文章核心观点 - 2025年深圳智能硬件投资市场异常火爆，以红杉中国、高瓴为代表的美元基金凭借高估值、闪电决策和全球化资源，主导了对“大疆系”等明星创业项目的早期投资，而深圳本土人民币基金因估值逻辑保守、决策流程缓慢及国资背景限制，在此轮热潮中集体缺位，形成了两种资本力量交织但角色互补的生态格局 [2][3][41] 深圳智能硬件投资市场概况 - 2025年深圳智能硬件投资市场高度活跃，共有77家相关企业完成106起投资，同比分别增长51.0%和79.7%，披露投资总额约100.49亿元人民币，较2024年翻了近7倍 [2] - 市场呈现“造星工厂”态势，大量美元机构涌入，创业公司估值水涨船高，“大疆系”创业者群体崛起，项目从种子轮到B轮融资往往只需三四个月，价格翻倍是常态 [2] - 红杉中国是此轮投资的代表性机构，其决策最快的项目从接触到下达投资意向书仅需两三天，一些美元机构甚至可以现场拍板、当天打款 [2] 美元基金的投资策略与竞争 - 美元基金采用“闪电战”式投资，决策极快，常通过现场加价、签排他协议等方式抢夺项目，例如有机构在IDG估值基础上直接加价20%并当场签下排他协议抢走项目 [5] - 投资竞争异常激烈，机构间贴身肉搏，有人民币机构为拿到项目需在美元基金报价基础上加价30%，甚至有机构当场加价70%说服创始人增加融资轮次 [5][6] - 投资逻辑聚焦于“投人”和未来故事，青睐来自大疆、华为、小米等巨头的顶尖人才，并在其仅有想法或策划书阶段就以高估值切入，例如一个仅有意向书的大疆离职团队项目估值从2亿元人民币被抬至1亿美元 [5][7][16] - 红杉等头部机构采用“提前锁人、快速交割”策略，并使用“过桥贷款”模式先打款支持研发，以抢占先机 [9][10] 深圳本土人民币基金的困境与特点 - 本土机构如深创投、高新投在此轮热潮中集体缺位，主要因决策流程缓慢，最快也需一个月，而美元基金仅需数天，导致项目常被美元基金抢走 [10][23] - 投资估值逻辑与美元基金存在根本差异，本土机构更重视企业当前利润和可量化回报，遵循“先算账”原则，难以接受美元基金给出的高估值，例如对一个热门3D打印项目，美元基金估值约18亿元，而本土机构上限仅10亿元 [26] - 机构内部决策机制复杂，例如有机构划分19个行业小组，协调评审耗时一两个月，项目排队上会常错过投资窗口期 [27] - 多数本土基金有强烈的国资背景，首要任务是保全国有资产、避免流失，内部有严格的回购条款和“奖四罚二”等风控制度，导致投资风格保守 [29][30] - 部分机构如南山战新投，投资时附带招商诉求，要求企业落地深圳南山区且三年内不搬走 [28] 智能硬件行业的新变化与投资逻辑 - 行业发生质变，新一代硬件是“AI+”智能体，以软件定义硬件，构建了华强北难以复制的护城河，并立足于出海获得不错利润 [7] - 创业者背景升级，来自大疆、华为、小米的顶尖工程师和产品经理具备全球化视野和品牌塑造能力，致力于打造DTC品牌 [7] - 成功上市或高估值案例的出现，如影石科技市值达千亿元、拓竹科技估值超100亿美元，为行业提供了想象空间，使得美元基金敢于讲述用户增长、数据飞轮、订阅服务等新故事 [8] - 消费硬件产品量产上市后若有稳定现金流，对融资需求下降，因此投资机构必须抢在早期“窗口期”进入，加剧了早期轮次的竞争 [13] 投资圈的“小圈子”游戏与生态演变 - 头部美元基金和FA机构形成了核心圈层，优质项目（尤其是“大疆系”）在早期融资时几乎只定向推送给红杉、高瓴、IDG等二三十家头部美元基金，信息高度不对称 [15][20] - FA机构如山与资本通过提前渗透大厂圈层、与关键人才建立联系，在创业者集中涌现时已锁定核心项目，并进行定向推送以保护创业者并提高效率 [20] - 投资随轮次逐步开放，第一轮主要由红杉、高瓴、顺为等机构激烈争夺，信息封闭；第二轮开始信息逐渐对称，美团、五源、IDG、经纬、小红书战投等机构变得活跃 [21] - 估值随轮次推进快速上涨，有些项目在产品尚未做出时估值已达数千万美元 [22] 两种资本力量的基因与角色定位 - 美元基金基因源于高风险偏好，追求通过IPO或并购退出，敢于为仅有愿景的团队支付高溢价，目标是博取高倍数回报 [25][42] - 深圳本土资本基因深植于政府意志与“制造业信仰”，始于1994年为科技型中小企业提供信用担保的深高新投，务实稳健，看重实体制造和可量化回报，这导致其历史上错过了腾讯、大疆等需要想象力的项目 [31][32][33][35] - 两种力量角色互补：美元基金作为“点火器”，凭借灵活性和高风险偏好迅速点燃行业热度；本土人民币基金作为“稳定器”和“托底力量”，为创新生态提供支持，确保在泡沫破裂后仍有硬科技企业能够存活生长 [41][42][43] - 本土机构在错过顶尖项目后调整策略，例如转而关注小米背景或交叉领域团队，或依靠行业深耕经验以更合理条件投资，寻找差异化机会 [39][40]

公司股份回购计划调整 - 公司于2月1日宣布优化调整股份回购方案，将回购资金总额从原有的“不低于5亿元且不超过10亿元”大幅提升至“不低于10亿元且不超过15亿元”，回购上限较原方案增加5亿元，增幅达50% [1] - 此次上调回购总额彰显了公司对自身未来经营前景的坚定看好，并体现了回报股东、共享发展成果的核心理念 [1] - 截至2026年1月31日，公司已累计回购股份3449.7万股，实际支付资金总额约9.5亿元，接近原回购方案的上限10亿元 [2] - 本次回购的股份将用于员工持股计划或股权激励，旨在完善公司长效激励机制，并通过减少流通股数量提升每股收益水平，增强股东回报能力 [2] 公司经营业绩表现 - 2025年前三季度，公司实现营收681.1亿元，同比下降2.21%；实现归母净利润25.87亿元，同比增长10.33% [1][3] - 