共识退潮之后，钱会流向哪里？五位投资人谈2026科技投资
在越来越快的技术迭代和资本流动中，真正决定投资回报的，依然是能否看清一家公司的长期价值。
2026年的科技产业投资，重新热了起来。
一级市场融资回升，IPO通道重新活跃。从壁仞、智谱、
在8月20日举办的“激流——2026甲子引力X科技产业投资大会”巅峰对话环节，甲子光年创始人、CEO张一甲与华映资本创始管理合伙人季薇，元禾原点创始管理合伙人费建江，愉悦资本创始及执行合伙人刘二海，达晨财智合伙人、执行总裁兼首席投资官邬曦，峰瑞资本创始合伙人李丰五位投资人，以《激流向新：下一代科技公司的价值坐标与资本机会》为主题，围绕科技资产重估、投资周期、价值判断与非共识机会等话题展开了讨论。
在大会现场，费建江分享了一个很有代表性的案例：AI芯片公司元川微今年2月融资时投后估值约5亿元，几个月后估值已经涨到数十亿元。费建江说，公司半年时间发生的变化，“肯定不会像估值增长得这么快”。
李丰举了一个其他赛道的案例作对比，然后总结道：“市场热的时候，有些线性增长的技术可能会得到非线性增长的估值。但世界终究还是公平的，经济不会只围绕着一条主线发展，最终各个方向都会有机会。”
过去几年，在甲子引力X科技产业投资大会上，我们讨论最多的是“耐心”和“穿越周期”。到了2026年，问题开始变化：当技术、资本和产业都在加速变化，投资人如何看待周期、识别价值，并在共识越来越快形成的市场里保持独立判断？
在巅峰对话中，五位投资人观点也十分鲜明：费建江强调“周期永远存在”；李丰提醒“买在无人问津，卖在人声鼎沸”；邬曦判断“β未必那么大，α未必那么小”；刘二海把AI带来的生产力跃迁的关键落在“自主闭环”，提出“人类最好不要在闭环里，而是站在闭环之外”；季薇则提醒，“信仰还在，但是永远要冷静”。
他们谈到了非共识，谈到了如何理解技术的底层变化，谈到了生产力跃迁，也谈到了泡沫、价格和长期价值。而所有这些讨论最终指向的是同一件事：在越来越快的技术迭代和资本流动中，真正决定投资回报的，依然是能否看清一家公司的长期价值。
以下为本场巅峰对话文字实录，经「甲子光年」编辑，在不改变原意的基础上略有删改。
1.最值得分享的被投项目
张一甲：首先请各位介绍一下自己以及今年最想跟大家分享的被投项目。
季薇：大家好，我是华映资本季薇。华映资本于2008年设立，现在管理规模150亿元，主要投资于VC阶段。我们现在50%以上的投资都在AI全栈，从最底层的芯片到平台、应用，也包括物理世界的应用、具身智能等等。
有两个项目特别能代表我们最近的一些变化。
第一个项目是我们跟清华大学类脑计算研究中心联合孵化的视觉感知芯片企业“晰见科技”，帮助高校研究成果从实验室到产业化。大家现在都在往更早期阶段去投资，甚至是直接参与孵化。这个项目我们从1亿元多投起，现在大概30亿元左右的估值，我们也持续进行了投资。
第二个项目是头部超声脑机接口企业“格式塔科技”。华映原来不投医疗，所以过往我对脑机接口这个赛道认知比较狭隘，但近期有了一些更新的认识。脑机接口并不只是医疗设备，我们投资的核心是认为它未来是人脑和AI交互的重要方式。所以从中也可以看到，随着AI的发展，跨学科创业很对，越来越多产业边界在相交、叠加。
华映资本创始管理合伙人季薇
费建江：大家好，我是元禾原点费建江。元禾原点是一家专业的早期投资机构，成立13年，现在大概投了400家公司左右，主要领域就是大的科技方向和医疗方向。
今天我们分享一个公司，我觉得特别典型地反映了今年上半年资本市场的变化和热度，这个公司叫元川微。
