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投资人盯上了这5个00后

韦香惠 2026-06-01 08:48
韦香惠 2026/06/01 08:48

邦小白快读

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本文核心讲当前创投圈00后主导的具身智能创业项目,已经成为资本追逐的热门热点,以下是核心干货:

1. 目前获得头部资本密集下注的00后主导项目一共5家,分别是渊澈太初、LiberAI、萝博派对、逆矩阵科技、灵初智能,全部在极短时间内完成多轮融资,累计融资额从数千万美元到20亿元不等,投资方涵盖高瓴创投、红杉中国、顺为资本等头部机构,还有多家国资背景基金参与。

2. 这批创业者的共性十分清晰:大多师出名门,师从AI、机器人领域的大牛学者,本身是一线科研人员,核心技术方向集中在当下热门的物理AI与世界模型,大多聚焦底层能力建设,而非直接做终端机器人产品。

3. 资本追捧00后创业者,核心原因一是一级市场好项目稀缺,机构竞争从挑项目变成抢创始人,二是00后成长于AI语境,对新技术理解更直观,更愿意打破旧范式。

本文分析了具身智能赛道的最新创业和资本动向,能给布局AI机器人相关领域的品牌商提供方向参考,核心干货如下:

1. 行业与消费技术趋势:当前具身智能已经进入技术迭代新阶段,从早期“大模型+机器人”的VLA端到端动作生成路线,转向物理AI、世界模型的2.0阶段,底层技术创新的机会大于终端产品,面向机器人的底层模型、数据训练平台成为新的热门方向。

2. 产品路径变化:新一代00后创业者普遍接受“先有智能、再补工程”的路径,主张先做数据模型,再反推本体设计,和过去先做硬件本体再补算法的路径完全不同,更贴合新一代用户对智能机器人的需求。

3. 布局参考:当前头部资本和国资都在密集押注该赛道,赛道热度已经起来,品牌商可以提前关注相关技术落地机会,绑定优质年轻团队提前卡位新赛道。

本文披露了具身智能赛道的最新创投动向,能给想要切入AI机器人领域的卖家提供机会与风险参考,核心干货如下:

1. 市场增长机会:当前具身智能赛道仍处于技术未收敛、行业格局未定的早期阶段,商业化空间还未完全打开,属于坡长雪厚的长期赛道,一旦跑出来就能成长为千亿级平台型公司,增长空间极大,新入场者仍有大量机会。

2. 值得关注的方向:目前这批头部项目大多聚焦具身智能底层能力建设,包括物理世界模型、机器人数据采集、强化学习训练平台、操作数据闭环等,这类方向的需求突出,机会比直接做终端机器人本体更大。

3. 风险提示:当前赛道存在资本非理性追捧的情况,一级市场因好项目稀缺出现抢创始人的现象,最终能跑出来的项目只有极少数,且行业整体估值有较高溢价,入场需要警惕泡沫风险,核心要考察团队的技术迭代和工程落地能力。

本文分析了具身智能赛道的最新技术和创业动向,能给想要切入机器人相关领域的生产制造工厂提供参考,核心干货如下:

1. 产品生产设计需求变化:新一代具身智能创业者的技术路径是先做数据、模型、世界理解,再反推本体设计,和过去先做本体再补算法的传统路径完全不同,这意味着机器人本体硬件设计会跟随算法需求快速调整,工厂需要适配柔性化定制生产需求,跟上行业技术迭代节奏。

2. 明确商业合作机会:当前多数初创项目聚焦底层技术研发,不具备量产落地能力,行业普遍认可“年轻技术团队+成熟产业供应链”的理想组合结构,有量产经验的工厂可以和初创项目绑定合作,共同落地项目,分享赛道增长红利。

3. 转型启示:当前具身智能赛道资本关注度高,愿意给出高估值溢价,工厂可以抓住风口机遇,推进自身数字化转型,对接前沿科创项目,拓展新的业务增长曲线。

本文梳理了具身智能赛道的最新发展趋势和业内痛点,能为服务AI机器人领域的服务商提供方向参考,核心干货如下:

