近期，AI概念股走势犹如坐上过山车。
6月8日，连跌两天之后，美国三大股指走出开盘走高的行情，英特尔开盘涨近12%，美光科技涨逾9%，AMD涨逾3%，康宁涨逾8%。
但前两个交易日的市场则完全不同，上周五美股科技板块暴跌，周一开盘，韩国股市更是一天内出现两次熔断，恐慌情绪迅速蔓延。
科技股大幅波动的背后，是AI产业的突飞猛进和市场对AI产业的认知产生分歧。
以中国的AI产业中的大模型企业为例。2026年初，智谱、MiniMax先后登陆港股，完成资本市场的重要落地，而短短三四个月后，两家头部大模型企业便马不停蹄启动回A布局，加速搭建“A+H”双资本市场架构。6月8日，智谱、MiniMax被纳入恒生科技指数。
智谱、MiniMax之类的大模型企业诞生时间短，上市速度快、又迅速的纳入恒生科技指数，进入回A浪潮，这在此前的传统行业简直是难以想象。
但如今，行业风口更迭，资本逻辑持续重构，当下AI赛道蕴藏哪些机遇、暗藏哪些趋势？
近日，开机实验室专访了创世伙伴创投(CCV)合伙人刘一昂。他在一级市场深耕十五余年，曾任职百度风投、M31资本等机构，主导投资了极米科技、信也科技、智元机器人、镁佳科技、驭光科技等代表性项目，长期聚焦AI、机器人与中国企业出海。围绕2026年AI赛道的资本热度、泡沫与机遇，创业者画像、估值逻辑与退出节奏，以及具身智能、AI应用、智能硬件等细分方向的真实进展，刘一昂在本次对话中分享了他作为一线投资人的最新观察与判断。
“今年AI的投资主题比去年更多了”
开机实验室：今年AI行业有哪些让你比较兴奋的变化？
刘一昂：今年令人兴奋的是，大量AI的实际应用场景已经涌现。过去，我们与AI的交互更多停留在陪伴式聊天的层面，而去年随着Manus的迅速走红，AI Agent以及Harness等概念被接连提出，整个搜索架构正在发生动摇，传统的软件架构和人们使用软件的方式也出现了深刻变化。
同样值得关注的是AI Coding的成熟。去年，Cursor等AI编程公司已经让人们看到了新的可能；今年，Claude Code、Windsurf等工具持续涌现，中国的Kimi、智谱也推出了类似的产品。AI正在颠覆一些行业，未来势必将有更多行业被改写。
此外，文生图和文生视频在经过近一两年的摸索后也取得了突破,Seedance、可灵、Vidu都是极具冲击力的产品。更重要的是，它们不仅仅停留在令人惊艳的展示层面，而是已被广告、自媒体等行业大规模地实际使用，真正进入到了工作和生活的关键环节。
在硬件方面，像Plaud 等产品，我个人便是其深度用户。它的出现本身并不复杂，却恰如其分地证明了AI正在切实地改变我们的生活和工作方式。
开机实验室：对于投资者而言，今年投资会不会更大胆一点？
刘一昂：我觉得会的。首先今年的投资主题比去年更多了。今年AI已经深度进入生产环境，开始切实改变我们的生活。这意味着大家将面对的投资机遇也会随之增多。
此前，投资者可能更多是对技术本身抱有热忱与信念，但到了今年，从产品层面到服务层面，各类应用正在大量涌现。此外，机器人也是另一个值得关注的叙事。
同时，今年港股市场表现火爆，MiniMax、智谱等公司的估值高企，市场上还有许多其他估值不菲的公司。这至少证明市场整体向好的态势是明确的，二级市场对这一波公司表现出了认可，对投资人而言也有了完整的退出通路。前两年在退出机制上或许没有那么明朗，但今年已有赴美上市公司取得证监会备案，A股也有公司成功过会，退出渠道较前两年更为通畅，这进一步增强了投资人的信心。整体而言，今年无疑将比去年更好。
