌副主编（主持） 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，来自暗涌的海若镜。今天我们探讨的主题，大家想必深有体会——AI领域的变化速度令人咋舌，时间尺度被极大地压缩。过去产业迭代以年甚至五年为单位，如今可能一个月或一周就能刷新一次认知。正如各位嘉宾刚才提到的，一些公司的估值每月都在刷新，甚至出现多轮融资合并推进的现象。

因此，我们今天的主题聚焦于“AI这个月、这一年、这五年”，希望与各位一同探讨其中的情绪、认知变化及发展趋势。首先，请各位嘉宾做个简单的自我介绍，并分享最近一个月内对您冲击较大的一两件事。刚才来时我与汪洋总也聊到，他提到了今天的一条新闻。我想各位近期关注的新鲜事物想必不少，先听听大家的看法。

王蓓：大家好，我是王蓓，来自高瓴创投。高瓴创投专注于早期投资，覆盖种子轮到A轮及成长期，致力于在最前沿的行业和最早的阶段拥抱市场变化，陪伴创业者成长。

汪洋：大家好，我是松禾资本的汪洋。松禾是国内最早的人民币基金之一，拥有近30年的历史，总部位于深圳。我们专注于硬科技领域的人民币投资，主要投向早期和成长期项目。感谢大家！

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月启用了新品牌光合创投。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。今年我们成功完成了美元和人民币新基金的募集，弹药充足，期望能在今年的浪潮中有所作为。谢谢大家。

海若镜：我想请各位分享一下，最近一两个月里是否有特别值得关注的事件？例如，巨头合资成立的投资公司、重要的上市事件、新模型发布等。能否请王总先谈谈您的看法？

王蓓：AI的发展速度确实惊人，标志性事件每周甚至每天都在发生，无论在国内还是国际。具体新闻太多，难以一一列举。我们更关注AI的实际收入表现，无论模型还是应用，无论是ARR还是营收。换句话说，过去大家比拼谁更聪明，现在则比拼谁更能带来实际产出。

海若镜：也就是说，更看重盈利能力和落地性？

王蓓：是的，我们关注的是这些收入的增长，以及收入增长曲线在不同时间段的表现。

海若镜：这个趋势非常关键。汪总这边有什么看法？

汪洋：近半年让我感到最震撼的是，AI相关各个细分领域的融资节奏与以往截然不同，坦白说，非常令人震惊。正如上一场嘉宾所言，一些项目，包括我们投资的项目，同时进行多轮融资，几个月内估值翻数倍，这在过去是难以想象的。而且这种情况并非个例，过去也有，但那是极少数现象。如今，这几乎已成为普遍现象，大多数领域的许多公司都在这样做，并且都成功融资了，这是最让我惊讶的地方。

海若镜：这种节奏的变化，是否会影响到您的投资决策？

汪洋：会。我们自身的投资节奏也不知不觉加快了，很大一部分原因是迫于形势不得不如此。但现在也有些担忧，感觉这种融资方式并非完全健康。

海若镜：是的，可能大家都是被市场浪潮推着前进。

汪洋：但完全不参与又怕错过机会，所以必须在这个过程中找到平衡。

海若镜：蔡总，您的看法呢？

蔡伟：是的，刚才也探讨了平衡点的问题，这确实是一件难事。我想从另一个事件切入。大家可能注意到，Anthropic最强大的模型因安全问题被美国政府限制非美国籍公民使用，随后服务被暂停。我认为这件事意义重大——过去大家关注的是模型参数、可用性和收入，这是第一次真实感受到一个领先模型会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，它还涉及主权模型的状态，最终会具备主权属性，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——当行政禁令筑起高墙时，就该用开源搭建更宽广的道路。无论是智谱AI、DeepSeek还是其他公司，近期模型发展迅速，我们感觉已经触及到能够真正胜任工作的、一流的编码模型。这是一个好时机，中国的大模型公司有机会赢得更大的生态支持。

