TL;DR：
在AI资本的「深水区」，投资者正告别参数竞赛与宏大叙事，转向对真实商业场景和稳健营收的追逐。技术层已成巨头棋局，基础层「卖水人」利润丰厚，而应用层则在具身智能的带领下，以多元化商业模式为VC提供了广阔的淘金场。
曾几何时，人工智能的浪潮以其近乎魔法般的魅力，吸引了无数追梦者与逐利者。从算法的精进到算力的澎湃，再到大模型的横空出世，每一步都伴随着资本的狂热涌入，仿佛一场永不落幕的全球科技盛宴。然而，当潮水逐渐退去，当估值泡沫开始显现，人们才发现，AI投资已然步入一个充满挑战与机遇的「深水区」。在这场资本的耐力赛中，机智的资金正悄然改变其策略，从盲目追逐高估值转向深耕产业痛点，寻求更具确定性的回报。
技术层：巨头的棋局，而非淘金热
回溯过去，从AlphaGo横扫棋坛到ChatGPT惊艳世人，通用大模型无疑是AI技术层最耀眼的明星。一时间，「百模大战」硝烟四起，创业公司估值火箭般蹿升，融资额度令人咋舌。零一万物_天使轮估值已达_10亿美元，月之暗面_更是_8个月内融资超10亿美元1。然而，这并非一个寻常的淘金场，更像是一场只属于少数“大厂”的棋局。
原因有三：首先，投资额巨大且风险极高。动辄数十亿美元的估值，令多数VC望而却步，唯有如红杉中国这样的超头部基金，或腾讯、阿里、美团等互联网巨头方能入局。其次，投资窗口期转瞬即逝。部分项目在短短数月内估值翻倍，机构往往还未完成内部决策，便已面临“投不起”的尴尬。最后，也是最现实的一点，大模型的回报周期漫长，变现路径模糊。对于需要考虑退出机制的基金而言，这无疑是一场豪赌。而对于拥有海量数据、雄厚资本和庞大用户基础的科技巨头来说，投资大模型却是生死攸关的「必选项」，它们都害怕成为「AI时代的诺基亚」，失去通往未来的门票。
颇具玩味的是，在这场技术军备竞赛中，昔日相互竞争的巨头们竟然开始“联手”押注。腾讯投资了_Minimax、智谱、百川智能、阶跃星辰、月之暗面_；美团在收购光年之外后，亦投资了_智谱和月之暗面_；阿里则投资了_月之暗面、Minimax、智谱、百川智能和零一万物_1。这种“抱团取暖”的景象，在投资史上实属罕见，其背后折射出通用大模型竞争的残酷性，以及对潜在垄断的反制策略。如今，国内通用大模型市场已然收敛为「基模五强」：字节跳动、阿里巴巴、阶跃星辰、智谱AI和DeepSeek1，创业公司在这一领域的生存空间被进一步挤压。
不过，当通用大模型的高光时刻渐行渐远，投资机构的机会并未完全消失，而是转向了_垂直行业模型_。清智资本创始合伙人张煜直言，只要能真正「降本提效、解决客户痛点」，行业模型便能赚到钱，他所投的五六个项目均已产生收入，个别甚至已实现盈利1。这意味着，从宏大叙事到精耕细作，资本正在告别“故事大王”，拥抱“实用主义”。
基础层：卖水修路，稳中求进
如果说大模型是前线的淘金者，那么基础层则是背后默默「卖水修路」的生意人。这包括了算力（AI芯片/硬件、云计算）、数据（数据服务与处理）、模型工具链（开发框架、MLOps、向量数据库）以及安全合规等听起来“重资产”的领域。其共同特点是需求确定、技术壁垒高、回报周期长。正如同19世纪美国淘金热中，真正挖到金子的人寥寥无几，但卖铲子、卖水的人却赚得盆满钵满。AI产业链亦是如此：项目能否跑通未知，但基础层的「卖水人」几乎稳赚不赔1。
英伟达（NVIDIA）便是最好的例证。2025财年，这家为全球AI厂商提供算力支撑的巨头，全年营收高达_1305亿美元_，净利润_728亿美元_，毛利率_75%1。其在2026财年第二季度的单季收入更是达到_467亿美元，净利润_264亿美元_1。在中国市场，被称为「国产AI芯片第一股」的寒武纪亦实现了业绩爆发，2025年上半年营收_28.81亿元_，归母净利润_10.38亿元_，毛利率_55.93%_1。其股价甚至在8月底短暂超越贵州茅台，成为A股「股王」。这些头部企业的估值虽高，但其对产业链的战略价值和盈利能力已得到充分验证。
