低空智能、精准医疗、具身机器人、生物计算……实体经济场景正连点成面，宣告AI进入万物共生的新周期。而在喧嚣的应用背后，算力已潜入产业肌理，成为变革的底层引擎。AI巨浪之下，资本如何精准落子？算力又如何赋能产业，跑出真实商业价值？
5月14日，杭州萧山，2026智算基础设施创新大会暨萧山区芯机社区产业生态共建交流会正式举行。大会以“TOKEN工厂”为核心抓手，汇聚了科研、政企与产业领军人物，共同探讨国产GPU创新、智算基建互联互通等前沿议题，旨在推动产业资源高效整合，实现合作共赢。
会上，普华资本管理合伙人蒋纯、OPPO巡星投资总经理乔雨婷、钧山资本合伙人王萌、东方富海合伙人王鑫、天际科技投资创始人张倩、世辉律所合伙人朱赞，围绕「万物AI投资下的算力逻辑」展开精彩对话，以下为嘉宾对话实录，由创业邦整理。
朱赞：大家好，我是世辉律师事务所合伙人朱赞。作为长期深耕AI赛道的法律人，我曾有幸服务并参与了Kimi、Minimax、智谱等大模型的投融资，也协助了自变量机器人及真格投资Manus的历轮项目落地。今天在座的各位都是AI创投领域的风向标，很荣幸能与大家共同开启这场深度对话。首先请各位投资人简要介绍自己与所在机构，并分享一下最近在看的AI项目，以及为什么出手，给大家一些启发。
蒋纯：普华资本是杭州本地投资机构，主要聚焦科技、生命科学、消费三大赛道。科技领域投资AI、空天、半导体、新能源等项目，目前管理规模300多亿，已投项目600多个。AI领域布局非常多，希望在AI新时代和大家一起前进。
我们最近投的是阶跃星辰（Pre-IPO阶段）。去年投了基点新智，更能代表我理想中后面要投的一系列方向。我们看重的是高性价比算力。AI需求越来越旺盛，单靠原先那几家，哪怕算力优质、模型聪明，也无法应付全球急剧爆炸的AI需求。全球需要更多的量大管饱、有足够性价比——通俗一点就是便宜一些的，实现AI民主化，让更多人享受到AI红利。这块需求非常巨大，比顶尖算力需求还要大，我们非常重视。所以中间段的、算力不是最优秀但性价比优秀的软硬件，无论是Infra、芯片还是大模型体系，都是我们现在关注的点。
另外在应用端，这次跟互联网时代切过来的道理一样，有一大块产业又要被切入到数字世界里了。但这次更多发生在生产端，互联网可能消费端多一点。原来有人攻击马云说“阿里再厉害也不能造出一个杯子，只能是去卖杯子”，但我们现在AI真能造杯子了，而且能造非常好的杯子。这块迁移更多发生在生产端。怎么样理解生产制造端的需求，形成生产制造端的飞轮，把生产制造端的数据从DCS、CIM这些体系里挖出来，甚至从多模态视频中挖出来，最后形成一套新的基于AI的体系，大大提升生产力，这是现在非常值得做的事情。
朱赞：深受启发。从算力角度，我们会细分拆解来看；同时，我们也非常关注AI向生产力迁移方向的新项目。下面请乔总介绍一下。
乔雨婷：OPPO巡星投资主要投智能硬件产业链及生态，已布局100多家企业，也设了几个AI垂直领域基金，表现都很好。
现在很像2G到3G时代的数据爆发，算力需求正在爆发式增长。我们投的先进封装、GPU电源模块都非常紧俏，AI Infra层面供不应求。应用今年也进入爆发阶段，前几年云端需求火热，资本市场也很活跃。接下来，AI硬件、端侧AI的应用落地会有很多机会。
三四年前，我们投了一个天使轮项目，做GPU的垂直供电模块，技术壁垒极高，中国大陆可能只有它一家能给谷歌供货。
算力这块，大家往往只看到英伟达，但整个基础设施建设中还有很多高端固件升级的机会。我们特别关注那些利润率、毛利超过50%的高端元器件，比如散热等。
另外，先进封装也很关键。AI规模爆发带来供应链的虹吸效应，存储和GPU会吸走大量产能，导致先进封装非常稀缺，最近盛合晶微这类公司涨得很快。国内在先进封装领域优势明显，能在一定程度上让我们走向高端工艺。同时我们也关注突破性的存储架构，几年前在国外投过一个ReRAM天使项目。我们喜欢0到1的突破——海外做0到1，国内做1到100的规模化。关键是要找数一数二的世界级团队。
应用方面，很多领域都在经历生产力端的变革，不光是to B，to C也是。我特别关注组织架构层面真正AI Native的团队。上一代互联网公司是人力密集型的，但这波AI Native团队非常经典：用极少的人、极低的成本找到PMF甚至全球化。每个领域都值得重做一遍。不过投资应用确实没有上游看得那么清楚，需要大量观察团队的快速迭代能力和找PMF的能力，这对团队的要求比上一代互联网时代高得多。
朱赞：半导体行业更需要找0到1有突破的团队。AI应用领域则要多关注AI Native项目——组织精简、快速迭代的团队。下面请王总介绍一下。
