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，创投界再度迎来变革浪潮。人工智能（AI）已从单纯的技术概念跃升至产业的深层应用，硬科技创业也从昔日的“小众赛道”转变为“主流共识”。年轻一代的创业者正以其代码与双手，重塑中国创新发展的未来版图。

一年一度的WAVES大会，由36氪 · 暗涌主办，始终是中国创投市场的风向标。今年的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、产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，并见证“少数派”的坚持如何汇聚成推动行业发展的巨大浪潮。

以下为本次圆桌对话的精彩内容，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： 各位下午好！我是本次圆桌的主持人，来自暗涌的海若镜。今天我们讨论的主题，大家想必都深有体会——AI领域的变化速度令人咋舌，时间尺度被极大地压缩了。过去产业迭代可能以年甚至五年为单位，如今可能一个月甚至一周就能刷新一次认知。正如各位嘉宾之前提到的，一些公司的估值一个月就可能翻倍，甚至在短时间内完成多轮融资。

因此，我们今天将围绕“AI这个月、这一年、这五年”展开讨论，分享各位的情绪变化、认知更新及对未来趋势的看法。首先，请各位嘉宾做个简短的自我介绍，并分享最近一个月内对您冲击较大的一个或两个事件。我与汪总来时也聊到，他提到今天的一则新闻。相信各位近期也关注了不少新鲜事物，请大家先谈谈各自的想法。

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，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，并陪伴创业者共同成长。

汪洋： 大家好，我是松禾资本的汪洋。松禾资本是中国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。非常感谢大家！

蔡伟： 大家好，我是光合创投的蔡伟。我们原名光速光合，去年10月启用了新品牌“光合创投”。我们是国内较早的双币基金之一，持续关注中国AI与科技领域。今年我们刚刚完成了新一期美元和人民币基金的募集，弹药充足，期待在大潮中有所作为。谢谢大家。

海若镜： 接下来，我想请各位分享一下，最近一两个月有没有特别引起您关注的事件？例如，巨头合资成立的投资公司、重要的上市事件、新模型的发布等等。我们先从王总开始。

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，无论是国内还是国际。具体的新闻太多，无法一一列举。我们更关注AI的实际营收能力，不论是模型还是应用，无论以ARR还是其他形式体现。换句话说，过去大家比拼的是谁更聪明，现在则比拼谁能创造更多实际价值。

海若镜： 也就是说，更看重盈利能力和落地性？

王蓓： 对，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： 在我看来，过去半年最令人震撼的是AI相关各个细分领域的融资节奏，这与以往完全不同，说实话非常震惊。正如上一场嘉宾所言，一些项目，包括我们投资的项目，往往同时进行多轮融资，几个月内估值就能翻几倍，这在过去是难以想象的。而且这种情况并非个别现象，过去虽有，但属于极端个例。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，并且都成功完成了融资，这让我感到非常惊讶。

海若镜： 这种节奏的变化，是否会影响您的投资决策？

汪洋： 会的，我们自身的投资节奏也不知不觉加快了。很大程度上是因为在当前形势下，我们不得不加快节奏。但同时我们也感到担忧，这种融资方式可能并非完全健康。

海若镜： 确实，大家可能都是被潮水推着前进。

汪洋： 但完全不参与又怕错失机会，所以我们需要在这种环境中找到平衡点。

海若镜： 蔡总，您怎么看？

蔡伟： 关于平衡点，确实是个难题。我想从另一个事件来切入。大家可能都关注到了Anthropic最强大的模型，因安全问题被美国政府限制非美国公民使用，随后被迫停服。我认为这件事意义重大——过去我们关注的是模型的参数、可用性和营收，但这是首次真实感受到一个领先模型会因一项政策禁令而无法提供服务。这表明模型不仅是生产力工具，它还可能触及国家主权层面，并最终具备主权属性，其影响深远。

反观中国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，就应该通过开源搭建更宽广的道路。无论是智谱、DeepSeek还是其他公司，模型的发展速度都很快，我们感觉已经触及到真正能胜任编码任务的一流模型。这是一个好时机，中国大模型公司有机会赢得更广泛的生态支持。

海若镜： 我们也关注到了这个停服事件，很多人对此进行了深入思考，包括超人智能等公司也存在一定的担忧。

第二个问题，以时间为尺度，回看年初的热点，比如OpenClaw（龙虾），感觉已经是很久以前的事情了。它极大地降低了许多事情的门槛。我最近听到一个分享，说现在虽然Agent（智能体）应用层出了一些项目，但可能有88%都未能实际落地运行。正如王总提到的，关键在于它能否真正发挥作用，能否帮助人们赚钱。接下来，我想请教各位，现在大家如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年备受追捧的情况有何不同？还是请王总开始。

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模型端还是应用端，或者“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，它的稳定性、长期持续运行能力以及“不掉链子”的可能性有多高。这决定了在需要为经济效益负责的环境下，AI Agent能否成为可靠的工作伙伴，而不仅仅是新范式下的谈资。因此，我认为稳定性至关重要。

海若镜： 是的，之前说到模型有两方面，一是是否有动机，二是能否承担风险，也就是您提到的责任承担。

王蓓： 实际上，人类社会是一个信任社会，而非智能社会。智能可能是先决条件，但最终所有生产生活、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能力可能会被模型吸收和整合，请教汪总的看法。

