圆桌对话：诶? AI! AI这个月、AI这一年、AI这五年｜36氪WAVES2026新浪潮未来一氪·2026年06月24日 16:172026WAVES创投圆桌：探讨AI各阶段趋势与投资方向“2026年，创投圈的浪潮再次翻涌：AI从技术概念走进产业深水区，硬科技创业从“小众赛道” 变成“主流共识”，年轻的创业者们正在用代码和双手，重新定义中国创新的未来坐标。每一年，由36氪· 暗涌主办的WAVES大会，都是中国创投圈的年度风向标。今年的 WAVES 2026以“今年盛夏”为主题，落地广州番禺良仓新造创意园，在两天的时间里，我们汇聚了顶级投资人、产业领袖、新锐创业者，用14场深度圆桌、数十场独立演讲，拆解 AI、硬科技、出海、医疗等核心赛道的底层逻辑，见证那些“少数人” 的坚持，如何汇聚成改变行业的浪潮。”以下为对话内容，经36氪整理编辑：海若镜丨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！我是今天这场圆桌的主持人，暗涌的海若镜。今天这个主题，大家应该都深有体会——AI世界变化太快，时间尺度被压缩得很夸张。以前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刷新一次认知。刚刚各位嘉宾也提到，不少公司估值一个月就刷新一次，甚至两三轮融资合并推进。所以我们今天的主题是AI这个月、这一年、这五年，可以一起聊聊下面的情绪，认知的变化和趋势。首先请各位嘉宾简单介绍，再讲讲最近一个月对大家冲击比较大的一两件事。刚才来的时候跟汪洋总也在聊，他也提到今天的一条新闻。我想各位最近关注的新东西也不少，先听听大家的想法。王蓓：大家好，我是王蓓，来自高瓴创投。高瓴创投专注最早期，从种子轮到A轮、成长期，在最前沿的行业、最早的阶段去拥抱市场变化、陪伴创业者。汪洋：大家好，我是松禾资本的汪洋。松禾是国内最早的人民币基金之一，至今有近30年历史，总部在深圳，离广州不远。我们是以硬科技为主的人民币基金，主要投资早期和成长期。谢谢大家！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。今年刚完成美元和人民币新基金的募集，备好粮草，希望在今年的大潮中有所作为。谢谢大家。海若镜：想请各位聊一聊，最近一两个月有没有特别值得关注的一件事？比如巨头合资成立的投资公司、大的上市、新模型发布等等，还是从王蓓总开始。王蓓：AI发展确实太快，标志性事件每周甚至每天都有，国内外都是如此。具体新闻太多，没法一一列举。我们更关注AI的实际收入，不管模型还是应用，不管叫ARR还是营收换句话说，以前大家比谁更聪明，现在比谁更能干活。海若镜：就是最赚钱、最落地的？王蓓：对，我们看到这些收入的增长，关键看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？汪洋：最近半年最让我震撼的，是AI相关各个细分领域的融资节奏，跟以前完全不一样，说实话非常震惊。像上一场嘉宾说的，一些项目，包括我们投的，基本同时开多轮，几个月估值翻几倍，这在以前很难想象。而且不是一两家，以前也有，但那是极个别现象。但今天几乎是普遍现象，大多数领域的很多公司都在这么干，而且都融成了，这是我最惊讶的。海若镜：这种节奏变化，对您的投资动作会有影响吗？汪洋：会，我们自己投资的节奏无形中也变快了，但很大一部分原因就是在这种形势下不得不快。不过现在也很怕，感觉这不是一个健康的融资方式。海若镜：对，可能大家都是被潮水推着往前走。汪洋：但一点都不入局也怕错过，所以得在这里面找平衡。海若镜：蔡总。蔡伟：对，刚才也探讨了平衡点，确实是很难的事。我想从另一个事件切入。最近大家可能关注到Anthropic最强的模型，因安全问题被美国政府限制非美国籍公民使用，后来停服了。我觉得这事不小——以前大家跑参数、看可用性和收入，这是第一次真实感受到一个领先模型可以因一纸禁令而无法服务。所以你会发现模型不光是生产力工具，它还介入到主权模型的状态，最终会有主权属性，影响很大。