水木資本唐勁草：模型層窗口正在收窄，AI投資進入重估周期

今年以來，智譜、MiniMax、壁仞科技、天數智芯、燧原科技等頭部企業已相繼登陸或籌備港股上市，同時部分企業也在推進科創板計劃，構建“A+H”雙融資平臺。

文｜哀佳

ID | BMR2004

2026年，AI產業仍在持續升溫，但資本關注的重點已悄然發生變化。

6月，DeepSeek完成首輪外部融資，總募資約500億元人民幣，騰訊、寧德時代等產業資本入局；智譜登陸港股后市值快速攀升，成為國內首家萬億港元級獨立大模型企業；KIMI（月之暗面）完成新一輪20億美元的融資，投后估值突破200億美元。與此同時，燧原科技、壁仞科技等AI芯片企業相繼邁向資本市場，國資基金、產業資本與市場化機構共同參與的多元投資組合頻頻出現。

模型競爭是否已經進入下半場？多高的行業估值才能匹配其商業價值？接下來的機會，究竟屬于模型、應用，還是基礎設施？

近日，《商學院》記者專訪了水木資本董事長唐勁草，其擁有超過20年的母基金和創投經驗與大量的成功案例，曾供職于IDG、紫荊資本等投資機構，并具有互聯網創業經歷，主導和參與完成了116家企業的投資。

水木資本董事長唐勁草

唐勁草判斷，AI產業已經進入從投模型轉向投應用、從投概念轉向投收入、從廣撒網轉向精準下注的新階段。未來幾年，大模型企業將迎來新一輪洗牌。

01

AI產業將經歷三個關鍵拐點

當技術紅利趨于均等化，真正決定勝負的是數據－場景－商業閉環的飛輪效應。

唐勁草認為，2023—2024年，整個行業處于模型軍備競賽階段，投資邏輯以誰參數量大、誰融資多為核心判斷標準。彼時資本市場對AI的熱情更多基于技術信仰而非商業驗證，大量資金涌入基礎大模型賽道。但到2025—2026年，產業競爭的核心邏輯已發生根本性變化，從參數規模的比拼全面轉向場景落地能力的較量。

DeepSeek的橫空出世以一己之力證明，高效架構可以挑戰粗暴堆算力的范式，阿里通義千問登頂全球開源模型榜首、豆包大模型日均調用量突破50萬億Tokens等標志性事件，都在宣告模型能力趨于收斂時代的到來。

唐勁草說，在AI模型這一核心板塊，水木資本堅定支持國產模型KIMI等。除了基礎模型，細分方向上關注點有三：

第一是垂直行業AI Agent，即面向金融、醫療、法律、制造等專業場景的專家型智能體。未來3—6年，面向垂直場景、具備深度行業知識的專家型智能體將進入規模化落地階段；第二是AI基礎設施的國產替代，包括國產AI芯片、算力調度平臺、數據中心節能技術等。在地緣政治背景下，這一方向兼具商業價值與戰略安全意義；第三是AI與硬件的深度融合，以智能眼鏡為代表的百鏡大戰、人形機器人的工業落地等，代表著AI從數字世界走向物理世界的關鍵躍遷。

“這些方向吸引我的核心邏輯在于，當技術紅利趨于均等化，真正決定勝負的是數據－場景－商業閉環的飛輪效應。擁有獨占性行業數據、深度場景理解能力和可持續商業模式的企業，將在這場淘汰賽中最終勝出。”在唐勁草看來，接下來，AI產業將經歷三個關鍵拐點。

第一個拐點預計在2026—2027年，模型層大洗牌。當前中國數十家大模型企業并存的格局不可持續。當模型能力趨于收斂、開源生態成熟、巨頭免費策略持續，預計到2027年，能夠獨立存活且發展順利的通用大模型企業將不超過10家。洗牌的方式可能是并購、業務轉型或直接出清。二級市場也將迎來估值壓力測試，已上市或被投企業的真實財務表現一旦無法支撐百倍市銷率（PS）估值，整個賽道的估值錨將系統性下移。

