2026年，创投领域的浪潮再次涌动，人工智能（AI）正从技术概念深入产业核心。硬科技创业已不再是“小众赛道”，而是成为“主流共识”。年轻的创业者们正以他们的代码和创新，勾勒出中国科技未来的新图景。

36氪·暗涌主办的WAVES大会，每年都成为中国创投界的重要风向标。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、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、医疗等关键领域的底层逻辑，并见证“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：大家好！我是今天圆桌的主持人海若镜。今天的主题大家应该深有体会——AI领域变化迅猛，时间尺度被极度压缩。过去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会带来认知上的刷新。正如各位嘉宾此前提到的，不少公司的估值在短时间内快速攀升，甚至出现多轮融资合并推进的情况。

因此，我们今天将围绕“AI这个月、这一年、这五年”展开讨论，探讨大家的情绪、认知变化及未来趋势。首先，请各位嘉宾进行简短的自我介绍，并分享近期一个月内给您留下深刻印象的一两件事。汪总，您刚才也提到了今天的一条新闻，我相信各位嘉宾近期都有不少关注的新鲜事。

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，致力于在最前沿的行业和最早的阶段，把握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。我们是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。

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。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，粮草充足，希望能在今年的市场浪潮中有所作为。

海若镜：我想请各位分享一下，最近一两个月有没有什么特别值得关注的事件？比如大型合资公司的成立、重要的上市事件，或是新模型的发布等等。王总，您先来。

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，难以一一列举。我们更关注AI的实际营收能力，无论是模型还是应用，无论其被称作ARR还是营收。换句话说，过去大家比拼谁更聪明，现在则比拼谁能真正创造价值并带来收入。

海若镜：也就是说，更关注那些最赚钱、最落地的部分？

王蓓：是的，我们关注这些收入的增长，关键在于观察其在不同时间段内的增长曲线。

海若镜：这个趋势非常关键。汪总这边呢？

汪洋：在过去半年里，最让我感到震撼的是AI相关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。正如上一场嘉宾所说，一些项目，包括我们投资的项目，经常是同时进行多轮融资，几个月内估值就能翻几倍。这在过去是难以想象的。而且这不再是个别现象，以前也有，但那是极少数。如今，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，并且都成功融资了，这让我感到非常惊讶。

海若镜：这种节奏的变化，是否会对您的投资决策产生影响？

汪洋：是的，我们自身的投资节奏也不自觉地加快了。很大一部分原因是在这种大环境下不得不加快。但同时我们也感到担忧，觉得这种融资方式可能并非完全健康。

海若镜：是的，可能大家都是被时代的浪潮推着前进。

汪洋：但如果完全不参与，又担心错过机会，所以需要在其中寻找平衡。

海若镜：蔡总。

蔡伟：是的，刚才也谈到了平衡点，这确实是一件难事。我想从另一个事件切入。最近大家可能注意到Anthropic最强大的模型，因安全问题被美国政府限制非美国公民使用，随后被迫停服。我认为这件事影响深远——过去大家关注的是模型参数、可用性和收入，而这次是第一次真实感受到一个领先模型会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，它还可能涉及国家主权层面，最终具有主权属性，其影响是巨大的。

反观中国领先的大模型公司纷纷选择开源，其逻辑很简单——当行政禁令竖起高墙时，就应该用开源来铺就更宽阔的道路。无论是智谱、DeepSeek还是其他公司，最近的模型发展非常迅速，大家感觉已经能接触到真正能够投入使用的顶尖Coding模型了。这是一个好时机，中国的大模型公司可以借此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“超人智能”的潜在担忧。

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。我前阵子听一个分享，说现在Agent（智能体）的应用写了很多，但可能有88%都未能实际运行在真实场景中。正如王总提到的，关键在于它能否真正“干活”，能否帮助用户赚钱。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相比，有何不同？还是请王总开始。

王蓓：现在预训练模型默认就具备很强的Agent能力。去年大家还在争论商业价值究竟在于模型本身，还是在于应用，抑或是“模型即应用”。

如今看来，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、持续运行能力以及不掉链子的可能性有多强。这决定了在需要为成本负责的环境下，AI Agent能否成为一个可靠的工作伙伴，而不仅仅是概念上的“范式跃迁”。因此，我认为稳定性至关重要。