王萌：钧山资本2012年成立，起初以母基金为主，投出约160家GP，规模约500亿。2023年开始布局直投，我们投AI不算早，与AI最相关的是具身智能，投了十几家，最近也在看一些算力企业。
从去年到现在我们投了十五六个具身项目。2024年开始投具身时，隐隐感觉这波要起势，所以重仓了云深处，运气不错。当时判断AI和机器人有可能结合，但不敢All in，觉得公司还得有其他底层业务支撑。大概出手了3个项目，最典型的是2025年春节前迅速投了两个，价格很低，后来暴涨。
2025年大部分人开始进场投具身时，我们思路变了——硬件突破在中国只是时间问题，于是转向聚焦智能本身和大脑，年初布局了大脑类、模型类企业，后来世界模型开始爆火。下半年又布局了一些工业场景。到2026年，工业场景基本完成布局，我们认为这个事能解决了，于是转向家庭场景。今年会有两三个家庭具身项目在交割，比如深朴智能。我们做投资一般前置看趋势，在市场趋势下做技术趋势判断。
投到最后发现又回到AI大方向上：推理需求放量爆量，底层供应完全跟不上。所以我们也在看有特点的推理芯片，布局了华为海思前CTO梁军创立的昉擎科技。
朱赞：钧山确实非常活跃。我自己服务的几个具身项目也跟钧山有过交集，包括大脑类的自变量机器人、家庭场景的欧拉万象、海洋具身的世航，甚至还有太空具身机器人。接下来请东方富海王总介绍一下最近投的AI项目，以及看好它的原因。
王鑫：东方富海今年成立20周年，整体管理规模350亿，累计上市92家。在算力基础设施领域，我们投了木樨集成、百维存储、云豹智能等半导体企业。模型领域投了Kimi，数据领域投了光轮智能，具身领域布局了千寻智能、逐际动力等。另外我们前几年投的一家卫星公司——国星宇航，现在有机会成为算力卫星第一股。
借一个项目讲一下我们的投资逻辑。东方富海每年出手规模约20亿，不算专项基金的话，大概30到50个项目。2024年下半年到2025年，我的感受是：原来还在纠结投A还是投B，现在A和B都应该投——整个人工智能产业链，从基础设施到模型，从软应用到硬具身，已经进入全方位的正向循环。
我们团队早期布局Infra比较多。去年投了一个水下项目叫比特之路。我们偏好产业出身的创始人，他是字节跳动整个Infra的负责人，管理机器学习、数据网络、AI芯片三个团队，本人也是网络专家。他做的是高速网卡芯片，解决CPU与GPU之间的互联，对标英伟达CX7/CX8系列。这个市场约100亿美金，国内能替代的非常有限。我们之前的逻辑是：布局了算力和存储（如木樨、百维）之后，GPU算力之间的互联就成了一个大的卡点。比特之路团队非常优秀。另外，现有网络互联建立在智算中心或云计算时代，存在一些先天设计问题。比特之路正与字节跳动联合研发新的网络架构，并已签署战略合作协议，这是我们投资的核心逻辑。
朱赞：接下来请张总介绍一下天际最近投的AI项目，以及跟大家分享一下看好它的原因。
张倩：天际资本2018年成立，管理约10亿美金，共8期基金，从第一期就All in AI。累计投了130家，其中40%是AI基础设施（如硅光芯片赛丽科技），40%是垂类应用，20%是具身智能（如Hugging Face）。我们整体投的比较少、比较精，而且持续出资。
最近一级二级市场泡沫都很大，但前几年的投资涨幅可观。现在全世界最赚钱的公司已经不是英伟达，而是海力士，下半年可能是三星，利润可达两三千亿美金/年。当基础设施赚走大部分利润后，我们反共识地聚焦垂类应用——把有限算力变成真正的ROI。
我们最新投了Hugging Face，它是全球最大AI开源平台，也是中国算力走向世界的重要桥梁。另外，三年前我从哥大请回一位PHD学生做下一代光子计算，赛丽科技已是全球硅光领先者，今年其量子计算路径实现百倍提效，我们刚打完款，虽然额度被抢了不少，但能陪他三年落地中国，很有意义。
朱赞：作为创投圈的中介机构，我们明显感受到，尤其去年底以来，市场火热，明星项目竞争激烈。接下来想问各位：AI已从算力硬件竞赛转向全链路商业效率比拼，在新阶段，大家看到了哪些新的投资机会？
蒋纯：整个大趋势就是AI在吞噬世界。第一个方向是高性价比算力。开源生态起来后，利用Infra能力将开源模型转化为token，像我们投的硅基流动，就是促进token平民化。
第二个方向是把更多生产力迁移到硅基上。关键要形成数据飞轮，同时人类在前端像编排师一样帮助AI理解行业，设计Agent。
第三块是AI安全。AI规模越大，安全隐患越大。文生视频已真假难辨，未来数据可信是巨大挑战，区块链可以解决数据可信问题。另外，AI边界的扩张必然伴随安全攻防，业务欺诈、底层攻击都需要AI来防范，否则可能毁灭整个发展。这方面创业我们非常关注。
