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

2026年，创投领域再次迎来新的浪潮。人工智能（AI）正从单纯的技术概念步入产业应用的深水区，而硬科技创业也从曾经的小众赛道跃升为市场的主流共识。一群年轻的创业者正凭借他们的智慧和努力，重塑中国创新的未来版图。

由36氪·暗涌主办的WAVES大会，已成为观察中国创投市场动向的风向标。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。为期两天的活动汇聚了顶尖投资人、行业领袖及新锐创业者，通过14场深度圆桌论坛和数十场独立演讲，深入剖析AI、硬科技、出海、医疗等关键赛道的底层逻辑，见证“少数派”的坚持如何汇聚成推动行业发展的巨大浪潮。在AI飞速发展的当下，即便是世界杯下注这样看似与科技无关的领域，也可能受到AI技术革新的潜在影响，这显示了AI渗透的广泛性。

以下是本次圆桌对话的主要内容，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：各位好！我是本次圆桌的主持人，来自暗涌的海若镜。今天的主题相信大家都深有体会——AI世界变化迅猛，时间维度被极度压缩。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颠覆我们的认知。正如各位嘉宾刚才提到的，不少公司估值在一个月内被刷新，甚至出现多轮融资快速叠加推进的情况。

因此，我们今天聚焦“AI这个月、这一年、这五年”，共同探讨大家的情绪变化、认知演进以及行业趋势。首先，请各位嘉宾做个简短的自我介绍，并分享近一个月内对您冲击较大的事件。刚才来时与汪洋总聊到，他也提到了今天的一条重要新闻。我想大家近期关注的热点不少，请先听听各位的看法。

王蓓：大家好，我是王蓓，来自高瓴创投。我们专注于最早期投资，从种子轮到A轮、成长期，致力于在最前沿的行业和最早的阶段，拥抱市场变化并陪伴创业者成长。

汪洋：大家好，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年的历史，总部位于深圳。我们主要投资硬科技领域，以早期和成长期项目为主。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。今年我们完成了新一轮美元和人民币基金的募集，资金充裕，希望能抓住今年的大潮有所作为。谢谢大家。

海若镜：想请各位分享一下，最近一两个月有没有特别值得关注的事件？例如巨头成立的合资投资公司、重要的上市、新模型的发布等。我们先从王蓓总开始。

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，无论国内外。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，过去大家比拼的是谁更聪明，现在则是比拼谁更能创造实际价值。

海若镜：也就是说，更看重盈利能力和落地性？

王蓓：是的，我们关注的是收入的增长，以及每段时间内收入增长的曲线。

海若镜：这个趋势非常关键。汪洋总这边呢？

汪洋：近半年让我感到最震撼的是AI相关细分领域的融资节奏，这与以往截然不同，确实非常令人震惊。正如上一场嘉宾所言，一些项目，包括我们投资的项目，通常同时进行多轮融资，几个月内估值翻几倍，这在过去是难以想象的。而且这种情况并非个例，过去可能极少发生，但现在几乎成为普遍现象，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：是的，我们自身的投资节奏也不得不加快。很大一部分原因是形势所迫。然而，我也感到担忧，这似乎并非一种健康的融资模式。

海若镜：确实，感觉大家都是被浪潮推着前进。

汪洋：但完全不参与又怕错过机会，所以需要在其中寻找平衡。

海若镜：蔡总，您怎么看？

蔡伟：关于平衡点，确实是个难题。我想从另一个事件切入。最近，Anthropic最强大的模型因安全问题受到美国政府限制，导致非美国籍公民无法使用，随后暂停服务。我认为这件事情影响深远——过去大家关注的是模型参数、可用性和收入，而这次是首次真实感受到一个领先模型可能因一项行政禁令而无法提供服务。这表明模型不仅是生产力工具，它还可能具有主权属性，并受到主权因素的影响。

反观国内，领先的大模型公司纷纷选择开源。其逻辑很简单——当行政禁令筑起高墙时，开源可以开辟更宽广的道路。无论是智谱、DeepSeek还是其他公司，模型发展迅速，我们感觉正接近能真正投入使用的顶尖Coding模型。这是一个好时机，中国的大模型公司有望赢得更大的生态支持。

海若镜：我们也关注到了模型停服事件，许多人对此进行了深入思考，包括超人智能也表达了担忧。

第二个问题，以时间为尺度，回看年初的热点，比如OpenClaw（龙虾），感觉像是很久以前的事情了。它极大地降低了许多事情的门槛。前不久听一个分享，提到当前Agent的开发量巨大，但可能有88%并未在真实场景中运行，正如王蓓总所言，关键在于能否真正“干活”并帮助人们赚钱。接下来，想请教各位，现在如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年被追捧的情况有何不同？还是从王蓓总开始。

王蓓：如今的预训练模型默认具备强大的Agent能力。去年大家还在争论商业价值的归属，是在模型端还是应用端，抑或是“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。这决定了在需要对金钱负责的环境下，AI Agent能否成为可靠的工作伙伴，而非仅仅是范式颠覆的谈资。因此，我认为稳定性至关重要。

海若镜：是的，之前提到模型有两端，一端是是否有动机，另一端是能否承担风险，也就是您说的“背责任”。

王蓓：实际上，人类社会是信任社会，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和真正的价值创造，都建立在信任的基础上。信任从何而来？智能能在多大程度上转化为信任？