开机实验室：机会也伴随着泡沫，你觉得相比之前如今的泡沫会更大一点吗？
刘一昂：首先需要承认，泡沫在中美市场的二级市场中确实存在，对此我们应当有清醒的认识。然而，在某种意义上，泡沫的存在对行业本身也构成了巨大的推动作用。
正因为有泡沫，一些前景广阔但现阶段尚不成熟的事物才得以加速成熟。泡沫会令部分公司的热度暂时超越其当前的实际成绩，但这恰恰反映了市场对它们的预期。企业需要这种预期所带来的聚集效应——包括资金的聚集与人才的聚集，从而快速成长，推动技术和商业的迅速成熟，这也是资本行业的一条客观规律。
因此，一方面，大家不必过度惧怕泡沫，至少在今天，泡沫的底层依然沉淀着大量扎实的基础。另一方面，泡沫本身也蕴含着风险，一旦破裂，势必带来资金与信心的双重损失。我们需要以谨慎的态度加以审视，市场也不宜过度过热。企业自身更应利用泡沫时期的聚集效应，不断积累和沉淀，用实打实的成果去填充泡沫，那时泡沫便不再是泡沫。市场终究是面向未来的，当下存在一些泡沫并不可怕，反而对行业发展能起到促进作用。
开机实验室：你觉得今天AI的泡沫主要集中在什么环节或者领域？
刘一昂：当前，人工智能与机器人整个行业都存在着一定的泡沫。泡沫并非孤立存在，其影响会传导至相关行业，这也是资本市场运行的普遍规律。
不过，行业内部的热度确实存在差异。比如，大模型本身的热度可能更高，具身智能领域也是如此。但我们也不能就此断言其他领域不存在泡沫。而像智能硬件、消费电子等品类，目前其泡沫程度确实可能没有大模型那样高。
投资忌讳“恋爱脑”
开机实验室：你过去在受访时提到自己的投资理念是“找天大的事，最牛的人，给足够的钱”。不过，在AI时代，部分投资人的观点是寻找小众细分赛道的需求，你怎么看？
刘一昂：从投资人的角度来看，市场判断是一个至关重要的标准。市场过小的产品，无法实现很大的销售收入和利润规模，也很难为投资人带来理想回报。
但市场的大小本身就是一个相对概念。万亿级别的市场无疑是个大市场，但在其中经常存在诸多细分。不能一看到市场规模巨大，就认为面前是广阔的空间，实际上会受到很多因素的制约。
以WeWork所在的办公空间市场为例。尽管整体市场看起来极为庞大，灵活租约模式似乎能从其中切下可观份额，但由于办公空间是不动产，竞争被限制在小区域内。一栋楼里若聚集多家共享办公，就会推高租金，让工位业务变得难做。这导致全城渗透率虽低，局部竞争烈度却已高到难以盈利。所以，巨大的市场并不意味着能无限扩张。我们真正偏好的，是那些具备网络效应、规模效应的市场，尽管这类市场相当难得。
其次，一些我们当前认为是小市场的领域，需要用发展的眼光去看待。以大疆为例，起初大家觉得民用无人机是个非常小众的市场，售价也不便宜。但这样一个Niche Market，实际上在不断增长。再如拓竹，它并非3D打印的发明者，但它解决了该领域的一些关键问题，让3D打印走向消费级，销售额能做到过百亿。
所以，有些我们认为很小的市场，当推出优秀的产品时，它可能并没有我们想象中那么小，还具备延展性和长期的增长空间。
所以，回到根本来回答这个问题：第一，我们肯定喜欢大市场，但对大市场的理解，不是仅仅是报告上写着万亿规模的概念；第二，现在小市场也并非完全没有机会走向大市场。要用发展的眼光，拉长时间与空间的维度，去审视一个行业或一家公司。
开机实验室：聊完市场，现在聊聊人，拥有什么样特质的科技公司创始人会吸引到你？