第二個拐點預計在2027—2028年，會誕生出殺手級AI應用。這可以類比移動互聯網時代，iPhone發布后微信、抖音等殺手級應用的出現才是產業爆發的真正引擎。AI領域也需要一個“人人都會用、天天都在用”的原生應用來證明其商業價值，該應用可能出現在AI搜索、AI編程助手、AI個人助理或人形機器人等方向。一旦出現，將帶動整個應用層的資本熱潮回歸。

第三個拐點預計在2028—2030年，AI與實體經濟的深度融合進入深水區。AI將從效率工具升級為生產力重塑工具，在制造業、能源、交通等國民經濟支柱產業中實現廣度與深度的雙重滲透。屆時，評判AI企業的標準將不再是模型能力，而是傳統產業的AI滲透率和投入產出比。

對于投資機構來講，唐勁草指出：下一輪競爭的核心能力將不是誰出手更快，而是三個更難復制的能力：第一，行業認知的縱深能力——真正理解AI在金融、醫療、制造等垂直行業的價值和邊界，而非泛泛談論AI賦能；第二，生態資源的整合能力——能否將學術資源、產業資源、政策資源、資本市場資源編織成賦能被投企業的價值網絡；第三，跨越周期的定力——在泡沫期保持冷靜、在低谷期敢于出手，這是真正考驗投資機構成熟度的試金石。

02

AI領域估值存在顯著泡沫化特征

收入與估值脫節的根源在于市場將AI視為通用技術平臺，用終局思維倒推當前估值。

當前不管是DeepSeek的500億美元的投后估值，還是智譜接近1萬億港元的超高市值，頭部AI企業的PS普遍在百倍以上，遠超傳統科技企業的估值中樞。高估值背后，資本究竟在為哪些能力買單？而這樣的估值，又是否能夠持續？

唐勁草認為，當前AI企業的估值體系，早已不同于傳統科技企業。支撐這種高估值的核心指標，已經從傳統財務指標轉向了一套非典型估值坐標系，他將其歸納為四個維度：

第一，技術代際優勢與模型能力梯度。市場給予高溢價的，不是當前收入，而是技術上的不可替代性。KIMI在長文本處理上的領先、DeepSeek在開源生態中的統治性影響力、階躍星辰在多模態能力上的差異化，這些技術壁壘被資本視為未來收入的期權；第二，用戶規模與增長斜率。投資者用互聯網時代的DAU估值邏輯來錨定AI產品，認為一旦形成用戶習慣，商業化只是時間問題；第三，算力基礎設施的底層價值。大模型企業的GPU集群、數據中心等重資產本身就具有抵押和轉售價值，為估值提供了硬資產底座；第四，團隊溢價與戰略資源。頭部AI創業公司的創始人多出自Google Brain、DeepMind、清華等頂尖機構和學府，這種人才密度本身就被進行了計價。

不過，唐勁草也提醒投資者，當前的估值確實存在顯著泡沫化特征。

以MiniMax為例，其2022—2025年累計虧損約26.8億美元，智譜2024年凈虧損達29.58億元并預計虧損將繼續擴大。這些數據說明，其收入增長遠跟不上資本消耗的速度。“這種收入與估值脫節的根源在于市場將AI視為通用技術平臺，用終局思維倒推當前估值。這一邏輯在方向上是成立的，但風險在于：并非所有大模型都能成為操作系統。當模型能力趨同、API價格戰持續、開源生態壓低定價天花板，大量二三線大模型企業將面臨收入起不來、融資進不來的雙重擠壓。2026年下半年到2027年，很可能會看到第一波AI獨角獸的估值坍塌?！碧苿挪菡f。

03

AI投資進入產業資本時代

產業資本的入場帶來了普通VC無法提供的資源——真實的海量數據、規模化應用場景，以及承受長期虧損的戰略耐心。

過去幾年，AI企業更多依賴市場化VC融資， 2026年之后，隨著商業化逐步推進，多元化的資本市場正為頭部企業搭建新的融資平臺。

今年以來，智譜、MiniMax、壁仞科技、天數智芯、燧原科技等頭部企業已相繼登陸或籌備港股上市，同時部分企業也在推進科創板計劃，構建“A+H”雙融資平臺。在唐勁草看來，這絕非偶然，而是AI企業基于自身特性做出的理性選擇。