在消费电子行业需求复苏放缓的背景下，公司凭借优化的业务结构与高效的成本控制，实现了盈利水平的逆势增长 [1][3] - 截至2025年三季度末，公司总资产达948.2亿元，较上年度末增长14.65%，整体财务基本面保持稳健 [3] - 公司收入整体稳健，2018年至2022年营收从237.5亿元增长至1049亿元，随后两年经历调整后已逐步回归增长轨道；归母净利润从2023年的10.88亿元恢复至2024年的26.65亿元 [3] AI硬件赛道战略布局 - 公司为抢占AI硬件赛道先机，在2025年完成了两项关键投资：通过子公司提供1亿美元附股权收益权借款用于收购英国Micro-LED技术企业Plessey Semiconductors，以及全资收购舜宇奥来微纳光学相关主体 [1][4] - 通过这两笔交易，公司成功搭建起从Micro-LED芯片、光波导到整机组装的AI硬件光学全链条布局，深化了垂直整合能力 [1][4][5] - 业内认为，随着AI眼镜从音频型向显示型演进，这种垂直整合能力将在未来AI眼镜的竞争中成为重要的护城河 [5] - 公司客户涵盖苹果、Meta、小米、三星等全球知名科技企业，是全球领先的消费电子及智能硬件整体解决方案提供商 [3]

行业核心转向 - 资本热潮退去，行业转向商业验证阶段，能留存的产品必须解决具体问题且用户愿意买单 [9] - 2026年初AI硬件赛道的关键变化是从关注概念转向关注销售数据 [4] - 2026年被定位为AI硬件的“商业验证年”，评价标准从概念转向实实在在的经营成果 [23] 市场机会：垂直场景与概念区隔 - 市场机会分化为“机会区”与“概念区”两大阵营 [11] - **机会区（垂直场景红利）**：成功关键在于抓住具体、高频、可付费的痛点，产品多为“传统品类的AI增强” [11] - AI录音笔/豆、智能翻译耳机是2026年核心机会点，例如讯飞耳机凭借“7米收音+学术翻译”解决商务学术刚需 [12] - 宠物陪伴机器人核心付费群体为年轻女性，但当前产品功能同质化严重，差异化竞争力稀缺 [12] - 更优产品形态是“驱动机器人+电子屏+宠物形态”组合，技术门槛更高，能通过肢体动作与表情反馈提供情感陪伴，精准击中“想养宠又怕麻烦”人群痛点 [13] - 消费级AI硬件聚焦智能穿戴与办公效率终端，家用级集中在清洁、陪护细分场景 [15] - **概念区（落地困难）**：通用人形机器人、全功能AI办公助手等仍处概念探索阶段，受技术成熟度与成本限制，场景模糊或价格高昂，普遍叫好不叫座 [16] - 当前阶段通用人形机器人无法满足真实需求 [16] - 独立AI办公设备的必要性待考证，未来更可能是“AI中枢+多智能终端”的调度模式 [16] 成本把控：供应链与芯片 - 成本控制是划分玩家等级的关键，要赚钱需从源头控制成本 [17] - **控制硬件成本**：将AI硬件售价控制在千元内的关键在于严控以马达、传感器为核心的硬件成本，当前大多数产品对算力需求不高，成本可控 [18] - **商业模式与成本绑定**：厂商需将AI功能成本计入硬件价格或采用订阅制，价格必须与成本绑定 [19] - **供应链竞争**：深圳存在大量通用硬件模板，中小团队靠组装和创意的空间变小，最终需比拼渠道、营销和品牌，突围需依靠核心技术或品牌场景创新 [20] - **国产AI芯片驱动**：增长依赖政府、国企订单拉动和消费市场成本需求推动的双向发力，影响政企硬件厂商的技术路线选择 [21] 商业验证关键指标 - **出货量与销售数据**：月度销售额、出货量成为进入主流视野的基础门槛，是评价公司的硬底气 [24] - **技术与销量平衡**：好公司需兼顾技术深度与销量，两者都过硬才能获得资本认可 [25] - 技术应分层次：部分资源用于前沿探索树立品牌，部分将成熟技术用于量产产品盈利 [25] - 研发与市场需共同定义产品，从需求出发而非堆砌技术参数 [25] - 利用市场反馈优化技术，例如根据用户对表情、动作的反馈调整算法 [25] - **盈利模式**：“永久免费”不现实，主流模式将是“硬件一次性买断+AI服务订阅” [26]

市场表现与指数分化 - 1月27日科技板块走势分化，固态电池板块持续调整，CPO概念逆势走强 [1] - 当日创业板成长指数上涨0.3%，创业板指数下跌0.1%，创业板中盘200指数下跌4.1% [1] - 截至1月30日，创业板指数本周累计下跌0.1%，创业板中盘200指数下跌4.1%，创业板成长指数上涨0.3% [3] 机构观点与投资线索 - 兴业证券认为，随着A股年报预告进入披露高峰及北美科技巨头财报集中披露，业绩对结构的影响将更加显著，应继续聚焦基本面挖掘亮点 [1] - 结合年报业绩预告与近期盈利预期边际上修情况，当前业绩具备亮点且本轮涨幅偏低的行业主要集中在AI硬件、电池、医药、钢铁、非银等 [1] 主要创业板指数特征 - 创业板指数由创业板中规模大、流动性好的100只股票组成，战略新兴产业占比较高，电力设备、通信、电子行业合计占比近60% [4] - 创业板中盘200指数由创业板中市值中等、流动性较好的200只股票组成，反映创业板市场中盘公司的整体表现，信息技术行业占比超40% [4] - 创业板成长指数由创业板中成长风格突出、业绩增长较高、预期盈利较好、流动性好的50只股票组成，电力设备、医药生物、通信行业合计占比约60% [4] 指数估值水平 - 截至1月29日，创业板指数滚动市盈率为42.3倍，其历史分位为39.5% [3][5] - 创业板中盘200指数滚动市盈率为113.3倍，因发布未满三年（2023年11月15日发布），暂不分析其分位数 [3][5] - 创业板成长指数滚动市盈率为40.5倍，其历史分位为45.4% [3][5] 指数历史收益表现 - 近1年累计涨跌幅：创业板指数为62.1%，创业板中盘200指数为41.4%，创业板成长指数为83.3% [7] - 近3年累计涨跌幅：创业板指数为29.7%，创业板中盘200指数为47.1%，创业板成长指数为45.4% [7] - 基日以来累计涨跌幅：创业板指数为234.6%，创业板中盘200指数为386.3%，创业板成长指数为481.3% [7] - 基日以来年化涨跌幅：创业板指数为8.3%，创业板中盘200指数为12.7%，创业板成长指数为14.2% [7] 相关ETF产品概况 - 全市场跟踪创业板指数的ETF共16只，跟踪创业板中盘200指数的ETF共5只，跟踪创业板成长指数的ETF共1只 [4] - 跟踪同一指数的不同ETF产品在费率、跟踪误差、规模等方面有所不同 [4] - 存在低费率产品，其管理费率为0.15%/年，托管费率为0.05%/年 [4]