海若镜：我们也关注到模型停服事件，大家对此有很多思考，包括对于超人智能的担忧也存在。

第二个问题，以时间为尺度，回顾年初的热点，例如OpenClaw（龙虾），感觉已是许久之前的事情了。它极大地降低了许多事情的门槛。前不久我听一个分享，提到现在Agent（智能体）的开发量很大，但可能88%都未能实际运行，正如王总提到的，关键在于其能否胜任工作、能否帮助用户赚钱。接下来，请教各位，现在大家如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年被热捧的情况有何不同？还是请王总先谈谈。

王蓓：目前预训练模型默认都具备很强的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，或是模型即应用。

现在看来，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，但大家更关注的是在生产力环节或解决实际工作问题时，其稳定性、长期持续运行能力以及不掉链子的可能性有多强——这决定了在需要为金钱负责的环境下，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，我认为稳定性至关重要。

海若镜：是的，之前有人说模型有两端，一端是是否有动机，另一端是能否承担风险，这正是您所说的负责任。

王蓓：实际上，人类社会是基于信任的社会，而非智能社会。智能可能是先决条件，但最终所有的生产生活、真正的价值创造，都建立在信任的基础上。信任从何而来？智能在多大程度上能转化为信任？

海若镜：确实如此。大家最近也在探讨哪些Agent能力可能会被模型吞噬和整合，想听听汪总的看法。

汪洋：我个人长期看好Agent的发展，但目前认为其成熟度尚显不足。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，仅凭开发AI技术的人难以做好Agent——我的理解是，Agent需要在具体场景中解决具体问题，其最终的成败可能更多取决于对所在行业或细分场景的理解深度。仅仅懂AI是不够的，能够做好Agent的人，一定是深度理解原有行业，再结合AI，才能做得非常出色。但在此过程中，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，才能真正创造出优秀的Agent。

海若镜：蔡总，您的观点呢？

蔡伟：我们同样长期看好以Agent为代表的应用。近期我们考察了一些去年投资的AI Agent应用公司，真正找到产品市场契合度（PMF）的不多。PMF确实很难实现，尤其是在AI尚未有现成路径可循的情况下。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这个痛点转化为基础功能，你又得重新寻找PMF，这是我们目前观察到的现状。

但与此同时，C端市场也出现了一些非常有趣的机会，我们对此非常感兴趣。今年我们在AI应用领域主要关注两个方向：一是早期阶段，在现有大模型覆盖的空白地带寻找机会，核心是赌人，赌那些具有技术品味且有潜力的团队，有点像荒野中的火种；二是呼应王总的观点，我们看好那些已经建立起数据飞轮、实现收入增长的公司。这些跑通的公司虽然估值较高，但其PMF的实现难度极大，不应低估其跑通的价值，它们如同烈火中的真金。因此，即使价格不菲，我们也愿意支持。

海若镜：刚才两位都分享了看法，汪洋总也表示长期看好。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，将其视为一个方向之一，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），今年一下子涌现出大量世界模型公司。正如刚才所言，去年许多公司需要两三轮融资才能成为独角兽，今年第一轮就已出现。这个市场需要我们投入大量精力去学习，无法只将Agent作为唯一的重点。

海若镜：王总能否分享一下，在投资这个方向时，您更看重哪些方面？

王蓓：现在谈论是否投资AI Agent，就像十年前问是否投资互联网一样。这已经不再是一个新名词，而是默认的底层驱动因素。正如刚才提到的稳定性，这并非指你的模型、算法或跑分有多优秀——现在的模型迭代方向已经趋于收敛，甚至一些之前被忽视的能力，例如工程能力，听起来不那么光鲜，但它恰恰是让模型或Agent能够在实际环境中稳定、无误运行的最关键因素。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，思考的深度和细致程度，以及执行的有效性。

