軟件與硬件的邊界正在慢慢消融。

來(lái)源 |鈦媒體創(chuàng)投家

作者 |郭虹妘、陶天宇

2025年，中國(guó)一級(jí)市場(chǎng)達(dá)成了一個(gè)昂貴的共識(shí)：“AI 應(yīng)用元年”。

年初，李開復(fù)、李彥宏、鄺子平、朱嘯虎等眾多科技領(lǐng)袖與頭部風(fēng)險(xiǎn)投資人們頻頻在公開演講中拋出一個(gè)判斷：

2025年必將是AI應(yīng)用大規(guī)模落地的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折之年。

隨著大模型推理成本以每年十倍的速度下降，API調(diào)用量則以每月十倍的速度快速攀升，海量的AI應(yīng)用將井噴式地爆發(fā)，幾乎覆蓋B端和C端的所有場(chǎng)景。

年末之際，大洋彼岸，Meta以20億美元收購(gòu)?fù)ㄓ肁gent公司Manus的消息傳來(lái)，為這場(chǎng)“昂貴的共識(shí)”提供了完美的注腳，更夯實(shí)了2025“AI應(yīng)用元年”歷史地位。

據(jù)IT桔子、鈦媒體TMTBASE數(shù)據(jù)顯示，2025年截至12月，標(biāo)簽包含AI應(yīng)用且拿到新融資的公司總數(shù)為930家，融資總金額高達(dá)1070.7億元（人民幣）。

這意味著，在2025年的每一天，都有2.6家公司拿到融資，平均每小時(shí)有1200萬(wàn)資金進(jìn)場(chǎng)。

這份熱度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了近年來(lái)任何單一賽道的融資密集度。

錢去了哪里？又為什么去那里？

01

AI應(yīng)用到了哪些場(chǎng)景？

拆解1070億的背后，我們發(fā)現(xiàn)了一些微妙的變化。

第一，Top 10場(chǎng)景的融資企業(yè)數(shù)量占總數(shù)的73%，場(chǎng)景集中度較高。

這意味著，資本的共識(shí)已經(jīng)形成，錢主要流向了這十個(gè)被驗(yàn)證或被看好的方向。

細(xì)分賽道來(lái)看。930家公司中，194家專注于具身智能（含專為具身智能企業(yè)服務(wù)的零部件、模型算法及數(shù)據(jù)公司），占比高達(dá)20.9%。

為什么是具身智能？

因?yàn)?strong>它完美符合了資本對(duì)“AI+物理世界”的想象。

相比于看不見摸不著的軟件SaaS，一個(gè)能動(dòng)的機(jī)器人似乎更容易講出高估值的故事。

回看投資人今年的心態(tài)：

他們賭的是大模型解決具身“大腦”，中國(guó)供應(yīng)鏈提供具身“身體”，剩下的就交費(fèi)時(shí)間和耐心。

狂歡之下，泡沫也隨之而來(lái)。

某具身智能公司公布的1000臺(tái)量產(chǎn)訂單中，實(shí)際交付量不足兩成，這還不是個(gè)例。

但是投資人愿意等。

一位硬科技投資人坦言：

“硬科技的護(hù)城河恰恰建立在這些“臟活累活”上。一旦跨過量產(chǎn)門檻，后來(lái)者很難追趕。

所以，某種程度上，資本押注的不僅是機(jī)器人，而是中國(guó)制造在 AI 時(shí)代的產(chǎn)業(yè)升級(jí)窗口。”

除具身智能外，融資數(shù)量排名前十的場(chǎng)景依次是：

工業(yè)、醫(yī)療、通用（包含"模型即應(yīng)用"的模型廠商和為泛行業(yè)提供AI解決方案的服務(wù)商）、消費(fèi)級(jí)硬件、自動(dòng)駕駛、內(nèi)容生成、市場(chǎng)營(yíng)銷、視覺智能和數(shù)據(jù)治理。

其中工業(yè)與醫(yī)療（不含新藥研發(fā)/合成生物）分列融資數(shù)量的第二、第三位，合計(jì)占比超過18%。

這似乎印證了“AI 賦能實(shí)體”的敘事。

但數(shù)據(jù)揭示了另一層真相：

在這兩個(gè)場(chǎng)景內(nèi)，成立超過5年的傳統(tǒng)數(shù)字化服務(wù)商，通過轉(zhuǎn)型獲得“AI”概念的企業(yè)較多，占比超過50%。

傳統(tǒng)軟件商通過接入大模型 API，完成了從“數(shù)字化”到“智能化”的標(biāo)簽切換。

雖然拉高了整體的融資活躍度，卻掩蓋不住 AI 原生創(chuàng)新含量的匱乏。

相比之下，通用場(chǎng)景、消費(fèi)級(jí)硬件、自動(dòng)駕駛、內(nèi)容生成、市場(chǎng)營(yíng)銷、視覺智能、數(shù)據(jù)治理等場(chǎng)景的企業(yè)“AI原生”屬性更強(qiáng)，它們大多從創(chuàng)立之初就圍繞大模型能力設(shè)計(jì)產(chǎn)品。