刘一昂：从事风险投资这七八年里，我观察到大家对于人的要求其实也是在不断变化的。这一波创业者有他们自己的特质，这一波机会也有更适合它的创业者。
我们此前提出过一个观点——要去寻找AI领域的产品经理。我们希望找到这样一类人，他们能够将AI技术转化为产品，并真正融入日常生活。从实验室走向工业环境，跨度相当大，这需要大量的工程能力，以及对核心技术的理解，或是对技术未来趋势的判断。对今天的创业者来说，要求不是降低了，反而更加提高了。
当然，目前AI尚未实现大规模商业化，虽已具备一定规模，但下一步面临的重要课题正是商业化。因此，创业者的商业化能力、商业嗅觉以及构建商业模式的能力，都变得至关重要。
同时，我们仍然高度关注学术能力强的创始人，因为仍有一些技术和产品尚未走出实验室。
开机实验室：有没有某位创始人有什么比较具体的特质让你印象深刻？
刘一昂：实话实说，没有。我们还是要综合判断。投资比较忌讳“恋爱脑”，不能因为某个特质就被吸引。至少我个人来讲，还在不断提醒自己不要有那种感觉。我们还是要理性地去认识创始人适不适合他做的这件事情。
开机实验室：你刚刚提到学术背景要足够强和产品定义能力要强，这两者往往是矛盾的，你怎么看？
刘一昂：我刚才所提到的这几个方面，并不是说必须集中在同一个人身上，这既不现实，也十分困难。我认为也没有必要去寻找一位全能型的创业者。
首先，无论看人还是看公司，我们关注的始终是亮点。你的亮点必须足够突出，突出到足以让人忽略你的缺点。我们要找的并非“六边形战士”，如果一个人各方面都是七八十分，我认为他未必适合担任CEO。你必须具备足够鲜明的自身优势，才能带领公司向前跑，而你的弱项则可通过互补的合伙人、团队或制度层面的设计来弥补。要么你的学术能力极强、学术号召力出众，要么你的商业化能力极其突出，要么你打造产品的能力非常强。样样都强是不可能的，但你至少要在某一点上足够强。
其次，你的强项必须和你所做的事情、和这个时代的要求相匹配。如果你做大模型训练，学术能力就一定要强；如果你做硬件产品，学术能力不一定需要很强，但产品定义能力必须过硬——你不理解用户需求，抓不住用户心智，用户就不会为你的产品付费，产品也就卖不出去。
“泡沫时代不可能永远存在”
开机实验室：AI创业很烧钱，从投资人角度来看，烧钱的耐心可能会持续多久？
刘一昂：第一，我们不可能有一直烧的耐心。今天的投入肯定都是为了未来更好的回报。投资人的目的也很单纯——投好的企业，企业能创造好的利润，给投资人带来好的回报，这是投资的基础逻辑。我们还是要尊重客观规律，不是市场一热就要往上扑。
第二，投资人为什么存在？如果一家公司第一天就能创造足够它发展的利润和现金流，好像不需要投资人了。投资人是以资金的形式来进行社会资源的重新分配，让企业在某一个阶段还创造不出利润或现金流的情况下，帮它分配到更多社会资源。但前提是这个事情本身的发展规律需要一定时间的资本投入和积累。一家企业今天没有实现盈利，但我们还是在指望它未来实现盈利。
随着技术进步，AI的生产成本整体上仍会下降。虽然其边际成本或许无法像通讯行业或传统行业那样低，但边际效应依然十分明显。当技术真正被广泛使用并创造出更好的商业价值时，我认为这一成本是能够被消化的。如果成本最终无法被消化，这场游戏终究会有结束的那一天。
开机实验室：你个人的耐心会到什么程度？
刘一昂：这其实取决于二级市场投资人能给我们多少耐心——能够上市，对我们来说就可以了。我并不觉得这当中发生了什么根本变化。毕竟我们做的是风险投资，总有一个固有的周期。也并非过去退出就快，实际上今天的回报反而来得挺快，像智谱、MiniMax不都在较短时间内就完成了上市吗？这比过去平均七到八年的上市周期要快得多。