海若镜：明白。接下来第三个问题，刚才也提到了，当前非常热门的AI进入物理世界、具身智能、世界模型等方向，以及相关的技术路线讨论也非常火热。同时我们也观察到，在制药、材料、无人驾驶等场景的应用，似乎并未发生本质改变。因此，想请教各位，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，那么在模型层面还能投资什么？物理AI就成为了一个非常重要的切入点，这很有意思。数字世界存在于比特层面，而物理AI则触及原子层面。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制药最终需要生产出能够治病的药物，这需要进行大量的实验；具身智能也需要各种数据收集方式，并与场景相结合，这些都是“重”的投入。我们对这个大趋势非常看好，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过去已经取得成果的公司？

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制药已经开始出成果，例如我们投资的华深智药，与赛诺菲建立了深度合作，这已经得到了验证。但在具身智能层面，尚未有明确的成果；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，更多地关注他们 respective 技术路线的积累，以及我们对这些路线的判断。

海若镜：汪洋总，您的看法是什么？

汪洋：我个人理解，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，当时更多集中在特定方向，例如人工智能“四小龙”（如商汤），他们专注于图像识别、人脸识别；另一个主要方向是自动驾驶，如小马智行那一波。当时大家聚焦于相对确定的几个方向。但现在概念日新月异，每隔半年几个月就会出现新事物，一篇顶级论文就可能催生一批创业公司。方向不再局限于一两个，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，呈现出百花齐放的态势。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，能否分享一下高瓴的看法？

王蓓：高瓴创投专注于早期投资，我们积极拥抱AI为各行各业带来的机会。AI for Science（科学智能）领域，我们几年前就开始在生物医药、新材料上进行投入。虽然“AI for Science”这个词听起来深奥，但本质上AI就是服务于科学的，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，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，生产力与生产关系究竟是什么关系？我认为不应过度夸大AI的价值，但同时也要持续讨论AI是否会带来生产力与生产关系的根本性变化。从长远来看，几年后我们讨论的将不再是AI有什么作用，而是这些公司的效率和利润率发生了何种变化。

海若镜：是的，创业最终要回归商业本质。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、机器人，以及人形的概念。但五年以后，我们可能不会再讨论AI是否以人的形式存在——它可能是手、臂、腿的组合，也可能是软件AI能力与机器人软硬件能力在各行各业的应用。例如，在家庭场景中，是完整的机器人进入家庭，还是AI和机器人的功能在你家各个场景中为你服务？表现形式已不再重要。五年以后，今天讨论的技术范式转变应该会自然地体现在场景和软硬结合的整体应用中。

海若镜：五年以后，它将自然地融入生活的各个角落。汪洋总，您的看法呢？

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。技术至今尚未达到收敛期——在VLA之后又出现了大小脑、世界模型等概念，真正的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，您的看法？

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。在应用端，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。当物理规律得到良好体现时，3D游戏中的风吹效果会更加真实，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能够有很好的应用。

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，即使认为市场存在泡沫，“泡沫之夏”也依然会选择入局。

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”、大厂出来的顶级研究员，他们创业后的估值很高；也有青年科学家。想请教各位，现在机构更倾向于投资哪一类型的创业者？AI时代的特质与以往有何不同？还是请王总先谈谈。

王蓓：创业画像这个话题自创投业诞生以来就一直被问及，底层逻辑不再重复。我认为现阶段我们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，你的速度、方向、路径选择是否有效至关重要。我们不以年龄为核心标准，但市场可能存在偏见，对年轻创业者估值更友好，但这并非本质，本质在于评判其技术功底。另一头是商业化——并非要求立即变现，而是团队要有商业嗅觉。无论你是小天才、资深人士、科学家还是大厂出身，最终都要交付经济价值，这个过程会很漫长。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，并不断创造机会抵达终点。商业嗅觉很重要，包括对投资人的融资故事，是短期的，还是长期的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，从而给你更多时间去完善产品。这是一个过程。

海若镜：汪总，您的看法？

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。团队更倾向于技术背景深厚的创业者，通常以博士起步。“并非唯学历论，但学历