AI投资,哪里还有机会?
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9月11日，阿尔巴尼亚总理埃迪·拉马宣布任命人工智能“迪埃拉”担任公共采购部长，人类政治史翻开了前所未有的篇章。这不是科幻剧本，而是现实政治中的一幕——全球首个非人类、无实体的数字部长正式登上国家治理的舞台。
几乎在同一时间，特斯拉CEO埃隆·马斯克在《All-In》播客中预言：五年之内，人工智能的总体智慧将逼近甚至超越全人类智力之和。技术奇点，正以前所未有的速度逼近现实。
这背后，是一个数万亿规模的庞大产业链，试图重构整个经济生态。
公开数据显示，2024年全球AI市场规模约6157亿美元，预计2030年破2.6万亿美元，中美双极主导，2024年两国新增大模型占比86%，中国以1509个居首，美国凭技术深度领先。2024年全球AI融资超5900亿元，中美占92%，AIGC融资占比 56% 成热门；全球AI 企业超3万家，美国占34%、中国占15%，2025年全球AI独角兽超 370家，总估值破1万亿美元。
那么这个万亿的未来，还有哪些机会呢？
01
万亿的未来
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技术层：大厂的游戏
2022年11月底，ChatGPT横空出世，上线两月用户破亿，这也直接引燃了国内大模型的创业热情。
短短一年不到，国内市场迅速进入“百模大战”。
百度“文心一言”、腾讯“混元”、阿里“通义千问”，美团联合创始人王慧文创立的光年之外，百川智能、零一万物、月之暗面、Minimax、智谱AI，还有后来横空出世的Deepseek等等等等，这些项目一度成为资本追逐的对象。
不过大模型巨额的投入，一开始就注定了这是一场“大厂的游戏”。
先说说算力。如今，训练一个前沿大模型，万卡级别的GPU集群已经成了基础门槛。英伟达高端芯片（如A100/H100/H800）不仅价格高昂（单卡动辄十数万甚至数十万人民币），而且一卡难求。搭建并维护一个万卡集群，一次性投入就是数十亿甚至上百亿人民币，这还不包括后续电力、维护、研发等各种庞大费用。毫不夸张地说，仅算力成本一项，就足以将绝大多数玩家拒之门外了。
再来看数据。高质量、大规模、多样化的训练数据是模型智能的重要基石。而获取、清洗、标注这些数据，不仅需要技术，更需要持续的资金投入和庞大的人力。尤其在中文高质量语料相对匮乏的背景下，数据的壁垒作用就愈加突显了。
最后看人才方面。优秀的AI研究员和工程师早就是各大公司争抢的对象，他们的薪酬也一直跟着水涨船高，一个顶尖AI人才的年薪，百万甚至数百万已是常态。要维持一个数百人甚至上千人的高水平研发团队，每年的人力成本就是数亿乃至数十亿，同样是中小公司难以承受的。
当算力、数据、人才，三座大山叠加在一起，形成烧钱的“飞轮”时，只有拥有雄厚资本和持续“输血”能力的企业，才能支撑这种看不到短期回报的长期投入。
零一万物天使轮估值高达10亿美元；百川智能2024年7月完成50亿元A轮融资，估值跃升至200亿元；月之暗面2024年2月A +轮超10亿美元。
9月3日，大模型独角兽Anthropic宣布完成130亿美元（约合人民币约928亿元）的F轮融资，最新估值达1830亿美元（约合人民币约1.3万亿元）。
而在近期，OpenAI正在寻求以惊人的5000亿美元估值进行新一轮融资。
如此规模的投资，除了红杉、高瓴、a16Z等超头部基金，通常只有英伟达、微软、meta、腾讯、阿里、字节、美团等这样的巨头能够承担。
另一原因是，这一投资窗口期非常短暂。部分项目在短短几个月内估值翻倍，机构常常还没来得及完成决策，就已经面临“投不起”的局面。
如今，国内的通用大模型市场逐渐收敛为“基模五强”：字节跳动、阿里巴巴、阶跃星辰、智谱AI和DeepSeek。
在梅花创投举办的一场投资人交流活动上，朱啸虎表示，国内适合做通用大模型的只有BAT之类的互联网巨头。创业公司没数据、没产品、没场景，会非常难。
他下了一个明确的论断，“今年下半年，所有的独立大模型公司都要往垂直走。”2024年AI圈的收购潮似乎佐证了他的观点。据外媒报道，2024年多家美国生成式AI公司深陷资金链断裂困境。由前OpenAI工程师和谷歌研究员创办的AI初创公司Adept正与Meta等投资方洽谈收购，此前，Adept估值已超10亿美元；打造出爆火AI新硬件AI Pin的AI智能硬件圈“当红炸子鸡”Humane，被曝一直在为其业务寻找潜在买家，预期出售价格在7.5亿至10亿美元之间，此前，Humane估值约为8.5亿美元；因Stable Diffusion模型而一战成名的AI明星创业公司Stability AI由于现金短缺，正在与多位买家沟通出售事宜；由来自谷歌、Meta的研究人员在2022年创立的AI公司Reka AI被曝可能将被数据公司Snowflake以10亿美元收购；
英伟达创始人黄仁勋盛赞的搜索工具Perplexity，在更早些时候也考虑过被收购或合并。
梳理Adept、Reka AI、Stability AI等正在排队“卖身”的公司，不难发现它们均为模型层的创业公司，不仅需要承受高昂的模型训练及维护成本，而且还面临与头部大模型创业公司的激烈竞争。