它是去年9月份成立的，去年10月、11月份，我们见了它的创始人，真正出资是在今年2月份左右。当时投前估值3个多亿元，我们是那轮领投，投后是5亿元估值。
在我们出资的那个阶段，整个行业发生了特别大的变化。2025年12月，英伟达与LPU厂商Groq达成合作协议。元川微其实也是走LPU的路线，当然不是完全一样，也有它自己的特点。但在这之前，这个LPU技术路线其实没有那么被广泛认可，所以整个公司的估值当时还比较低。
但后来英伟达和Groq合作之后，元川微的估值快速增长十几个亿元，后来到了33亿元，现在这一轮44亿元正在交割。
从我们投资机构的角度来讲，肯定很开心。但你说半年时间，公司能发生多大的变化？其实未必，肯定不会像估值增长得这么快。这就是今年上半年整个市场的一个映照。
元禾原点创始管理合伙人费建江
刘二海：大家好，我是愉悦资本刘二海。愉悦资本基本上就是两大类投资，一类是硬科技、通用科技；一类是通用科技转化成基础设施之后，对大型行业的重构。我们过去在汽车与出行领域做了非常多的项目，比如蔚来汽车。在其他领域，比如科技与传统行业相结合，像瑞幸咖啡这样的公司。
我想分享两个项目：Momenta、镁伽机器人。其实都是我们2018年做的投资。2024年，我们发现Momenta这条路线非常有机会扩展到物理AI，所以对它又追加了3000万美元。可以看到，科技不断往前发展，智驾的演进路径跟物理AI又开始关联起来。
镁伽机器人是生命科学解决方案的公司，尤其从两年前开始，做了很多AI for Science的研发和产业工作，赢得了行业内很多重量级客户的认可。我们过去讲“连点成线”，你不断在一些点上落子、突破，这些点就会串起来，牵引着你往前走，我想这也是创业和投资的乐趣。
愉悦资本创始及执行合伙人刘二海
邬曦：大家好，我是达晨财智邬曦。达晨是一个成立26年的机构了，现在管理资金800亿元，投了超过850个项目，已上市的大概有150个。2021年之后，我们主要集中在AI、具身和商业航天几个领域。从模型、Infra到应用，我们做了比较多的布局。
我想分享我们关注的一个具身项目——Tensor World。今年世界模型或者具身大脑的项目很多，我们也看了二三十个，觉得这个项目比较有意思。我们知道，模型通过海量视频数据，可以学习物体运动和状态相关的智能，但还不完备。那应该如何完备、形成闭环？如何引入物理数据、如何做好训练与对齐？我认为Tensor World他们做的关于物理信息的tokenizer（分词器）是比较有意思的，同时也提示我，具身大脑可能也要重回预训练时代，预训练才能拉高智能的上限，原来LLM（大语言模型）如此，我觉得具身大脑可能也如此。
达晨财智合伙人、执行总裁兼首席投资官邬曦
李丰：大家好，我是峰瑞资本李丰。我们做早期投资有十一年了，大约有60%投的是交叉领域，分别是科技、生物医疗、消费、硬件、芯片这些领域之间的交叉。
今年估值涨得巨多的公司有非常多，比如说我们也投了元川微的天使轮，跟元川微类似也获得较快涨幅的还有超维无际、智辰半导体的等AI芯片企业。
本来我想挑个冷门项目介绍给大家，但是昨天晚上有个新闻，今天早上这个方向变成了热门。
我想介绍我们投了多轮的一家生物医疗企业——炎明生物。这是我大学同班同学邵峰创办的，他曾经是中国最年轻的院士。我跟我们同事经常调侃，我说评上的时候最年轻，现在也不年轻了，已经过去了十多年。
