中國AI下半場：投資人訪談錄（輕訪談）

訪談了10位中國AI投資人，4萬字長文剖析，他們對未來的25個判斷 大模型的序章結束了。 模型的故事發生了一些微妙的變化，比如，沒人敢說中國模型不行了。 所有投資人都告訴我們：「這個真的要感謝 DeepSeek」。 也要感謝Manus，他們最先搭出了一個產品，證明了產品的技術棧正在變複雜。複雜會帶來多元，多元意味着更多可能性。 Manus也證明了一句大家前兩年還有點心虛的話：應用是中國公司的主場。 變化有目共睹，或許「下半場」的判斷還爲時尚早，但這一定是新的篇章。越來越多的應用創業者下場，老牌的美元 VC 重新活躍起來，消費、硬科技、純人民幣基金開始頻繁找 AI 項目，大洋對岸的美元也開始悄悄關注中國創業團隊。 Founder Park 訪談了十多家投資機構，美元、人民幣、大廠戰投、新成立的基金。這些活躍在一線的投資人們，不論年齡、資歷、title，他們積極甚至激進。感謝他們的信任，我們在交流中收穫了極高密度的信息和洞察。經過我們的梳理，將部分可公開的對話整理成文，希望能爲當下的 AI 創業者提供一些有參考價值的思考。 以下是出現在這篇訪談中的投資人們： Alphaist 創始人 - 陳哲（ex 五源） Atypical Ventures 合夥人 - 邵帥 創新工場執行董事暨前沿科技基金總經理 - 任博冰 Creek Stone 創始人 - 李一豪、鍾陸歡（ex 弘毅） 高瓴創投合夥人 - 王蓓 錦秋基金合夥人 - 臧天宇 靖亞資本創始合夥人 - 何沛 明勢創投合夥人 - 夏令 線性資本董事總經理 - 鄭燦 真格基金合夥人 - 劉元

垂直領域之所以迅速成爲 AI 投資的“主戰場”，核心在於它同時滿足了資本對“可驗證回報”和“差異化壁壘”的需求。 1. ​​從通用大模型轉向場景落地​​ • 大模型競賽進入深水區後，技術差異趨於收斂，而應用場景的差異仍然巨大。投資人開始把注意力從“模型本身”轉向“模型如何爲具體行業創造可量化價值”。《中國AI下半場：投資人訪談錄（輕訪談）》指出，當模型層競爭趨緩，真正機會在於能把技術快速轉化爲用戶價值的團隊。 2. ​​行業需求足夠“硬”，數據與合規邊界清晰​​ • 醫療影像、法律、金融等領域的業務流程、數據來源和監管規則相對明確，AI 團隊能快速建立數據閉環、完成合規梳理，從而縮短驗證週期。Atypical 邵帥認爲，通用 Agent 難以完美適配每個行業，而“深入垂直行業的 AI Agent”可以憑藉領域知識形成工作流壁壘。 3. ​​商業模式可直接兌現爲結果，ROI 易被衡量​​ • 垂直 AI 往往以“交付結果”而非“效率工具”計費，例如按訴訟案件收費、按銷售線索成交收費等，投資人能夠較早看到清晰的收入模型。明勢創投強調，中國 SaaS 付費意願有限，因此更願意投“直接交付結果”的 AI Agent。 4. ​​創業門檻高但壁壘強，可避免同質化競爭​​ • 行業知識 + AI 能力的複合型創業者稀缺，使得垂直賽道天然具有排他性；一旦在特定場景形成標杆案例，後續複製擴張的成本較低，資本安全性更高。 5. ​​算力與工具生態讓“小而美”成爲可能​​ • 提示詞工程、RAG、低代碼/無代碼平臺等技術降低了構建門檻，團隊無需鉅額算力即可在細分場景中快速迭代產品，捕捉早期 PMF（產品-市場契合點）。 6. ​​資本策略的集體轉向​​ • 多家機構已公開將“垂直領域 Agent”列爲首選賽道：Atypical 專注醫療影像、圖像生成 SaaS；明勢創投押注法律、金融等高價值場景；硬科技基金與美元資本也重金投入。資金的聚集進一步放大了垂直領域的投資熱度。 綜合來看，垂直領域同時具備“需求明確—數據可控—回報可測—壁壘可築”的優勢，使得在通用大模型燒錢競賽之外，出現了新的價值兌現路徑。對投資人而言，這裏是既能控制風險又能獲得高 Alpha 的藍海；對創業者而言，深耕某一行業、以結果付費的商業模式，纔是當下 AI 時代的最佳切入口。