AI大模型公司一二级市场动态 - 智谱和MiniMax于1月初在港交所上市 随后智谱市值从579亿港元上涨至约1000亿港元 MiniMax市值从700多亿港元上涨至超过1500亿港元 [5] - 月之暗面在1月内连续进行融资 先完成5亿美元融资投后估值达43亿美元 随后新一轮融资投前估值达到48亿美元 [5] - 阶跃星辰在1月26日宣布完成超50亿人民币B+轮融资 参与方包括多家产业投资人和老股东跟投 [6] - 市场推测月之暗面与阶跃星辰未来也将选择上市 [6] AI行业投资阶段与共识演变 - 行业投资进入后共识阶段 焦点从寻找中国的“Open AI”转向寻找AI时代的“富士康” 即推动AI在各行业落地的公司 [2] - 中国在AI领域的投资金额与美国相比仍有较大差距 但中国AI企业发展潜力巨大 AI智能化整体渗透率可能还不到10% [2] - 当前AI创业阶段被类比为移动互联网时代的2011年 基础设施刚搭建完成 大量应用将开始爆发 [2] 创投机构当前关注的重点赛道 - 确定性机会集中在已实现商业落地的赛道 包括具身智能 生命科学 行业模型 AI Agent和AI硬件 [8] - AI垂直应用赛道发展潜力巨大 同时能源 算力 安全协议等AI底层设施赛道也成为现阶段投资人关注的重点 [3][9] - 微软孵化器2026年主要关注三个方向：以华人为中心的AI应用企业 中国制造走向全球的企业 以及各大科研院所的技术研究领域 [9] 创业机会与创业者类型 - 产业+AI与AI+产业是当下确定的创业机会 拥有产业数据 场景和盈利思路的创业者可通过AI提升差异化 [2] - 垂直场景的AI创业公司核心比拼技术产品落地速度和商业化能力 [9] - 投资人青睐有深厚积累的创业者 包括在生成式AI领域有1万小时积累的创业者 或在硬科技领域有10万小时积累的创业者 [10] 对上市与商业模式的看法 - 上市并非大模型公司发展的唯一解 市场中的领先参与者如DeepSeek 豆包并未将上市作为当前重点目标 [7] - 上市有助于缓解融资压力 增强流动性并提升公众认知 但无法直接解决商业模式的核心挑战 目前大多数大模型企业仍未建立完整可持续的盈利模式 [7] - 大模型企业集中谋求上市的情形与数年前新能源汽车行业相似 上市能带来关注度与资源 但企业发展核心仍需跑通商业模式 [7] AI产业链与投资要素 - AI产业链的竞争要素已从算法 算力 数据三要素 扩展到包括系统 应用 电力 芯片 材料等可能多达八要素 这些领域都有大量资本进入 [8] - 中国正凭借产业链优势 开源生态和工程化能力 从AI应用大国迈向技术贡献者 [8] - 投资底层基础设施的核心逻辑在于 AGI的实现面临耗电和散热的硬约束 底层设施是不可或缺的入场券 [9]

市场主要指数表现 - 上证指数收跌0.96% [1] - 创业板指上涨1.38% [1] 行业与概念板块表现 - 黄金、基本金属概念股出现跌停潮 [1] - 白酒、地产、券商、油气板块跌幅靠前 [1] - 商业航天、金融科技、光伏、AI应用题材出现调整 [1] - CPO、宇树机器人概念股表现活跃 [1] - 农业股走强 [1] ETF产品表现 - A500ETF融通异动上涨5.6% [1] - AI硬件走强，CPO概念股盘中拉升，国泰基金通信ETF、通信ETF广发上涨3% [1] - 芯片设计板块活跃，国联安基金科创芯片设计ETF上涨2.3% [1] - 金属板块深度回调，黄金股票ETF、黄金股ETF、黄金股票ETF跌停 [1] - 有色板块同步下跌，工业有色ETF万家跌停 [1]

文章核心观点 - 2025年是中美AI竞争格局发生深刻变化的一年，中国AI力量（如DeepSeek、Manus、Qwen、K2）在工程能力、开源和商业化方面赢得全球认可，开始与美国并行竞争 [7][8][72] - 地缘政治（如美国反向投资审查OIR）深刻影响资本与人才的流动，迫使华人AI创业者在“中国公司”与“美国公司”之间做出明确选择，全球化创业模式发生根本性转变 [12][18][22] - 中国一级市场在2025年迎来AI早期项目的短暂春天，资本狂热涌向具身智能、AI应用与Agent、多模态、AI硬件四大方向，其中硬件投资尤为火爆 [32][40][44] - 硅谷巨头（OpenAI、谷歌、Meta、英伟达）的竞争进入生态团战新阶段，模型能力差异缩小，竞争焦点从单纯的技术领先转向资本、基建和生态的整合 [57][64][65] - 技术演进面临Scaling Law的天花板争议，行业探索从预训练数据堆砌转向推理侧扩展、智能体协作及物理世界融合，同时高昂的算力成本仍是商业化的核心挑战 [75][76][80] 一、不平凡的春节 - 2025年春节期间，DeepSeek R1和宇树机器人展示了中国团队卓越的工程能力，以更少算力、更高效率做出了媲美GPT-4o的模型，震撼硅谷 [10][11] - DeepSeek的成功在美国引发政策分歧：一派认为算力卡脖子无效，另一派（以Anthropic CEO Dario为代表）主张对华加强管制 [11] - 