炎明基于邵院士的科学研究，用了6年多的时间，做了十几条全新机制、全新靶点的研发管线，其中有5条进入一期、二期临床，另有1条正在进行研究者发起的临床研究（IIT）。全部都是First-in-Class，从机理到PCC（药物研发中进入临床前研究的候选化合物），再到药物分子都是自己研发出来的，是不折不扣的原始创新，没有任何可模仿的对象。
这家公司的估值跟我们“投了6个月估值翻了十几倍”的世界模型公司的估值几乎是一样的。我说，你看这个世界公平吗？但是这个世界迟早会公平的。所以从今年5月份开始，在我们基金内部，我一直建议同事们多投一些生物医疗。
此刻讲这话是不时髦的，或者说昨晚之前讲都不算时髦。因为昨晚凑巧AI和生物医疗行业发生了一个小交叉，疫情期间最火的Moderna（莫德纳），对黑色素瘤做了个性化的疫苗来抗击癌症，股价一天之内涨了接近两倍。于是这个事情今天变成了时髦的话题，原因是它用了AI来筛选，当然这也是人类第一个所谓个性化的疫苗，是一个创造性的事情。
All in one，最后世界还是公平的，世界不可能只围绕着一条主线发展，最终还是要发展到各个方向，这既是周期决定的，也是产业、经济决定的。
峰瑞资本创始合伙人李丰
2.现在是热门赛道的阶段性繁荣吗
张一甲：我们都看到轰动全球的癌症疫苗的新闻。李丰总刚才那句话“这个世界公平吗？但是这个世界迟早会公平的”很经典。
刚才我在大报告中提出了“四个世界的智能”——数字智能、物理智能、科学智能、社会智能，我相信这些智能也会逐渐扩散到冷门的地方，最终覆盖各个角落。
刚才各位嘉宾都不约而同提到了一些快速倍数增长的项目，那么请各位整体判断一下，我们现在处于一个什么样的时间点，它到底是真正的科技资产的重估周期，还是热门赛道的阶段性繁荣？
甲子光年创始人、CEO张一甲
李丰：全世界所有的资本周期，都是由钱逐渐变多、到钱到顶、到钱开始变少。仅代表个人，不代表基金和机构，从我有限的宏观知识来看，全球的流动性应该接近到顶。当然迹象有很多，不管是这些天讨论的美债问题、美国财政部发生的事情，还是美国下场救日本汇率等等，包括科技股的一些高频率轮动、大幅度波动，这些大致都是流动性周期见顶的标志。
这几年有非常多的热点，热点总有其合理性，但在热的阶段，会有些线性增长的技术得到了非线性增长的估值。这种现象通常发生在流动性的上行周期，或者资本的上行周期。既然它叫周期，就像爬山一样，不可能永远只在上山，肯定也会下山。如果你认为它到了拐点，就应该问：下行的时候会发生什么？除了股价波动之外，什么会受下行影响而变化，甚至变好？
所以回答你的问题：这些热点的形成主要是受到流动性因素影响，是特定阶段资本或者钱多所造成的现象。
邬曦：这个问题挺难讲的，这里有大周期和小周期之分。AI的周期，可能二三十年走完一个产业周期。但从融资、货币这些现象来看，可能就是三五年的周期。
另外，我认为这里既存在产业层面的问题，也有资金本身的问题，存在一定的错配。
如果从产业讲，我愿意把它放到这轮AI的底层逻辑上来看，就是Token的智能上限和它所在的场景价值。就像Coding，我们认为智能上限是可以写Coding的，而且写得越来越好，价值也很大。具身价值很大，但是智能上限不够，还有很多路要走。AI for Science ，包括AI for Engineering，我觉得还有大量的Token做不到的事情，所以如果从产业的角度来讲，我倒觉得还有很多事情可以做。
刘二海：实际上AI信仰还是非常强的，我们都是信徒。从路径上来讲，今天的估值，我们把它总结成NGO（Narrative、Growth、Model）。