DeepSeek的開源突破與Manus的硅谷融資，宣告中國AI進入新賽段。我們與十家投資機構深入對談發現：當模型層競爭趨緩，應用層正在發生關鍵轉向——Agent如何重構生產力工具？工具鏈創業面臨哪些真實瓶頸？硬科技基金爲何押注垂直場景，美元資本又爲何重拾信心？答案指向一個共識：在這個技術迭代快於商業變現的週期裏，真正的機會屬於能快速驗證需求、把技術轉化爲真實用戶價值的團隊。

出海主要有三種模式： 第一種是傳統出海模式，即在國內已有成熟業務的基礎上，將現有產品進行改進後擴展到海外市場。這種模式適合那些在國內已是頭部的公司，利用現有資源和成功經驗開拓國際市場。例如我們投資的“e籤寶”，作爲國內電子簽名領域的領先企業，現在推出了全球品牌，爲中國企業的出海提供可信簽約服務。 第二種是“Day One Global”模式，即從創立之初就面向全球市場，這是如今許多年輕創業者更傾向於選擇的模式。他們具備全球視野，選擇北美、日韓、東南亞等地作爲起點市場，直接在國際市場上展開競爭。 第三種是純海外公司模式，即考慮到地緣政治等因素，直接註冊爲美國或海外公司，團隊也可能實現國際化，其中包含非華人成員。例如，我們投資了一家以色列公司，其聯合創始人中有華人，但CEO是白人。這種多元化的團隊結構和全球化視野，是出海創業成功的關鍵因素之一。

本書以“投資人視角”勾勒中國AI產業的下一階段圖景：當模型層競爭趨於理性，資本與創業者把目光轉向應用層，關注如何用Agent技術重構生產力工具，並審視工具鏈創業的真實瓶頸。作者通過對十家投資機構的深度訪談發現，美元資本重拾信心，硬科技基金開始押注垂直場景，而真正能快速驗證需求、把技術轉化爲用戶價值的團隊纔是在變局中獲利的關鍵。全書不足兩百字，卻串聯起技術演進、資本佈局與產品落地三條主線：它提醒創業者，下半場比拼的不是單一技術突破，而是將技術、場景與商業模式三者快速耦合的能力。

這本書並不是最新的，《中國AI下半場：投資人訪談錄》，但我剛讀到。這都是去年的採訪，可見中國的vc投資人早就一直在尋找ai落地的實際，可能這是中國創業公司的強項。現在是2026年9月份，這幾天我剛好看到OpenAI聯合創始人Greg Brockman的訪談。他說過去兩年，AI的核心矛盾是數據中心、算力、基礎設施和預訓練工程，行業的主要任務是把模型能力不斷推向更高水平。如今瓶頸正在發生遷移，問題開始從“能不能訓練出更強的模型”，轉向“如何把技術真正帶到現實世界，變成產品、業務和生產力”。 這意味着AI下半場可能不再只是算力擴張，而是Agent、軟件應用、端側AI以及Physical AI逐步接棒。AI下半場的核心，不是AI還能變得多聰明，而是聰明的AI何時真正成爲生產力。 美國公司的長處在於“大腦”，而中國公司的長處在“身體”。就看誰能最好最快最低成本地把智能給產品化給我們了。