对此，朱啸虎曾经这样说过：这件事情和大模型本身上没有太大关系。但就像我之前讲的，国内除了BAT之外的创业公司，这些大模型企业它自己没有产品、没有数据，做出来大模型之后怎么商业化、怎么落地呢？通用大模型比较适合平台企业（比如BAT）去做服务，独立的创业公司做通用大模型会非常难。
而相比通用大模型，垂直行业模型的商业化路径较为清晰。
这里面，就是属于创投机构的机会。
2
基础层：4万亿市值的英伟达
AI基础层具体包括以下四个方面：
算力：AI芯片/硬件厂商、云计算平台；
数据：数据服务与处理，数据提供商；
模型工具链：AI开发框架，MLOps平台，向量数据库；
安全与合规：AI安全、伦理与合规。
以两家代表性的公司为例。
2025财年，为众多AI厂商提供算力的英伟达全年营收1305亿美元，净利润728亿美元，毛利率高达75%。在最近公布的2026财年Q2报告中，单季收入467亿美元，净利润264亿美元。
被称为“国产AI芯片第一股”的寒武纪也实现业绩爆发，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%。股价在8月底曾短暂超越贵州茅台，成为A股“股王”。
虽然目前头部企业拥有了一定的优势，但很多细分赛道仍然还有很多机会，无论是负责智能决策的“大脑”、处理运动控制的“小脑”，还是执行精细操作的“灵巧手”，都还有很大的想象空间。
整体而言，目前投资人普遍认同基础层投资的两条确定性主线：
一是“国产替代与自主可控”，覆盖光电芯片、高速互联、先进封装等领域。
二是基础设施完善后，应用层将创造更大价值空间，又会拉动底层算力需求。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企业有望快速崛起。
3
应用层：火爆的具身智能投资
应用层：机器人、移动/穿戴设备、无人机及各行业落地场景。
要说当下一级市场哪个赛道最火爆，那肯定是具身智能。
2025年7月15日，智元机器人宣布获得正大集团旗下正大机器人战略投资，双方将围绕生命科技、新零售、新消费、康养服务等领域展开全场景业务探索。7月9日，星海图近日更是接连完成A4及A5轮战略融资，两轮合计融资金额超过1亿美元（约合人民币7.1亿元）。
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其中，A4轮融资由今日资本、美团龙珠联合领投，中金保时捷基金、襄禾资本，以及老股东米哈游、无锡创投集团跟投；A5轮由美团龙珠、美团战投联合领投，北京机器人基金超额加注，亦庄国投跟投，IDG资本、BV百度风投、凯辉基金、今日资本、襄禾资本等老股东追投。截至目前，星海图的融资规模已超14亿元人民币。
7月8日，具身智能初创公司它石智航宣布近期完成 1.22 亿美元天使 + 轮融资，打破了具身智能领域的天使轮融资纪录。本轮融资由美团战投领投，钧山投资、碧鸿投资、国汽投资、临港科创投、赛富投资基金、建发新兴投资共同跟投。老股东线性资本、 襄禾资本等也在本轮追加投资。7月8日，四足机器人头部企业云深处科技也宣布完成近5亿元的C轮融资，本轮融资由达晨财智、国新基金等联合领投，北京机器人产业发展投资基金、前海母基金、央视融媒体基金、富浙基金、华映资本、物产中大投资等机构跟投，老股东继续加持。7月7日，星动纪元宣布完成近5亿元A轮融资，由鼎晖VGC和海尔资本联合领投，厚雪资本、华映资本、襄禾资本、丰利智能等知名财务机构及产业资本跟投，老股东清流资本、清控基金等机构追加投资。8月，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。
而就在前几天，人形机器人企业Figure宣布完成10亿美元C轮融资，投后估值390亿美元（约合人民币2700亿元），打破全球人形机器人公司估值记录。
此次投资阵营豪华：由Parkway Venture Capital领投，Brookfield Asset Management、英伟达、麦格理资本、英特尔资本、Align Ventures、Tamarack Global、LG Technology Ventures、Salesforce、T-Mobile Ventures和Qualcomm Ventures也参与了投资。
“挤破脑袋也要上牌桌”的投资人，正用手上的资金筹码，争夺着具身智能这个万亿级赛道的“入场券”。
摩根士丹利预测，中国的人形机器人市场预计将以每年63%的速度迅速扩张，从今年的3亿美元增长到2030年的34亿美元。
随着商业化进程的加速，不同场景与AI的结合，正在催生一批新机会，这也是投资人接下来可以大展拳脚的赛道。
02
结语
技术层已成为大厂的游戏，投资机构机会寥寥；基础层需要深厚的产业积累与耐心，如今多由国资和人民币基金主导；应用层则被普遍看好，其核心在于对商业本质的洞察。
对于投资人来说，仅仅“保持在场”已远远不够：要么跑得足够快，把握窗口；要么扎得足够深，搭建生态。停留在中间地带，反而风险最大。
AI的大幕才刚刚拉开，错过了前戏也不要遗憾，我们正在见证新的历史时刻。
2025，我们依然在路上。。。
END
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