随着美国政治变化，针对中国AI的算力限制、投资限制和AI扩散规则升级，将中美科技竞争推向新高潮 [12] 二、Manus的7500万美元融资 - 2025年第一季度，DeepSeek、宇树和Manus让硅谷热议中国，市场情绪高涨 [14] - 硅谷顶级风投Benchmark创始人来华，以7500万美元投资Manus母公司蝴蝶效应，将其估值推高至5亿美元，此举被视为针对中国背景AI项目的“超级支票”，极具象征意义 [15][16] - DeepSeek和Qwen等中国开源模型将AI推入普惠的推理时代，降低了使用成本，而Manus则展示了产品定义和工程创新的力量，共同宣告AI应用时代到来，重新激活了美元VC的投资热情 [15][16] 三、Reverse CFIUS下，华人的AI创业 - 美国“反向投资审查”（OIR）规则限制美国资本投资中国AI公司，且“中国公司”的界定范围被扩大，导致如Benchmark投资Manus的交易面临美国财政部的审查风险 [18] - 规则造成寒蝉效应，顶级美元机构（如红杉、GGV）已通过设立独立分支应对，而纯美元机构则形成新默契：追求“资本与人才的脱钩”，即投资华人团队的前提是项目必须在法律、数据和市场上彻底剥离“中国属性” [19] - Manus在收到问询函后，裁撤武汉团队并将总部迁至新加坡，被视为一种示范，但律师指出这并非成为“美国公司”的标准答案，美国的核心关切是企业最终是否会完全站在美国一边 [20][21] - 地缘政治张力下，立场必须明确，上一代利用中美成本洼地的全球化创业模式终结，若想获得本土美元大额投资，必须彻底成为一家美国公司 [22] 四、3亿美金前很热闹，3亿美金后融不到 - 中国AI创业公司估值达到3亿美元后，面临国内融资天花板，因为市场缺乏PE资金，只有VC和投机资金，促使许多创始人考虑前往硅谷融资 [23][24] - 融入硅谷面临语言表达、文化差异和思维模式挑战，需要数年时间适应，而非简单认为硅谷“人傻钱多” [25][27] - Hygen（诗云科技）是成功范本：作为华人团队，在实现产品市场匹配（PMF）和强劲现金流（ARR逼近1亿美元）后，通过资本隔离（回购早期股份）、物理隔离（总部迁至洛杉矶）和吸引顶级美元机构（Benchmark合伙人入董事会），跑通了“华人团队+中国技术红利+硅谷资本+全球市场”的路径 [26][27] - 新一代华人创业者更具野心和全球视野，DeepSeek等中国项目的成功也助力打破了硅谷的“竹子天花板” [27][28] 五、中国一级市场的短暂春天 - 2025年初，受美股AI龙头估值飙升的溢出效应影响，中国AI一级市场情绪高涨，资本主要流向具身智能、AI应用与Agent、多模态、AI硬件四个方向 [32] - **具身智能**：因宇树机器人春晚表演爆火，成为年度关键词，头部公司账上现金不少于10亿元人民币，大量吸收国资人民币基金，因其符合长周期、硬科技的国家战略导向 [33] - **AI应用与Agent**：基础模型格局收敛及开源普惠推动应用时代成熟，头部美元基金（如红杉、高瓴）上半年投资活跃，中东主权基金也加大投资，案例显示liblib日收入达15万美元，下一轮融资额预计达8亿美元 [36] - **多模态**：中国市场急需视觉AI底座模型，快手因推出可灵模型市值重估，创业公司Vivix.AI因创始人稀缺的大规模模型训练经验，估值在一年内从1-2亿美元飙升至13.4亿美元 [37][38] - **AI硬件**：2025年是AI硬件投资爆发元年，技术成熟、政策推动（“人工智能+行动”）、中国供应链红利共同催生热潮，5月份流向硬件的资金占AI领域总投融资额50%以上，截至8月，具身智能与AI硬件领域投融资总额突破386亿元 [40][44] - 投资机构策略分化：高瓴等机构“口袋深”，广泛孵化大厂精英创业；云启等机构则发起专项计划投资“98后”年轻创业者，认为年轻人将带来无穷可能 [45][46][47] 六、顶尖项目的融资窗口，只在几个月内 - AI时代形成共识的窗口期极短，顶尖项目的融资机会往往只在几个月内，类似十年前的自动驾驶行业 [50][53] - 创业对融资的依赖度降低，优质标的稀少导致资本集中化，市场上绝大部分资金被少数项目拿走 [52] - 投资风格分化为两种：一是在热门赛道“矮子里面拔将军”以求参与；二是坚持寻找能定义未来的颠覆性项目，批评许多项目只是用AI技术重做传统应用 [53] - 年轻一代投资人更为积极，在浪潮中渴望投出代表作以丰富个人履历 [53] 七、硅谷风云：属于巨头的棋局 - 2025年基础模型竞争如季度排位赛，格局变化极快，令二级市场难以定价 [57] - **王者对决**：OpenAI与谷歌是主要竞争者。OpenAI保持先发优势但GPT-5显示Transformer架构 Scaling Law 天花板初现；谷歌凭借Gemini系列（尤其是2.5 Pro和Nano Banana）实现翻身，在多模态和记忆方面表现稳定优异 [58] - **生态博弈**：OpenAI与主要投资者微软关系出现嫌隙，Sam Altman转而联合英伟达启动“星际之门”项目，被视为去微软化举措 [61] - **英伟达的合纵连横**：承诺向OpenAI分批投资1000亿美元（前提是部署英伟达系统），并收购AI推理芯片公司Groq的LPU资产以巩固生态，其与OpenAI、甲骨文形成的“星际之门”闭环导致甲骨文自由现金流转负，股价大幅波动 [62][63][64] - **其他巨头的挣扎**：Meta在基础模型上全面掉队，内部组织分散，为追赶不惜重金挖人；马斯克的X.AI通过错位竞争争取门票 [67][68][66] - **Meta收购Manus的意图**：可能意味着其竞争重心从自研模型转向打造最强智能体执行层，以资本兑换技术时间和市场势能 [70] 八、中国的开源之路 - 2025年，中国AI体系在国际报告中首次从“外围追赶者”被提升为“平行竞争者”，被认为在开源AI和商业化部署方面设定节奏 [72] - 尽管在绝对SOTA水平上因算力基础设施受限而落后，但中国开源模型（DeepSeek、Kimi、Qwen）在多项关键性能上实现对Meta Llama系列的反超，“开源看中国”成为全球共识 [72] - 中国模型凭借更高性价比成为全球选择，例如智谱的coding能力全球靠前，定价仅为Anthropic的1/7，借此获得多国主权大模型订单；下半年硅谷创业公司也开始切换使用Qwen、Deepseek和K2 [73] 九、技术的演进：从2023～2025，以及2026的预判 - 技术演进路径从2022年底的预训练爆发、2024年底的强化学习爆发，到2025年中外模型在预训练和后训练上各有侧重 [75] - 围绕Scaling Law是否到达天花板出现两派思潮：“撞墙派”（如LeCun、Ilya）认为堆算力和数据的边际效应递减；“不死派”（如Hinton、Dario）认为Scaling Law依然有效，正转向推理侧扩展（Inference-time Scaling） [76] - Scaling Law正经历从“模型尺寸大小”扩展，过渡到“模型思考深度”扩展，未来将走向“智能体协作网络效应”扩展 [76] - AI正从数字世界迈向物理世界，商业公司致力于在现实与数字世界间架设桥梁，通过传感器获取数据、构建数字孪生，并探索如“世界模型”等前沿方向 [77][83] 十、回归商业的现实 - 大模型行业仍处早期，巨额算力成本带来巨大盈利压力：OpenAI 2025年年化收入200亿美元，但算力租卡成本高达160亿美元，经营亏损119.2亿美元，相当于每赚1美元净亏损0.6美元 [80] - 推理成本随着推理侧扩展而暴涨，将成为全行业趋势，但新时代AI的商业模式仍在探索中 [80] - 中国算力供给面临瓶颈，进口受限，焦点从“卡的数量”转向“算力可得性”，蚂蚁、米哈游等大企业开始自建算力，但有能力者屈指可数 [84] - 底层算力和基建的自控权是竞争决定性因素，美国正通过债券等形式将算力资产化 [82] - 对于创业公司，追求“模应一体”和产品化是现实选择，模型编排（协调多个模型工作）可能成为其优势所在，而用户增长与留存是检验产品的金线 [85]

文章核心观点 - 2026年硬件赛道投资创业热度将持续高涨并推向新高潮 行业将经历残酷洗牌与转折 资本狂热将降温并涌向少数头部公司 一批新公司将因交付或量产问题倒下 老的明星公司将面临新入场者的苦战 [10] - 硬件赛道长期被归为“看不懂”的类别 但当前繁荣为创业者提供了试错机会 在看似糟糕的项目中可能诞生定义品类的公司 [9] - 2025年已出现硬件投资热潮迹象 例如影石创新市值达千亿人民币 Oura估值翻倍至110亿美元 拓竹估值达100亿美元 [5] 2026年看好的硬件赛道机会 - **从通用到分野**：结构性机会从饱和的通用消费电子向更具纵深的特定赛道迁移 [11] - **高客单价兴趣硬件**：如智能房车、专业运动装备与越野电摩 用户画像集中、支付能力强 关键在于通过电动化与智能化融合创新 在高端细分市场建立品牌壁垒 [12] - **AI垂类效率工具**：面向特定场景 与大厂错位竞争 深入特定人群的具体工作流和场景 通过硬件与场景深度耦合构建用户忠诚度与竞争护城河 [12] - **定义新交互场景的AI智能硬件**：如AI全身镜 旨在开创全新硬件场景与用户习惯 在早期赢得蓝海窗口期 [12] - **具身智能的消费级落地**：如小轮足家庭机器人 随着关键技术成熟正步入临界点 [13] - **运动与健康硬件**：健康意识深入日常生活 催生对居家、便携式智能运动设备的刚性需求 健康手环、智能戒指、智能项链等成为“身体数据管家” 专业运动设备如滑雪、网球、潜水装备开拓出高附加值市场 [13] - **情绪与娱乐硬件**：面对普遍压力 情绪消费市场体量持续攀升 潮玩IP与智能硬件深度融合创造新的商业价值 [13] - **水上及滨海智能硬件**：智能化和电动化是核心 新能源乘用车供应链内卷带来的过剩资源可应用于水上交通 带来革命性机会 [13] - **走向环境感知与多模态融合的AI硬件**：以千问模型为代表的智能底座变革了单一交互 使AI产品成为能看、能听、能理解、能生成的“智能体” 以Looki为代表的产品雏形崛起背后是多模态大模型能力的突破 [14] - **垂直场景深耕的生产力AI工具**：对垂直场景AI能力持续调优迭代 使生产力工具接近完美替代人力 成为付费意愿最强、需求最刚性的AI硬件类型 Plaud、TicNote、录音豆等产品爆发的核心是实现通用语言模型深度调优与用户工作场景的融合 [14] - **AI真正进入物理世界并规模化落地**：主要体现在三条方向 第一是具身智能结合具体生产/生活场景落地 机器人正从“可演示”走向“可部署” 第二是AI原生的智能终端与新交互形态 如智能眼镜、可穿戴设备、智能创作与办公终端 第三是面向出海与规模化的硬件底层能力 如解决可靠性、成本、量产和工程化问题的能力 [15][16] 当下AI硬件发展趋势 - **两种创新方式、两种分化** [18] - **AI成为新数字模组**：降低硬件行业构建软件能力的门槛 带来硬件行业的智能加速 [19] - **两种加速度**：创业公司做原生AI硬件 好比车速从20到60码 推背感强 感知显著 原来细分领域的冠军拥抱AI技术 好比车速从80码到90码 加速感知不深但到达里程更远 后者对AI技术的应用驱动绝对体量的增长可能更多 [19] - **技术标准化与创新红利摊薄**：AI硬件的底层技术正在迅速标准化、模块化 使得部分领域开始出现白牌 创新的红利被短时间快速摊薄 不足以维持高市占率和积累足够竞争优势 [19] - **华强北式创新与颠覆式创新并存**：华强北式创新是技术货架的快速组合 