中国AI应用创业"新范式"深度投研报告

中国AI应用创业正经历一场深刻的范式转变。"AI大脑+中国制造+全球视野"模式正在重新定义AI产业的估值逻辑和投资机会框架。根据36氪最新报道及行业数据，2025年中国AI应用赛道融资总额已达1070.7亿元人民币，涉及930家公司[1][2]。这一模式的核心价值在于：通过绕开与硅谷在算力维度的正面竞争，转而利用中国制造业的供应链优势在应用层建立差异化竞争壁垒，从而创造出一条具有独特估值逻辑的投资主线。

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该模式由金沙江联合资本合伙人周奇在阿里云与36氪联合主办的《AI火花·开放麦》论坛上正式提出[2]。其核心架构包含三个相互支撑的维度：

：以大模型和多模态AI技术为核心驱动能力，提供智能化的"思考"和"决策"功能。与过去需要海量算力堆砌的基础模型研发不同，这一维度的核心在于将通用AI能力与具体场景深度结合，实现"小模型、大应用"的价值释放。

：依托中国在全球范围内最具竞争力的制造业供应链体系，为AI技术提供物理载体和规模化生产能力。从消费级硬件到工业机器人，从智能穿戴到辅助医疗器械，中国制造的成本优势、响应速度和工艺积累为AI应用的快速落地提供了坚实基础。

：以全球化市场空间作为商业化的终极目标，避免陷入国内市场内卷式竞争，在更大范围内验证商业模式的可行性和可复制性。

这一模式的崛起并非偶然，而是多重结构性因素共同作用的结果：

首先，

使得与硅谷在大模型领域的正面竞争变得日益艰难。英伟达Rubin芯片的推出再次证明，算力迭代速度远超应用层创业者的追赶能力[2]。在此背景下，绕过算力竞争、转而在应用层建立优势成为更务实的战略选择。

其次，

在AI时代获得了新的价值释放通道。无论是智能手机、无人机还是新能源汽车，中国制造已经在多个领域证明了其供应链整合能力和成本控制能力。这种能力可以快速迁移至AI硬件领域，形成"中国制造+AI智能"的叠加效应。

第三，

为中国创业者提供了广阔空间。相比国内市场的激烈竞争，全球市场尤其是在医疗健康、教育、辅助功能等领域存在大量未被满足的需求，为具备差异化能力的中国AI企业提供了增量空间。

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过去AI公司的估值逻辑相对简单直接：算力资源储备、模型参数规模、技术团队背景构成估值的主要支撑因素。然而，这一范式正在面临根本性挑战。

金沙江联合资本合伙人周奇指出，10年前投资的NLP公司在今天Transformer架构下几乎全部失效——“所有以前训练的模型、积累的数据全都不复存在”[2]。这种技术迭代的不确定性使得单纯依赖技术壁垒的估值模型变得脆弱。

更深层的问题在于，大模型推理成本正以每年十倍的速度下降，而API调用量则以每月十倍的速度攀升[1]。这意味着单纯的技术优势窗口期正在急剧缩短，依靠"技术领先"建立护城河的策略难以持续。

基于对产业变化的观察，新的估值框架正在形成，其核心要素包括：

：投资人越来越看重企业适应技术迭代的能力，而非某一时间点的技术领先程度。常垒资本创始合伙人石矛表示，投资核心看三点：第一是天花板够不够高；第二是相对竞争优势；第三是要有可验证的正反馈周期，不要求公司马上盈利，但技术要能够逐步验证[3]。

：在"AI大脑+中国制造"模式下，制造业能力成为与技术能力同等重要的估值要素。投资人对具身智能赛道的追捧正是这一逻辑的体现——他们赌的是大模型解决具身"大脑"，中国供应链提供具身"身体"[1]。

：AI公司从诞生到规模化盈利的周期被极度压缩，估值更看重公司短期内的现金流表现和垂直赛道的卡位能力[2]。任鹏昊指出，投资风向已经改变，原本投后轮次的投资人都希望把钱在很早期投一些startup的公司[2]。

：孤立的项目成功率降低，能融入产业链生态、具备跨界合作潜力的项目更有投资价值。阿里云等云厂商正在构建AI应用生态，为创业公司提供基础设施和商业化通道[2]。

具身智能赛道以337.7亿人民币的融资总金额位居2025年AI应用细分赛道榜首，占比达31.5%[1]。这一赛道的估值逻辑变化具有典型意义：

投资人为具身智能公司开出的高估值，本质上是在为"AI+物理世界"的宏大叙事买单。相比看不见摸不着的软件SaaS，一个能动的机器人似乎更容易讲出高估值的故事[1]。然而，泡沫也随之而来——某具身智能公司公布的1000台量产订单中，实际交付量不足两成[1]。

某硬科技投资人的坦言颇具代表性：“硬科技的护城河恰恰建立在这些’脏活累活’上。一旦跨过量产门槛，后来者很难追赶。所以，某种程度上，资本押注的不仅是机器人，而是中国制造在AI时代的产业升级窗口”[1]。