开机实验室：你今年关注哪个赛道会多一点？
刘一昂：我们目前仍处于观察阶段，毕竟行业整体还处在发展初期。凡是AI能够渗透的行业，我们都较为关注。
首先，AI基础设施的建设远未到终局，大模型仍在持续迭代完善，因此我们对该领域保持密切关注。
具身智能也是我们重点聚焦的方向，无论是上游的产业链零部件，还是控制层面的“大脑”与“小脑”，包括世界模型等。
目前，具身智能的技术路径之间仍存在诸多争论，我们尚难做出明确判断。该领域本身还有许多问题未被很好地解决。我记得王兴兴也曾提到，具身智能真正的“GPT时刻”或许还需等待五年，我对此表示认同。当下的机器人更多仍停留在表演性场景，其产品仍需通过人工遥控操作才能入场，尚不具备自主行走进入的能力。前路漫漫，仍需相当长时间的积累。
此外，一些应用场景的落地也是今年我们会重点关注的方面，智能硬件同样是我们非常重视的领域。
开机实验室：你之前提到过“龙头通吃，老二没价值”这一观点，这一定律在AI时代是否依然成立？
刘一昂：首先，从投资角度，我们偏好集中度高的行业，因为这意味着投资回报高，公司能成长到很大的规模。不论是大赛道还是小赛道，我们都喜欢集中度高的行业，而不喜欢过于分散的格局。这一点没有任何改变。
我们尤为青睐那些集中度能够被拉高的行业，以及那些曾经集中度很低、但因时代变化而得以提升的行业。这些行业往往具备非常明显的规模效应，或极强的网络效应，或极高的技术门槛，甚至是极高的资金门槛——比如今天如果没有足够的算力卡，就根本无法训练大模型。这正是我们偏好的行业类型，因为它们有机会长出大公司。
我们始终在追逐行业第一的公司。与第一名相比，第二名的企业会面临许多前者无需面对的挑战。这并非基于任何偏见，而是从商业本质出发，我们必然更偏爱高集中度的行业，并追逐其中绝对领先的公司。
开机实验室：当前AI一级市场估值普遍偏高，你之前谈到估值时曾提到“比较估值法”，仍然适用吗？
刘一昂：一级市场的估值，其实更像两个人隔着桌子谈出来的——你说想要100万，我说80万行不行；你说90万，我说那不如85万，最后彼此同意，就此成交。它是一个谈判的过程，而非一个精确计算或评判的过程，当然，双方内心都会有一本账。
这个行业最终真正通行的估值方法，就是比较估值法。不论是看PE还是PS，今天一些上市公司的市盈率和市销率，与我们当年所认为的“合理”数字也已大不相同。但当你投资一家公司时，首先必须意识到我们是处在市场之中的，并非独立存在，因此要随行就市，要理解市场。我若非要坚持认为市场估值不合理，对我来说其实并无意义。
在我自身的投资生涯中，从没有哪次成功是靠捡便宜实现的。你依然需要投到一家对的公司，在随行就市的前提下，判断它是否还能带来你想要的增长。
开机实验室：对现在的AI创业者们你有什么建议？
刘一昂：对于当下的AI创业者，我最大的建议或许是：泡沫时代不可能永远存在。我前面说过，泡沫并非坏事，但你绝不能指望它会永远持续。身处好日子时，一定要想到过苦日子会是什么情形。
第一，我们确实处在一个AI备受瞩目的时代，你要善于利用这个窗口，该融资就融资，尽力将能聚拢的资源汇聚起来。
第二，要始终关注事物本身的发展规律，不要做违背规律的事。无论所有人如何告诉你这是对的，你能否始终遵循自己内心认定的那条正确道路，这一点至关重要。
（文章来源：时代周报）