第一是Narrative（叙事），人类叙事排第一，地缘叙事排第二，比如SpaceX也是关于人类下一个栖息地的叙事；第二是Growth（成长），如果有非常强的成长，也会受到追捧；第三是Model（模型），巴菲特先生所讲的Model被排到了最后。
在这些驱动力量下，必然会产生很多波动，这些波动往往不来自产业内部，而是来自产业外部。前两天美债收益率的向上波动，导致半导体行业发生了很大的调整，所以可以看到，现在市场处于一个非常敏感的时期，我认为是一个调整和波动的时期，是一项通用技术从导入期变成部署期的一个中间的阶段。
张一甲：你刚才说的NGO概念蛮有意思，尤其是Narrative，叙事。在「甲子光年」成立八周年的时候，我写了一篇文章，文中有句话“唯有形成叙事，才能抵达秩序”，一个科技产业的形成，必然伴随着一种叙事的生成。而这种叙事，又会反过来塑造产业本身，这也是我们做智库的意义。
叙事造成了失序，但最后叙事也是会抵达秩序，所以我们要多有这样的场合来进行交流和沟通。接下来请建江总。
费建江：我同意李丰的说法。我们永远要相信周期，周期是客观存在的。我在投资行业待了26年，见证了太多的周期。而且最近10年，我感觉整个周期比以前更短，可能差不多三四年就是一个资本周期。
我们现在上山，很快就会下山。我觉得这是阶段性的，不会持续长久。当然下去了以后还会再上来，周期永远存在，我一直相信。所以2023、2024年时，我跟同事说，你们要抓紧投，现在是买资产最好的时间，也是投资最好的时间点。当然现在肯定是另外一个策略了。
季薇：我的体感这两年确实是二十年来热度最高的两年，资金供给充足叠加了技术变革，最主要的还是技术变革。所以能在这个时代有钱出手投资，本身就是一件幸福的事情。
周期的问题，为什么有泡沫或者说过度繁荣？首先是有共识，大家都看好，所以才会把钱投到相同赛道里。宇树上市，我看到《财新》发了一篇文章标题是——机器人扎堆上市是“结束的开始”，还是“开始的结束”？如果一定要二选一，我觉得是后者，因为我相信尽管对比企业的商业化能力，估值确实高了，但这还是一个行业的早期和一个大赛道的开始。
想象一个Gartner曲线：因为大家强烈的共识推高资产价格，到达“狂欢之巅”，这个时候资产价格会高于产品的真实落地场景，如果商业化交付难以匹配高估值，它会下行到“失望之谷”，之后再逐渐成长为一个行业正常的发展曲线。
我认为当前机器人扎堆上市是“开始的结束”，核心是因为它还在漫长的行业发展周期里，周期和波动不影响它最后成为一个大的行业。我觉得这是信仰，也是共识。
如果问具身智能这个行业是不是值得投？确实还值得投。如果说是什么时候投、怎么投？我确实也认为到后面会有一波周期调整，实际的商业价值暂时达不到资本市场给予的高估值，存在阶段性mismatch（错配）。所以信仰还在，但是永远要冷静。但这不影响我们还在持续出手。
张一甲：所以机器人在Gartner曲线，现在处于什么位置？
季薇：我觉得确实是在一个阶段性估值高位。不管企业从大脑还是在从本体切入具身，开始都在都在思考和努力怎么样PMF，提升交货数量，找到能够匹配的场景。
3.选择与下注
张一甲：接下来我会单独问几位嘉宾一些问题，首先问一下费总。
有两个项目很想问问你：一个是寒武纪，十年前你们投寒武纪的时候，Al芯片没有今天这么热；另一个是曦智科技，今年登陆港股，元禾原点早期投资带来了非常可观的回报，你曾提到早在2020年就开始追“光”一一当时是什么让你在市场尚未形成共识时选择下注?
