告别技术“自嗨” AI投资人开始算账

2026年的中国AI投资圈依然火热。

数据显示，2026年上半年中国AI创业公司融资总额突破3000亿元，已超过2025年全年；世界人工智能大会上150多家初创企业密集亮相，投资人日行三万步穿梭于展馆之间。

沙利文《2026年AI进阶与飞跃白皮书》指出，当前AI企业融资仍高度依赖一级市场，产业仍处于高估值与高预期并存的扩张周期。

资金在涌入，项目在增多，退出预期在回暖。但变化也在发生，投什么、怎么投、以什么节奏投，AI投资的逻辑已经在改变。

日前，在2026第二十届沙利文峰会上，几位投资人针对AI项目的估值与投资决策，给出了当下的共识——国产算力能否支撑产业规模化落地，以及技术理想如何与真实商业现实完成长期自洽。前者决定企业生存的硬件底盘，后者决定企业穿越周期、实现退出的成长天花板。

算力的账，算不算得过来？

美国高端GPU、训练框架出口管制不是短期扰动，而是国产AI创业必须长期面对的产业约束，算力适配能力直接决定一家公司能走多远，因此也成为投资人尽调环节第一重考核维度。

数据层面看，国产芯片发展迅速。IDC数据显示，2025年中国市场AI加速卡总交付量达400万片，其中国产厂商交付165万片，市场份额跃升至41%。

但投资人的视角要冷静得多。可可资本管理合伙人于红梅长期深耕芯片半导体，她给出了对行业现状的判断：“国产算力已经上桌，但还没吃饱。”

她认为，推理端国产芯片基本能够满足企业规模化落地需求，中小型模型训练场景可使用国产芯片，但高端训练算力、HBM存储芯片存在巨大缺口，“2026年国内AI芯片HBM缺口高达160万颗。”

在她的尽调框架里，判断算力赛道有三大核心窗口期信号：一是国产HBM3实现稳定批量试产交付，二是万卡集群的工程化验证能力，即其长期连续稳定运行的可靠性以及生态系统的完备性，三是腾讯、阿里、华为等头部厂商，把国产算力从“备用”升格为主力训练集群。几个条件达成，国内大模型行业才算真正摆脱外部硬件束缚。

算力短板天然将AI产业链切分为三层，形成差异化投资逻辑，资本不再笼统下注“AI”概念，而是分层甄别标的价值。

最上游是算力基础设施，以清微智能这类可重构RPU芯片厂商为代表，兼顾GPU灵活通用性与ASIC高能效，适配国内复杂异构训推需求，兼具政策红利与产业协同，是机构重仓的“重资产硬标的”；

中间层是调度框架、集群优化、适配软件，专门解决国产卡算力利用率低、兼容性差等工程痛点，具有轻资产属性，现金流修复速度更快；

对于下游AI应用企业，投资人会核查算力采购结构——完全依赖海外高端A/H100系列芯片的项目，估值直接大幅折价，甚至直接放弃尽调。

不过，算力约束对于AI项目的影响是有限的。靖亚资本合伙人骆银银关注AI应用层投资，在他投的公司中，有十余家是自研基础大模型的企业，并未出现因国产卡供给不足导致训练停滞的情况，“现在大家都是‘八仙过海，各显神通’，我看不到巨大瓶颈。”

核心原因在于行业形成多元化解决方案。国产算力、存量海外H卡、模型轻量化蒸馏、基于开源基座二次预训练等多条路径并行，对于绝大多数应用层企业而言，算力从来不是生死线。

这给垂类AI项目打开了估值容错空间，投资人不会单纯因为企业无法采购海外高端芯片直接否决项目，而是重点评估企业是否通过模型轻量化、蒸馏、稀疏化等技术手段，对冲算力硬件短板。

技术是根，商业是翅膀

算力是行业共性约束，而技术壁垒叠加商业化落地是区分优质AI项目与同质化泡沫的核心标尺。在本轮AI浪潮进程中，所有一线机构形成共识：纯粹技术自嗨、缺少现金流闭环的企业难以穿越周期。

“技术是对现象的捕捉并利用以满足需求，所以技术和商业本身就是一个耦合的关系。”中科创星合伙人袁博表示。

探针创投布局的测迅汽车便是典型样本，团队手握全球独一份的车内精细测量系统技术，深度参与行业标准制定，在技术端拥有话语权。

但团队没有陷入“技术自嗨”的误区，主动搭建分层收入模型完成商业反哺，用小额高频服务费维持公司基础运营，小型定制产品快速落地形成稳定现金流，再把剩余资金全部投向高端大型系统的长期研发。

“技术积累是公司的根，决定企业能扎多深、走多稳；商业落地是翅膀，决定企业能飞多远、飞多快。”探针创投创始人诸葛忠表示。

团队是串联场景与现金流的底层支撑，经历多轮行业洗牌，投资人清晰看到单一背景创始团队的短板，更偏好“AI技术骨干+产业专家”的复合创始团队。

“这个团队既得是AI原生，同时又是行业老炮儿，对场景有深度的理解。”柯熙创投合伙人姚光耀表示。他认为，两者结合才能在这个细分场景中产生非常独特的复合商业模式。如果团队只具备单一能力，很容易做出好看却无法投产的样品。

募资市场的变化，侧面印证资本对AI商业化落地的严苛要求。元禾璞华合伙人陈瑜表示，元禾璞华去年顺利完成三只新基金募资，核心支撑是过往项目持续兑现业绩，能够稳定为LP带来回报。

如今LP结构发生根本性变化，早年高净值个人占比大幅下降，国资/政府引导基金、产业方上市公司、险资成为出资主力。这类LP不再单纯追捧技术故事，重点核查被投企业收入、客户留存、产业协同价值，甚至对项目在地方的产业落地提出硬性要求。

这意味着基金必须优先选择具备短期商业化潜力、能够持续产生现金流的标的。工业AI、医疗AI、企业服务AI等具备明确付费客户、落地场景清晰的赛道，持续获得资本加码。

不过，在硬科技这个前沿领域，“战略耐心”仍然非常重要，机构自身募资也需要取舍选择。

诸葛忠举例称，地方政府产业资金虽体量庞大，但如果区域无匹配产业生态，强行拿钱会倒逼企业盲目落地，拖累商业化节奏；优质产业LP则能形成良性循环，不少被投企业成长后反向出资成为基金LP，共同搭建细分产业生态。

对于创业者而言，单纯的技术创新不足以获得资本青睐，脱离技术壁垒的短期生意也难以拿到长期资金；对于投资人来说，识别真实价值变得越来越重要，AI投资已经正式进入精细化、产业导向的全新周期。