AI板塊持續回調，是否真的存在泡沫？一級投資人給出答案

進入7月以來，二級市場AI板塊驟然降溫，市場關于“AI泡沫是否破裂”的爭議再度升溫。

根據Wind數據，7月15日A股科技、AI產業鏈板塊延續前期回調態勢，算力芯片、存儲、CPO光模塊等AI核心賽道集體走弱，多只算力硬件個股跌幅超10%。場內資金出現高低切換，板塊多空分歧進一步放大。

當記者將視線投向一級市場，活躍在產業最前線的VC/PE則顯得更為冷靜。多位投資人在采訪中表示，短期板塊震蕩并未動搖產業長期向好的共識。“AI不是單一賽道，而是一輪基礎技術革命，”有受訪者直言，“未來幾年投資機會將沿著產業鏈不斷遷移?！?/p>

與此同時，一級市場AI投資邏輯也在經歷重塑——從“有沒有模型”到“有沒有真實用戶與持續留存”，從敘事驅動到價值驗證，評判標準正在重置。在具體打法上，早期押注“資源獲取能力”、后期緊盯“退出確定性”，這種兩端分化的策略布局，折射出資本在理性回歸后更為務實的一面。

板塊回調引發泡沫爭議，投資人：震蕩難改產業長期向上邏輯

2026年以來，A股AI板塊走出極端分化行情。上半年算力、光模塊、AI芯片賽道走出主升浪，科創50指數上半年累計漲幅達64%，半導體設備與材料細分板塊年內漲幅也將近150%，寒武紀等算力龍頭市值一度突破萬億關口。但7月初市場快速反轉，7月2日科創50單日下跌7.7%，創下年內最大單日跌幅，瀾起科技、新易盛等AI硬件個股單日跌幅超10%，一周內AI產業鏈市值大幅縮水，市場圍繞“AI行業泡沫”相關話題展開激烈爭論。

針對二級市場AI板塊的震蕩，多位受訪的一線市場投資人一致明確：當前AI行業不存在全局性泡沫，估值虛高僅集中于細分賽道，二級市場短期情緒波動不會動搖AI產業長期向上主線。

江遠投資創始人、CEO張江告訴《每日經濟新聞》記者，AI行業不存在全局性泡沫，僅存在結構性泡沫。估值虛高主要集中在三類賽道：無實際業務價值、缺乏穩定訂單支撐的低端大模型；同質化建設、無差異化優勢的智算中心；沒有垂直行業落地場景、通用性弱的AI產品。與之相對的是，高端算力芯片、手握真實落地訂單的AI企業估值泡沫極小，市場供給仍存在缺口。

泰合資本相關行業負責人也持相近觀點：“AI帶來的生產力提升是真實存在的，模型、推理、智能體能力仍在持續迭代，產業空間遠未釋放，整體行業難以用‘整體性泡沫’來定義，僅細分賽道估值分化會持續加劇?！?/p>

事實上，去年年底金沙江創投主管合伙人朱嘯虎就曾在一場訪談中提出，AI至少三年內看不到泡沫；軟銀集團CEO孫正義近日也公開表示，“任何關于AI領域正在形成泡沫的說法都是荒謬的”。這些觀點集中體現了當前一級市場主流機構看待AI泡沫的核心態度。

市場關注的另一大核心在于，二級市場下跌是否會倒逼一級市場下調估值、收縮投資節奏。在不少投資人看來，這一現象并不存在，核心邏輯在于一二級市場底層規則存在本質割裂。

國科嘉和高級合伙人陸佳清指出，二級市場的短期波動對一級市場的傳導效應有限，原因在于兩者定價機制、信息環境和投資周期等方面存在本質差異?！邦^部基金在一級市場的定價邏輯錨定企業長期價值，遵循基本面判斷而非市場情緒起落，一兩個月的市場冷暖不足以動搖長期產業趨勢?！?/p>

