将投中网设为"星标⭐"，第一时间收获最新推送 工业现场不相信demo。 作者簪竹 本文字数5390 手搓量丨100 % AI含量丨0% 物理AI领域又诞生一笔新的重磅融资。 近期，江行智能连续完成两轮数亿元战略融资。这是江行智能半年内完成的第三轮融资。至今，江行已经聚集起国内顶级VC及十余个产业方的股东阵 容。 据悉，本次资金将重点投向顶尖人才引进、算力建设、物理AI标准化产线建设及数采中心落地。江行智能创始人、CEO庞海天表示："市场用真金白银 告诉我们，这条路是对的。物理AI不是实验室里的玩具，而是能在零下20度变电站中7x24小时稳定运行的工业级大脑。" 不是造梦，是解决具体问题 工业现场不相信demo。 在很多人的印象里，机器人应该是人形的、灵活的、甚至能泡咖啡的。但在真实的变电站里，运维人员从进站到离站，中间要完成的是一整套连续流 程：导航、避障、识别、判断、操作、复核。 "这不是几个动作的简单叠加，而是一个连续任务。"江行智能CEO庞海天指出。 判断一家物理AI公司的核心标准只有一个：机器人能不能真正进入真实物理世界去作业。 江行智能不做那些为了发布会而存在的炫技。他们只解决一个问题：如何让机器在 ...

硬科技赛道投融资趋势 - 产业资本深度绑定，通过投资实现业务协同，例如微纳核芯引入中国移动和立讯精密，世航智能引入摩尔线程/昆仑芯背景的基金和大洋电机，深朴智能引入滴滴[3] - 存算一体AI芯片公司微纳核芯完成超10亿元B轮系列融资，投资方包括中国移动链长基金、深创投、中芯聚源等[5] - 海洋机器人公司世航智能宣布A轮系列融资超10亿元，为领域全球最大融资，新投资人包括上河动量基金、Vertex Growth、大洋电机等[7] - 通用具身智能机器人公司深朴智能完成数亿元Pre-A轮融资，由滴滴领投[10] - 商业航天在轨运管服务企业航天驭星完成近20亿元系列融资，投资方包括红杉中国、前海方舟、联通战新、紫金矿业等[16] - 中性原子量子计算企业太一量生完成3亿元Pre-A轮融资，由高榕创投、IDG资本等联合领投[12] - 具身智能企业穹彻智能完成新一轮数亿元融资[15] - 电动垂直起降航空器企业零重力飞机工业完成近5亿元新一轮融资[14] - 机器人领域公司大晓机器人、图强宇航、诺亦腾机器人分别完成天使+轮、数千万级天使+轮、数亿元Pre-A++轮融资[6][9][11] - 动力系统研发公司易维动力获数千万元天使轮融资[8] - 中性原子量子计算平台供应商太微量子连续完成天使轮、天使+轮融资[13] 大健康赛道投融资趋势 - 脑机接口（BCI）成为最热赛道[3] - 侵入式脑机接口公司芯生视界完成近亿元人民币种子轮融资，由经纬创投领投[3][24] - 脑机接口公司西湖灵犀完成数千万元天使+轮融资，由毅达资本等共同投资[3][21] - AI蛋白质设计平台公司分子之心完成A轮系列融资，累计融资金额逾亿美元[23] - 治疗性核酸药物研发企业诺未生物完成亿元级B轮融资[20] - 细胞治疗药物研发企业西湖生物完成超亿元战略融资[26] - 数字PCR及单细胞组学平台企业达普生物完成B+轮超1.2亿元融资[22] - 心血管创新器械公司脉润医疗完成数千万天使及天使＋轮融资[19] - 医疗科技公司欢影医疗完成数千万元新一轮融资[18] - 生物科技公司思昇科技完成数千万元种子轮融资[25] AI及互联网/企业服务赛道投融资趋势 - 资金高度聚焦“AI物理化”[3] - 世界模型公司逆矩阵科技完成超亿美元种子++轮融资，投资方包括经纬创投、五源资本、蚂蚁集团等[3][33] - 一站式物理AI数据服务平台觅蜂科技完成数亿元天使+轮战略融资[3][34] - AI应用公司演语科技完成近3亿美元B+轮融资，投后估值超20亿美元，刷新国内AI应用层单轮融资纪录[36] - 全球边缘智算龙头云天畅想完成超10亿元人民币E轮融资，由中国互联网投资基金领投[29][30] - 大模型及开发平台公司硅基流动完成超20亿元B轮融资，投资方包括携程战投、晶科能源、联通资本、蔚来资本等众多产业资本[31] - 因果世界模型公司Aether AI完成2000万美元首轮融资，由经纬创投领投[35] - AI算力优化公司Manifold AI流形空间完成近10亿元Pre-A轮融资[37] - 云游戏技术服务商云天畅想完成超10亿元E轮融资[29] - 企业级服务公司秩益科技连续完成亿元级A轮及A+轮融资[28] - AI算力服务公司章鱼动力完成5000万美元新一轮融资[32]