朱赞：您提到的这些技术挑战，既是技术问题也是法律问题，是问题也是机遇。接下来请乔总分享一下，在新阶段看到了哪些新问题或新机遇？
乔雨婷：的确，机遇遍地都是。像王总刚才说的，原来选A还是选B，现在觉得都应该投，整个产业链呈N倍增长。基础设施确定性很强。应用层面，硅谷很多软件公司估值被砍得很低，AI编程出来后整个软件行业受冲击，国内软件公司商业模式本来也差。我觉得另一种模式：基于原有入口和数据，去孵化AI Native项目，但内部转型很难，组织架构决定商业模式。现在用新组织架构把原有生产资料重新做一遍，机会很大。
王萌：昨天看了一个中性原子的项目。量子赛道火得比具身还可怕，4月看时估值10亿，一周前35亿，现场一谈就60亿了。这是泡沫也是焦虑，硬件问题根本没解决，量子真要跟AI结合，估计得2030年。但60亿跟不跟？不布局可能就错过了。我们投完具身后梳理到算力芯片，又从芯片摸到量子，最近疯狂学习量子物理，看看能不能参与一下未来的星辰大海。
朱赞：我们作为服务机构的律师，也在不断接触量子计算、核聚变等前沿行业。有一个感受：投资人在各个前沿领域的FOMO情绪（错失焦虑） 确实很重，可能有一些传导。下面请王鑫分享一下您的观点。
王鑫：我们做AI行研通常分基础设施、模型、应用三类。未来5年，基础设施在行业报告中占比可能仍在60%以上，模型和应用占30%-40%，5-10年后会变化。现在AI行业刚刚进入正向循环。以寒武纪为例，2024年底没人信它2025年能有30亿利润，结果去年做到60亿销售、20亿利润，作为国产GPU代表实现正向盈利。木樨、摩尔目前仍亏损，但随能力提升和国产采购也会转正。模型公司如智谱、Minimax收入还只有5亿、7亿，体量小，但付费习惯已出现。Anthropic市占率31%超过OpenAI的29%，用户数却只有后者的1/7，说明大家从追求用户数转向追求单用户消费收入。模型已进入生产力工具，编程、投研、办公等都用得上。下一步盈利点在应用领域，包括具身、AI for Science、工业等。对我们来说，全赛道布局，今年在严肃领域投了AI情报公司，非严肃领域在看短剧、游戏，同时仍在算力基础设施里淘项目，一边看一边准备弹药。
朱赞：听完几位分享，我理解了为什么各个赛道的项目都这么火爆。张总，您感受到什么新机会？
张倩：我刚发现中国二级市场泡沫比美国还大——Palantir涨40倍后PS才200倍，Minimax和智谱已是400倍。一级市场量子赛道也很离谱，但有真正实力的团队不多，中国量子投资只有美国的1/10，潜力很大。中国是应用大国，产业链最全，AI 2.0时代优势巨大。
我鼓励VC不要只投明星项目，要千行万业地看。第一阶段要投得快；第二阶段要看得远、投得远，预见三五年后AI如何改变行业；第三阶段要活得久，因为AI颠覆力极强。AI应用潜力才挖掘了5%-10%，VC的大好时光只是冰山一角。
朱赞：时间关系，最后一个问题。请各位投资人总结一下：在当前这个阶段，评估AI项目是否出现了新的评价标准？可以给在座的创始人一些启发。
蒋纯：我的观点是，一看有没有数据飞轮；二看有没有容错机制——AI也会出错，需要体系来纠正个别错误，避免影响整体；三看能不能通过创造价值让用户回不去，比如一个PPT工具，用了就离不开，这是最强的黏性。
乔雨婷：Infra层面看客户和团队壁垒；应用层面看重AI Native的组织能力——管理团队如何构建快速迭代的组织，95后时代迭代能力要很强，找到PMF，前期不一定是烧钱模式。还要想长远，考虑这个应用会不会被大模型内化掉。
王萌：还是聊具身吧，今年我们看家庭场景，特别希望团队对产品本身有理解。投工业场景时，解决问题就行，难看也没人管，省钱就算账。但进入家庭，机器人以什么形式进家门、解决什么问题——情绪价值、保姆还是厨师？这需要认真思考。要找真正有产品力、有思考、能让用户接受的团队。过去大家比谁跑得快，今年更冷静了，看谁能走得远。
王鑫：从VC的角度看，国内与海外差异很大——海外是几个大厂推动投资，国内是举国体制。这两年工信部、发改委、社保等国资主体都进入VC。举国体制会追逐头部企业，这对创始人来说既是优势也是风险。除了核心技术，融资能力和商业能力在国内极其重要，决定了能否被国家队视为头部。很多技术创始人需要把这两个能力提升上来。
张倩：我们看一个团队如何用AI——是把AI当作搜索、聊天工具，还是当作事业合作伙伴，甚至是更智能的存在。这点直接反映对AI的认知深度，对任何AI公司都至关重要。
朱赞：时间关系，今天的分享告一段落。谢谢大家！
