2026年，创投领域涌现出新的浪潮。人工智能（AI）已从单纯的技术概念深入产业的各个层面，硬科技创业也从一个小众领域转变为普遍认同的主流方向。年轻一代的创业者们正凭借他们的技术和努力，重塑中国创新的未来格局。
一年一度的WAVES大会，由36氪·暗涌主办，是中国创投界观察行业趋势的重要平台。今年的WAVES 2026以“今年盛夏”为主题，在广州番禺良仓新造创意园举办。为期两天的大会汇聚了顶尖的投资人、产业领袖和新兴创业者，通过14场深度圆桌讨论和数十场独立演讲，深入剖析AI、硬科技、出海、医疗等关键赛道的底层逻辑，见证“少数派”的坚持如何汇聚成推动行业发展的巨大力量。
以下是本次圆桌对话的精选内容，由36氪整理编辑。
圆桌嘉宾：
- 海若镜 | 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： 各位下午好！我是今天圆桌的主持人，来自暗涌的海若镜。今天我们探讨的主题，相信在座的各位都深有体会：AI领域的发展速度惊人，时间尺度被极度压缩。过去，产业的迭代可能以年甚至五年为周期，而现在，可能一个月甚至一周就能刷新我们的认知。正如各位嘉宾刚才提到的，一些公司的估值可能一个月就发生变化，甚至在短时间内完成多轮融资。
因此，今天我们圆桌的主题是“AI这个月、这一年、这五年”，希望能与各位嘉宾一起探讨近期大家的情绪变化、认知更新以及行业趋势。首先，请各位嘉宾做个简单的自我介绍，并分享一下最近一个月内对您冲击较大的一两件事。刚才我与汪总聊天时，他也提到了今天的一条重要新闻。我想各位最近关注的新闻和动态肯定不少，先请各位分享一下各自的想法。
王蓓： 大家好，我是王蓓，来自高瓴创投。高瓴创投主要专注于最早期阶段的投资，从种子轮到A轮、成长期，我们致力于在最前沿的行业和最早期的阶段，积极拥抱市场变化并陪伴创业者一同成长。
汪洋： 大家好，我是松禾资本的汪洋。松禾资本是国内最早的人民币基金之一，至今已有近30年的历史，总部位于深圳，离广州不远。我们是一家以硬科技投资为主的人民币基金，主要关注早期和成长期项目。非常感谢大家！
蔡伟： 大家好，我是光合创投的蔡伟。我们原名为光速光合，于去年10月启用了新的品牌“光合创投”。我们是国内较早的双币基金之一，一直以来都密切关注中国的人工智能和科技领域。今年我们刚刚完成了新一轮美元和人民币基金的募集，弹药充足，希望能在今年的行业浪潮中有所作为。谢谢大家。
海若镜： 接下来，想请各位嘉宾分享一下，在最近一两个月内，有没有什么特别值得关注的事件？比如大型公司合资成立的投资机构、重大的上市事件、新模型的发布等等。我们先从王蓓总开始。
王蓓： AI的发展确实非常迅速，标志性事件几乎每周甚至每天都在发生，无论是在国内还是国际上。具体的新闻太多，无法一一列举。我们更关注AI的实际营收能力，无论是模型还是应用，不论其被称作ARR还是营收。换句话说，过去大家比拼的是谁更聪明，而现在则比拼谁更能真正创造价值。
海若镜： 也就是说，现在更看重的是最赚钱、最落地的项目？
王蓓： 对，我们关注的是这些收入的增长，关键在于每个时间段内收入增长的曲线。
海若镜： 这个趋势非常关键。汪总这边有什么看法？
汪洋： 最近半年最让我感到震撼的是，AI相关各个细分领域的融资节奏与以往完全不同，说实话，这非常令人震惊。就像上一场嘉宾提到的，一些项目，包括我们投资的项目，基本上是同时推进多轮融资，几个月内估值翻几倍，这在过去是难以想象的。而且这种情况并非个别现象，以前也有，但那是极少数。而现在，几乎成为普遍现象，大多数领域的许多公司都在这样做，并且都成功获得了融资，这是我最感到惊讶的地方。
海若镜： 这种节奏的变化，对您的投资决策有何影响？