用通用部件与芯片模组把硬件、计算能力、工业设计等组合成可卖的产品 如小米AI眼镜 颠覆式创新是重写交互与设计、技术的跨界迁移、医疗设备消费化、生产设备家用化 [19] - **聚焦大赛道 小赛道分化**：大赛道如maker赛道 中等赛道如外骨骼、智能轮椅、房车 小赛道如纹身机、美甲机、小音箱 2025年投资机构投了很多小赛道 2026年销售业绩出来后资本将回归理性 小赛道后续融资更难 资本会回到核心大赛道 [20] - **互联网大厂员工入局**：带来AI native硬件创业的变量 可能打通用户某个痛点 [20] 2026年可能大增长与增长缓慢的细分赛道 - **寻找大增长、技术壁垒为上** [22] - **可能大增长的赛道**： - **宠物赛道**：特别是宠物健康方向 被认为尚未被炒起来 [24] - **Maker赛道**：受拓竹等大额融资影响 热度被拱上来 包括3D打印、CNC 该方向投资“大劲没消完” 还会继续热下去 [24][25] - **AI硬件**：尤其是“以AI为核心、以硬件为载体”的项目 市场估值宽容度依然非常高 [26] - **影像配件和端侧低算力NPU芯片**：被投资人关注 [24] - **增长可能放缓或不确定的赛道**： - **AI陪伴类产品**：被质疑外延空间有限 很难做到上市需要的10亿级收入体量 很多项目是“套壳” [23] - **外骨骼**：技术上容易被证伪 续航是大坑 没电了就是负重 更像昂贵的“大号科技玩具” [23] - **养老赛道**：被担心“只有银发 没有经济” [23] - **割草机**：技术复杂 迟迟没有完全验证的产品出来 [28] - **纯AI软件/应用**：除非能深度结合产业设计适合被大公司并购 否则很难独立IPO 软件生命周期短 [29] - **影像赛道**：做影像的团队太多 投入非常大 前景不好说 [26] - **偏兴趣爱好小品类**：如户外等项目会越找越细 2026年能否成为大主题不确定 [26] - **过分细分又不好延展的“小而美”硬件**：如智能戒指或自行车刹车片 营收天花板低 缺乏核心竞争力和延展能力 很难做成大公司 [29] - **投资逻辑分歧**：投资人对于投哪个品类没有标准答案 更倾向于寻找实打实能赚钱的公司或很强的团队 哪怕品类已有玩家 只要团队有新思路、能交付不错 就能破圈 [24][25][26] AI软件和硬件融合的新特点 - **端侧本地运行、真实数据沉淀** [31] - **AI Agent从“云端对话”走向“端侧行动”**：目标是毫秒级响应和更低云依赖 更小、更专用的模型将直接部署于端侧设备 结合传感器与执行器形成智能体验闭环 硬件将围绕低时延、隐私与能耗优化进行重构 [32] - **推动从单机AI到多设备群体AI**：Agent通过工具链与标准化接口跨设备协同 确保在真实世界稳定、可控、高效和安全地执行任务 [33] - **竞争差距在于真实数据与场景理解**：真正拉开差距的不再只是模型本身 而是硬件厂商能否基于长期真实用户反馈 优化对用户需求与使用习惯的理解能力 并将这种理解转化为对用户需求的适配与支持 [34] - **硬件成为感知用户真实需求的重要入口**：硬件将不再只是AI Agent的“运行平台” 尤其是在办公场景中 手写、语音等高频输入对采集精度、连续性和可靠性要求高 依赖软硬一体的系统级协同 [35] - **构建“感知-交互-执行”核心竞争力**：融合核心是构建“主动感知-智能决策-精准执行-持续反馈”的全链路闭环 AI Agent的“主动思考”能力必须依托高性能的软硬件协同解决方案才能落地 [37] - **形成完整工作流闭环**：真正有竞争力的AI Agent硬件 是那些既能深入理解用户场景需求 又能在系统层面形成完整工作流闭环的产品 [36] 2026年硬件赛道创业者的新特点 - **系统化交付、能力交叉** [38] - **具备系统级整合与规模化交付能力**：优秀创始人体现不在于“会做硬件”或“懂大模型” 而是能在模型、算力、功耗、散热、传感器与OS之间做清晰取舍 把端云协同与降级机制前置 把不确定性工程化 同时有全球化视野 按成本、良率、认证、售后与渠道毛利设计产品 找到可复制的商业化路径 [39] - **人才背景多元化**： - 来自纯AI与软件背景的团队显著增多 他们在算法、模型与软件产品上积累深厚 若能与具备工程化和制造能力的硬件团队深度融合 将推动设备实现质的跃升 [40] - 机器人及具身智能领域出现人才溢出效应 一批具备系统集成、运动控制或软硬结合经验的专业人才开始流动 成为硬件创业重要来源 [40] - **成败关键在识别痛点与定义产品**：决定成败的关键是创业者能否精准识别用户痛点、清晰定义产品 在技术快速迭代时代找准不变才能驾驭变化 [40] 海外硬件消费者的变化 - **迷茫、更挑剔的用户** [44] - **营销词效率下降**：“AI+硬件”品类拥挤 “AI”营销词效率开始下降并逐渐失效 消费者关注度回归到技术是否带来品类体验质变 [44] - **选择更迷茫与挑剔**： - 迷茫在于供给丰富 如CES全场小几十个AI眼镜/AI戒指/AI陪伴机器人 通用场景、类似价格带、同样营销话术下消费者选择迷茫 需要产品有特定场景洞察 做好垂类和品味 [44] - 挑剔在于众筹平台电商化 消费者对量产确定性、交付履约速度要求向电商模式靠拢 对硬件品牌的资金储备和阶段提出更高要求 [44] - **消费需求两极分化**： - 一是极致的性价比 AI功能被集成到极低成本的传统硬件中 消费者将其视为标配而非溢价 [44] - 二是极致的审美与身份认同 当功能参数趋同 消费者会像挑穿搭一样挑硬件 倒逼创始团队提升品味和设计语言 定义AI时代下新的生活方式 [44] - **消费者更“成熟”**：众筹更挑剔与务实 交付信任成为核心货币 用户更在意“谁能按时交付、售后怎么处理” 