海若镜：确实。大家最近也在探讨哪些Agent能力可能会被模型吞噬和兼容，请教汪总的看法。

汪洋：我个人比较看好Agent的长远发展，但目前认为它尚不成熟。首先，Agent调用的模型本身仍在完善中，还有很大的提升空间。其次，仅凭AI技术人员难以做好Agent——我的理解是，Agent需要在具体场景中解决具体问题，其最终效果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，一定是对原有行业有深刻理解，并结合AI才能做得非常出色。但要实现出色，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。

蔡伟：我们同样长期看好以Agent为代表的应用。最近我们观察了去年投资的一些AI Agent应用公司，真正找到产品市场契合度（PMF）的并不多。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其变成了基础功能，你又得重新寻找PMF，这是我们目前看到的现状。

但与此同时，C端也出现了非常有意思的机会，我们对此非常感兴趣。今年我们在AI应用领域主要关注两类：一类是极早期的机会，在attuale大模型覆盖的缝隙中寻找机会，核心在于赌人，赌那些拥有技术品位的团队，有点像荒野中的火种；另一类则呼应了王蓓总的观点，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不菲，但其PMF的实现价值巨大，我们不能低估它们跑通的意义，有点像烈火中的真金，所以即使价格高，我们也愿意支持。

海若若镜：刚才两位都分享了看法，包括汪洋总提到的长期看好。我想追问一下，今年是否会将Agent代表的应用层作为投资的重点？

汪洋：我们会投资，将其作为投资方向之一，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，去年很多公司需要经过两三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，不可能只将Agent作为唯一重点。

海若镜：王蓓总能否分享一下，投资这个方向比较看重哪些方面？

王蓓：现在讨论是否投资AI Agent，就像十年前讨论是否投资互联网一样，它已不再是一个独立的领域，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——当前模型迭代的方向已经趋于收敛，甚至一些之前被忽略的能力，如工程能力，听起来不够“高大上”，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，以及执行的质量。

海若镜：明白了。接下来第三个问题，我们刚才也提到了，当前非常热门的AI进入物理世界，如具身智能、世界模型等方向，讨论非常火热，也涌现出许多新技术路线。同时我们也观察到，在制药、材料、自动驾驶等场景的应用，似乎并没有发生本质改变。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？当前的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，那么在模型侧还能投资什么？物理AI就成为了一个非常重要的触点，这很有意思。数字世界在比特层面，物理AI则在原子层面。在比特世界里，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制药最终要落到能治病的药，需要进行大量试验；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，因为它代表了另一个大的范式变化，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那些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制药已经取得了一些成果，例如我们投资的华深智药，与赛诺菲建立了深度合作，这已经被证明了。但具身智能层面尚未有明确的突破，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，更多地看重他们相关技术路线的积累，以及我们对这些路线的判断。

海若镜：汪洋总。

汪洋：我个人认为，这一波AI与以往有很大不同。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”中的商汤，主要专注于图像识别、人脸识别；另一个主要方向是自动驾驶，以小马智行等公司为代表，大家集中在几个相对确定的方向上。但现在概念日新月异，每隔半年几个月就会出现新东西，往往一篇顶尖论文就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到世界模型等等，可以说是百花齐放。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：王蓓总，请分享高瓴的看法。

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。AI For Science我们几年前就开始在生物医药、新材料领域进行投入。虽然AI For Science这个词听起来比较深奥，但本质上AI就是服务于科学的，科学需要新技术支撑。而科学又要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。什么是创业周期？周期代表的是底层的常识——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，但同时也要保留对生产力和生产关系是否因AI产生根本性变化的讨论。长远来看，几年后我们讨论的将不再是AI的作用，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，创业终究要回归商业本质。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：大家最近看得比较多的可能是具身智能、机器人，以及对人形机器人的想象。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的结合，应用于各行各业。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？表现形式已经不重要了，五年以后，今天讨论的技术范式变化应该已经默认体现在场景和软硬结合的整体应用中了。

海若镜：五年以后，它会自然融入生活的各个角落。汪洋总？

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。技术发展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。但我同样赞同王蓓总的观点，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。物理AI从模型侧有不同的技术路线，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，最终的物理AI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，我比汪总更乐观，认为3到5年内可以看到实际应用。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能够有不错的应用表现。

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，今年是“泡沫之夏”，大家依然会选择入局。

我们也关注到创业者画像的变化。当前资本非常青睐00后的小天才，以及从大厂出来的顶尖研究员，他们创业后的估值往往很高；也有青年科学家。想请教各位，现在机构更偏好投资哪类创业者？AI时代的特质与之前有何不同？还是从王蓓总开始。

王蓓：关于创业者画像的话题，自创投诞生以来就一直被提及。底层逻辑我不再重复。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。本质在于评判技术功底。另一头是商业化——并非要求今天就要变现，而是团队要具备商业嗅觉。无论你是小天才、老司机、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：你们如何用时间换空间？每个人的时间窗口都有限，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。商业嗅觉非常重要，包括为投资人讲好短期融资故事，以及长期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换取用户喜爱和互动，从而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、移动互联网时期还有草根创业者，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，通常以博士为起点。“我们并非唯学历论，但学历能证明知识掌握能力，尤其对于前沿技术的了解。”除了学历