港股對未盈利企業的包容度遠高于A股，AI企業普遍具有研發投入大、周期長、早期虧損顯著的特征。科創板雖然允許未盈利企業上市，但實際操作中窗口指導嚴格，硬科技屬性論證門檻高。港股18C章特?？萍脊旧鲜兄贫葎t為AI企業提供了更清晰的通道。

AI是全球化競爭的賽道，企業需要國際長錢的理解和支持。港股的投資者基礎覆蓋亞太、歐美，其估值體系更能反映AI企業在全球競爭中的位置。這對于后續海外業務拓展、國際人才招募、全球技術合作都有戰略價值。

而“A+H”雙融資平臺其實是一種戰略配置，部分企業在登陸港股的同時推進科創板計劃，構建“A+H”平臺。A股獲得更高估值溢價和國內品牌認知，港股獲得國際資本通道和外匯靈活性，兩者互補而非替代。

當然，“港股也存在流動性分化嚴重、中小市值公司容易被邊緣化的挑戰，對于百億估值級別的AI頭部企業而言，港股當前是最優解中的次優解。”唐勁草說。

此外，當前AI投資已經從早期的VC/PE主導，轉變為“國家隊+產業資本+國際長錢”的共同入局，唐勁草將其解讀為AI產業從“市場化創新”走向“國家戰略+產業協同”的標志性轉折。

首先，國資入場體現的是“AI即基礎設施”的戰略認知升級。當AI被視為下一代基礎設施，政府不可能將其完全交給市場，國資通過直接投資、政府引導基金、算力補貼等多種形式介入AI產業鏈，本質上是在關鍵的算力、模型、數據環節建立安全底線。這在AI芯片等被“卡脖子”的領域尤為重要。

其次，產業資本的邏輯是“AI賦能主業+數據反哺AI”的雙向價值。阿里推進3800億元AI基礎設施建設、字節跳動計劃2026年投入1600億元發展AI，這些巨頭并非以財務回報為唯一目標，而是將AI深度嵌入自身的電商、社交、內容生態中。產業資本的入場帶來了普通VC無法提供的資源，真實的海量數據、規?；瘧脠鼍?，以及承受長期虧損的戰略耐心。

唐勁草也指出，對于市場化VC而言，這既是挑戰也是機遇：挑戰在于國資和產業資本抬高了估值中樞，并對創業者形成了“選國資還是選市場化資本”的分流效應。機遇則在于國資和產業資本通常偏好中后期、重資產的項目，早期創新仍然需要VC的敏捷性和風險承擔能力。

04

模型層的機會窗口正在收窄

最可能率先實現可持續增長的企業類型是：擁有行業Know-how和數據壁壘的垂直應用公司，以及基礎設施領域具備技術代差和客戶黏性的硬件/算力服務商。

經歷了過去兩年資本競逐大模型之后，在基礎層、模型層、應用層，AI產業接下來值得長期關注的機會在哪里？

在唐勁草看來，從整個產業鏈來看，基礎層、模型層、應用層依然都存在投資價值，但未來最具成長性的機會，將更多來自應用層和基礎層，而模型層的窗口期正在逐步收窄。

具體來說，基礎層的機遇來自算力自主可控的剛性需求。在地緣政治背景下，國產AI芯片、高性能算力集群、先進封裝等基礎設施方向具有確定性的增長邏輯。基礎層的優勢在于需求確定性高、競爭格局相對清晰、技術壁壘深厚，但其挑戰在于資本投入巨大、回報周期較長。

應用層則是最大的價值創造池，面向垂直場景的專家型智能體將進入規?；涞仉A段。唐勁草特別看好兩類應用層企業：一是AI原生的垂直行業解決方案商——不是簡單地將AI模型套殼，而是利用AI重構行業工作流，例如AI驅動的法律合同審查、AI輔助藥物研發、工業AI質檢等；二是擁有獨占性數據資產的平臺型企業——螞蟻集團提出的數據－模型－生態飛輪邏輯精準揭示了競爭的本質：豐富場景和海量用戶數據訓練出更精準的模型，持續的用戶交互又反哺數據與模型迭代。這類企業的護城河將遠超純技術公司。