1. 行业发展新趋势:具身智能已经进入2.0发展阶段,核心方向转向物理AI和世界模型,当前创业主力从原本80、90后产业出身的创业者,转向00后一线科研出身的年轻创业者,头部资本和国资都在密集押注,赛道整体增速快,市场需求旺盛。

2. 客户核心痛点:当前大部分年轻创业项目的核心优势是底层技术研发,普遍缺乏产业落地、供应链管理、商业化量产以及融资对接的资源和能力,短板十分明显。

3. 可布局的解决方案方向:服务商可以针对年轻创业团队的特点,推出覆盖供应链对接、量产管理、融资对接、品牌传播的一体化服务,帮助年轻技术团队补齐运营落地短板,抓住赛道增长红利,拓展自身客户群体。

本文披露了当前具身智能赛道创业和资本的最新动向,能为布局AI机器人领域的平台商提供招商运营方向参考,核心干货如下:

1. 赛道对平台的核心需求:当前大量00后初创具身智能项目,核心优势是底层技术研发,普遍缺少产业资源、供应链对接、商业化落地的支持,需要平台提供孵化、资源对接、运营服务,帮助完成从技术到产品的转化。

2. 招商方向参考:当前物理世界模型、机器人数据训练平台、强化学习操作闭环等底层技术方向优质项目稀缺,头部资本都在争抢,平台可以针对性挖掘对接顶级高校出身的年轻科研创业项目,推出针对性的孵化扶持政策,吸引优质项目入驻。

3. 风向规避要点:当前赛道存在资本非理性追捧的情况,项目技术尚未完全收敛,整体成功概率较低,平台招商不能只看创始人年龄和背景,要重点考察团队的落地能力和创业特质,避免承接泡沫带来的风险。

本文呈现了当前具身智能赛道创投领域的最新动向,也提出了行业发展的新问题,对产业研究者有较高的参考价值,核心干货如下:

1. 产业新动向:一是创业群体出现代际变化,00后“具身Native”创业者开始登上核心舞台,成为资本追逐的对象,这批创业者大多出身顶级高校,师从行业大牛,本身就是一线AI领域研究员。二是技术路线出现迭代,具身智能从早期的VLA路线转向物理AI、世界模型的2.0阶段,开发逻辑从“先本体后算法”转向“先模型后本体”。

2. 行业新问题:当前一级市场因好项目稀缺,出现了抢创始人的现象,赛道存在非理性估值溢价,技术尚未收敛,项目整体成功概率极低;投资逻辑从验证成熟商业模式,转向押注创始人未来进化的可能性,是一级市场出现的新变化。

3. 新商业模式雏形:“年轻技术团队+成熟产业老炮”的组合结构已经获得行业认可,成为当前具身智能创业的典型团队模式,具备较高的研究价值。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article focuses on the latest hot trend in China's venture capital circle: embodied intelligence startups led by Generation Z founders, which have become the most sought-after deals for investors. Key takeaways are as follows:

1. To date, five prominent Gen Z-led embodied intelligence projects have secured intensive bets from top-tier investors: Yuanche Taichu, LiberAI, Robo Party, Inverse Matrix Technology, and Lingchu Intelligence. All completed multiple rounds of financing in a very short period, with cumulative funding ranging from tens of millions of dollars to 2 billion yuan. Investors include leading VC firms such as Hillhouse Capital, Sequoia China, and Shunwei Capital, alongside multiple state-backed funds.

2. These founders share clear common traits: most come from top academic backgrounds, study under leading scholars in AI and robotics, and work as frontline researchers themselves. Their core technologies focus on the currently popular fields of physical AI and world models, with most prioritizing building underlying foundational capabilities rather than developing end-consumer robot products directly.

3. There are two core reasons behind capital's enthusiasm for Gen Z founders: first, high-quality projects are scarce in the primary market, so the competition has shifted from picking projects to fighting for standout founders. Second, Gen Z grew up in an AI-native context, has more intuitive understanding of new technologies, and is more willing to break old paradigms.