反观中国领先的大模型公司纷纷开源，逻辑很简单——当行政禁令竖起高墙，就该用开源修出更宽的路。不管是智谱、DeepSeek还是其他公司，最近模型发展很快，大家感觉能摸到真正可干活的一流Coding模型的边了，这是好的时机，中国大模型公司可以赢得更大的生态和支持。海若镜：我们也关注到停服事件，大家对它的思考不少，包括超人智能的恐慌也存在。第二个问题，以时间为尺度，回头看年初的热点，像OpenClaw（龙虾），感觉已经是很久以前的事了。它让很多事情门槛变低。前阵听一个分享，说现在Agent写了很多，但可能有88%都没在真实场景跑起来，就像蓓总提到的，能不能干活、能不能帮人赚钱。接下来想请教，现在大家怎么看AI Agent和应用层的投资机会？跟去年被追捧的情况有什么不同？还是从蓓总开始。王蓓：现在预训练模型默认都有很强的Agent能力，去年大家还在争论商业价值在模型还是在应用，或者模型即应用。现在看下来，模型确实是增长最快的应用，但不代表模型即应用，只是能力增长快。同时我们发现Agent功能虽强，但大家更关注的是在生产力环节或真正解决工作用途时，它的稳定性、长期持续运转、不掉链子的可能性有多强——这决定了在要为钱负责的环境下，AI Agent能不能成为靠谱的工作伙伴，而不是范式跃迁的谈资。所以我觉得稳定性很关键。海若镜：对，之前说模型有两头，一头有没有动机，另一头能不能扛风险，就是您说的背责任。王蓓：其实人类社会是信任社会，不是智能社会。智能可能是前置条件，但最终所有生产生活、真正的价值创造，都建立在信任基础上。那信任从哪来？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能力可能会被模型吞噬和兼容，请教一下汪总的看法。汪洋：我自己比较看好Agent长期的发展，但现在觉得还不够成熟。首先Agent调用的模型本身还在完善中，还有很大提升空间。另外，只靠做AI的人是做不好Agent的——我的理解是，Agent需要在具体场景中解决具体问题，最终的好坏可能更多取决于你对所在行业或细分场景的理解深度。只是懂AI是不够的，能把Agent做好的人，一定是对原有行业有充分理解，再结合AI，才能做得非常好用。但好用的过程中也离不开背后模型的支持。所以既需要模型的提升，也需要对行业的深度认知，才能真正产生一个好的Agent。海若镜：蔡总。蔡伟：我们也是长期看好以Agent为代表的应用。最近看了一些去年投的AI Agent应用公司，真正跑出PMF的不多。PMF确实很难，尤其在AI还没有现成路径可遵循的情况下。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，你又得重新找PMF，这是我们看到的现状。但与此同时，C端也出现了很有意思的机会，我们非常感兴趣。今年我们在AI应用里主要看两端：一端是非常早期的，在大模型覆盖的缝隙里找机会，核心是赌人，赌有技术品位的团队，有点像荒野里的火种；另一端呼应蓓总说的，我们看好已经有数据飞轮、有收入的公司，这些跑通的公司虽然估值贵，但PMF太难了，不能小瞧它们跑通的价值，有点像烈火中的真金，所以即使贵，我们也愿意支持海若镜：刚刚两位也讲了看法，包括汪洋说长期看好。我想追问，今年会把Agent代表的应用层作为投资重点吗？汪洋：我们会投，作为其中一个方向，但现在重点太多了。整个AI，包括具身，可以说一个月不看，行业就会大变。去年大家还在投VLA，今年一下子冒出一堆世界模型的公司。就像刚才讲的，去年很多公司要两三轮之后才能成独角兽，今年第一轮就冒出来了。这个市场我们得消耗精力去学习，没办法只把Agent作为唯一重点。海若镜：蓓总可以分享一下，投资这个方向比较看重哪些方面？王蓓：现在说AI Agent要不要投，就像十年前问要不要投互联网，这已经不是一个名词了，是默认的底层驱动因素。像刚才提到的稳定性，不是说你的模型、算法、跑分有多好——现在模型迭代的方向已经收敛了，甚至一些之前被忽略的能力，比如工程能力，听起来没那么高大上，但它恰恰是让模型或Agent能够稳定、不出错地跑在实际环境里最重要的因素。