《創投核心投資邏輯與AI賽道佈局乾貨》🔥新燃：創投領域始終堅守常識驅動的核心投資邏輯，聚焦AIGC、AI生產力、AI信息甄別、AI服務、AI現實交互五大AI賽道佈局，重點發力AI Agent應用層與基礎設施層投資，摒棄傳統SaaS效率工具付費邏輯，錨定可直接交付結果的垂直領域項目；未來AI將向多模態深度化、從Copilot向Agent/Autopilot迭代、從數字世界融入現實世界的方向演化，通過技術與垂直行業深度融合實現業務環節標準化、結構化，最終完成規模化落地與結果交付。創投以常識爲核心投資邏輯，佈局AI五大賽道與Agent領域；當前AI技術擴散處於早期擴散階段，賽道生命週期處於導入期向成長期過渡，未來將向多模態深度化、Copilot向Agent/Autopilot演進、數字世界融入現實世界，技術與垂直行業融合實現標準化、結果化落地。 一、Copilot向Agent/Autopilot演進 　　投資的本質，是堅守常識驅動的普適商業邏輯。商業的底層需求始終存在，不存在完全無前例的模式與供需關係，價值投資的核心，正是對不變常識的堅守。 　　所謂常識，核心是清晰回答兩個問題：你能爲用戶創造什麼價值？用戶爲什麼選擇你的產品？能用三句話讓外行聽懂的商業邏輯，才具備破圈和創造大規模商業價值的可能；僅靠專業術語堆砌、侷限於小圈子自嗨的項目，很難跑出長期價值。 二、AI投資佈局聚焦五大核心賽道 　　當前AI領域的核心投資佈局，聚焦五大核心賽道： 　　1. AI for Content（AIGC）：多模態技術迭代將持續放大語音、視頻、3D、互動內容等模態的商業價值，賽道仍處發展早期，增長空間廣闊。 　　2. AI for Productivity：以Copilot、Agent爲核心的生產力工具賽道，行業正呈現從Copilot向Agent/Autopilot演進的明確趨勢，長期價值突出。 　　3. AI for Insights：生成式AI帶來內容指數級爆發，海量信息噪音中，具備高價值信號篩選、真僞辨別能力的AI工具，將成爲核心剛需。 　　4. AI for Service：AI可替代邊界清晰的標準化人工工作、直接交付結果，相關賽道已驗證明確商業價值，重點佈局AI編程、AI招聘、AI客服等方向。 　　5. AI for Real World：推動生成式AI從數字世界向現實世界延伸，重點關注具身智能等實現AI與現實世界交互的優質項目。 三、AI Agent賽道研究 　　針對AI Agent賽道，投資將更爲積極，核心佈局覆蓋兩大維度：一是應用層，包括專業/垂直領域Agent、Kill Time類Agent；二是Agent Infra基礎設施層，涵蓋Agent相關的記憶、工具配套等核心環節。 　　垂直領域AI Agent的投資，必須跳出傳統中國SaaS的投資框架。中國企業服務市場的核心付費邏輯是爲結果付費，而非單純爲效率工具付費——相較於海外成熟的效率工具付費市場，國內效率工具的整體規模與企業付費意願、付費能力均有差距。因此，AI作爲生產力工具，投資核心要錨定能直接交付業務結果的項目。 　　這類項目的核心商業邏輯，是通過技術與垂直行業的深度融合，將行業內非標準化、非結構化的業務環節實現標準化、結構化改造，進而實現規模化複製，最終交付可量化的業務結果。例如垂直法律領域，區別於海外面向律師提效、收取席位費的工具型產品，國內優質項目可直接面向金融機構提供細分批量訴訟服務，AI完成核心流程，按業務結果收取分成，具備更強的商業閉環與付費確定性。

內容是不錯的，從投資人的角度瞭解AI的發展，總結而言，避開大廠主賽道，垂類產品深耕，AI帶來了更多的創業和投資機會，但亙古不變的是創業者對市場和需求的瞭解及預判纔是鑄就產品及業務成功的關鍵。但本書整體的邏輯性和深度上有待提升，其實看完第一章節後面也就明白了本書的重點，後面是對每個投資人的訪談只是對第一章核心的展開說明，略顯重複。

提供了很多投資人視角和理念，也提供了一些方向，還不錯。 1. 創業要選在火車轉彎的地方，不用和大廠硬碰硬。 2. 創業類型：save time （節約時間，提升效率）kill time （消磨時間） 3. 垂直領域，服務特定人羣。 4. 評估服務人羣大小及爲單人帶來的價值，可能就是這個項目的最終的價值。 但是文章整體排版，有些奇怪，導致看過的部分後面有看一遍。

這是一本投資人視角的書，管中窺鏡，能看到當下機構對於AI發展的主流看法。對於想要融資的AI的創業者來說，這是一本極佳的書，可以驗證自己對於行業的洞察，技術的理解，商業模式的打造，團隊的管理，是否符合當下資本的青睞。