过去两年，AI芯片几乎经历了一轮情绪剧烈的周期切换。
云端GPU估值快速抬升，端侧AI芯片突然升温，RISC-V站上舞台中央；一级市场里，头部项目融资速度不断刷新认知，半年三轮、估值翻倍，重新成为这个行业里频繁出现的叙事。
当资本重新涌向芯片，新的问题也随之浮现：
什么样的技术路线值得下注？什么样的产品定义能够真正穿越周期？在市场情绪最热的时候，投资人究竟是在追当下热点，还是在押注未来更长期的产业趋势？
这些问题，在今天的一级市场里比任何时候都更尖锐。
也是在这样的背景下，雷峰网和商汤国香资本合伙人李扬聊起了过去几年的投资轨迹。
从2021年加入商汤国香资本，开始国香资本第一支产业基金的投资，他几乎完整经历了这一轮AI芯片投资周期：从云端算力被疯狂追逐，到边缘场景率先落地，再到各类颠覆性架构百花齐放；从市场对“国产替代”的朴素期待，到今天围绕算力、生态和自主可控形成更强共识。
回看这几年的关键决策，他反复提到的一个问题是：芯片最终要卖给谁，解决什么场景里的刚需。
在他看来，团队能力当然重要，但真正决定一家公司能不能跑出来的，往往不是技术指标本身，而是更早一步的产品定义——有没有提前看清下游场景，能不能提前判断未来市场真正需要怎样的算力、成本和功耗平衡。
而这篇对话，某种程度上也是一次对过去五年AI芯片投资脉络的复盘：从存储、GPU、端侧，到RISC-V；从国产替代，到技术路线之争；从估值泡沫，到IPO窗口重新打开。当行业重新进入热周期，那些真正穿越过周期的人，反而更清楚什么该追，什么不该追。
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2020年底，是上一轮科技投资周期最热的阶段之一。
一级市场里，明星项目估值不断抬升，半年融三轮并不罕见。市场情绪高涨，几乎所有人都相信，科技会继续沿着这条斜率向上生长。
李扬没有被这种乐观裹挟。他经历过多轮市场起伏，周期高点的兴奋对他并不陌生。真正让他在意的，是一个更长期的问题：什么样的机构，才能真正建立穿越周期的能力？
他的答案指向了“产业资本”。
在纯财务投资逻辑下，一旦项目成长为市场公认的“明星项目”，信息往往会变得高度透明。几乎所有机构都能看到同样的公司、同样的融资窗口，此时认知差异被压缩，竞争焦点容易滑向估值承受力和资金成本。
而产业资本不一样。
如果机构本身就身处产业一线，对技术路线、客户需求、基础设施和真实应用场景有持续感知，那么很多项目的价值，并不需要等它成为“明星项目”后才被看见。
很快，这个想法遇到了现实中的契机。
2020年底，商汤国香资本管理合伙人扈与同找到他，问他是否愿意一起围绕AI生态搭建一支市场化产业基金。这个机会，几乎和他此前的判断天然重合。
没有太多犹豫，他很快加入，2021年初开始和团队从零搭建市场化基金体系。
传统意义上的CVC通常对业务协同有一定要求，这在互联网平台时代的大厂战投是成立的——平台拥有流量入口和生态主导权，可以通过投资强化上下游协同扶持，巩固商业边界。
但AI行业的底层逻辑不同。
AI更像一种能力输出，很多创业公司早期规模尚小，如果以业务协同作为投资判断标准，反而容易限制它们的发展方向。
于是，国香资本把逻辑倒了过来：先用市场化方式投资，让公司先在各自赛道里长大。
只要企业能够真正跑出来，无论是算力基础设施、芯片适配，还是模型和终端场景，后续与商汤之间的合作都会更自然发生。
财务回报和产业协同，并不是非此即彼，而是在更长周期里殊途同归。
2020年，大多数传统的数据中心和部分云厂商对AI基础设施的理解更多停留在“拼算力峰值”的层面，尚未形成围绕集群效率的系统性认知。