将投中网设为"星标⭐"，第一时间收获最新推送 智谱，成了中国AI行业迄今为止最疯狂的造富机器。 作者陶辉东 本文字数3721 手搓量丨90 % AI含量丨10% 6月22日，又一个万亿公司诞生——智谱在大涨17.19%之后，市值站上了1.05万亿港元的高点。自6 月12日发布GLM-5.2模型之后，智谱的股价已经翻了一倍，只用了5个交易日就涨出了一个美团、三 个MINIMAX的市值。 智谱会在中国的大模型之战中独占鳌头，出乎不少人的预料。 回想不到六个月前，智谱以116.2港元登陆港交所的时候，市值仅528亿港元。这个数字放在六小龙中 不算差，但也算不上惊艳，"全球大模型第一股"的光环并没有带来多强烈的共识。彼时，月之暗面靠 Kimi横扫C端，MiniMax用星野在Z世代破圈，DeepSeek凭开源一鸣惊人。而智谱呢？走的是"政企 定制"这种被AI四小龙证伪过的重模式。 智谱做过C端。2023年8月它就推出了智谱清言，是国内首批通过生成式AI备案的大模型产品。但它 几乎没人用，直到2025年11月，智谱清言App和网端页的月活加起来都不到300万。 智谱早期的业务重心是去拉政企客户。清华大学的底子，给了它足够 ...

文章核心观点 - 数字员工（AI Agent）正从科幻概念转变为现实的工作方式，在多个行业和职业中落地，帮助从业者提升效率、降低成本并改变工作模式[4][5] - 通过五个具体案例展示了数字员工在法律、跨境电商、投资、创业及媒体等领域的实际应用场景、成本效益和当前局限性[5][6] 行业应用与成本效益 - **法律行业**：律师通过编写45个特定技能（Skill）训练AI Agent，使其能自动抓取新闻、归档材料、进行法律检索并输出法律文书初稿，将律师业务的工作时间压缩至20%[7][9][12] - **跨境电商**：商家用四个数字员工替代了三个离职员工（美工、运营、客服），将团队月固定成本从近5万元人民币大幅降低至约4000元人民币的AI订阅与API费用[16][17][19] - **风险投资行业**：投资经理利用AI Agent在夜间自动进行公司研究、总结路演、管理日程及初筛商业计划书，平均每月AI开销在1000美元以内，估计可解决80%以上的工作，成本不到其收入的10%[24][26][28][29] - **创业领域**：创始人将AI工具作为不同角色的“数字员工”（如顾问、工程师、设计师），以每月约1000元人民币的成本，支撑了复杂商业网站的搭建与运维，突破了个人能力天花板[30][31][33][34] - **媒体行业**：记者每月花费1000至1500元人民币使用AI工具，将其作为实习生、编辑和老师，处理访谈整理、稿件润色和降低理解门槛等任务，将精力集中于更重要的观察与思考[36][37][38][40][41] 实施策略与关键认知 - **实施路径**：建议从特定、细小的场景切入，将个人方法论沉淀为技能，获得正反馈后再串联多个技能以解决更复杂问题，避免一开始追求全自动化[13][21][35] - **人机协作定位**：AI目前主要承担信息处理、初稿生成、重复性任务等执行工作，但在专业判断、商业决策、品牌表达及责任相关领域仍需人类主导和最终审核[10][19][22][29][34] - **能力依赖**：数字员工的有效性高度依赖于使用者提供的清晰规则、结构化工作拆解及个人“上下文”的沉淀，其效果与使用者的专业判断力正相关[12][14][21][22][35][41] - **工具与成本**：广泛使用的工具包括Claude、Cursor、Codex以及国内产品如WorkBuddy，个人月度成本集中在1000至1500元人民币或1000美元左右的区间[11][19][28][34][40]

