2026年，创投界再次迎来变革浪潮，人工智能（AI）已从单纯的技术概念深入产业核心，硬科技创业也从昔日的“小众赛道”跃升为“主流共识”。年轻的创业者们正以他们的智慧与努力，重塑中国创新的未来版图。

一年一度的WAVES大会，作为36氪·暗涌主办的行业风向标，今年以“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”的坚持如何汇聚成改变行业的强大力量。

以下为圆桌对话内容，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海若镜。AI世界的发展速度令人惊叹，时间维度被极度压缩。以往产业迭代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。正如各位嘉宾所言，许多公司的估值一个月内就可能更新数次，甚至多轮融资加速推进。

今天我们聚焦“AI这个月、这一年、这五年”，探讨大家的情绪变化、认知转变及行业趋势。首先，请各位嘉宾做个简短介绍，并分享近期一个月内对您冲击较大的事件。我刚才和汪总聊到，他提到今天的一条新闻，想必各位最近也关注了不少新动态。

王蓓：大家好，我是王蓓，来自高瓴创投。我们专注于早期投资，从种子轮到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。松禾资本是中国最早的人民币基金之一，拥有近30年历史，总部设在深圳。我们主要聚焦硬科技领域的早期和成长期投资。

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。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。今年我们成功完成了美元和人民币新基金的募集，已做好准备，期望在大潮中有所作为。

海若镜：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？例如巨头合资成立投资公司、重大上市、新模型发布等。王总，您先来。

王蓓：AI的发展确实迅猛，标志性事件每周甚至每天都在发生，国内外皆是如此。具体新闻太多，难以一一列举。我们更关注AI的实际创收能力，无论模型还是应用，不论是ARR（年经常性收入）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，我们关注的是这些收入的增长，特别是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：最近半年让我感到最为震撼的是AI相关细分领域的融资节奏，这与以往截然不同，着实令人震惊。正如上一位嘉宾所言，一些项目，包括我们投资的项目，往往同时进行多轮融资，几个月内估值翻倍，这在过去是难以想象的。而且这种情况并非个例，过去也许极少发生，但如今几乎成为普遍现象，多数领域的公司都在这样做，并且都成功融资了，这让我倍感惊讶。

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无形中加快了，很大程度上是因为形势所迫。但同时我们也感到担忧，认为这种融资方式可能并非完全健康。

海若镜：确实，大家可能都在被时代的浪潮裹挟着前进。

汪洋：但完全不参与又担心错过机会，所以需要在其中寻找平衡。

海若镜：蔡总，您怎么看？

蔡伟：是的，刚才也谈到了平衡的问题，这确实是个难题。我想从另一个事件切入。最近大家可能关注到Anthropic最先进的模型，因安全问题被美国政府限制非美国公民使用，随后暂停了服务。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，而这是首次真实感受到一个领先模型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，最终具备主权属性，其影响非常深远。

反观中国领先的大模型公司纷纷选择开源，其逻辑很简单：当行政壁垒竖起高墙时，就应该通过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，大家感觉已经能够接触到真正具备实用价值的一流Coding模型了。这是一个绝佳的时机，中国的大模型公司有望赢得更广泛的生态支持。

海若镜：我们也关注到模型停服事件，引发了不少思考，包括超人智能的担忧也存在。

第二个问题，以时间为尺度，回看年初的热点，比如OpenClaw（龙虾），似乎已是过去时。它极大地降低了许多事情的门槛。前不久听一个分享，提到Agent（智能体）虽然被大量开发，但可能88%都未能真正投入实际场景运行，正如王总所言，关键在于能否真正“干活”、能否帮助人们赚钱。接下来，想请教大家，目前如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年被追捧的情况有何不同？还是请王总先谈谈。

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是体现在模型层面还是应用层面，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，仅仅是其能力增长迅速。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解决实际工作问题时的稳定性、长期持续运行能力以及“不掉链子”的可能性——这决定了在需要对成本负责的环境下，AI Agent能否成为可靠的工作伙伴，而非仅仅是范式转变的谈资。因此，我认为稳定性至关重要。

海若镜：是的，之前说到模型有两个关键点，一是是否有动机，二是能否承担风险，也就是您说的负责任。

王蓓：实际上，人类社会是建立在信任基础上的，而非智能。智能可能是先决条件，但所有生产生活、真正的价值创造，最终都依赖于信任。那么信任从何而来？智能在多大程度上能转化为信任？

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

汪洋：我个人比较看好Agent的长期发展，但目前认为其成熟度尚待提高。首先，Agent所调用的模型本身仍在完善中，仍有很大的提升空间。其次，仅仅依靠AI技术人员是无法做好Agent的——我认为Agent需要在具体场景中解决具体问题，其最终优劣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，必然是对原有行业有深刻理解，并结合AI技术才能做得非常出色。但要实现出色的用户体验，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洞察，才能真正打造出优秀的Agent。