汪洋： 会有影响。我们自身的投资节奏也不知不觉加快了，但很大一部分原因是形势所迫，不得不加快。不过，现在也存在一些担忧，感觉这种融资方式并非完全健康。
海若镜： 是的，可能大家都是被时代的浪潮推着往前走。
汪洋： 但如果完全不参与，又害怕错过机会，所以我们必须在这个过程中找到平衡。
海若镜： 蔡总，您的看法呢？
蔡伟： 是的，刚才也谈到了平衡点，这确实是一件很难的事情。我想从另一个事件来切入。最近大家可能都关注到了Anthropic最强大的模型，由于安全问题被美国政府限制非美国籍公民使用，随后该服务被暂停。我认为这件事意义重大——过去大家更关注模型的参数、可用性和收入，而这是我们第一次切实感受到一个领先模型可能因为一个禁令而无法提供服务。这让我们意识到，模型不仅是生产力工具，它还可能涉及主权问题，最终具备主权属性，这影响是巨大的。
反观中国领先的大模型公司纷纷选择开源，逻辑很简单——当行政禁令竖起高墙时，就应该通过开源来开辟更宽广的道路。无论是智谱、DeepSeek还是其他公司，近期模型发展迅速，大家感觉已经能够触及真正能够工作的、一流的Coding模型了。这是一个好时机，中国的大模型公司有机会赢得更大的生态支持。
海若镜： 我们也关注到了模型停服事件，大家对此有很多思考，包括对于超人智能的担忧也存在。
第二个问题，以时间为尺度，回头看年初的热点，例如OpenClaw（龙虾），感觉已经是很久以前的事情了。它极大地降低了许多事情的门槛。前阵子听一个分享，说现在Agent（代理）方面的应用写了很多，但可能有88%都没有在真实场景中运行起来，正如王总提到的，关键在于它能否真正工作、能否帮助用户解决实际问题。接下来，想请教各位，现在大家如何看待AI Agent和应用层的投资机会？与去年被追捧的情况相比，有哪些不同？还是请王总先谈谈。
王蓓： 现在预训练模型默认都具备很强的Agent能力，去年大家还在争论商业价值究竟在模型端还是应用端，或者模型即应用。
现在看来，模型确实是增长最快的应用，但这并不意味着模型即应用，只是其能力增长迅速。同时，我们发现尽管Agent功能强大，但大家更关注的是在生产力环节或真正解决工作用途时，其稳定性、长期持续运行能力以及不掉链子的可能性有多强——这决定了在需要为经济效益负责的环境下，AI Agent能否成为一个可靠的工作伙伴，而不是仅仅停留在范式迁移的讨论层面。因此，我认为稳定性至关重要。
海若镜： 是的，之前我们谈到模型有两方面，一方面是是否有动力，另一方面是能否承担风险，也就是您提到的背负责任。
王蓓： 实际上，人类社会是一个信任社会，而非智能社会。智能可能是前置条件，但最终所有的生产生活、真正的价值创造，都建立在信任的基础上。那么，信任从何而来？智能在多大程度上能够转化为信任？
海若镜： 的确如此。大家最近也在探讨哪些Agent能力可能会被模型所吞噬和兼容，想请教汪总的看法。
汪洋： 我个人比较看好Agent的长期发展，但目前认为它还不够成熟。首先，Agent所调用的模型本身仍在完善中，还有很大的提升空间。其次，仅仅依靠开发AI的人是做不好Agent的——我的理解是，Agent需要在具体的场景中解决具体的问题，最终的好坏可能更多地取决于你对所在行业或细分场景的理解深度。仅仅懂AI是远远不够的，能够把Agent做得很好的人，一定是深刻理解原有行业，再结合AI，才能做得非常出色。但要做好Agent，也离不开背后模型的支持。因此，既需要模型的进步，也需要对行业的深度认知，才能真正打造出优秀的Agent。
海若镜： 蔡总，您的观点呢？
蔡伟： 我们也是长期看好以Agent为代表的应用。最近我们看了一些去年投资的AI Agent应用公司，真正找到产品市场契合度（PMF）的不多。PMF确实很难，尤其是在AI还没有现成路径可循的情况下。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，你又得重新寻找PMF，这就是我们目前看到的现状。