而在商汤内部，一种更具体的变化已经先发生了。
在研究和业务持续推进的过程中，商汤的研究员们很早就感受到一个趋势：无论是视觉模型训练，还是更复杂的AI任务，研发团队每年申请的卡数都在快速增长，增速远超传统IT基础设施的扩容节奏，几乎每一轮新的研发计划，都会把算力需求再往上推一层。
当时行业普遍还处在概念验证或小规模试点阶段，商汤已经跳出CPU时代的数据中心逻辑，围绕GPU、存储、网络和调度效率去构建一整套算力系统。
2019年，商汤正式开工建设临港智算中心，并于2022年1月投入运营，设计峰值算力达3740 Petaflops，是亚洲规模最大的人工智能计算中心之一。
正是这种大规模、真负载的实战经验，让商汤在很早时就拥有了一项稀缺能力：对国产芯片的真实测试环境。
早期不少国产芯片公司在产品回片后，都会先拿到商汤侧做测试。一方面是因为商汤本身就是国内较早的大规模AI算力使用方；另一方面，AI Infra团队长期积累了完整的横向评测能力，可以持续比较不同国产芯片在同一环境下的表现。
不是只看PPT上的峰值算力，也不是只听创始团队讲产品路线，而是直接进入数据中心、服务器和业务场景，去看它在真实负载下的性能、稳定性和适配效率。
也正是从这时开始，李扬越来越确认一件事：芯片值不值得投，最终还是要回到真实场景里验证。
而第一个真正让这套判断被验证的项目，很快就出现了。
2021年，国香资本第一次认真研究大普微时，这家公司并非行业里最受关注的那一个。
彼时，企业级SSD市场的核心份额仍然高度集中在国际厂商手中，三星、英特尔等头部公司几乎定义了整个行业的性能标准；国产玩家虽然不少，但真正能够进入主流服务器体系的，仍是极少数。
李扬至今记得那个时间点——春节过后不久，大普微的SSD样品被送进商汤数据中心，交给内部团队做测试。
几周之后，测试结果出来，判断一下子清晰了。
在核心读写性能、稳定性和服务器适配等关键指标上，大普微的产品已经非常接近当时国际头部厂商的水平，部分指标甚至出现反超。
这让他明确地意识到：服务器国产化的下一站，很可能就是SSD。
李扬表示，服务器里的核心部件，几乎都会沿着同一条路径推进——只要性能达到可用标准，国产化替代就不是“会不会发生”，而只是“什么时候发生”。
当时SSD正处在这样一个临界点：国产化渗透率还很低，但技术门槛已经开始被跨过去。而且企业级SSD本身就是一个足够大的市场，只要产品好，完全能够容纳多家头部玩家共同成长。
投资后，大普微业绩的快速增长印证了国香资本的判断。第二年公司收入即增长了10倍，5年后大普微登陆创业板，成为创业板首家非盈利IPO企业，上市当天即突破千亿。
当时大多数资本偏好的Fabless叙事，是只做主控芯片、追求更轻的模式。大普微却走了一条更厚重的路：主控芯片、固件算法、模组一体化，周期更长，资金占用也更高。
在李扬看来，如果只卖主控芯片，你面对的客户就只是SSD厂商；而当时国内的企业级SSD生态并不完善，产业链中间层并没有足够强的本土玩家去承接国产化需求。
因此，市场真正需要解决的问题，不是“主控国产化”，而是：服务器厂商能不能直接买到可替代海外品牌的国产SSD。
这决定了大普微必须自己往下走一步。
只有把产品直接做成完整SSD，进入服务器整机和数据中心体系，国产替代才会真正启动。
这背后其实是一个生态位选择：在产业链尚未成熟时，谁离最终客户更近，谁就更可能率先吃到替代红利。
2023年前后，存储行业进入历史性低位，颗粒价格持续承压，很多公司被迫放缓节奏。大普微的出货量增长很快，但收入增速并没有同步放大——如果只看短期财务数据，这并不是一个轻松的阶段。