This article analyzes the latest startup and capital trends in the embodied intelligence track, providing directional guidance for brands looking to lay out in AI and robotics-related fields. Key insights are as follows:

1. Industry and consumer technology trends: Embodied intelligence has entered a new stage of technological iteration. It has shifted from the early "large model + robot" VLA end-to-end motion generation route to the 2.0 stage focused on physical AI and world models. Opportunities for underlying technological innovation are greater than those for end products, and underlying robot models and data training platforms have become new popular directions.

2. Shift in product development paths: The new generation of Gen Z founders generally follows the path of "building intelligence first, adding engineering later": they develop data models first, then reverse-optimize robot ontology design. This is completely different from the traditional path of building hardware ontology first then adding algorithms, and better aligns with the new generation of users' demand for intelligent robots.

3. Layout reference: Leading private capital and state-backed funds are already betting heavily on this track, which has entered a high-growth phase. Brands can pay early attention to relevant technology commercialization opportunities, and partner with high-quality young teams to secure an early position in this new track.

This article discloses the latest venture capital trends in the embodied intelligence track, providing opportunity and risk reference for sellers looking to enter the AI robot field. Key insights are as follows:

1. Market growth opportunities: The embodied intelligence track is still in an early stage with unconverged technology and undetermined industry structure. Its commercial space has not been fully unlocked, making it a long-term track with massive growth potential. A successful project here can grow into a platform-sized company worth hundreds of billions of dollars, and new entrants still have plenty of opportunities.

2. Directions worth attention: Most of the current top projects focus on building underlying capabilities for embodied intelligence, including physical world models, robot data collection, reinforcement learning training platforms, and operation data closed loops. These directions have strong demand and larger opportunities than directly developing end robot ontologies.

3. Risk warning: The track is currently seeing irrational capital pursuit. Primary market investors are fighting for standout founders amid a shortage of high-quality projects, only a tiny fraction of projects will eventually succeed, and the whole industry has high valuation premiums. Entrants need to be wary of bubble risks, and should prioritize evaluating teams' technological iteration and engineering implementation capabilities.

This article analyzes the latest technology and startup trends in the embodied intelligence track, providing reference for manufacturing factories looking to enter the robotics-related field. Key insights are as follows:

1. Shifts in product design and manufacturing demand: The technological path of the new generation of embodied intelligence founders is to build data, models, and world understanding first, then reverse-design robot ontology. This is completely different from the traditional path of building ontology first then adding algorithms, which means robot ontology hardware design will adjust rapidly based on algorithm requirements. Factories need to adapt to flexible customized production demand to keep up with the industry's technological iteration pace.

2. Clear business cooperation opportunities: Most current startups focus on underlying technology R&D and do not have mass production capabilities. The "young technology team + mature industrial supply chain" combination is widely recognized as the ideal structure in the industry. Factories with mass production experience can partner with these startups to co-develop and commercialize projects, and share the growth dividend of the track.

3. Transformation inspiration: The embodied intelligence track enjoys high capital attention and valuation premiums. Factories can seize this opportunity to advance their own digital transformation, partner with cutting-edge tech startups, and expand new business growth curves.

This article sorts out the latest development trends and industry pain points in the embodied intelligence track, providing directional reference for service providers serving the AI and robotics field. Key insights are as follows:

1. New industry development trends: Embodied intelligence has entered the 2.0 development stage, with its core focus shifting to physical AI and world models. The main force of entrepreneurship has shifted from industry veteran founders of the 1980s and 1990s generations to young, frontline research-born Gen Z founders. Top private capital and state-backed funds are all betting heavily on the track, which sees fast overall growth and strong market demand.

2. Core pain points of clients: Most young startups have core strengths in underlying technology R&D, but generally lack resources and capabilities for industrial implementation, supply chain management, commercial mass production, and financing connection, which are obvious weaknesses.

3. Solution directions worth laying out: Service providers can develop integrated solutions covering supply chain connection, mass production management, financing matching, and brand communication tailored for young founding teams. This helps young technology teams fill their operational and implementation gaps, captures the track's growth dividend, and expands service providers' own customer base.