但与此同时，C端市场也出现了一些非常有趣的机会，我们对此非常感兴趣。今年我们在AI应用领域主要关注两个方向：一是极其早期的机会，在AI大模型覆盖的缝隙中寻找突破口，核心是赌人，赌那些拥有技术品位的团队，有点像荒野中的火种；另一端则呼应了王总的观点，我们看好那些已经拥有数据飞轮、实现收入的公司。这些已经跑通的公司虽然估值不菲，但PMF的难度极高，不能低估它们跑通的价值，这就像烈火中的真金，所以即使价格昂贵，我们也愿意支持。
海若镜： 刚才两位都分享了看法，包括汪总提到长期看好。我想追问一下，今年是否会将Agent代表的应用层作为投资重点？
汪洋： 我们会投资，将其作为投资方向之一，但目前我们关注的重点太多了。整个AI领域，包括具身智能，可以说一个月不关注，行业就会发生巨大变化。去年大家还在投资VLA（视觉语言模型），今年一下子涌现出大量世界模型公司。就像刚才提到的，去年很多公司需要经过两三轮融资才能成为独角兽，而今年第一轮就出现了。这个市场需要我们投入大量精力去学习，不可能只把Agent作为唯一的重点。
海若镜： 王总，能否分享一下，在投资这个方向时，您比较看重哪些方面？
王蓓： 现在谈论是否投资AI Agent，就像十年前问是否投资互联网一样，这已经不再是一个名词，而是默认的底层驱动因素。例如刚才提到的稳定性，这并非仅仅指你的模型、算法、跑分有多好——目前模型迭代的方向已经趋于收敛，甚至一些之前被忽略的能力，比如工程能力，听起来不那么“高大上”，但它恰恰是让模型或Agent能够稳定、不出错地在实际环境中运行的最重要因素。工程能力非常重要，工程与数据的结合、与场景的结合，这些统称为在解决具体问题时，思考的深度和细致程度，以及执行的有效性。
海若镜： 明白了。接下来第三个问题，我们刚才也提到了，目前非常热门的领域，如AI进入物理世界、具身智能、世界模型等讨论非常火热，也涌现出许多新技术路线。同时我们也观察到，在制药、材料、无人驾驶等应用场景，实际做的事情似乎没有发生本质改变。因此，想请教各位，如何看待AI从数字世界走向物理世界的可能性？现在的创业与过去有何不同？大家如何看待AI Native这类公司？
蔡伟： 这是当前一个非常大的范式转变。大家发现，大语言模型要么已经上市，要么即将上市，那么模型侧还能投什么？物理AI就成为了一个非常重要的切入点，这很有意思。数字世界在比特层面，物理AI则在原子层面。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。例如，AI制药最终需要能够生产出有效的药物，这需要进行大量的试验；具身智能也需要各种数据收集方式，并且需要与场景相结合，这些都属于“重”的范畴。我们对这个大趋势非常看好，因为这是另一个重大的范式转变，今年我们会重点布局。
海若镜： 那么，如何区分最新的创业公司与那些已经取得成果的公司呢？
蔡伟： 我认为现在这些公司大多还处于早期阶段。从结构上看，AI制药已经开始产生结果，例如我们投资的华深智药，已经与赛诺菲建立了深度合作，这已经被证明是可行的。但具身智能层面尚未如此，物理AI的路径也尚未收敛，仍在快速发展中。我们考察创业者时，更多地看他们相应技术路线的积累，以及我们对这些路线的判断。
海若镜： 汪总，您的看法呢？