海若若镜：是的，之前有人说模型有两面性，一面是是否有动机，另一面是能否承担风险，这正是您所说的“背负责任”。

王蓓：实际上，人类社会是建立在信任基础上的，而非智能本身。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，都建立在信任之上。那么，信任从何而来？智能在多大程度上能转化为信任？

海若若镜：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兼容，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所调用的模型本身仍在完善中，还有很大的提升空间。其次，仅仅依靠AI专业人士是无法做好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是远远不够的，能够把Agent做好的人，一定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。当然，在做得好的过程中，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，真正实现产品-市场契合（PMF）的并不多。PMF确实很难，尤其是在AI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，你又不得不重新寻找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和深厚积累的团队，有点像荒野中的火种；二是呼应王总的观点，我们看好那些已经拥有数据飞轮、实现营收的公司。这些公司虽然估值可能较高，但它们跑通PMF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，包括汪总提到长期看好。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，可以说是一个月不关注，行业就会发生巨大变化。去年大家还在投VLA（视觉-语言-动作），今年一下子冒出一堆世界模型公司。就像刚才提到的，去年很多公司需要经过两三轮融资才能成为独角兽，而今年第一轮就可能出现。这个市场需要我们投入大量精力去学习，无法只把Agent作为一个唯一重点。

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：现在讨论是否投资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。比如刚才提到的稳定性，它并非指你的模型、算法或跑分有多优秀——如今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，虽然听起来不那么“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关键因素。工程能力非常重要，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，刚才也提到了，目前非常热门的领域，如AI进入物理世界，具身智能、世界模型等讨论也十分火热，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，实际做的事情似乎没有发生本质改变。因此，我想请教，现在如何看待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：这是当前一个重大的范式转变。大家发现大型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”了，不过这种“重”也带来了护城河。例如，AI制药最终需要生产出能治病的药物，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，并与实际场景相结合，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仍处于早期阶段。从结构上看，AI制药已经开始产生结果，例如我们投资的华深智药，已与赛诺菲建立了深度合作，这已经被证明是有效的。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，更多地关注他们相应技术路线的积累，以及我们对该路线的判断。

海若镜：汪总。

汪洋：我个人认为，这一波AI与以往存在显著差异。大约在2010年左右，我们开始投资AI，那时更多集中在特定方向，例如人工智能的“四小龙”，如商汤科技主要专注于图像识别、人脸识别；另一大方向是自动驾驶，如小马智行团队，大家聚焦于几个相对确定的方向。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，感觉已经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，能否分享一下高瓴的看法？

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会。我们在AI For Science领域，几年前就开始在生物医药、新材料上进行投入。虽然“AI For Science”这个词听起来有些深奥，但本质上AI就是服务于科学的，科学需要新技术来支撑。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，它必须符合行业本身的物理规律。什么是创业周期？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：大家最近看得比较多的是具身智能、机器人，人们想象的是人形的概念。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、腿的结合，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和机器人的功能在您家的各个场景中为您服务？表现形式已经不那么重要了。五年以后，今天我们讨论的技术范式变化，应该已经默认体现在场景和软硬件结合的整体应用中了。

海若镜：五年以后，它将自然融入生活的各个角落。汪总？

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，认为五年时间可能不够。技术发展至今尚未达到收敛期——VLA之后又出现了大小脑、世界模型等新概念，真正的商业化落地还需要更长时间。但我同时也赞同王总的观点，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年内则可以在某些固定场景实现应用。例如，Figure最近的实时演示，在一些固定场景下已经能够展现出良好的应用效果。

海若镜：大家对时间尺度的预估，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，即使市场存在泡沫，即便今天是“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、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什么样的创业者？AI时代的特质与之前有何不同？还是请王总开始。

王蓓：创业者画像这个话题，自创投业诞生以来就被频繁提及，其底层逻辑我们就不再赘述了。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，您的速度、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。另一头是商业化能力——并非要求立刻变现，而是团队要有商业嗅觉。无论您是小天才、资深从业者、科学家还是大厂背景，最终都要交付经济价值，这条路径会很长。我们常问创业者：您如何用时间换空间？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换取用户喜爱和互动，从而为您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时代的创业门槛已经大大提高。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