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AI创业机会正在走向两个极端：

：现在再去做基础大模型创业公司没有任何机会，资源正在向头部集中[2]。这一领域的创业窗口已经关闭，字节跳动、阿里等巨头已经建立起难以逾越的竞争壁垒。

：一个人的公司、两个人的公司、五个人的公司反而可能成为新的投资热点[2]。聚焦垂直细分场景、能平衡市场容量与垂直度的项目更受青睐。2025年融资数据显示，36%的AI应用公司处于早期阶段（种子、天使轮），46%处于成长期阶段（A-B轮），两者合计占比达82%[1]。

基于2025年融资数据和产业趋势，以下细分赛道展现出较强的投资价值：

：融资数量194家，占比20.9%，融资总金额337.7亿人民币[1]。这一赛道完美符合"AI大脑+中国制造"的模式特征，且中国在具身智能领域的领先优势明显[3]。

：分别位列融资数量的第二、第三位，合计占比超过18%[1]。这两个场景的共同特征是需求真实、付费意愿强、且传统数字化服务商通过转型获得AI概念的企业较多，占比超过50%[1]。需要注意的是，其中传统软件商通过接入大模型API完成"智能化"标签切换的企业拉高了融资活跃度，但AI原生创新含量需要仔细甄别。

：包括儿童AI硬件、视障辅助设备等垂直品类。这一赛道的商业逻辑清晰——硬件本身可通过规模盈利，同时硬件作为入口，基于AI对用户的深度理解提供定制化内容，实现内容端的付费变现[2]。

：跌出融资总金额Top10又重新进入，反映出投资机构对这一领域愿意下重注去博一个未来[1]。该领域核心技术与人才的集中程度高，具备"小团队、大突破"的可能。

：投资风向的变化使得原本投后轮次的投资人转向早期项目，因为AI公司从出现到setup好、到发展起来、到最后赚到钱、很快膨胀起来，周期太短[2]。投资人一年看再多的BP可能都捕捉不到很好的timing。

：从资金角度，北京、上海、深圳各有500亿的国家创新引导母基金，杭州有国家社保加AIC的500亿，苏州、武汉也都有500亿。这些基金还需要做配置、做放大，可能再乘以3倍，意味着未来会有大量资金流入AI创业领域[2]。

：孤立的项目成功率降低，投资人更看重项目在生态中的协同能力。阿里云等云厂商正在构建AI应用生态，为创业公司提供基础设施和商业化通道，融入这一生态的项目更易获得投资人的青睐[2]。

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：以AI为核心打造短剧创作工具，借助AI技术打破传统影视内容创作的局限性，实现内容的快速、高效、低成本生产[2]。

：满足用户个性化内容需求，例如可以为小众运动群体创作《射箭小将》这类此前因受众规模不足无法商业化的内容。这正是"创造供给"逻辑的典型体现——AI应用不再仅仅是"降本增效"，而是能够为原本不存在或无法满足的需求打开新市场。

：采用用户充值消耗用量的营收模式，回归商业本质，以组织能力和效率为核心竞争力，对标餐饮行业的精细化运营思路[2]。

：巨日禄的案例表明，在内容生成领域，AI的价值不在于取代人类创作者，而在于降低内容创作的门槛和成本，使得原本不具商业可行性的长尾内容需求得到满足。这类项目的估值应更多关注用户付费意愿的验证和运营效率的提升，而非单纯的技术指标。

：以AI硬件为入口，针对10后AI原住民的生活、学习、娱乐场景构建智能体，将AI作为儿童的陪伴与成长工具[2]。

：助力孩子从"被动输入"转向"主动探索"。相比成人AI硬件市场的激烈竞争，儿童AI硬件赛道的商业机会可能更大——儿童对AI的接受度更高，家长付费意愿明确，且市场上真正优质的产品供给不足[2]。

：硬件本身可通过规模盈利，同时硬件作为入口，基于AI对孩子的深度理解提供定制化内容，实现内容端的付费变现[2]。

：听力熊的案例体现了"AI+场景"深度结合的价值。投资人应关注的是团队对儿童用户需求的深刻理解，以及将这种理解转化为产品功能和商业价值的能力。这类项目的估值应更多考虑用户留存率、付费转化率和用户生命周期价值等指标。

：用AI技术为视障群体打造辅助工具，此前视障群体的产品最多只能实现"看图说话"，现在依托AI可以做到"开处方"级别的精准辅助[2]。

：为视障群体打开新的生活窗口，同时类比国内助听器企业打破国外品牌垄断的路径，具有明确的国产替代逻辑[2]。

：依托中国制造业优势，能够以更具竞争力的成本提供高质量产品，这对于价格敏感度较高的残障辅助设备市场尤为重要。

：瞳行科技的案例体现了AI技术在社会价值创造方面的潜力。投资人应关注的是产品对用户生活的真实改善程度，以及由此带来的市场认可度和付费意愿。这类项目的估值应更多考虑社会价值带来的品牌溢价和政策支持。

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AI领域的技术迭代速度远超传统行业，Transformer架构对NLP公司的颠覆性冲击仍是前车之鉴[2]。投资人应关注项目是否具备持续进化的能力，而非某一时间点的技术领先。

