站在2026年的第二季度，回望过去一年AI赛道的跌宕起伏，资本市场的叙事逻辑已然发生了翻天覆地的变化。在这一背景下，如何重新定义AI时代的投资标准？如何在算力军备竞赛与应用落地之间寻找平衡？

在近日举行的2026智算基础设施创新大会上，多位与会投资人提到，随着AI需求爆炸式增长，全球需要更多“量大管饱、高性价比”的算力来实现AI民主化，让更多人享受到AI红利。未来5年AI行业研究中，基础设施将占60%以上比重，模型与应用合计占30%-40%。中国是应用大国，拥有全球最全面的千行万业产业链，AI在千行万业落地的过程中有大量机会。

寻找“隐形冠军”

在AI基础设施（Infra）领域，尽管算力需求依然呈现爆发式增长，但投资人的视角已发生转变。

东方富海合伙人王鑫指出，AI行业已进入正向循环，基础设施占比仍将占据主导。但他强调，单纯追求“对标英伟达”的宏大叙事已不再适用，市场更青睐那些能解决特定卡点的“隐形冠军”。

天际科技投资创始人张倩则提出了一个反共识的观点：当全球算力基础设施利润被头部厂商攫取后，VC机构更应关注“不消耗大量算力”但能实现高ROI的垂类应用。她认为，中国作为全球产业最全的应用大国，AI 2.0时代的机会在于千行万业的深度渗透，而非盲目追逐通用大模型。

普华资本管理合伙人蒋纯补充道，除了高性价比算力这一“硬基建”，“软基建”同样重要。他特别提到了AI安全这一新兴领域，随着文生视频等技术的逼真化，如何证明数据的真伪、建立可信的数据飞轮，将成为未来至关重要的投资方向。“未来必须建立一套可信数据体系，以防止恶意攻击和数据欺诈。我们重点关注那些能够构建‘数据飞轮’和‘容错机制’的底层项目，以确保AI体系在扩张过程中的健康运行。”蒋纯说。

硬科技的长周期博弈

除了AI，硬科技领域的投资视野正在向更远的未来延伸。

钧山资本合伙人王萌坦言，钧山资本在2024年曾重仓具身智能，然而进入2025年，他们发现硬件层面的突破存在物理瓶颈，单纯堆砌硬件参数无法解决落地问题，“我们迅速意识到，投资重心必须从‘身体’转向‘大脑’，开始布局模型层和‘世界模型’。”

更有趣的是，王萌指出，随着2026年工业场景布局的完成，今年的投资热点正转向家庭场景。这背后的逻辑转变是：工业机器人追求的是效率和成本，而家庭机器人更像消费电子，需要极致的产品力和情绪价值。这种从“硬”到“软”的转移，反映了市场对技术落地周期的冷静预判。

与此同时，蒋纯提到，AI正在推动生产端的剧烈变革。他指出，互联网时代更多是消费端的数字化，而AI时代则是生产端的智能化，如何将DCS（分布式控制系统）、CIM（计算机集成制造）等工业系统中的数据挖掘出来，形成新的数据飞轮，是当前硬科技投资中最值得深耕的沃土。

投资标准发生重构

在新的产业叙事下，投资人的评估标准也发生了根本性变化。

OPPO巡星投资总经理乔雨婷强调，应用层的投资不能再沿用上一代互联网的思维。现在的AI Native团队应该是“小而美”的，拥有极低的人力成本和极快的迭代速度。她指出：“传统的软件公司很难转型做AI，因为其组织架构和流程是基于人力密集型设计的。投资人现在更看重团队是否具备‘原生’的AI思维，以及能否在全球范围内快速找到PMF（产品市场契合度）。”

张倩提出，目前部分赛道已进入AI投资的3.0时代，目标是“活得久”。她认为，虽然一级市场的估值看起来离谱，但真正的挑战在于如何穿越周期，“投资人不仅要自己活得久，更要帮助被投企业构建长期的生存能力，AI应用的潜力可能才挖掘了5%-10%，AI对行业的颠覆才刚刚开始。”

在量子计算等前沿领域，王萌表达了对“FOMO（错失恐惧）情绪”的担忧。虽然量子计算被视为下一个星辰大海，但其商业化落地可能要等到2030年以后。他表示：“投资人需要在‘追逐热点’和‘尊重技术规律’之间找到平衡，避免在长周期技术上过早透支估值。”