不过，李扬和团队反而因此对大普微建立了更强的信心。因为在价格承压的背景下，大普微的利润和毛利率仍在持续改善。
这让他们确认了一件事：真正驱动公司成长的，不是存储价格周期，而是服务器SSD国产化渗透率的持续提升。
走到今天的上市窗口期，他们关注的重点已经不只在财务兑现上，而是大普微能否继续打开两个更大的增长空间：全球化市场份额，以及新型存储产品形态。
前者决定市场天花板，后者将决定长期护城河。
聊到过去几年的芯片投资路径时，李扬少有地停顿了一下。
回看国产GPU这一轮的投资窗口，他坦言，团队当时在部分项目上的出手相对谨慎。
国香资本正式落地是在2021年中，彼时头部GPU公司的估值已经普遍来到百亿区间。在当时的市场环境下，无论二级市场还是一级融资，对科技资产的整体预期都还偏保守。
但站在今天回看，李扬认为，真正影响决策的，未必只是估值本身，更重要的是当时对国产GPU长期产业空间的确定性判断，还没有后来那么坚定。
虽然业务侧已经能够感受到国产GPU性能和软件生态的快速进展，但市场对于中国科技产业未来资本价值的重估，彼时尚未真正展开。
这种复盘，也影响了他后来的投资方法。相比单纯判断产品当下是否成熟，他会更早追问：三年后，什么场景一定会逼着市场需要这颗芯片？
李扬提到国香资本芯片领域的几家被投企业时，语气里满是认可和笃定。
比如辉羲智能在创业之初，就决定做一颗500TOPS级别的大算力端侧芯片。放在当时，这样的产品定义确实有些超前——行业主流算力仍在几十TOPS级别，智驾领域的高算力需求虽已初现端倪，但很多人并不完全相信端侧会这么快走向500TOPS级别的算力。
李扬当时看重的，并不是“现在谁更主流”，而是自动驾驶、机器人、物流车这些场景，最终一定会把端侧算力需求推到更高的位置。
后来事情的演进，几乎沿着这个逻辑展开：芯片出来后不久，下游的具身智能和L4物流车需求开始快速释放，业务量很快起来。
这套方法，同样延续到了他们对消费电子端侧芯片影微创新的布局里。
在AI眼镜、运动相机、无人机这些场景真正成为一级市场热点之前，他们已经完成了对端侧芯片创业公司的第一轮布局。等行业开始形成集体共识时，团队反而不再急着追新项目。
原因也很简单：从组合角度，这两个项目已经基本覆盖了端侧算力从高到低的核心区间。继续追热门赛道，不一定比把仓位留给下一个结构性机会更划算。
而“下一张牌”，在李扬最近的思考里，正在逐渐转向CPU，尤其是RISC-V。
和前几年大家高度聚焦GPU不同，CPU在一级市场并不是最热闹的话题，但李扬对这个方向的长期确定性，反而比很多热门赛道更坚定。
在他看来，GPU解决的是AI时代的算力效率问题，而CPU解决的是更底层的事情：整个通用计算体系的自主可控。
他几乎是顺着排除法，把结论推到了RISC-V。x86不可能成为国内长期自主路线，Arm底层IP依然属于海外商业体系，真正同时具备开放性和自主空间的，只剩RISC-V。
所以最近一段时间，他和团队开始系统性地推进这一方向，也和不少相关公司进入更深的合作和尽调阶段。
把这段时间的投资实践放在一起看，李扬最核心的变化不是更激进了，而是：比过去更愿意为长期确定性付费。
聊到最后，李扬没有再继续展开某个具体的项目，而是把话题重新落回了“判断”本身。
在他看来，AI芯片行业从来不缺热点，缺的是在热周期里保持冷静的能力。市场总会不断制造新的高点，但真正重要的，仍然是能不能提前一步看见场景会如何演进——所有技术路线的终点，最终都是需求。
当一级市场重新回到情绪高点，这种对“终局需求”的判断，或许正是少数能够真正穿越下一轮周期的能力。
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