工程能力非常重要，工程和数据的结合、和场景的结合，这些统称为在解决具体问题时，想得有多深、多细，执行得有多好。海若镜：明白。接下来第三个问题，刚刚也提到，现在特别热门的像AI进入物理世界，具身、大脑等方向，世界模型讨论也很火，冒出了很多新技术路线。同时我们也观察到，落到制药、材料、无人驾驶等场景，做的事情好像没有本质改变。所以想请教，现在怎么看AI从数字世界走向物理世界的可能性？现在的创业和之前有什么不一样？大家怎么看AI Native这类公司？蔡伟：这是今天比较大的范式变化。大家发现大语言模型要么上市、要么快上市，模型侧还能投什么？物理AI就成了非常重要的触点，这很有意思。数字世界在比特层面，物理AI在原子层面。在比特世界里，复制成本低、边际成本低、容易规模化；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。就像做AI制药，最终得落到能治病的药，需要做大量的试验；做具身也得有各种数据收集方式，得和场景结合，都是重的。我们对这个大趋势非常看好，因为这是另一个大的范式变化，今年我们会重点布局。海若镜：那怎么区分最新创业的公司和以前已经拿到结果的公司？蔡伟：我觉得现在这些公司大多都还在早期。从结构上看，AI制药已经出结果了，比如我们投的华深智药，跟赛诺菲建立了深度合作，这已经被证明了。但具身层面还没有，物理AI的路径也还没收敛，仍在快速发展。我们看创业者，更多看他相应技术路线的积累，以及我们对路线的判断。海若镜：汪洋总。汪洋：我自己理解这波AI和以前差异蛮大。2010年左右我们开始投AI，那时更多在特定方向上，比如人工智能四小龙，商汤他们集中在图像识别、人脸识别，另一大方向是自动驾驶，小马智行那波，大家扎在相对确定的几个方向上。但现在概念日新月异，每过半年几个月就有新东西出来，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，今天整个AI相关的软件、算法、大模型、Agent、具身，尤其在算法层面从VLA到世界模型等等，感觉已经是百花齐放了。2010年左右的AI更多偏软，很少有硬件创新，但今天硬件产业链、GPU、推理芯片、CPU等，软硬都在百花齐放。海若镜：蓓总，聊聊高瓴的看法。王蓓：高瓴创投在最早期，会积极拥抱AI带来的各行各业机会。AI For Science我们几年前就开始在生物医药、新材料上投入了。但AI For Science这个词虽然听起来深奥，但本质上AI就是服务Science的，Science需要新技术支撑。而Science又要服务于各行各业的生产，比如制药、材料，甚至能源等传统行业，它得符合行业本身的物理规律。什么叫创业周期？周期代表的是底层的常识——在基础常识不变的前提下，科技能不能让行业发展更快，生产力和生产关系到底是什么关系？我觉得不过度夸大AI的价值，但也保留对生产力和生产关系是否因AI产生根本变化的讨论。长期来看，几年后我们讨论的一定不是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：对，创业终究要落到商业本质。追问一下，未来的物理AI，哪些方向可能率先兑现商业化？王蓓：大家最近看得比较多的是具身、机器人，想象的是人形概念。但五年以后，我们可能不会讨论AI是不是以人的形式存在——它是有手、臂、腿的结合，还是软件AI能力和机器人软硬能力在各行各业的应用。比如家庭场景，是完整机器人进家庭，还是AI和机器人的功能在你家各个场景里替你做事？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默认出现在场景和软硬结合的整体体现里。海若镜：五年以后，它会自然融入生活的各个局部。汪洋总？汪洋：我自己觉得物理AI可能最先在具身行业有应用，但我相对悲观，五年不够。技术到现在还没到收敛期——VLA之后又冒出大小脑、世界模型等等，真正商业化落地还需要更长时间。但我也赞同王总说的，未来的具身不一定都是人