2026年，创投领域的潮流再次涌动，人工智能（AI）已从单纯的技术概念深入到产业的实际应用阶段。硬科技创业不再是少数人的选择，而是成为了普遍的共识，年轻的创业者们正以他们的技术和努力，重塑中国创新的未来方向。

每年一度的WAVES大会，由36氪·暗涌主办，被视为中国创投界年度趋势的风向标。今年的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。为期两天的活动汇聚了顶尖的投资人、行业领袖以及新兴创业者，通过14场深入的圆桌讨论和数十场独立演讲，深入剖析了AI、硬科技、出海、医疗等关键领域的底层逻辑，并展现了“少数人”的坚持如何汇聚成推动行业变革的强大力量。

以下为本次圆桌对话的精选内容，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海若镜，来自暗涌。今天我们讨论的主题，我想大家都有切身体会——AI领域的变化速度极其惊人，时间尺度被极大地压缩了。过去，产业的迭代可能以年甚至五年为单位，但现在，可能一个月甚至一周就能刷新我们的认知。正如各位嘉宾之前提到的，一些公司的估值在一个月内就发生多次变化，甚至在短时间内完成多轮融资。

因此，我们今天的主题聚焦于“AI这个月、这一年、这五年”，希望能与各位嘉宾一起探讨近期的情绪变化、认知迭代以及未来的趋势。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事件或观察。在来之前，我和汪总也聊到了一些新闻，想必各位最近也关注了不少新动态，请大家畅所欲言。

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轮及成长期的项目，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。

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，至今已有近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。感谢大家！

蔡伟：大家好，我是光合创投的蔡伟，原为光速光合，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美元和人民币新基金的募集，弹药充足，希望能在今年的行业浪潮中有所建树。谢谢大家。

海若镜：我想请各位嘉宾分享一下，在最近一两个月里，有没有什么特别值得关注的事件？比如巨头合资成立的投资公司、重要的上市事件、新模型发布等等。王总，能否请您先分享？

王蓓：AI的发展速度确实非常快，标志性事件几乎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的实际收入表现，无论是模型还是应用，无论以ARR（年度经常性收入）还是营收来衡量。换句话说，过去大家比拼的是谁更聪明，现在则是在比拼谁能真正落地并产生价值。

海若镜：也就是说，更看重的是盈利能力和实际落地能力？

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内的表现。

海若镜：这个趋势非常关键。汪总这边有什么看法？

汪洋：最近半年最让我感到震撼的是AI相关各个细分领域的融资节奏，这与以往截然不同，说实话非常令人震惊。正如上一场嘉宾所言，一些项目，包括我们投资的项目，往往同时进行多轮融资，在短短几个月内估值就能翻几倍，这在过去是难以想象的。而且这不是个别现象，过去偶尔也会出现，但那是极少数。而现在，这几乎成了一种普遍现象，大多数领域的许多公司都在这样做，并且都能成功融资，这是我最惊讶的地方。

海若镜：这种融资节奏的变化，对您的投资决策有何影响？

汪洋：会有影响。我们自己的投资节奏也不知不觉加快了，很大程度上是因为在这种市场环境下不得不加快。但同时我们也感到担忧，觉得这可能不是一种健康的融资方式。

海若镜：是的，可能大家都是被市场浪潮推着前进。

汪洋：但如果完全不参与，又担心错过机会，所以必须在其中找到平衡。

海若镜：蔡总，您有什么看法？

蔡伟：关于平衡点，刚才也探讨了，确实是一个难题。我想从另一个事件切入。最近大家可能关注到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，随后暂停了服务。我认为这件事意义重大——过去大家更关注模型的参数、可用性和收入，但这是我们第一次真实感受到一个领先模型会因为一项禁令而无法提供服务。这表明模型不仅是生产力工具，它还可能触及国家主权层面，最终具备主权属性，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——当行政禁令竖起高墙时，就应该用开源来铺设更宽广的道路。无论是智谱、DeepSeek还是其他公司，最近模型发展迅速，我们感觉已经能够触及到真正能够工作的、一流的Coding模型的边缘了。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：我们也关注到了模型停服事件，大家对此有很多思考，包括超人智能也存在一些担忧。

第二个问题，以时间为尺度，回顾年初的热点，例如OpenClaw（龙虾），现在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。前不久听一个分享，说现在虽然有很多Agent的讨论，但可能有88%的Agent并没有在真实场景中运行。正如王总提到的，关键在于它能否真正工作、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？与去年被追捧的情况有何不同？王总，能否请您先谈谈？

王蓓：现在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，或者模型是否即应用。

从目前的观察来看，模型确实是增长最快的应用，但这并不意味着模型即应用，它只是能力增长得快。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真正解决工作问题时，它的稳定性、能否长期持续运行、不易掉链子的能力有多强——这决定了在需要为经济效益负责的环境下，AI Agent能否成为一个可靠的工作伙伴，而不是仅仅停留在概念层面。因此，我认为稳定性至关重要。