第二，媒體熱度與資本熱度的錯(cuò)位。

科研、消費(fèi)、新藥研發(fā)/合成生物、陪伴、教育、辦公、文娛、交通、金融、無(wú)人機(jī)等場(chǎng)景，融資企業(yè)數(shù)量排進(jìn)“第二梯隊(duì)”，合計(jì)占比21%。

一個(gè)有趣的現(xiàn)象是：陪伴、辦公、教育等場(chǎng)景的融資企業(yè)數(shù)量并不多，與媒體報(bào)道熱度形成明顯反差。

Ropet、Haivivi、芙崽等陪伴類產(chǎn)品頻繁出現(xiàn)在科技媒體；

MiniMax旗下虛擬陪伴應(yīng)用星野/Talkie貢獻(xiàn)大部分收入，更是引發(fā)網(wǎng)友熱議。

但數(shù)據(jù)顯示，這些場(chǎng)景下拿到融資的公司數(shù)量，遠(yuǎn)低于具身智能、工業(yè)、醫(yī)療等賽道。

這說明兩點(diǎn)：

一是這些場(chǎng)景雖有明星項(xiàng)目，但整體拿到融資的概率偏低；

二是媒體傳播熱度與資本流向之間，存在明顯錯(cuò)位。

第三，ToB 項(xiàng)目拿走了更多的錢。

數(shù)據(jù)顯示，融資Top10場(chǎng)景中，工業(yè)、醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、市場(chǎng)營(yíng)銷、視覺智能與數(shù)據(jù)治理這6項(xiàng)都是純粹的ToB 場(chǎng)景。

如果考慮到具身智能目前主要服務(wù)于工業(yè)場(chǎng)景，Top 10 中有 62.17% 的企業(yè)都在做 ToB 業(yè)務(wù)。

這與大眾認(rèn)知形成了鮮明反差。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，硅谷更多ToB，國(guó)內(nèi)更多 ToC幾乎是共識(shí)，但AI時(shí)代的邏輯變了。

ToC項(xiàng)目天然具有更強(qiáng)的傳播性，容易制造話題；

但ToB 項(xiàng)目拿走了更多的錢，商業(yè)模式更清晰、付費(fèi)意愿更確定，反而更受資本青睞。

這背后是資本對(duì)確定性的渴求，以及對(duì) AI 商業(yè)化路徑的重新判斷。

02

哪個(gè)場(chǎng)景融資能力最強(qiáng)？

從資金集中度來(lái)看，TOP 3場(chǎng)景（具身智能、自動(dòng)駕駛、通用）的融資總金額占比，超過總?cè)谫Y金額的一半，達(dá)51.6%；

TOP3 10場(chǎng)景融資總金額占總?cè)谫Y金額的89%。

融資金額上呈現(xiàn)高度集中的趨勢(shì)，共識(shí)非常明確。

其中，具身智能賽道以337.7億人民幣的融資總金額仍然穩(wěn)坐第一，投資人不僅愿意投具身智能，還愿意給它們開更高的價(jià)碼。

另有兩個(gè)賽道跌出了融資總金額Top10，他們是市場(chǎng)營(yíng)銷與消費(fèi)；

而新進(jìn)入Top10的兩個(gè)場(chǎng)景分別是新藥研發(fā)/合成生物與科研。

這一變動(dòng)展示出在新藥研發(fā)/合成生物與科研領(lǐng)域下注的投資機(jī)構(gòu)更愿意通過下重注去博一個(gè)未來(lái)。

也側(cè)面展現(xiàn)出這兩個(gè)領(lǐng)域既廣泛地被資本看好，其核心技術(shù)與人才的集中程度也非常高的客觀事實(shí)。

論單個(gè)項(xiàng)目的吸金能力"吸金能力"，自動(dòng)駕駛、通用場(chǎng)景才是真正的贏家，分別以4.5億元和1.7億元的平均單項(xiàng)目融資金額占據(jù)第一、第二名。

具身智能雖然總?cè)谫Y額最高，但平均單項(xiàng)目融資額反而被反超。

反映出這兩個(gè)賽道本身的平均融資較其他賽道輪次更加靠后，大額融資更加集中。

今年單筆規(guī)模最大的融資，新石器無(wú)人車6億美元的D輪融資就發(fā)生在自動(dòng)駕駛賽道，直接拉高了整個(gè)賽道的平均融資額。

此外，平均單個(gè)項(xiàng)目的融資金額上，排名第一的自動(dòng)駕駛的融資金額比第二的與第三的總和還要高；

而排名第四到第十的賽道（農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、內(nèi)容生成、新藥研發(fā)/合成生物、編程、科研、交通）之間并沒有太大差距，表明他們的融資輪次與估值水平相差并不太大。