This article discloses the latest startup and capital trends in the current embodied intelligence track, providing reference for investment attraction and operation direction for platforms looking to lay out in the AI and robotics field. Key insights are as follows:

1. Core demand from the track for platforms: A large number of Gen Z embodied intelligence startups have core strengths in underlying technology R&D, but generally lack support for industrial resources, supply chain connection, and commercial implementation. They need platforms to provide incubation, resource matching, and operation services to help complete the transformation from technology to product.

2. Investment attraction direction reference: High-quality projects in underlying technology directions such as physical world models, robot data training platforms, and reinforcement learning operation closed loops are currently very scarce, and are competed for by top capital. Platforms can specifically target and connect young research-led startup projects from top universities, launch tailored incubation and support policies, and attract high-quality projects to settle in.

3. Risk avoidance notes: The track currently sees irrational capital pursuit, with unconverged technology and a very low overall success rate for projects. Platforms should not only evaluate founders by age and background when sourcing projects, but should prioritize investigating teams' implementation capabilities and entrepreneurial traits to avoid risks brought by industry bubbles.

This article presents the latest trends in venture capital for the embodied intelligence track, and raises new questions about industry development, offering high reference value for industry researchers. Key insights are as follows:

1. New industry trends: First, there is a generational shift among founders: Gen Z "embodied-native" entrepreneurs have stepped onto the center stage and become the most sought-after group by capital. Most of these founders come from top universities, study under industry leading scholars, and work as frontline AI researchers themselves. Second, the technological route has iterated: embodied intelligence has shifted from the early VLA route to the 2.0 stage focused on physical AI and world models, and the development logic has shifted from "ontology first, algorithms second" to "model first, ontology second".

2. New industry problems: Amid a shortage of high-quality projects, primary market investors are now fighting for standout founders, leading to irrational valuation premiums across the track. Technology remains unconverged, and the overall success rate of projects is extremely low. A new shift has occurred in primary market investment logic: instead of investing in validated mature business models, investors are now betting on founders' potential for future evolution.

3. Embryo of a new business model: The "young technology team + experienced industry veterans" combination structure has already won industry recognition, and has become a typical team model for current embodied intelligence startups, which carries high research value.

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I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

OriginFlow、LiberAI、萝博派对、逆矩阵科技和灵初智能。

00后具身“小天才”,几乎成了当下创投圈最炙手可热的存在——几家由00后主导的具身公司最近密集完成多轮融资

逆矩阵科技宣布完成超千万美元首轮融资,由高瓴创投与北大系基金燕缘创投联合投资;OriginFlow连续完成天使轮、战略轮、Pre-A1轮融资,累计融资金额超过5亿元,蓝驰创投、绿洲资本、58战投、Monolith砺思资本、元禾璞华等机构密集押注。

几乎同一时间,RoboParty萝博派对、LiberAI也相继完成融资。前者完成数千万美元天使+轮融资,由顺为资本领投,小米战投追加投资;LiberAI则拿下近5亿元天使+轮融资,背后站着红杉中国、真格基金、美团龙珠、顺为资本等头部机构。

灵初智能更早一些。4月,公司完成新一轮融资,由国投先导、京西瑞瓴投资;一个月前,刚刚宣布完成总额20亿元的天使轮及Pre-A轮融资,上海国资背景的徐汇资本领投,多家老股东超额跟投。

据我们了解,其中一家具身公司已于近期完成了新一轮阵容豪华的融资。

过去一年,我写过几篇关于00后在创投圈的故事,比如AI小天才、00后投资人。科技圈总是追逐年轻人和新浪潮,但浪潮的更迭速度还是有点太快了。一年前,具身赛道的主角还不是这批年轻人。无论是做本体、大脑,还是核心零部件,活跃一线的多数是80和90创业者:有人是高校学者下场创业,有人长期深耕工业量产体系,也有人在机器人行业摸爬滚打多年后,终于等来了技术窗口。

