FOMO情緒蔓延，AI投資者集體尋找新的「錘子」和「釘子」

AI技术和应用迭代周期越来越短，创新变量越来越多，过去熟悉的投资判断标准也在被重新审视。从模型、算力到Agent、世界模型，新的技术概念不断出现，一级市场的融资速度和估值也随之快速变化。

技术领先还能在多大程度上决定一家公司的长期价值？AI公司如何找到真正能够持续赚钱的场景？面对被机构争抢的热门项目，投资人又该在什么时候踩下刹车？

围绕这些关键问题，在2026（第二十届）DEMO CHINA活动上，元禾原点创始管理合伙人费建江，峰瑞资本创始合伙人李丰，北汽产投党委书记、总经理刘培龙，与摩根大通大中华区科技及创新经济业务董事总经理晏楠共同展开题为“AI浪潮下的创新与投资新范式”的对话。

以下基于现场对话内容，经整理后发布。

AI投资，先看新技术还是谁能赚钱？

晏楠：过去几年，AI投资热点一直在变化，从模型、算力到Agent，再到ASI和AI for Science，新的概念不断出现。首先请各位简单介绍一下自己，也和大家分享一下，目前最希望投到什么样的AI公司？

费建江：我是元禾原点费建江。

元禾原点是一家成立13年的早期投资机构，13年时间投了差不多400家公司。作为一家财务投资机构，我们投资肯定要追求回报。所以现在最想投什么样的AI项目？很简单，我最想投的肯定是能把整个基金拿回来、能home run的AI项目。

李丰：我是峰瑞资本的李丰。

今天大部分AI投资人比较头疼的一件事，就是AI名词诞生得太快，投资人甚至来不及学。差不多每两个月就会出现一轮让你觉得特别新的名词，不管是世界模型、物理模型、Harness、RSI，最近又出现了一个JEV。每一轮新名词出来，可能都会有半个月到半年的投资热潮。

我个人在这个阶段更愿意看的是，谁能拿AI这个东西赚到钱。名词当然也很重要，但最终还是要看谁能用AI赚钱。

刘培龙：我来自北汽产投。我们是北汽集团下面的投资公司，属于典型的产业投资机构。早期围绕汽车电动化、智能化做了很多投资，近年来随着产业能力向外延伸，我们的布局也逐步拓展到具身智能等相关领域。

作为产业投资人，我们现阶段特别关注两类企业。

第一类是能够和产业、产品结合的，我们叫“技术请上车”。创新技术能够和现在及未来的产品、生产制造过程结合起来。

第二类是“能力走出去”。汽车产业积累了大规模生产制造、供应链管理、质量管理等能力，也有丰富的应用场景。人工智能企业都在寻找应用场景，我们可以把这些产业能力开放给创新企业，做产业协同和赋能。

投资标准变了：产业连接和真实场景越来越重要

晏楠：过去看AI项目，大家会比团队、比技术、比模型能力。随着基础能力快速迭代，一次技术领先已经越来越难判断一家公司的长期价值。哪一项过去不那么受重视的指标，现在变得越来越重要？

费建江：我们做早期投资，过去看一家公司核心是三个维度：市场是否足够大；做的事情创新度够不够；团队能力和他们想做的事情匹配度怎么样。

去年到今年，我们开始投新一波AI项目。有一个案子让我挺有感触。

今年年初，我们看了一家做高速service芯片的公司，团队非常优秀，做的事情在整个产业链里也有很大价值。当时第一轮融资基本要关闭了，我们非常想投。

后来我们发现，它的产品最终进入市场，需要和GPU或者交换芯片绑定。我们是寒武纪的天使投资人，盛科通信也是我早期投资的项目。我就把这个团队介绍给盛科通信，和盛科通信创始人一起聊，希望下一轮可以继续投资。

这件事给我的感受是，这一波AI对整个基础设施的拉动特别大。一家新公司出来，如果所处的产业节点没有那么核心，可能需要一些重要的产业玩家把它带进市场。

所以，一家公司和重要产业玩家之间的连接度，可能会影响它未来能否顺利进入市场。现在我们看项目时，如果公司本身已经有这样的产业连接，会成为很好的判断依据；如果没有，我们能不能帮助它建立这种连接？这一点过去没有那么受重视，现在我觉得挺重要。