文章核心观点 - 大模型Token单价大幅下降，但企业AI总支出因复杂任务消耗量剧增而持续上升，形成“价格撕裂”现象[4][7][16] - 产业链利润在价格撕裂中进行再分配，掌握稀缺资源、关键能力和高粘性场景的环节更具持续收费能力[8][17] - 投资逻辑从比拼模型单价转向寻找产业链中具备不可替代性、定价权和利润份额的环节[30][44] AI Token价格与成本趋势 - **Token单价大幅下降**：以OpenAI GPT-4为例，其每百万Token输入价格从2023年3月的30美元降至2024年5月的5美元，部分通用推理Token价格在三年内最高降幅达99%[4][5] - **企业总支出不降反升**：企业AI应用从简单问答转向Agent协作、代码生成等复杂工作流，此类任务Token消耗量是简单问答的十倍甚至百倍，导致算力总支出膨胀[7][14] - **成本结构分化**：可压缩的通用任务Token成本逼近“水电价”，而编程、Agent协作等不可压缩的高消耗场景正被剥离为“旗舰能力”并按更高价格计费[10][12] 上游产业链分析 - **核心环节与定价权**：上游包括计算芯片、高速存储、高速互联、智算中心基础设施等，定价权掌握在卡住物理瓶颈的环节[20][21] - **HBM与GPU**：HBM因产能周期长、扩产慢（需24–36个月）且被大客户长协锁定，供给刚性形成利润护城河；SK海力士2025年Q4毛利率达69%[22][23] - **光模块**：800G向1.6T升级驱动赛道走强，头部厂商如中际旭创、新易盛毛利率从早年30%左右攀升至40%以上，但客户集中风险高（前五大客户收入贡献超7成）[25][26] - **电力与散热**：液冷因单卡功耗上升成为刚需，特锐德“算电岛”方案可将Token用电成本降低约30%[27] - **服务器组装**：该环节“量大、利薄”，以浪潮信息为例，2025年毛利率仅5%左右，缺乏定价权[28] - **投资逻辑差异**：HBM/GPU依赖物理硬约束；光模块/液冷依赖需求超预期假设；电力/液冷兼具刚需安全边际与AI弹性；服务器组装则缺乏不可替代性[29][30] 中游产业链分析 - **核心逻辑与玩家**：中游包括云厂商、算力租赁平台、大模型供应商及运营商，核心逻辑是通过分层定价实现利润最大化[32] - **云厂商策略**：阿里、腾讯、百度等云厂商通过下调通用模型价格抢占入口，再对专属集群、弹性算力等高阶服务收取溢价，将收费模式转向“企业生产流水的过路费”[32] - **模型厂商分层定价**：模型厂商通过模型档位划分价格池，例如智谱GLM-5.1（针对编程与Agent场景）与GLM-4.7（日常轻量任务）价差约3倍[10][33] - **估值差异**：中国AI科技股如阿里巴巴、腾讯控股估值约15倍，低于美国同类（微软/亚马逊/谷歌约27倍），因市场仍用“传统互联网”框架定价[33] - **其他中游玩家**：运营商将AI算力包装成“流量包”；算力租赁商商业模式缺乏技术壁垒，易受供需逆转冲击[34][35] 下游产业链分析 - **场景壁垒是关键**：下游出现剧烈分化，有场景壁垒、用户粘性和付费闭环的公司能享受红利，如AI办公、编程、法律、医疗等领域[37][38] - **典型代表**：金山办公将AI能力嵌入文档场景，2025年WPS AI国内月活突破8013万，同比暴涨307%，日均Token调用量超2000亿，同比增长超12倍，同期营收59.29亿元，毛利率达85.95%[38] - **Token治理能力**：AI FinOps（成本治理能力）成为新机会，用于跟踪模型调用、Token消耗和建立熔断机制，以控制企业AI运营成本[39][40] - **投资分水岭**：下游公司需具备“场景壁垒”或“Token治理能力”，否则易陷入同质化竞争或被成本反噬[40] 产业链投资机会总结 - **短期机会**：确定性最高的机会集中在上游供给侧的硬约束资产，如HBM、GPU、光模块、电力、液冷和数据中心基础设施[43] - **中期机会**：弹性来自云厂商和模型厂商的分层定价能力，即能否将通用Token调用量转化为企业级服务收入[43] - **长期机会**：最大价值将回归下游场景，真正嵌入工作流、掌握用户和数据闭环的AI应用，以及拥有Token FinOps能力的企业将受益[44]