海若镜：是的，之前我们讨论模型时，提到它有两端：一端是是否有动机，另一端是能否承担风险，也就是您提到的负责任。

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够转化为信任？

海若镜：确实如此。大家最近也在探讨哪些Agent能力可能会被模型所吸收和兼容。请教一下汪总的看法。

汪洋：我个人比较看好Agent的长远发展，但目前认为它还不够成熟。首先，Agent调用的模型本身仍在不断完善中，还有很大的提升空间。其次，仅仅依靠开发AI的人是无法做好Agent的。我的理解是，Agent需要在具体的场景中解决具体的问题，其最终的优劣可能更多取决于你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，一定是深刻理解原有行业，再结合AI，才能做得非常出色。当然，在做得出色的过程中，也离不开背后模型的支持。所以，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。最近我们观察了一些去年投资的AI Agent应用公司，发现真正找到PMF（产品市场契合度）的并不多。PMF确实非常难，尤其是在AI领域还没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把这个痛点变成了基础功能，你又得重新寻找PMF。这是我们看到的现状。

但与此同时，C端市场也出现了一些非常有意思的机会，我们对此非常感兴趣。今年我们在AI应用领域主要关注两个方向：一是早期机会，即在大模型覆盖的空白区域寻找机会，核心是赌人，赌那些拥有技术品位的团队，这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，不应小看它们跑通的价值，这有点像烈火中的真金。因此，即使估值昂贵，我们也愿意支持。

海若镜：刚才两位也分享了各自的观点，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重点？

汪洋：我们会投资，将其作为投资方向之一，但目前需要关注的重点太多了。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。去年大家还在投资VLA（视觉语言模型），今年一下子冒出了很多世界模型公司。正如刚才所说，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，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。它已经不再是一个新名词，而是默认的底层驱动因素。就像刚才提到的稳定性，这不仅仅是关于模型、算法或跑分有多好——现在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，听起来似乎不那么高大上，但它恰恰是让模型或Agent能够稳定、无误地在实际环境中运行的最重要因素。工程能力非常关键，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进入物理世界的领域，如具身智能、大脑等方向，世界模型的讨论也非常火热，涌现了许多新的技术路线。同时我们也观察到，在制药、材料、无人驾驶等具体场景中的应用，似乎没有发生本质性的改变。因此，我想请教各位，如何看待AI从数字世界走向物理世界的可能性？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：这是本次大会的一个重要范式变化。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，就变得非常“重”了，不过这种“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，需要进行大量的实验；具身智能也需要各种数据收集方式，需要与场景结合，这些都属于“重”的范畴。我们非常看好这个大趋势，因为它代表着另一个重要的范式转变，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和那些已经取得成果的公司呢？

蔡伟：我认为目前这些公司大多还处于早期阶段。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，这已经被证明是成功的。但具身智能层面尚未成熟，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，以及我们对这些技术路线的判断。

海若镜：汪总。

汪洋：我个人认为，这波AI浪潮与以往有显著差异。大约在2010年左右，我们开始投资AI，当时更多是聚焦于特定方向，比如人工智能的“四小龙”，如商汤科技，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，以小马智行等为代表，大家集中在相对确定的几个方向上。但现在概念日新月异，每过半年几个月就会出现新东西，一篇顶级的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，尤其是在算法层面，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，从硬件产业链、GPU、推理芯片到CPU等，软硬件都在齐头并进。

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，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。尽管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，科学研究需要新技术支撑。而科学研究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，它必须符合行业本身的物理规律。什么是创业周期？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，但同时也要保持对AI是否会带来生产力和生产关系根本性变化的讨论。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什么变化。

海若镜：是的，创业终究要回归商业本质。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：大家最近比较关注的是具身智能和机器人，想象的是人形机器人的概念。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、腿的结合，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，它会自然地融入我们生活的各个角落。汪总，您的看法是？

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，认为五年时间不够。技术发展到目前尚未收敛——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，例如3D路线、视频路线等。在应用层面，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。当拥有良好的物理规律时，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最近的实时演示，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，都为我们理解投资决策提供了依据。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”的年轻天才，以及从大厂出来的顶尖研究员，他们创业后估值很高；还有青年科学家。我想请教各位，现在机构更倾向于投资什么样的创业者？AI时代的特质与之前有何不同？王总，能否先分享您的观点？

王蓓：创业画像这个话题自从创投行业诞生以来就被频繁提及，其底层逻辑我在此不再赘述。我认为现阶段我们更看重两方面的能力。第一是技术能力，目前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。我们并不以年龄作为核心标准，但市场可能存在偏见，对年轻创业者给予更高的估值，这并非本质。本质上还是对技术功底的评判。另一头是商业化能力——并非要求立即变现，而是团队要有商业嗅觉。无论你是年轻的天才、经验丰富的“老司机”、科学家还是出自大厂，最终都要交付经济价值，这条路径会很长。我们经常问创业者：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，并不断创造机会到达终点。商业嗅觉非常重要，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，从而争取更多时间来完善产品。