在投资层面，不同类型的机构策略各异。阿里、腾讯等_产业资本_着眼于被投企业与自身业务的协同效应，通过投资寒武纪、地平线等，巩固自身在电商、支付、云计算等核心业务中的AI优势1。而_人民币基金_则扮演着深耕产业的角色，例如毅达资本在算力层重点布局端侧/推理侧AI芯片、服务器CPU（特别是基于Arm和RISC-V架构）以及光互联、散热材料等细分领域1。他们沿着市场需求反推底层技术，以提升投资的确定性。
目前，基础层投资的两条主线已相当清晰：一是「国产替代与自主可控」1，涵盖光电芯片、高速互联、先进封装等领域，这在当前地缘政治背景下，不仅是商业选择，更是国家战略。二是随着基础设施的完善，应用层将创造更大价值空间，进而拉动底层算力需求。因此，那些更贴近终端应用市场、产品可快速迭代并专注于解决具体问题的基础层企业，有望迎来快速崛起。聪明的钱，正在基础层「卖水、修路、搭桥」，寻求更为稳健的回报。
应用层：具身智能领衔的群雄逐鹿
如果说技术层是巨头的游戏，基础层是耐心资本的领地，那么_应用层_则是当下投资人真正大施拳脚的「热闹竞技场」。这里是AI与各行各业碰撞出火花的沃土，也是新机会层出不穷的生态系统。
其中，_具身智能（Embodied AI）无疑是这片竞技场上最耀眼的明星。8月份，梅卡曼德、松延动力、聆动通用、智平方等多家机器人、具身智能公司接连完成新一轮融资，宇树科技、智元机器人等头部企业更是传出上市动向，将资本热情推向高点1。从全球视角看，谷歌发布RT系列机器人模型，英伟达推出人形机器人通用基础模型Project GR00T，特斯拉擎天柱（Optimus）机器人不断展示新技能，甚至OpenAI也时隔四年重新组建机器人团队2。这一切的背后，都离不开_大模型及生成式AI的快速发展，它让具身智能这个早在1950年由艾伦·图灵提出的概念，终于看到了实际应用的曙光2。
然而，挑战与机遇并存。英诺天使合伙人王晟指出，如今机器人的核心价值已从硬件转向「AI智能」，但负责认知决策的「大脑」借力大模型突飞猛进，而负责运动控制、实时响应的「小脑」却因技术路线尚未统一，发展明显滞后。他预测，到_2026年下半年_，市场评价标准将从「讲故事、发Demo」转向「商业化落地」，无法验证应用场景的公司将被淘汰1。这意味着，仅凭概念或技术演示已无法打动理性资本，商业模式的清晰化和落地能力成为关键。
具身智能的终局将是「百花齐放」1，而非一统天下。养老陪护机器人需要的是轻柔触感和情感交互，而仓库搬运机器人则更看重负重和导航能力。这种根本性的需求差异，决定了机器人的形态、技能、智能水平和成本都将截然不同。因此，成功的具身智能企业，需要具备对细分商业本质的深刻洞察力，并能围绕特定场景进行深度定制与优化。中国在这一新兴领域具有_工程人才和制造能力_的优势，但_基础理论和原创技术_仍需奋起直追2。
除了具身智能，低空经济_是另一条备受资本关注的赛道。2025年上半年，该赛道共发生_融资事件52起，同比增长48.6%，涉及金额_17.4亿元_1。尽管多数项目仍处早期，尚未开始商业化，但在国家战略新兴产业的政策利好和地方试点的推动下，市场预期被大幅拉高。资本押注的是「先卡位、再兑现」的故事。而_AR行业_也在悄然回温。计算机视觉、语音助手与AI Agent的融合大幅提升了人机交互体验，更具说服力的信号来自供应链：多家海外大厂已开始在中国积极布局产能，这通常被视为辨别行业虚实的关键指标1。毕竟，「光子晶体等上游核心元器件的资本开支和产能布局无法造假」1。
AI投资已然步入深水区，资本的狂热正被现实的理性所取代。那些曾经估值虚高的「故事大王」将逐渐被市场淘汰，而能够穿越周期的，必然是那些真正理解产业痛点、具备卓越工程化能力并拥有商业化耐心的参与者。未来的AI世界，不会是少数巨头的垄断，而是一个由技术、资本、场景相互支撑的「共生」生态，共同推动产业螺旋式向前。这是一场既考验智力也考验耐力的长跑，只有最清醒、最坚韧的选手，才能笑到最后。