盡管融資金額的Top10場(chǎng)景有了些許變化，但ToB依然是絕對(duì)的主流。

03

融資處于什么階段？

進(jìn)一步透視所有AI應(yīng)用類項(xiàng)目的融資輪次，我們發(fā)現(xiàn)有36%的公司處于早期階段（種子、天使輪）；

有46%的公司處于成長(zhǎng)期階段（A-B輪）；

兩者之和占公司總數(shù)的82%，而處于后期與戰(zhàn)略投資階段的公司整體占比不到18%。

這意味著，絕大多數(shù)AI應(yīng)用公司仍處于證明自己的階段。

它們或是在尋找產(chǎn)品與市場(chǎng)的契合點(diǎn)（Product-Market Fit），或是在驗(yàn)證商業(yè)模式的可持續(xù)性，距離真正的規(guī)模化盈利還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。

一位專注AI賽道的投資人表示：

“82%處于早期和成長(zhǎng)期，這既是機(jī)會(huì)，也是警示。

機(jī)會(huì)在于行業(yè)格局遠(yuǎn)未定型，新玩家仍有突圍可能；

警示在于，大部分公司會(huì)在未來(lái)18-24個(gè)月內(nèi)面臨生死劫，要么拿到下一輪融資，要么實(shí)現(xiàn)盈虧平衡，否則就是死亡。”

04

集中在哪些地區(qū)？

AI應(yīng)用公司的注冊(cè)地分布也非常典型。

北京以 226 家公司、24.3% 的占比，成為絕對(duì)的"AI 第一城"。

這里聚集了字節(jié)跳動(dòng)、百度、智譜 AI 等大模型公司，以及清華、北大、中科院等頂尖研究機(jī)構(gòu)。

北京以其絕對(duì)領(lǐng)先的開發(fā)者聚集度和大型科技公司聚集度，成為AI應(yīng)用類公司的首選地區(qū)。

深圳以196家公司，21%的占比位居第二。

憑借其全球領(lǐng)先的科技硬件產(chǎn)業(yè)鏈，聚集了大量機(jī)器人公司和智能硬件公司。

外界調(diào)侃，在深圳一個(gè)機(jī)器人從設(shè)計(jì)到量產(chǎn)的周期可以壓縮到 6 個(gè)月。

長(zhǎng)三角地區(qū)（上海、浙江、江蘇）緊隨其后。

AI應(yīng)用公司的地理格局，本質(zhì)上是資本、人才、供應(yīng)鏈三者的博弈結(jié)果。

05

2025 AI應(yīng)用融資之王

2025年AI應(yīng)用公司融資規(guī)模TOP 20榜單，清晰勾勒出資本的偏好。

20家公司中，11家來(lái)自具身智能賽道，覆蓋了具身智能的全產(chǎn)業(yè)鏈：

有做工業(yè)機(jī)器人的樂聚、銀河通用，有做靈巧手的靈心巧手，有做四足機(jī)器人的宇樹科技，也有做小尺寸人形機(jī)器人的松延動(dòng)力。

自動(dòng)駕駛賽道只有4家公司上榜，但這恰恰印證了前文的判斷，自動(dòng)駕駛是"少數(shù)玩家的重注游戲"；

通用場(chǎng)景公司上榜企業(yè)只有4家（Manus、Minimax、月之暗面Kimi、智譜），數(shù)量雖不及具身智能，但含金量極高。

融資規(guī)模TOP 20榜單揭示了一個(gè)更深層的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)：

軟件與硬件的邊界正在慢慢消融。

軟件不再只是代碼，硬件不再只是鐵殼。

最吸金的具身智能和自動(dòng)駕駛賽道，正在打破這堵墻，它們讓最聰明的代碼，控制最強(qiáng)壯的機(jī)器。

這預(yù)示著，未來(lái)的超級(jí)獨(dú)角獸，不一定是一家純粹的軟件公司，也不一定是純粹的硬件公司，它或許擁有定義硬件的軟件能力，也擁有承載軟件的硬件能力。

06

資本用真金白銀勾勒出清晰的產(chǎn)業(yè)圖譜，也培育了AI應(yīng)用生態(tài)的野蠻生長(zhǎng)。

在日均誕生2.6家融資企業(yè)的繁榮表象下，行業(yè)洗牌的暗流已然涌動(dòng)。

某頭自動(dòng)駕駛企業(yè)在完成大額融資后，其核心算法團(tuán)隊(duì)在三個(gè)月內(nèi)流失過半；

某具身智能司公布的1000臺(tái)量產(chǎn)訂單中，實(shí)際交付量不足兩成。

當(dāng)資本開始追逐“AI+”的概念游戲，技術(shù)落地的鴻溝正成為懸在創(chuàng)業(yè)者頭頂?shù)倪_(dá)摩克利斯之劍。

2026年，那些無(wú)法跨越商業(yè)化死亡之谷的項(xiàng)目，終將在潮水退去后裸露沙灘。

而另一方面，全球的AI產(chǎn)業(yè)格局也正悄然打破“中國(guó)強(qiáng)應(yīng)用，美國(guó)強(qiáng)基礎(chǔ)”的微妙平衡，Manus收購(gòu)案中Meta開出的20億美元天價(jià)，已悄然拉響全球AI人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)的警報(bào)。

2025只是序章。

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