中国AI下半场：投资人访谈录（轻访谈）

访谈了10位中国AI投资人，4万字长文剖析，他们对未来的25个判断 大模型的序章结束了。 模型的故事发生了一些微妙的变化，比如，没人敢说中国模型不行了。 所有投资人都告诉我们：「这个真的要感谢 DeepSeek」。 也要感谢Manus，他们最先搭出了一个产品，证明了产品的技术栈正在变复杂。复杂会带来多元，多元意味着更多可能性。 Manus也证明了一句大家前两年还有点心虚的话：应用是中国公司的主场。 变化有目共睹，或许「下半场」的判断还为时尚早，但这一定是新的篇章。越来越多的应用创业者下场，老牌的美元 VC 重新活跃起来，消费、硬科技、纯人民币基金开始频繁找 AI 项目，大洋对岸的美元也开始悄悄关注中国创业团队。 Founder Park 访谈了十多家投资机构，美元、人民币、大厂战投、新成立的基金。这些活跃在一线的投资人们，不论年龄、资历、title，他们积极甚至激进。感谢他们的信任，我们在交流中收获了极高密度的信息和洞察。经过我们的梳理，将部分可公开的对话整理成文，希望能为当下的 AI 创业者提供一些有参考价值的思考。 以下是出现在这篇访谈中的投资人们： Alphaist 创始人 - 陈哲（ex 五源） Atypical Ventures 合伙人 - 邵帅 创新工场执行董事暨前沿科技基金总经理 - 任博冰 Creek Stone 创始人 - 李一豪、钟陆欢（ex 弘毅） 高瓴创投合伙人 - 王蓓 锦秋基金合伙人 - 臧天宇 靖亚资本创始合伙人 - 何沛 明势创投合伙人 - 夏令 线性资本董事总经理 - 郑灿 真格基金合伙人 - 刘元

垂直领域之所以迅速成为 AI 投资的“主战场”，核心在于它同时满足了资本对“可验证回报”和“差异化壁垒”的需求。 1. ​​从通用大模型转向场景落地​​ • 大模型竞赛进入深水区后，技术差异趋于收敛，而应用场景的差异仍然巨大。投资人开始把注意力从“模型本身”转向“模型如何为具体行业创造可量化价值”。《中国AI下半场：投资人访谈录（轻访谈）》指出，当模型层竞争趋缓，真正机会在于能把技术快速转化为用户价值的团队。 2. ​​行业需求足够“硬”，数据与合规边界清晰​​ • 医疗影像、法律、金融等领域的业务流程、数据来源和监管规则相对明确，AI 团队能快速建立数据闭环、完成合规梳理，从而缩短验证周期。Atypical 邵帅认为，通用 Agent 难以完美适配每个行业，而“深入垂直行业的 AI Agent”可以凭借领域知识形成工作流壁垒。 3. ​​商业模式可直接兑现为结果，ROI 易被衡量​​ • 垂直 AI 往往以“交付结果”而非“效率工具”计费，例如按诉讼案件收费、按销售线索成交收费等，投资人能够较早看到清晰的收入模型。明势创投强调，中国 SaaS 付费意愿有限，因此更愿意投“直接交付结果”的 AI Agent。 4. ​​创业门槛高但壁垒强，可避免同质化竞争​​ • 行业知识 + AI 能力的复合型创业者稀缺，使得垂直赛道天然具有排他性；一旦在特定场景形成标杆案例，后续复制扩张的成本较低，资本安全性更高。 5. ​​算力与工具生态让“小而美”成为可能​​ • 提示词工程、RAG、低代码/无代码平台等技术降低了构建门槛，团队无需巨额算力即可在细分场景中快速迭代产品，捕捉早期 PMF（产品-市场契合点）。 6. ​​资本策略的集体转向​​ • 多家机构已公开将“垂直领域 Agent”列为首选赛道：Atypical 专注医疗影像、图像生成 SaaS；明势创投押注法律、金融等高价值场景；硬科技基金与美元资本也重金投入。资金的聚集进一步放大了垂直领域的投资热度。 综合来看，垂直领域同时具备“需求明确—数据可控—回报可测—壁垒可筑”的优势，使得在通用大模型烧钱竞赛之外，出现了新的价值兑现路径。对投资人而言，这里是既能控制风险又能获得高 Alpha 的蓝海；对创业者而言，深耕某一行业、以结果付费的商业模式，才是当下 AI 时代的最佳切入口。