费建江：如果只是广义的“光”，我们可能20年前就开始追“光”了。2004年，我们就投过光纤到户的设备。当年有个“三网合一”的概念，它对整个通讯基础设施带来特别大的需求，因为2000年初的时候还是拨号上网。所以那个时候我们就看到，一个新的、大的应用出来的时候，它首先对基础设施会有特别大的需求和拉动，或者说原有基础设施不能满足新技术应用的大规模扩展，所以我们就在看光纤到户的设备。2007年，刘圣（中际旭创创始人）回国的时候，我们投了他的光模块公司。
基于同样的逻辑，后来我们看到的人工智能的第一波企业，其实都在做机器识别、人脸识别、语音处理。我们觉得人工智能里面可能还有一个很重要的东西，当时还没有人提到“算力”，我们只是朦胧地觉得，已经有了人的眼睛、耳朵的功能，那是不是应该有脑子的功能？既然讲人工智能，人里面最重要的就是脑子。当时寒武纪基于深度学习做的芯片，我们觉得它应该是一个“脑子”式的东西，所以就投了它。
后来在2020年，我们投了曦智。2021年，我们还投了另外一个做光芯片的公司，叫羲禾，这两年的发展也特别好，每年都是5到6倍的成长速度。它们的核心区别在于产业站位：羲禾聚焦于当下，在成熟的光通信产业链中扮演着核心供应商的角色；而曦智则着眼于未来，是下一代光产业链中定义新架构的重要力量。
当一项新技术出现、大规模带来应用的时候，我们首先看它对基础设施会带来什么样的挑战和需求。基于这样一贯的逻辑，我们当时做规划，也是去思考下一代整体基础设施会产生哪些需求，我们可以用什么来满足这些需求，什么样的新技术才能够适配这一代和下一代的需求。
张一甲：李丰总，我特别喜欢听你从宏大变量推演到微观投资机会的叙事风格。在你宏大的叙事框架里面，此时此刻这个横截面具体是什么样子的？你觉得中国科技投资正在从哪一个旧变量迁移到哪一个新变量？
李丰：一般伴随着技术变革，不可能只靠把钱堆起来，资本周期总是围绕着一个叙事。判断周期有一个很有意思的方法。在一个技术周期的资本上行阶段的起点，我们经常碰见的现象叫做：所有做金融的人都在讨论技术。等到了资本上行周期的尾部阶段会发现：所有做技术的人都在讨论金融。
什么叫做技术的人都在讨论金融，我打个比方，今天你去硅谷，大家会跟你讨论谁谁谁的股票能不能涨，A公司的估值到底虚不虚，我此刻拿到的这个期权，应该去A公司还是去O公司还是去X公司。今天的市场是什么样，在哪个阶段，大家可以自己判断。
回到你的问题，没有周期就没有我们这个行业。我跟同事讲，一定要相信周期，但不能迷信，不要认为周期会一直向上。在资本的上行周期，大家投的是叙事，看谁故事大。过了拐点之后，如果进入资本下行周期，大家投的是谁能赚钱，技术叙事没那么重要。
所以结论是，今天你要先做个判断，如果你认为我们还在上行阶段，就接着投故事大的；如果你认为我们快过拐点，可能就要多投谁能赚钱，因为在一级市场跟二级市场不一样，不能时刻交易，至少都得等半年、一年、两年。
能赚钱的概念，就是能用上技术。就像我刚才讲，Moderna涨了1.7倍，它用没用AI？用了；用没用大模型？它没披露，应该没用。简单来讲，它用了一个故事不够大但确实与AI有关的技术，帮助它做了核心的筛选工作，所以大家说AI确实有用。
刚才我说到，我们从5月份开始在一级、二级市场增配医疗，是因为我个人判断市场快到拐点了，我认为AI和医疗有很多可以结合的地方，就像Moderna最近取得的进展。所以，不限于医疗，我们要先想办法看谁能用上AI，并且拿它赚到钱，还能够影响这个行业一
张一甲：请问邬曦总，2021年达晨领投智谱A轮，当时还没有估值的锚点，没有可以参考的商业先例，也没有Anthropic把Coding跑通。你们当时怎么做这道题目？投他们的框架是什么？