今年,资本开始把聚光灯打向更年轻的一代。

一些投资人相信,这是属于“具身Native”的时代机遇。相比上一代机器人创业者,00后最大的特点是,他们几乎天然成长于AI语境之中,对大模型、世界模型、多模态交互的理解更加直觉化,也更容易接受“机器人先有智能、再补工程”的路径。

一位年轻的创业者就曾对我们说,大语言模型那一波自己没赶上,具身的第一波也错过了,世界模型、端到端控制和机器人智能化的爆发,让他们第一次真正站到了牌桌中央。他不确定未来是否还会有这样的机会。

换一个角度看,资本也并不是突然开始“偏爱年轻人”,而是一级市场正在进入一个“好项目稀缺”的阶段。当真正有想象力、又足够稀缺的项目越来越少时,机构之间的竞争就会迅速从“挑项目”变成“抢创始人”。

没有小天才的时代,只有时代的小天才。

上午聊完,下午发TS

相比整个具身智能赛道动辄上百家公司的热闹,真正意义上的“具身小天才”创业项目,从数量看倒也不是很多。

据我们了解,如果把范围限定在00后主导、且已经获得头部机构密集下注的项目,目前市场上的标的主要集中在几家公司:渊澈太初(OriginFlow)、LiberAI、萝博派对、逆矩阵科技,以及灵初智能。

这些项目几乎从诞生开始,就被头部资本围猎,而且在极短时间内就完成融资。

渊澈太初成立于2025年8月,由00后清华大学博士生秦深涛创立,成立不到一年内累计融资总额已突破5亿元人民币。这家公司几乎以“连环融资”的节奏迅速完成多轮融资。天使轮由蓝驰创投、绿洲资本联合领投;随后战略轮引入58战投、普华资本、水木清华种子校友基金等产业与校友系资本;到了Pre-A1轮,Monolith砺思资本独家领投,元禾璞华、元禾原点、国方创投等机构继续跟进。

有投资人回忆,第一次接触OriginFlow渊澈太初时,上午聊完,中午便直接安排合伙人会面,下午机构内部即完成决策,并迅速发出TS(投资意向书)。

LiberAI与萝博派对身上差不多也是如此。

LiberAI成立于2025年,至今已连续完成种子轮、天使轮、天使+轮融资,累计融资金额接近5亿元,由真格基金、红杉中国、美团龙珠、顺为资本等头部机构联合押注。

萝博派对则在不到两个月时间里连续完成多轮融资。2025年11月,公司完成近千万美元种子轮融资,由小米战投、经纬创投领投;一个月后又迅速完成种子+轮融资,投资方进一步扩展至国香资本、华映资本、BV百度风投等机构。随后,其数千万美元天使+轮融资又由顺为资本领投,小米战投继续追加。

萝博派对创始人兼CEO黄一,是目前人形机器人行业里最年轻的创业者之一。2023年进入哈尔滨工业大学后,他在本科阶段便开发出双足人形机器人AlexBot系列,并实现全栈开源。相关项目已被十余家企业与高校复刻应用,其团队GitHub累计获得超过4000个Star,文档浏览量超过20万。2025年3月,黄一提前一年本科毕业并创立萝博派对,方向聚焦于全栈开源双足人形机器人。

逆矩阵科技在今年3月完成超千万美元首轮融资,由高瓴创投与北大系基金燕缘创投联合投资。也是在3月,灵初智能首次对外披露过往融资进展,先后完成天使轮及Pre-A轮融资,累计金额共计20亿元。天使轮投资方包含国开金融等“国家队”及智元机器人等,Pre-A轮则由徐汇资本等地方国资及市场化基金领投。4月,对外披露完成A轮融资,由国投先导与京西瑞瓴联合投资。

师出名门

仔细观察会发现,这些所谓“具身小天才”,其实大多并非横空出世,而且几乎都“师出名门”,跟过机器人领域的大牛博导、教授。

渊澈太初创始人兼CEO秦深涛师从清华大学车辆与运载学院李院士;本科则毕业于哈尔滨工业大学机器人方向,师从邓宗全院士。

LiberAI创始人刘松铭师从清华大学机器学习领域专家朱军,发表过多篇顶会论文;联合创始人林凡淇则师从清华大学清华大学交叉信息学院助理教授、千寻智能联合创始人高阳。