海若镜：蔡总。

蔡伟：我们同样长期看好以Agent为代表的应用。近期我们审视了去年投资的一些AI Agent应用公司，发现真正找到产品市场契合度（PMF）的并不多。PMF的实现确实困难，尤其是在AI尚无现成路径可循的情况下。此外，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端市场也出现了一些令人兴奋的机会，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：一是极早期项目，在大模型覆盖的缝隙中寻找机会，核心在于赌人，赌那些拥有技术品味的团队，有点像荒野中的火种；另一方向则呼应王总的观点，我们看好那些已建立数据飞轮、拥有收入的公司。这些跑通的公司虽然估值较高，但PMF的实现难度极大，其跑通的价值不容小觑，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，包括汪总提到的长期看好。我想追问一下，今年是否会将Agent代表的应用层作为投资重点？

汪洋：我们会投资，将其视为一个重要方向，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），今年一下子冒出一堆世界模型公司。正如刚才所说，去年很多公司需要两三轮融资才能成为独角兽，今年第一轮就诞生了。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，就像十年前询问是否投资互联网一样。它已经不再是一个独立的名称，而是默认的底层驱动因素。例如刚才提到的稳定性，这并非仅仅指你的模型、算法或跑分有多出色——当前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，虽然听起来不够“高大上”，但恰恰是让模型或Agent能够稳定、无误地在实际环境中运行的最关键因素。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：明白了。接下来第三个问题，我们刚才也提到了，目前非常热门的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，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，似乎并未发生本质改变。因此，想请教一下，当前如何看待AI从数字世界走向物理世界的可能性？现在的创业与以往有何不同？大家如何看待AI Native这类公司？

蔡伟：这是当前一个重大的范式转变。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，这非常有意思。数字世界存在于比特层面，而物理AI则作用于原子层面。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，则变得非常“重”，不过这种“重”也带来了护城河。例如AI制药，最终需要研发出能够治病的药物，需要进行大量的实验；具身智能也需要各种数据收集方式，并与场景结合，这些都非常“重”。我们非常看好这一大趋势，因为它代表着另一个重大的范式转变，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呢？

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，这已经得到了验证。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，更多的是看他们 respective 技术路线的积累，以及我们对该路线的判断。

海若镜：汪洋总。

汪洋：我个人理解，这波AI与以往的差异很大。2010年左右我们开始投资AI时，更多聚焦于特定方向，例如人工智能“四小龙”，商汤等公司专注于图像识别、人脸识别，另一个主要方向是自动驾驶，小马智行等团队则集中在相对确定的几个领域。但现在概念日新月异，每隔半年几个月就会出现新事物，往往一篇顶级论文就能催生一批创业公司。方向上不再局限于一两个，如今整个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，可谓百花齐放。2010年左右的AI更多偏向软件，硬件创新较少，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，能否谈谈高瓴的看法？

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（AI赋能科学）我们几年前就开始在生物医药、新材料领域进行投入。尽管AI For Science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。而科学又需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，它必须遵循行业本身的物理规律。何为创业周期？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，生产力和生产关系之间究竟是什么关系？我认为不应过度夸大AI的价值，但同时也要探讨AI是否会引发生产力和生产关系的根本性变化。长期来看，几年后我们讨论的将不再是AI的作用，而是这些公司的效率和利润率发生了怎样的变化。

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：大家最近比较关注具身智能、机器人，以及人形机器人的概念。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？表现形式已不再重要，五年后，今天讨论的技术范式转变应该已经默认体现在场景和软硬结合的整体表现中。

海若镜：五年以后，它将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实现应用，但我相对悲观，认为五年时间不够。技术发展尚未达到收敛期——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，人形只是其中的一种物理承载形态，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，当具备良好的物理规律时，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，我比汪总更为乐观，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发生？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实现良好的应用。

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，即使市场存在泡沫，今年是“泡沫之夏”，大家仍会积极入局。

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”，以及从大厂出来的顶尖研究员，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类创业者？AI时代的特质与以往有何不同？还是请王总先谈谈。

王蓓：创业者画像这个话题，自创投行业诞生以来就被频繁提及，底层逻辑我不再赘述。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最大的变量依然是技术迭代，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为友好，但这并非本质，本质在于评判技术功底。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，这条路径会很长。我们常问创业者：你们如何用时间换空间？每个人的时间窗口有限，1-3年、3-5年，先保证生存下来，不断创造机会到达终点。商业嗅觉非常重要，包括如何向投资人讲述短期内的融资故事，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端用鲁棒性强的产品赢得用户喜爱和互动，从而争取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，通常以博士起步。"并非唯学历论，但学历能证明知识掌握能力，尤其是在前沿技术方面的了解。"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具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，融资能力至关重要。如今大多数公司依靠融资生存，如果