汪洋： 我个人认为，这波AI浪潮与以往有很大不同。大约在2010年左右，我们开始投资AI，当时更多的是在特定的方向上，比如人工智能的“四小龙”，商汤等公司主要集中在图像识别、人脸识别领域；另一个大方向是自动驾驶，以小马智行等公司为代表，大家集中在相对确定的几个方向上。但现在概念日新月异，每隔半年几个月就有新东西出现，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、具身智能，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更多偏向软件，很少有硬件创新，但今天硬件产业链、GPU、推理芯片、CPU等，软硬件都在蓬勃发展。
海若镜： 王总，能否分享一下高瓴的观点？
王蓓： 高瓴创投专注于早期投资，我们会积极拥抱AI为各行各业带来的机会。AI for Science是我们几年前就开始在生物医药、新材料领域进行投入的方向。虽然AI for Science这个词听起来有些深奥，但本质上AI就是服务于科学的，而科学需要新技术来支撑。科学又要服务于各行各业的生产，比如制药、材料，甚至是能源等传统行业，它必须符合行业本身的物理规律。什么叫做创业周期？周期代表的是底层的常识——在基础常识不变的前提下，科技能否加速行业发展，生产力和生产关系到底是什么关系？我认为我们不应过度夸大AI的价值，但也应该保留对生产力和生产关系是否因AI产生根本性变化的讨论。从长远来看，几年后我们讨论的将不再是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： 是的，创业终究要回归商业本质。我想追问一下，未来的物理AI，哪些方向可能率先实现商业化？
王蓓： 大家最近看得比较多的是具身智能、机器人，想象空间在于人形的概念。但五年以后，我们可能不会再讨论AI是以人的形式存在——它是手、臂、腿的结合，还是软件AI能力与机器人软硬件能力在各行各业的应用。例如，在家庭场景中，是完整的机器人进入家庭，还是AI和机器人的功能在你家的各个场景中为你服务？表现形式已经不那么重要了。五年以后，今天我们讨论的技术范式转变，应该会默认体现在场景和软硬结合的整体体现中。
海若镜： 五年后，它会自然融入生活的各个角落。汪总，您的看法呢？
汪洋： 我个人认为，物理AI可能最先在具身智能行业有所应用，但我相对比较悲观，五年时间可能不够。技术发展到现在还没有达到收敛期——在VLA之后又涌现出大小脑、世界模型等概念，真正实现商业化落地还需要更长的时间。但我同时也赞同王总的观点，未来的具身智能不一定都是人形，人形只是其中一种物理承载形态，不同场景下会有不同的形态，这个方向是比较确定的。
海若镜： 蔡总，您的观点呢？
蔡伟： 我认为可以从两个层面来看。物理AI从模型层面来看，存在不同的技术路线，例如3D路线、视频路线等。在应用层面，如果从视频或游戏3D应用来看，最终的物理AI是希望能够预测动作导致的下一个状态，当存在良好的物理规律时，3D游戏中的风吹效果会更加真实，这些可能更早实现商业化，尤其是在游戏娱乐领域。
在具身智能方面，我比汪总更乐观，认为3到5年内可以看到成果。ChatGPT时刻在具身智能领域何时到来？我认为3到5年内可以进入家庭，1到3年内可以在某些固定场景实现应用。例如，Figure最近的实时演示，在一些固定场景中已经可以有很好的应用了。
海若镜： 大家对时间尺度的预估，无论是1-3年还是5年，倒推回来都能理解当前的投资动作。前景明确，即使认为市场存在泡沫，今年是“泡沫之夏”，也还是会选择入局。
我们也关注到创业者画像的变化。当前资本非常青睐00后的小天才，以及从大厂出来的顶尖研究员，他们创业后估值很高；还有青年科学家。想请教各位，现在机构更喜欢投资什么样的创业者？AI时代的特质与以往有何不同？还是请王总先谈谈。
王蓓： 关于创业者画像这个话题，自创投诞生以来就一直被问到，底层的东西我就不重复了。我觉得现阶段我们更看重两方面的能力。首先是技术能力，现在AI最大的变量仍然是技术迭代，你的速度、方向、路径选择是否有效，非常重要。我们不以年龄作为