邬曦：如果说站在2021年就能够看到现在的样子，那是不可能的，完全是在吹牛，但在技术的发展和发展的潜力判断上，也并非完全无迹可循。费总刚才讲到，2020年以前，中国有一波AI热潮，它是基于深度学习的人脸识别，但并不是一个新算法，这个2015年其实就有了。
当时完全是出于自己的好奇，在思考，CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、深度学习之后，AI还能做什么？因为那时只看到人脸识别，这是一个线索。第二个线索是2019年、2020年我刚好在美国，有两件事情很触动我：第一件事情是从2016年到2019年，中国当时AI相关的融资数据，单个deal都很大，但是同期美国AI领域的融资数据，单个deal都很小，我觉得这中间的差别，一定因为有什么在发生、有往next generation在走的趋势了。另一件事，DARPA当时在推进一个名为AI next的项目，20亿美元资助一些早期researcher，搭建结合上下文的可解释性模型。回来以后，我觉得这件事如果要做，那么聚焦在清华的圈子里找，比较容易跑出来。当然，智谱其实那时候也只有一块业务是在做pre-training（预训练），很大一块业务是在做AMiner这些事情，不过已经具有相关性和方向了，觉得能够对得上，就落子投资了。
「甲子光年」的记者专门去找我们聊过一次，第一次投资智谱的时候，还谈不上价值锚点，只是觉得这个方向应该可以。另外，我们觉得唐杰（智谱创始人）非常棒，学术做的好，也很有领导力。至于后面智谱聚焦到Coding上，这是基于资源和竞争做的策略，现在模型和产品做得不错、市场反馈很好。所以这是一个long story，很难说我们那时候第一眼就看到了最后的赛点，但是能判断出跑道的方向和谁能站在起跑线上、敢于下注。
张一甲：下一个提问二海总。你之前提出判断，智能经济的核心是生产力跃迁。谈到AI必谈AI提高生产力，如果把生产力作为投资标准，一家公司做到什么程度才算跨越？
刘二海：我觉得最重要的是自主闭环。拿Momenta来讲，你有了更多的装车，就会拿到更多数据，反过来会改善智驾系统，形成一个自主闭环后，很多事情就会比较好办。还有刚才也提到AI做了很多类似于菲尔兹奖的纯数学研究，但陶哲轩说数学家没有时间看——两三百页的文章，一个人从头到尾把证明都看明白，本身就是难度很高的事情。所以提到自主闭环，人类最好不要在AI的闭环里，而是站在闭环之外。
举个例子，我在旧金山坐Waymo，前面另一辆Waymo突然趴在路口不走了，我的车堵在后面没有办法，车里提示我不要着急。过了一会儿，等到我后面都没有车了，它往后退了一下，最后通过人工干预，才从中间绕了过去。
这是典型的依靠人类来处理异常，如果智能可以形成自我改善的自主闭环，当然会更好。大模型、ASI的自主性也是这样，Andrej Karpathy在Anthropic的设想是用模型改模型。如果你有机会在业务里形成类似的自主闭环，不管多大的环节，都是非常重要的里程碑。
张一甲：也就是说，目前形成这样闭环的公司也不太多。
刘二海：逐渐从小到大，比如所谓的OPC（One-Person Company）。也未必一定是OPC，一家100人的公司干了500人的事情，不也很好吗？核心是要让很多业务环节成为闭环，而不是让人在其中成为瓶颈，人应该站在环节之外。
张一甲：Human out of the loop（人不要一直在环路里面）。接下来我想问下季总，你之前谈具身智能行业时用了一个很形象的比喻：泡沫有两种，一种是bubble，一戳就破；一种是froth，像啤酒上面那层泡沫，泡沫会消退，但酒还在。现在AI、机器人、GPU很多赛道都有明显的估值升温。站在投资人的角度，怎么判断一个热门赛道到底是“bubble”，还是“froth”?