DeepSeek的开源突破与Manus的硅谷融资，宣告中国AI进入新赛段。我们与十家投资机构深入对谈发现：当模型层竞争趋缓，应用层正在发生关键转向——Agent如何重构生产力工具？工具链创业面临哪些真实瓶颈？硬科技基金为何押注垂直场景，美元资本又为何重拾信心？答案指向一个共识：在这个技术迭代快于商业变现的周期里，真正的机会属于能快速验证需求、把技术转化为真实用户价值的团队。

出海主要有三种模式： 第一种是传统出海模式，即在国内已有成熟业务的基础上，将现有产品进行改进后扩展到海外市场。这种模式适合那些在国内已是头部的公司，利用现有资源和成功经验开拓国际市场。例如我们投资的“e签宝”，作为国内电子签名领域的领先企业，现在推出了全球品牌，为中国企业的出海提供可信签约服务。 第二种是“Day One Global”模式，即从创立之初就面向全球市场，这是如今许多年轻创业者更倾向于选择的模式。他们具备全球视野，选择北美、日韩、东南亚等地作为起点市场，直接在国际市场上展开竞争。 第三种是纯海外公司模式，即考虑到地缘政治等因素，直接注册为美国或海外公司，团队也可能实现国际化，其中包含非华人成员。例如，我们投资了一家以色列公司，其联合创始人中有华人，但CEO是白人。这种多元化的团队结构和全球化视野，是出海创业成功的关键因素之一。

本书以“投资人视角”勾勒中国AI产业的下一阶段图景：当模型层竞争趋于理性，资本与创业者把目光转向应用层，关注如何用Agent技术重构生产力工具，并审视工具链创业的真实瓶颈。作者通过对十家投资机构的深度访谈发现，美元资本重拾信心，硬科技基金开始押注垂直场景，而真正能快速验证需求、把技术转化为用户价值的团队才是在变局中获利的关键。全书不足两百字，却串联起技术演进、资本布局与产品落地三条主线：它提醒创业者，下半场比拼的不是单一技术突破，而是将技术、场景与商业模式三者快速耦合的能力。

这本书并不是最新的，《中国AI下半场：投资人访谈录》，但我刚读到。这都是去年的采访，可见中国的vc投资人早就一直在寻找ai落地的实际，可能这是中国创业公司的强项。现在是2026年9月份，这几天我刚好看到OpenAI联合创始人Greg Brockman的访谈。他说过去两年，AI的核心矛盾是数据中心、算力、基础设施和预训练工程，行业的主要任务是把模型能力不断推向更高水平。如今瓶颈正在发生迁移，问题开始从“能不能训练出更强的模型”，转向“如何把技术真正带到现实世界，变成产品、业务和生产力”。 这意味着AI下半场可能不再只是算力扩张，而是Agent、软件应用、端侧AI以及Physical AI逐步接棒。AI下半场的核心，不是AI还能变得多聪明，而是聪明的AI何时真正成为生产力。 美国公司的长处在于“大脑”，而中国公司的长处在“身体”。就看谁能最好最快最低成本地把智能给产品化给我们了。