李丰：这个市场的变化挺有意思。以前财务投资人经常讲要避免“拿着锤子找钉子”，这是过去的投资共识。

最近两年发生了一个很大的变化，或者说是有个投资范式的新阶段——大家先不管钉子是什么，先投锤子。二级市场也会先看这个锤子是不是先进，至于最后砸在哪颗钉子上，可以以后再说。二级市场认可以后，一级市场也开始接受。

比如当年我们投曦智科技做光子芯片，我们问过的专家几乎都觉得这件事不太靠谱。后来我们又投了第二家做光芯片的公司，今年这家也已经是200亿元估值的企业，尽管还没有大规模的光芯片商业化落地，但市场依然认可。

以前大家会先看清楚钉子和锤子的关系，再决定怎么投。今天可能先看锤子够不够好。当然这个逻辑到底有多少合理性，可能还要过五年再看。

晏楠：刘总，产业投资的判断发生了哪些变化？

刘培龙：这个阶段，我们更关注真实场景的验证能力。

过去可能看看专利、看看团队、看看梦想有多大，就投了。包括我们投过一批具身智能公司，我们的场景完全开放，但一直到现在，真正能在我们的工业场景、服务场景持续运转的具身智能公司还没有出现。

所以往后看，我们会更关注企业和什么场景结合，有没有数据支撑它在真实场景持续循环运行。我们想看的不是实验室理想状态下能够自洽的验证，而是真实场景能不能跑起来。这也是我们项目选择上的一个变化。

AI迟早要算账，哪些场景能覆盖Token成本？

晏楠：李总，您刚才提到，以前大家先看清楚“钉子”和“锤子”的关系再投资，现在可能先投先进的“锤子”。但技术投资最终还是要走向应用和收入。什么信号出现时，您会觉得AI投资开始进入下一个阶段？

李丰：技术处在第一个创新阶段时，大家关注的都是技术本身。资本市场也一样，先关注谁是新概念。每一个新名词背后都有一串企业和融资案例，我们也参与了每一个新名词。

但这个状态不可能永远持续，二级市场不可能永远这样，一级市场也不可能永远这样，迟早会要求赚钱。

AI还有一个比较特别的问题。至少从成本结构看，它和互联网有很大的差别。

互联网时代更多是相对静态的数据库，以及在数据库基础上的简单调用和计算。今天使用AI，几乎每一次互动都要消耗计算资源，也就是我们讲的Token。模型越大，成本可能越高。

如果输入特别长、特别复杂，让模型解决很难、很抽象的问题，后台计算成本也会高很多。等市场过了某个转折点，大家开始计较这件事怎么赚钱时，AI能不能在低附加值场景里算回成本，就会面临挑战。

作为普通消费者，今天使用的大部分AI需求其实都不算典型的高价值需求，比如查东西、总结内容、做PPT。现在大模型还没有被要求真正赚钱，所以大家还能比较便宜地使用这些能力。

但假定未来每个Token都需要赚钱，基模公司本身需要盈利，那么这些需求最后怎么解决？

另一类是中高附加值场景，比如教育、金融、医疗、健康以及其他咨询服务。这些本身属于高价值的专业服务，其中有多少能用AI解决、能解决到什么程度，是另外一个商业化和场景化的问题。

所以往后看，AI到底解决哪一部分问题，哪些应用能够赚到覆盖成本的钱，大家很快就要开始考虑了。

晏楠：刘总，AI模型可能几个月就升级一轮，但一辆车从立项到测试、量产往往按年来计算。面对两个不同的技术和产品周期，产业资本怎么决定什么时候下注？

刘培龙：作为产业投资机构，我们比较擅长的是陪企业共同成长。投资肯定要有一定的前瞻性，早期我们会看技术的底层逻辑，以及它和产业的关联性，再做判断。

如果技术能够满足我们的条件，我们会提前布局。投资以后，再把场景打开，把产业能力赋予创新企业，和它做更多协同。

AI现在迭代特别快，甚至以一个月或者更短的时间为周期。汽车行业虽然产品周期已经缩短很多，相对AI还是慢很多。

这种情况下，我们一般会从技术底层做判断。如果判断这项技术未来有可能进入主产品，我们会提前布局。这一代车型来不及，下一代可能就会用上。我们会通过产品迭代，尽量把两个周期匹配起来。