季薇：我当时给的结论是froth。泡沫消退时留下东西的，就是froth；如果戳破后，什么也没留下，就是bubble。但这个问题我后来又想了想，近20年来的投资，真正完全戳破泡沫后，什么也没留下的不是太多。
大家在一段时间内往赛道投了很多钱的，有可能这个周期内它没有完全按照预期交付，但是时间拉长后还是留下来了一些东西。比如说当年的“百团大战”，有点惨烈但“winer takes all”，改变了我们的生活方式。
我觉得有一些概念，可能还不是实实在在的行业，比如元宇宙可能有点像bubble，但是具身我觉得肯定是froth。抛开此前的机器人，如果纯从AI与具身智能的角度来讲，我们开始投的第一家真正意义上的具身公司，就是自变量机器人，实际上还是抓了AI，也就研发具身智能大模型这一核心变量，它给机器人行业带来了巨大的变化，我们倾向从变量源头上切入这个行业。
当然，也有一些同样看好这个赛道的基金，逻辑是先投上游的铲子。从制造业和供应链的角度，他们去上游投灵巧手、关键模组、芯片，这些我们后来沿着技术栈也投了。所以即便在一个强共识下，大家如何来部署投资，方法论还是不一致的。
具身赛道，它的特点是既有较强的技术栈演进，又有匹配的产业链延伸，同时还有不同的场景落地。我们最初判断这个赛道就是从这些维度去看的——具身智能的发展，一定是能力提升和价格下降的过程。站在现在来看，当时这个判断还是比较准确的。行业发展过程当中会有能力突破和供应链成熟价格下探的交叉点，所谓的“GPT moment”，这个点之后，就是大厂的优势。对VC或创业企业来说，很多机会都是在前一段，但是前一段往往可能碰到一个问题：如果企业的交付赶不上资金消耗和研发速度，如何穿越交叉点。
所以过往两年的时间里我们投资的近20家具身企业中，主要两类：要么它有足够的能力，做的事情足以穿越整个周期，且有持续融资能力。类似自变量机器人，它到现在还是市场上为数不多坚持在做具身模型预训练的公司，虽然范式可能会有变化。
另外一种是有商业化能力，能自己造血，或者能沿途下蛋的公司。在探索未来的星辰大海过程中，它能找到契合的独特场景，做到批量的产品交付。我觉得星动纪元在顺丰物流分拣的场景里找到了批量化交付，现在做得非常好。至少在这个层面，它一边在研发，一边还有沿途下蛋的能力。
所以我们会关注泡沫沉淀下来的过程中，哪些是能穿越周期的公司。我最早有过二级市场工作经验，对交易节奏的把握感会比较强一些，但并不意味着我们爱做高频交易。像自变量机器人这样的公司，我们从10亿开始投资，100多亿还在持续投资。我都觉得行业和公司未来还有很大的成长空间，中间就会继续增持。
但有两种情况可能后期会交易：第一个是团队能力滞后于当时我们对它的预期，没能很好抓住机会，可能会做一些变现；另外一种就是行业的天花板不够高，未来支撑不起大企业的空间。我希望我们的交易能力，主要能够体现在帮助有一定规模的企业做好并购这件事上。最近我们就帮助被投企业收购上市公司控股权，成为实控人。上市公司已经作了相关公告。
所以交易和价值投资也并不是一个非此即彼的关系。
4.现在还有非共识的科技投资吗？
张一甲：刚才几轮问题里，我看到了很多嘉宾的共识，“共识”这个词也被提及了好几次。我想问一个非常简单直白的问题：今天你们心中还有真正意义上“非共识的科技投资”吗？
季薇：我觉得非共识主要不在大方向上，而是在技术路径、投资方法论和出手时间节点的选择上。
费建江：现在一些大方向上大家有共识，但是大方向里面的一些具体的路径、技术路线，还有很多非共识。比如说量子、世界模型等等。世界模型是一个共识，但是里面不同的技术路线没有共识，整个产业还在探索中。还有类似的很多，包括AI for Science，现在在医疗方向上用得最多，但是在其他的方向还没有很多公司出来，说明非共识期还是有的。