逆矩阵的两位核心创始人吉嘉铭与陈博远,分别出生于1998年与2004年,来自北京大学智能学院、人工智能研究院与元培学院。其中吉嘉铭师从北大人工智能研究院助理教授杨耀东,而杨耀东的另一位学生陈培源,正是灵初智能联合创始人之一。后者曾在斯坦福大学访问期间,师从Karen Liu与李飞飞教授,并率先实现利用强化学习在真实世界中同时控制双臂、双手完成多技能操作。

不同于其他几家“学生团队”,灵初智能是典型的“行业老炮+青年天才”组合。创始人王启斌在手机、智能音箱、机器人领域已有近20年产业经验,多次完成产品从0到1再到全球化量产的闭环。而陈培源为代表的年轻技术团队则负责前沿算法与技术突破。

在北大系基金燕缘创投总经理、管理合伙人李军看来,这恰恰是目前具身智能领域相对理想的组织结构:年轻人负责创新与技术探索,成熟产业团队负责组织管理、供应链与商业化落地,两者结合,才能真正把实验室里的技术推向现实场景。

过去几年,李军投资过不少北大系具身智能与世界模型项目,包括银河通用、灵初智能、逆矩阵、智在无界、前沿汇创等。他认为,目前大家看到的许多不错的明星项目其实是事后被标签化定义的,是否能创业成功与团队年轻与否没有必然的联系,年龄本身也是一个“标签”。

除了技术以外,真正重要的是创始人是否具备创业的决心和独特的创业气质,所有的事情都会回到“人”身上。“如果具备这种气质,无论是年轻人还是中年人我们都会坚定投资。我们投资的项目中创始团队里70、80、90和00后都有,既有行业连续创业者也有北大年度人物学生代表。 ”这是李军的看法。

“几个天才+一个团队”,做出世界模型

比起产业型创业者的商业化能力,技术创新驱动无疑是年轻创业者最大的优势。在具身智能技术路线尚未收敛的阶段,年轻人没有理由不把握这样的机会。

过去一年,无论国内还是海外,具身智能最主流的融资叙事几乎都围绕VLA展开。它的核心逻辑,是让机器人像大模型理解语言一样,同时理解视觉信息,并直接输出动作。很多公司希望通过“大模型+机器人”的方式,构建机器人的通用行动能力。

相比上一阶段依赖VLA进行端到端动作生成,今年行业里被讨论最多的“具身2.0”概念则更强调Physical AI(物理AI)与世界模型(World Model)。从业务方向来看,这批“具身小天才”的创业项目,大多也集中在这一层。

相比直接做终端机器人产品,他们更多聚焦于具身智能底层能力建设,包括物理世界模型、机器人数据采集、强化学习训练平台、操作数据闭环,以及世界模型相关基础设施。

Sue是某头部美元基金的投资人,也是一位00后投资人。她对这一波具身智能创业者的判断,和很多传统VC不太一样。在她看来,这一轮真正有突破性的东西,未必来自那些最懂产业的人,反而可能来自最年轻、最前沿的一批researcher。

机器人行业现在其实出现了“两代创业者”。第一代是传统robotics背景出来的人,比如做运控、做硬件、做自动化、做机器人本体的人,他们经历过机器人行业过去十年的积累,有产业经验,也有工程经验,会天然沿用过去的数据管线、工程范式、交付逻辑,但未必愿意重新定义机器人本身。

“量产不是最大的结果。真正的大结果,是谁能定义下一代机器人范式。”Sue认为,现在机器人行业有一个问题,第一波公司虽然融了很多钱,但很多时候“没有技术突破的能力”。

他们太容易沿着旧范式往下做,更多是在follow过去的技术路线。“成熟创业者会下意识把未知问题变成已知问题。”她说,经验当然有价值,但经验也会形成惯性。尤其是在技术代际差异特别大的时候,旧经验甚至可能变成束缚。而真正试图打破范式的人,很多反而是一线研究员。