汪洋： 我个人长期看好Agent的发展，但目前认为它尚不成熟。首先，Agent调用的模型本身还在不断完善中，仍有巨大的提升空间。其次，仅凭开发AI的人是无法做好Agent的——我的理解是，Agent需要在具体场景中解决具体问题。最终的成败，可能更多取决于对所属行业或细分场景的理解深度。仅仅懂AI是远远不够的，能够做好Agent的人，一定是深刻理解原有行业，再结合AI，才能做得非常出色。当然，在做好用的过程中，也离不开背后模型的强大支持。因此，既需要模型的进步，也需要对行业的深度洞察，才能真正创造出优秀的Agent。

海若镜： 蔡总，您的观点是？

蔡伟： 我们也长期看好以Agent为代表的应用。最近我们审视了一些去年投资的AI Agent应用公司，发现真正找到产品-市场契合点（PMF）的并不多。PMF确实难以实现，尤其是在AI尚无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”——你找到了一个痛点，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。这是我们目前观察到的现状。

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：一是极其早期、在大模型覆盖的缝隙中寻找机会，核心在于“赌人”，赌那些具有技术品味且团队优秀的创业者，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、拥有营收的公司。这些已经跑通的公司虽然估值不菲，但PMF的实现极其困难，其跑通的价值不容小觑，有点像“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的重点？

汪洋： 我们会投资，将其视为一个重要方向，但目前重点关注的领域实在太多了。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。去年大家还在投资VLA（视觉语言模型），今年一下子冒出了一堆“世界模型”公司。正如刚才所讲，去年很多公司需要经过两三轮融资才能成为独角兽，今年第一轮就已出现。这个市场需要我们投入大量精力去学习，无法仅仅将Agent作为唯一重点。

海若镜： 王总，能否分享一下，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。这已经不是一个新名词，而是默认的底层驱动因素。就像刚才提到的稳定性，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，比如工程能力，听起来不那么光鲜亮丽，但它恰恰是让模型或Agent能够在实际环境中稳定、不出错运行的最关键因素。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，思考的深度和细节，以及执行的到位程度。

海若镜： 我明白了。接下来第三个问题，我们刚刚也提到了，当前非常热门的领域包括AI进入物理世界，如具身智能、大脑等方向，世界模型的讨论也非常火热，涌现出许多新的技术路线。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性的改变。因此，我想请教各位，目前如何看待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，那么在模型层面还能投资什么？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，而物理AI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制药最终需要产出能治病的药物，这需要大量的实验；具身智能也需要各种数据收集方式，并与场景紧密结合，这些都属于“重”的范畴。我们对这个大趋势非常看好，因为它代表着另一个巨大的范式变化，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制药已经开始产出成果，例如我们投资的华深智药，已与赛诺菲建立了深度合作，这已得到验证。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： 汪总，您的看法是？

汪洋： 我认为这一波AI与以往有着显著的差异。大约在2010年左右，我们开始投资AI，当时更多集中在特定领域，例如人工智能的“四小龙”（商汤等）主要聚焦于图像识别、人脸识别；另一大方向是自动驾驶（小马智行等），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有新东西出现，往往一篇顶级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，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，能否分享一下高瓴的观点？

王蓓： 高瓴创投专注于最早期投资，积极拥抱AI为各行各业带来的机遇。我们在AI For Science领域，几年前就开始在生物医药、新材料等方向进行投入。虽然“AI For Science”这个词听起来有些深奥，但本质上AI就是服务于科学研究的，科学研究需要新技术支撑。而科学研究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，它必须符合行业本身的物理规律。何谓创业周期？周期代表着底层的常识——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。从长远来看，几年后我们讨论的重点将不再是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。我想追问一下，未来的物理AI，哪些方向可能率先实现商业化？

王蓓： 大家最近关注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——它是有手、臂、腿的结合，还是软件AI能力与机器人软硬能力的结合在各行各业的应用。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的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体现在场景和软硬件结合的整体表现中。

海若镜： 五年后，它将自然融入我们生活的各个角落。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，认为五年时间可能不够。技术至今尚未进入收敛期——在VLA之后又出现了大小脑、世界模型等新概念，真正实现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？

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。当存在良好的物理规律时，3D游戏中的风吹效果会更真实，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年内可以看到成果。ChatGPT时刻何时在具身智能领域发生？我认为3到5年内可以进入家庭，1到3年内在某些固定场景就能有实际应用。例如Figure的实时演示，在一些固定场景中已经能够实现良好的应用。

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。前景虽然明确，即使市场存在泡沫，今年被认为是“泡沫之夏”，但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后小天才”、从大厂出来的顶尖研究员，他们创业后估值很高；也有青年科学家。我想请教各位，现在机构更倾向于投资哪种类型的创业者？AI时代的特质与之前有何不同？还是请王总开始。

王蓓： 关于创业者画像这个话题，自创投行业诞生以来就一直被问及，底层的逻辑我不再重复。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。我们并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，而是团队需要具备商业嗅觉。无论你是“小天才”、经验丰富的“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