刘二海：肯定有的，我说两点。
第一点，为什么这么多共识？很大的原因还是一些引导，比如上市形成的推动作用，这个作用我觉得正在改善，原因是行业从“两头在外”变成了港股、A股、人民币形成的一个闭环。这个闭环逐渐形成、做大之后，主题一定会分散。
第二点，举例来讲，现在有不少人在探讨AI对传统行业的重构，有人做了新的基金，有人做了新的尝试，像亚马逊贝索斯做的普罗米修斯，也有在欧洲成立的创业公司，所以我是觉得非共识还是广泛存在的。
张一甲：你刚才的逻辑是说，当资金的闭环形成，退出和投资、募资变得越健康，技术投资的点会越来越扩散。
刘二海：是的，我多说一句，我觉得中国今天处在一个非常了不起的时代。一直讲耐心资本、长期资本。在过去不到两年的时间形成了一个循环：人民币逐渐增多，在港股和A股上市，形成了一套机制的变化。这个变化过程中，主题偏向集中，有政府引导、上市绿通等等原因。如果它继续转动、扩散开来，更多的社会资本进来以后，一定会有更多的非共识。
张一甲：对，循环资本才是真正的耐心资本。
邬曦：第一，β（市场的平均收益）未必那么大。就像季薇总刚才说：大方向上泛泛地讲β，其实没有意义的，而是在大方向的细分赛道上讲β。
第二，α（超越市场的超额收益）未必那么小。细分方向上的龙头最后就几个，宇树上了，不可能再上10个这样的，可能就是前面的两三家有收益。
所以共识和非共识，我觉得本身不重要，重要的是你能不能收敛到有回报的那个位置。
李丰：因为我们同时做一级市场和二级市场。这么多年下来，市场已经验证且所有人也都知道的一个简单的道理是：买在无人问津，卖在人声鼎沸。
今天很多投资人坐在这里，包括我在内，大家的过去一年半的焦虑来自于什么？我举一个极端例子。从2025年初到2026年初这一年间，上市造成的现象级赚钱效应，集中地体现在两个大模型加两个大芯片公司身上。但如果你回去追溯，从这四个公司身上赚钱最多的不是财务投资人，而是国资。
因为在2023年和2024年，极少有市场化机构投这几间公司的成长期，出手投的主要是国资。当然里边有各种各样的原因，但这就叫买在无人问津。
虽然今天大家回过头来，从2025年开始猛投机器人、大模型、世界模型，大家都说AI是吃掉全世界的方向，但是2023、2024年并没有那么多财务投资人在投。
所以国资赚到了这么多钱，应该吗？它们至少买在了无人问津。至于是不是能卖在人声鼎沸，之后再说。以及，今天是不是人声最鼎沸的时候，也之后再说，大家各有判断。
如果你回过头来问，什么是非共识？刚才我们讲：世界终究是公平的，经济最终是多元化的，任何一个巨大经济体的发展，都不太可能只靠一个主轴驱动——无论中国、还是美国。
所以一个简单的非共识是：今天什么是个大行业，但无人问津？最终假定这是一个真正巨大的技术周期和技术变革，是个长时间的事，那么所有这些相对便宜、无人问津的资产，包括二海总刚才讲的SaaS，我不觉得SaaS会被AI淘汰。SaaS有它自己的数据积累、资产积累、客户积累、工作流积累，背后一定有很多公司会AI化，变成新的软件服务公司。所以说，要看哪里便宜、哪里大、哪里无人问津。又大又便宜，决定了它不可能一直无人问津，迟早它们也会有人声鼎沸的时候。
张一甲：非常精彩。在今天的分享过程中，我们听到了很具体的项目，也听到很大尺度上的周期判断，更能感受到大家的真诚、真实，带我们看到很多真相，谢谢各位的分享。
本文来自微信公众号“甲子光年”，作者：甲子光年，36氪经授权发布。