甚至愿意为确定性交更多钱 “唯一按时交货”的口碑会变成极强转化杠杆 [45] - **“订阅疲劳+隐私敏感”加剧**：带App/AI的产品若依赖订阅或云端 会被追问得更狠 能给出本地化、可控数据路径、透明耗材成本的品牌更吃香 [45] - **从“新奇”转向ROI**：用户更愿意为“省时间、省人工、可量化收益”买单 而不是为花活买单 [45] 2026年市场热度展望 - **市场活力和非理性伴生** [46] - **可能降温的观点**：除非看到“漂亮的退出”案例提振信心 否则热度很难维持 2025年美元基金“投得只要够早”就能抬估值的逻辑在2026年行不通 类似“大疆系”创业者身上已“标好了对价” 早期进场成本太高导致风险收益比不划算 [47] - **热度持续的观点**： - 当前缺乏投资主题 前两年投的硬科技、具身智能、大模型离商业化远 纯软件投了一堆没什么好结果 相比之下消费硬件是相对有确定性、能拿到商业结果的方向 [48] - 从CES反馈看 大家对中国公司出海能力比较认可 BD情绪高 项目估值依然非常贵 看不到变差的推动因素 [48] - 虽然行业泡沫严重 很多项目估值上得太快 但泡沫的基础是大家共识性地认为基本面向好 只要能在里面找到真正好的团队 依然乐观 [48] - **热度更“卷”的观点**：2026年做消费硬件的人会越来越多 因为其他行业不行导致高管和能力强的人才“外溢”出来创业 他们能看到的短期机会就是AI硬件 类似2014-2015年O2O热潮 北京和上海的美元基金非常活跃 会继续“撒网”式投资 2026年会是分化和验证的过程 市场热度因“拥挤”而风险更高也更热闹 [49][50] 2026年可能出现热度下降的赛道 - **炒作者浮出水面** [52] - **不具备移动能力的AI陪伴硬件**：面临产品同质化与竞争加剧 竞争已高度白热化 随着业界开始审视其可持续商业模式 行业会进入理性洗牌与沉淀期 [52] - **部分新材料类项目**：热度可能下降 核心矛盾在于技术更新速度与大规模应用落地周期难以匹配 对应窗口和周期一旦过去热度就会下降 [53] - **AI陪伴领域**：热潮将显著退却 市场进入理性洗牌期 大量因概念炒作而起的“裸泳者”浮出水面 普遍面临技术栈单薄、需求伪性、模式不清的核心困境 [55] - **应用逻辑不清的概念驱动型消费级AI硬件**：随着AI成为硬件“基础设施” 市场关注点从“有没有AI”转向“是否真的好用、是否能持续创造价值” [57] - **技术路径高度同质化、缺乏系统性积累的通用方案**：单点技术优势正被快速追平 未来竞争更多体现在系统整合、场景理解和长期工程能力上 [57] 2026年投资人和创业者的情绪变化 - **回归冷静、保持乐观** [59] - **市场情绪趋于冷静**：2025年投资的一批项目要交第一份答卷 面临初步的市场与业务验证 [60] - **希望回归聚焦产品本身**：挖掘真正解决用户痛点的实用性创新性产品 避免PPT融资等激进现象 [61] - **情绪面临“结构性撕裂”**：表面“激进”或许不会持续 但深层焦虑感必然加剧 投资人焦虑来源于难以找到真正抗周期的项目 创业者焦虑来自更严苛的融资环境和生存压力 这种焦虑会驱动行为变得更务实和聚焦 [62] - **投资人更耐心**：更愿意在看清趋势后 持续支持能够穿越周期的团队 [63] - **创业者更专注产品与用户价值**：外部环境变化倒逼团队更专注于产品本身和真实用户价值 对工程能力、交付能力和长期信任的重视进一步上升 [64] 对2026年的最大期待和压力 - **交付、招人和大厂入局** [66] - **期待产品交付与高频使用**：期待产品真正交付到用户手中 并在真实场景中被高频使用 关注其在真实生活场景中的长期表现 [67] - **压力来自量产交付与全球服务体系**：压力主要来自量产交付以及全球线下服务体系的搭建 需确保全新产品在各种用户场景下稳定可靠 并搭建覆盖全球、响应及时、可持续运转的用户支持与线下服务网络 [68] - **期待公司生态完善与业绩上新台阶**：期待随着公司生态完善 业绩再上台阶 生态完善指模型配件相关的生态 特别是模型论坛的建设 被认为是3D打印走向大众的必选项 [69] - **压力来自人才招募“吞吐量”**：最大压力是人才招募的“吞吐量”问题 需在短时间内招到大量优秀人才支撑快速增长的业务需求 [69][70] - **期待用户喜欢产品与行业创新**：期待上市产品用户喜欢 也希望影像行业有很多创新 特别是AI+产品 让内容创作者更高效方便地创作 [71] - **压力来自更多玩家入局**：2026年可能有更多玩家入局影像 包括一些传统大厂 但这同样是推动进步的动力 [72]

当日市场行情与ETF表现 - 2026年1月29日收盘，A50ETF华宝上涨1.31%，中证A100ETF基金上涨1.56%，A500ETF华宝上涨0.31% [1] - 同日，上证指数上涨0.16%，深证成指下跌0.3%，创业板指下跌0.57% [1] - 当日沪深两市成交额达到3.23万亿元，较上一交易日增加2646亿元 [1] - 全市场个股涨跌方面，上涨3566只，下跌1803只，持平107只 [1] - 当日资金净流入前三大行业为传媒、银行、非银金融 [1][6] 机构市场观点 - 兴业证券认为，虽然市场行情节奏趋缓，但向上趋势仍在延续，且赚钱效应正朝更广范围扩散 [2][6] - 随着A股年报预告进入披露高峰及北美科技巨头财报集中披露，业绩对结构的影响将更显著，建议继续聚焦基本面挖掘亮点 [2][6] - 结合年报业绩预告线索与近期盈利预期边际上修情况，当前业绩有亮点且本轮涨幅偏低的行业主要集中在AI硬件（北美算力、消费电子）、电池、医药、钢铁、非银金融等 [2][6] 华宝基金产品信息 - 华宝基金集结了跟踪中证A50、A100、A500指数的三大宽基ETF，为投资者提供一键做多中国的多样选择 [2] - A50ETF华宝（159596）跟踪中证A50指数，聚焦50大核心龙头，其联接基金A份额（021216）申购费在100万元以下为1.0% [2] - 中证A100ETF基金（562000）跟踪中证A100指数，包揽百强行业龙头，其联接基金A份额（022926）申购费（前端收费）在100万元以下为0.8% [2] - A500ETF华宝（563500）于2024年12月2日上市 [1]