：优先选择具备快速学习能力、技术架构灵活、团队具备跨领域经验的创业公司；关注项目对最新技术趋势的跟踪和整合能力；在估值中预留足够的安全边际以应对技术迭代带来的不确定性。

2025年AI应用赛道1070亿人民币的融资总额显示出明显的过热迹象。具身智能领域某公司1000台量产订单中实际交付不足两成的案例表明，估值可能与实际商业进展脱节[1]。

：对估值明显偏离行业水平或商业进展的项目保持谨慎；深入验证项目的商业数据，包括实际交付量、用户留存、付费转化等核心指标；关注项目是否具备真实的竞争优势，而非仅仅依附于AI概念。

从2023年到2025年，中国的AI行业基本是巨头主导，这对创业者不太友好[3]。多模态领域还有些初创企业机会，但大部分赛道被字节、阿里等公司占据。

：投资初创企业时应审慎评估其与巨头竞争的差异化能力；优先选择巨头优势领域之外的垂直场景；关注项目是否具备独特的资源禀赋或场景理解优势。

当前AI应用公司仍处于证明自己的阶段，大多数公司或在寻找产品与市场的契合点，或在验证商业模式的可持续性，距离真正的规模化盈利还有相当长的路[1]。

：对投资周期有清醒认识，做好长期持有的准备；关注项目的现金流状况和自我造血能力；在投资条款中设置合理的退出保护机制。

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根据IT桔子、钛媒体TMTBASE数据，2025年截至12月，标签包含AI应用且拿到新融资的公司总数为930家，融资总金额高达1070.7亿元人民币[1]。这意味着，在2025年的每一天，都有2.6家公司拿到融资，平均每小时有1200万资金进场。

这一热度远远超过了近年来任何单一赛道的融资密集度，反映出一级市场对AI应用的强烈看好。

Top 10场景的融资企业数量占总数的73%，场景集中度较高[1]。这意味着资本的共识已经形成，钱主要流向了这十个被验证或被看好的方向。

排名	场景	融资企业数量	融资总金额（亿元）
1	具身智能	194	337.7
2	工业	-	-
3	医疗	-	-
4	通用	-	-
5	消费级硬件	-	-
6	自动驾驶	-	-
7	内容生成	-	-
8	市场营销	-	-
9	视觉智能	-	-
10	数据治理	-	-

融资处于早期阶段（种子、天使轮）的公司占36%，成长期阶段（A-B轮）的占46%，两者之和占公司总数的82%[1]。处于后期与战略投资阶段的公司整体占比不到18%。

这一分布表明，绝大多数AI应用公司仍处于证明自己的阶段，它们或是在寻找产品与市场的契合点，或是在验证商业模式的可持续性。

从单个项目的吸金能力来看，自动驾驶、通用场景才是真正的赢家，分别以4.5亿元和1.7亿元的平均单项目融资金额占据第一、第二名[1]。具身智能虽然总融资额最高，但平均单项目融资额反而被反超。

这反映出自动驾驶、通用场景本身的平均融资轮次更加靠后，大额融资更加集中。例如，今年单笔规模最大的融资——新石器无人车6亿美元的D轮融资就发生在自动驾驶赛道，直接拉高了整个赛道的平均融资额。

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：这一模式代表了AI应用创业的新方向，具备绕过算力竞争、建立差异化优势的战略价值。投资人应重点关注在制造业能力、场景理解、持续进化能力方面具备综合优势的创业公司。

：赛道两极化趋势下，聚焦垂直细分场景的项目更受青睐。投资人应关注能够平衡市场容量与垂直度的项目，避免追逐过于拥挤的赛道。

：AI公司发展周期短，早期卡位更易捕捉投资机会。投资人应调整投资策略，在更早期阶段布局优质项目。

：孤立的项目成功率降低，投资人应更看重项目在生态中的协同能力。优先选择在阿里云等云厂商生态中具备潜力的项目。

展望未来五年，"AI大脑+中国制造+全球视野"模式有望成为主导中国AI产业发展的重要范式。随着大模型推理成本的持续下降和应用场景的不断拓展，具备差异化竞争优势的中国AI应用企业有望在全球市场占据重要位置。

从投资回报角度看，尽管当前存在一定的估值泡沫风险，但长期来看，这一赛道仍具备创造超额回报的潜力。关键在于投资人能否在纷繁复杂的项目中识别出真正具备持续进化能力和商业化潜力的优质标的。

正如常垒资本创始合伙人石矛所言："风险投资的核心不是追风口，而是在差异中寻找机会。"在AI应用创业的新范式下，这一投资智慧依然适用。

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[1] 凤凰网. “1070亿、930家公司：2025中国AI应用的野蛮共识” (https://i.ifeng.com/c/8pfKLis8lqL)

[2] 36氪. “中国的AI应用创业者正在换道领跑｜AI火花开放麦” (https://m.36kr.com/p/3641730074300038)

[3] 虎嗅网. “人人谈AI的时候，创业和投资还有哪些机会？” (https://www.huxiu.com/article/4817751.html)