热门项目被疯抢，什么时候该踩刹车？

晏楠：今年AI项目的融资节奏明显加快，有些公司几个月内连续融资，估值也随之快速上涨。面对一家所有机构都在争抢的AI公司，决定继续追下去还是停下来的分界线是什么？

费建江：我们有一个最简单的分界线。

元禾原点是早期投资机构，原则上只投企业对外公开融资的前两轮，这是我们最简单也是最重要的标准。

当然也有个案。比如我们看到一个特别大的市场，在这个方向还没有布局，而这家公司又是我们特别想投的，有可能会突破前两轮的规则，但原则上也不会超过第三轮。这是我们最简单的踩刹车方式。

李丰：大的逻辑我们差不多，因为我们也是投早期。

但今天市场上出现了一些比较特别的情况。有些热门项目要求你如果进这一轮，就必须承诺投下一轮，甚至下一轮和这一轮之间还有比例要求，这些都是以前不太常见的现象。

今天确实有一些领域很热，比如芯片。现在有各种GPU、TPU、NPU、LPU，端侧有一大串芯片。芯片这个行业是很实在的，最后基本都能做出来，问题在于做出来的时候市场变成什么样，市场对产品的接受度怎么样，竞争格局又是什么样。

但今天出现了一个比较特殊的现象。不少芯片公司还没有流片，估值就已经超过50亿元。以前很少出现这种情况，连片都还没有看到，估值就已经涨得非常快。

回到什么项目追、什么项目不追这个问题。就像费总讲的，如果你需要补一个位置，也许容忍度会高一些。如果是追热点，那就尽量早投。

早期投资有一个比较大的教训，就是不要等一个方向热起来以后，再去投里面便宜的项目。宁可在一件事情刚开始或者将要热起来的时候，去投那些已经在做、刚开始做的公司。

刘培龙：最近一年左右，特别是在科技和人工智能投资领域，确实存在一些盲目的情况。

大量资金和机构集中在少数细分领域，甚至少量头部企业，大家都在抢。有些机构甚至超越了自己的认知和底线，就是为了跟抢占位，生怕错过。突然所有机构都在为能不能拿到额度而着急，这不是一个可持续的长期状态。

作为产业投资机构，我们有自己的底线。要和产业有结合。主业的边界是有限的，如果一个项目和我们的产业没有协同，产业投资人也就没有什么优势，我们的资源也就用不上。

第二，要遵守认知的边界。盲目去投，大部分情况下都可能铩羽而归。所以还是要做自己擅长的事情，做认知范围内、能够看透看明白的事情。这是我们坚守的底线和原则。

晏楠：听完3位的分享，我越来越觉得AI投资并不容易。AI技术可能一两个月就完成一轮迭代，但一家公司的成熟和成长、一只基金最终获得投资回报，都要以年来计算。如何把握中间的节奏差，对AI投资人来说是一个非常大的考验。

关于2026（第二十届）DEMO CHINA：

9月22-24日，2026（第二十届）DEMO CHINA在杭州举行。本届活动以“From Research to Reality｜从科研到现实”为主题，汇聚近百家创新科技公司、200+一线VC、CVC及全球知名跨国企业代表，通过创新市集、播客Live、Final Pitch终极展示等环节，聚焦人工智能、硬科技、医疗与生物科技等前沿领域，推动科技成果从科研走向产品、市场与产业。二十年来，DEMO CHINA累计吸引4.9万家创业企业报名、1720家企业现场展示，其中327家企业参加活动后进入下一轮融资，37家企业成功上市。