文章核心观点 AI消费级硬件已成为全球AI巨头（如OpenAI、Google、Meta、字节跳动、阿里巴巴、百度等）必须参与的资格赛[5][53]。巨头们普遍选择从供应链成熟、商业模式已被验证的硬件形态切入，而非押注全新形态，导致产品同质化趋势加剧[7][10]。其核心目标在于构建“大模型+超级APP+硬件入口”的完整生态闭环，争夺下一代人机交互入口的主导权[31][40]。然而，当前主流AI硬件（如AI眼镜、AI办公设备、AI手机）均面临成为下一代通用入口的严峻挑战，行业颠覆性变革尚未到来，创业公司仍有机会定义新的硬件形态[42][52]。 AI硬件赛道的竞争格局与主要参与者 - **全球AI巨头密集入局**：OpenAI计划于2026年下半年推出首款硬件设备，正式闯入AI硬件赛道[5]。Google在2025年重启AI眼镜项目，Meta则持续更新多款AI眼镜产品[6]。国内方面，字节跳动、阿里巴巴、百度等公司也已推出或计划推出多种AI硬件[7]。 - **产品布局高度集中于成熟品类**：AI巨头优先切入供应链成熟且商业模式已被验证的赛道，主要集中在AI眼镜、AI办公（录音设备）和AI手机三大类[10][11]。其中，AI眼镜是出现频率最高的产品形态[11]。 - **市场数据与预测**：Meta的Ray-Ban Meta智能眼镜已卖出超过**200万副**[12]。中金公司研报预计，到**2028年全球AI眼镜出货量有望达到3500万部**[12]。截至2025年第二季度，全球AI眼镜出货约**87万部**，其中Meta AI眼镜出货约**72万部**，市场份额高达**83%**[36]。 主要硬件产品类别分析 - **AI眼镜**：被视为AI巨头切入硬件赛道的第一个共识[13]。Meta计划在2026年底将AI眼镜产能翻倍至**2000万副以上**[14]。谷歌与XREAL合作推出产品，并立项新项目预计2026年第四季度发布[15]。国内百度、阿里已推出产品，字节跳动也在计划中[15]。 - **AI办公设备（录音硬件）**：办公场景被认为是产品市场契合更明确的落地场景[17]。海外产品Plaud Note一年内在亚马逊卖出**100万台**[18]。国内钉钉和飞书相继推出产品，采用硬件买断加增值服务的收费模式[19]。钉钉A1旗舰版售价**799元**，青春版**499元**；飞书录音豆售价**899元**[20]。 - **AI手机**：作为用户覆盖最广、交互最成熟的终端，依然是重要入口[22]。字节跳动与努比亚联合推出的豆包手机（Nubia M153）首发限量**3万台**被瞬间抢空[22]。谷歌则通过自研芯片和端侧模型持续升级Pixel系列手机[23]。 巨头押注硬件的战略意图与路径差异 - **共同背景**：一是大模型和AI应用的同质化竞争加剧，增长空间有限[26]；二是AI硬件门槛降低，供应链成熟，大厂可通过合作代工快速推出产品[29]。 - **战略意图差异**： - **字节跳动**：旨在补全“模型+超级APP+硬件”的生态闭环，采取密集试错策略，先后布局AI耳机、眼镜、手机等[31][32]。 - **阿里巴巴**：AI硬件不仅用于补短板，还承担着为阿里生态获得流量、触达用户的作用，并延续开源普惠路线，将模型能力植入第三方硬件[33][34]。 - **Meta**：借助AI眼镜这一高频入口，弥补其大模型（Llama 4）性能上的相对劣势，稳住市场主动权[37]。 - **Google**：旨在将领先的AI能力（Gemini 3）进一步整合进自家硬件产品体系，并探索新的硬件形态[37][38]。 - **OpenAI**：拥有**8.1亿月活用户**，但2025年上半年亏损高达**80亿美元**，入局硬件很可能是其商业化尝试的一部分[38][39]。 AI硬件的发展前景与行业影响 - **生态补充与商业化可行性**：巨头切入已验证的硬件形态门槛不高，初期市场反馈积极，如豆包手机二手溢价率一度超过**50%**，夸克AI眼镜预售两天卖出**7000副**，飞书录音豆上线两天销量突破**1500台**[43]。部分创业公司已实现盈利，如Plaud的AI录音卡片实现了**2.5亿美元**的年度经常性收入[44]。巨头采用代工模式（如富士康、立讯精密）并结合软件订阅，可能拥有更低的成本和多元的营收模式[45][47]。 - **成为下一代入口的挑战**： - **AI眼镜**：面临重量、续航、功能的“不可能三角”。产品重量普遍超过**40g**（最高超**80g**），远高于普通眼镜的**30g**，难以兼顾续航与功能，很难对智能手机产生冲击[48][49]。 - **AI手机**：处于探索阶段，用户体验不稳定，远未达到颠覆传统智能手机的程度[50]。 - **AI办公设备**：市场接受度高，但智能办公市场规模有限。2024年中国AI+办公软件市场规模为**308.64亿元**，预计2028年增长至**1900亿元**，仍属垂直场景，不构成刚需[50][51]。 - **行业影响与未来格局**：AI巨头的硬件尝试短期内多为实验性质，但可能使创业公司融资难度加大[52]。新的颠覆性硬件形态历史上往往由新公司定义（如苹果、特斯拉），因此创业公司在产品市场契合上可能先行一步[7][52]。对于AI巨头而言，这是一场必须参与的长期资格赛，谈颠覆为时尚早[53]。