“二級市場行情僅會短期影響一級市場投資情緒，二者實際關聯度較低。一級市場投資邏輯更聚焦企業長期價值，核心判斷標準為AI技術能否創造真實用戶價值、解決產業現存剛需，短期二級市場波動不會改變長期投資判斷?！睆埥偨Y道。

一級AI投資邏輯生變：從“模型信仰”轉向“價值驗證”

過去兩三年，一級市場對AI的追捧幾乎圍繞模型本身展開——參數規模、Benchmark得分、推理能力，技術指標的每一次躍升都足以點燃資本熱情。但進入2026年，投資人的關注重心已明顯遷移。泰合資本相關行業負責人告訴記者，如今大家更關心AI能否真正嵌入企業流程、創造持續價值并跑通可驗證的商業模式。這背后是資本從“有沒有模型”轉向追問“有沒有真實用戶、持續留存和健康的單位經濟模型”，投資邏輯正從敘事驅動走向價值驅動。

市場并非單線演進，而是呈現清晰的分化。張江觀察到，上游算力與具備核心競爭力的優質AI企業仍處高速擴張期，真實需求持續抬升；另一邊，大量缺乏落地場景、價值單薄的淺層應用則在經歷洗牌去泡沫，但行業尚未進入全面泡沫出清階段，結構性分化仍是當下主旋律。

談及商業化進展，投資人并不回避挑戰。泰合資本相關行業負責人表示，當下不少AI產品仍停留在“演示價值”階段，新增雖快但留存不佳，距離持續創造商業價值、形成穩定盈利模式還有一定距離。張江也表示算力運營成本居高不下，進一步擠壓利潤空間，規?；涞厣行钑r日。

基于大量項目的跟蹤復盤，泰合資本總結了更有機會率先跨過商業化拐點的企業普遍具備的三個特征。

其一，能否持續創造可量化的ROI，真正幫助企業降本、增收或提效，這是付費意愿的根基；其二，能否深度融入工作流程，讓AI成為業務運轉的基礎設施，一旦嵌入，客戶黏性與替換成本都將顯著提高；其三，邊際成本能否持續下降，隨著模型效率提升、推理成本走低和基礎設施成熟，相同的價值能以越來越低的成本交付，從而推動單位經濟模型持續優化，改善商業模式?！巴瑫r滿足明確價值創造、場景深度嵌入和單位經濟模型持續優化這三個條件的企業，無論屬于哪個細分行業，都更有機會率先跨過商業化拐點?！?/p>

投資人兩端下注：早期重資源，后期看退出

由此延伸到更長周期視角，投資人的樂觀判斷也更為篤定。泰合資本相關行業負責人強調，AI不是單一賽道，而是一輪基礎技術革命，未來幾年投資機會將沿產業鏈不斷遷移——從底層基礎設施到Agent、機器人，再擴散至醫療、教育、制造等垂直行業，持續釋放新空間?！百Y本可能會更加理性，但產業創新才剛剛開始?！?/p>

陸佳清表示，如果我們認同AI是人類的第四次工業革命，那么拉長周期看，長期向好的方向是確定的，不必過于在意階段性高點或低點。談及具體的投資布局，他表示會重點關注早期和后期兩端的創新項目。

對于早期項目，他越來越將判斷重心向“資源獲取能力”傾斜，這具體拆解為科研資源與產業資源兩個維度：科研資源是指能否獲得頂級科學家或頂尖學術機構的加持，將前沿成果轉化為公司的底層技術，這道門檻本身已足夠高；產業資源則意味著能否實質性加速商業化進程，比如綁定龍頭企業的應用場景與采購能力，直接影響著項目未來的變現效率。

而到了后期階段，核心投資邏輯則切換為一個更務實的命題——判斷這家公司上市后，二級市場是否愿意買單?！拔覀冎攸c考量的是稀缺性和退出確定性，這一階段的估值體系與定價邏輯需要向二級市場靠攏?！标懠亚灞硎?。