Sue筛选人的方式也很“research导向”,她长期关注顶会、best paper里的核心工作是谁做的。“我不太看好先把本体做好,再做算法。”她认为,具身行业尚未形成统一标准。不同厂商的构型、硬件、自由度都完全不同。在这种情况下,如果算法还没定型,本体其实也很难真正定型。在她看来,应该先有数据、模型、世界理解,再反推本体设计

“小天才”们大多来自这些一线研究员,他们很多是AI、CV或者机器学习背景的人,思考的是触觉数据怎么编码、力觉数据怎么进入模型、机器人怎么形成世界理解。

AI时代经常会出现“一篇论文改变整个行业”的情况,未来机器人领域也可能出现“几个天才+一个团队”做出通用世界模型的情况。

时代的小天才

“新时代一定会有新物种,新物种就会有新的人。一代人有一代人的机遇和使命,命运的推背感和时代共振会成就一批年轻创业者。”李军认为,这是当下Z世代受到VC追捧的原因之一。

“是不是很多投资人其实看不懂技术,只能看人?”李军没有回避。他承认,市场非理性情绪肯定存在,“害怕错过”的担忧在当下弥漫,但由于目前具身智能和世界模型的底层技术还在发展并未收敛,要求大家把技术完全看明白是一种奢侈,即使是“顶级科学家也很难做到一眼看穿终局”。

所以很多时候,除了技术以外投资机构能抓住的,反而是创始人身上的一些特质,比如学习能力、认知迭代能力、组织能力等,以及一种很难言说的独特创业气质。这个世界没有两片“完全一样的树叶”。投资本身就是投资人内心世界的映射。

这其实揭示了现在一级市场一个很微妙的现实。很多时候,机构押注的不是已经验证的商业模式,而是一个创始人未来进化成什么样的可能性。尤其是在具身智能和世界模型这种坡又长雪又厚的长期赛道里,技术路线本来就在不断变化,创始团队重要的是能否和北大这样的顶级高校科创策源地绑定,做到持续升级迭代技术以及创始人本身有没有持续进化和自我纠错的能力。

换个角度看,资本也并不是突然开始“偏爱年轻人”,而是一级市场正在进入一个“好项目稀缺”的阶段。当真正有想象力、又足够稀缺的项目越来越少时,机构之间的竞争就会迅速从“挑项目”变成“抢创始人”。过去互联网、新消费、SaaS时代,其实都出现过类似现象,只不过这一轮,被推到台前的恰好是一群年轻的技术创业者。

“VC讨好年轻人”甚至不是原因,而是结果。一位投资人半开玩笑地跟我说:“拼不过别人的资源、品牌和关系时,那就只能提供情绪价值。”于是,陪聊、捧场、抢份额、快速决策,逐渐成了一级市场竞争的一部分。

所以,这场关于“具身小天才”的热潮,或许本身就带着两面性。它既是新技术周期对年轻人的奖赏,也折射出当下一级市场对稀缺项目的焦虑。

年轻创业者的叙事也并非完全是浪漫的技术理想主义。李军特别愿意相信和看到年轻创业者在物理AI领域去创造和定义一种原生态的基础模型架构,同时又具备任务拆解和工程化场景落地能力。他反复强调一句话:“既要仰望星空,又要脚踏实地。”

在他看来,这一轮具身智能和世界模型投资,本质上是在投资一种“未来的可能性”。正因为行业格局还未定,技术还未完全收敛,商业化空间也还未真正完全打开,所以有些项目的估值不能简单用收入、利润、订单去衡量。VC真正押注的,是这些年轻团队未来有没有机会成长为新一代平台型头部公司。

也正因如此,现在的一级市场会愿意给具身智能和世界模型这些方向非常高的估值溢价。如果未来真能成为千亿级公司,那当下的估值未必贵,但问题是只有极少数企业能最后还依旧站在光里,一切都看投资人的眼光和创业者的命运是否能完美重合。

注:文/韦香惠,文章来源:投中网(公众号ID:China-Venture),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:投中网

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