唐勁草認為，最可能率先實現可持續增長的企業類型是：擁有行業Know-how和數據壁壘的垂直應用公司，以及基礎設施領域具備技術代差和客戶黏性的硬件/算力服務商。反觀模型層的困境在于：開源生態壓低定價、巨頭免費策略排擠、訓練成本居高不下。MiniMax等即使估值高企，但虧損持續擴大，其可持續性仍待驗證。

05

“投資真創新、回避偽創新”

投資那些擁有核心算法、關鍵架構或獨占性數據資產的團隊，拒絕將API套殼或純Token運營包裝成AI項目的團隊。

凡投資必有風險，唐勁草介紹道，基于對AI周期風險的認知，水木資本構筑了三重防線。

建立大規模、長周期、無返投的資金儲備，確保逆周期布局主動權。據介紹，水木資本的第六期新質生產力基金總規模15億元、首期實繳5億元，且無任何區域返投要求，徹底擺脫地方資金束縛，完全基于市場化判斷投資。同時疊加母基金及多只直投基金的管理能力，即便當行業寒冬下其他機構被迫收縮時，水木資本可憑借充足彈藥逆勢布局優質資產。

在退出路徑上，水木資本并不依賴單一IPO通道，而是更早介入企業的長期結構設計。在投資時會優先布局技術型、互補性標的，并在投后主動對接產業方，培育并購潛力。投后賦能系統性地嵌入戰略梳理與產業生態聯動，為被投企業修建并購退出通道，同時推動“A+H”雙融資平臺分散估值風險。

在資產選擇層面，水木資本偏好具備真實技術壁壘的硬科技方向，并對“Token運營”或概念驅動型模式保持明確謹慎。在長期投資實踐中，更強調時間維度的重要性，例如飛天云動歷時5年上市、部分項目跟投周期接近10年。這種節奏本身構成了其耐心資本屬性的一部分。

在這一整套風險約束機制之上，唐勁草反復強調，真正決定投資結果的，仍然是“人”。

在水木資本“清華投資人，投資清華人”的鮮明旗幟下，水木資本對創始人團隊的評估已形成一套深度融合清華生態、注重技術穿透力與企業家精神的“四維驗證法”，從多維度去理解一個團隊的真實能力。

核心聚焦那些在電子工程、計算機、自動化等硬學科有深厚積累的團隊，如已投出超20倍浮盈的有感科技創始人王哲來自清華電子系、成為邊緣計算領軍企業的江行智能創始人劉江川畢業于清華計算機系。

在AI方向，尤其看重創始人對技術路線的獨立判斷力，是否能夠提前18個月預判到類似DeepSeek式的效率革命，而不是跟風堆算力?！巴顿Y真創新、回避偽創新”，只投資那些擁有核心算法、關鍵架構或獨占性數據資產的團隊，拒絕將API套殼或純Token運營包裝成AI項目的團隊。

眾所周知，清華系的創業者普遍學術功底扎實，但商業成功的關鍵在于跨越學術與產業的鴻溝。一個硬性的試金石是：該團隊是否在不依賴投資人資源的情況下，靠自己的產品打動了第一批付費客戶。例如，水木資本對碩橙科技的投資，就是看中其團隊能將AI算法、全感知硬件與工業應用場景無縫結合，真正解決了工業智能運維的痛點，而不僅僅是發表了一篇好論文。

“AI創業是一場10年甚至更長的馬拉松，沒有對商業本身的敬畏及承擔變革的勇氣，再好的技術也無法變成一家偉大的公司。”唐勁草表示，飛天云動創始人汪磊在2017年果斷從手游轉向AR/VR內容及服務，并最終帶領公司上市港股，這種戰略決斷力正是水木資本看中的創始人特質。

依托清華校友圈這一獨特優勢，能對創始團隊的過往經歷、合作默契度、股權分配合理性等進行極為精準的背景調查?！拔覀兤珢勰切┯虚L期共事經歷、技術大佬與商業能手互補的‘老鐵’團隊，因為只有這樣的信任根基，才能支撐創業公司在AI行業的劇烈波動中不離不棄、穿越周期?！碧苿挪萑缡钦f。