《创投核心投资逻辑与AI赛道布局干货》🔥新燃：创投领域始终坚守常识驱动的核心投资逻辑，聚焦AIGC、AI生产力、AI信息甄别、AI服务、AI现实交互五大AI赛道布局，重点发力AI Agent应用层与基础设施层投资，摒弃传统SaaS效率工具付费逻辑，锚定可直接交付结果的垂直领域项目；未来AI将向多模态深度化、从Copilot向Agent/Autopilot迭代、从数字世界融入现实世界的方向演化，通过技术与垂直行业深度融合实现业务环节标准化、结构化，最终完成规模化落地与结果交付。创投以常识为核心投资逻辑，布局AI五大赛道与Agent领域；当前AI技术扩散处于早期扩散阶段，赛道生命周期处于导入期向成长期过渡，未来将向多模态深度化、Copilot向Agent/Autopilot演进、数字世界融入现实世界，技术与垂直行业融合实现标准化、结果化落地。 一、Copilot向Agent/Autopilot演进 　　投资的本质，是坚守常识驱动的普适商业逻辑。商业的底层需求始终存在，不存在完全无前例的模式与供需关系，价值投资的核心，正是对不变常识的坚守。 　　所谓常识，核心是清晰回答两个问题：你能为用户创造什么价值？用户为什么选择你的产品？能用三句话让外行听懂的商业逻辑，才具备破圈和创造大规模商业价值的可能；仅靠专业术语堆砌、局限于小圈子自嗨的项目，很难跑出长期价值。 二、AI投资布局聚焦五大核心赛道 　　当前AI领域的核心投资布局，聚焦五大核心赛道： 　　1. AI for Content（AIGC）：多模态技术迭代将持续放大语音、视频、3D、互动内容等模态的商业价值，赛道仍处发展早期，增长空间广阔。 　　2. AI for Productivity：以Copilot、Agent为核心的生产力工具赛道，行业正呈现从Copilot向Agent/Autopilot演进的明确趋势，长期价值突出。 　　3. AI for Insights：生成式AI带来内容指数级爆发，海量信息噪音中，具备高价值信号筛选、真伪辨别能力的AI工具，将成为核心刚需。 　　4. AI for Service：AI可替代边界清晰的标准化人工工作、直接交付结果，相关赛道已验证明确商业价值，重点布局AI编程、AI招聘、AI客服等方向。 　　5. AI for Real World：推动生成式AI从数字世界向现实世界延伸，重点关注具身智能等实现AI与现实世界交互的优质项目。 三、AI Agent赛道研究 　　针对AI Agent赛道，投资将更为积极，核心布局覆盖两大维度：一是应用层，包括专业/垂直领域Agent、Kill Time类Agent；二是Agent Infra基础设施层，涵盖Agent相关的记忆、工具配套等核心环节。 　　垂直领域AI Agent的投资，必须跳出传统中国SaaS的投资框架。中国企业服务市场的核心付费逻辑是为结果付费，而非单纯为效率工具付费——相较于海外成熟的效率工具付费市场，国内效率工具的整体规模与企业付费意愿、付费能力均有差距。因此，AI作为生产力工具，投资核心要锚定能直接交付业务结果的项目。 　　这类项目的核心商业逻辑，是通过技术与垂直行业的深度融合，将行业内非标准化、非结构化的业务环节实现标准化、结构化改造，进而实现规模化复制，最终交付可量化的业务结果。例如垂直法律领域，区别于海外面向律师提效、收取席位费的工具型产品，国内优质项目可直接面向金融机构提供细分批量诉讼服务，AI完成核心流程，按业务结果收取分成，具备更强的商业闭环与付费确定性。

内容是不错的，从投资人的角度了解AI的发展，总结而言，避开大厂主赛道，垂类产品深耕，AI带来了更多的创业和投资机会，但亘古不变的是创业者对市场和需求的了解及预判才是铸就产品及业务成功的关键。但本书整体的逻辑性和深度上有待提升，其实看完第一章节后面也就明白了本书的重点，后面是对每个投资人的访谈只是对第一章核心的展开说明，略显重复。

提供了很多投资人视角和理念，也提供了一些方向，还不错。 1. 创业要选在火车转弯的地方，不用和大厂硬碰硬。 2. 创业类型：save time （节约时间，提升效率）kill time （消磨时间） 3. 垂直领域，服务特定人群。 4. 评估服务人群大小及为单人带来的价值，可能就是这个项目的最终的价值。 但是文章整体排版，有些奇怪，导致看过的部分后面有看一遍。

这是一本投资人视角的书，管中窥镜，能看到当下机构对于AI发展的主流看法。对于想要融资的AI的创业者来说，这是一本极佳的书，可以验证自己对于行业的洞察，技术的理解，商业模式的打造，团队的管理，是否符合当下资本的青睐。