整体态势 - 2025年上半年中国科技投资"募投退"实现4年来首次正增长 [2] - 募资基金数和规模较2024年上半年均有提升 [2] - 一级市场股权投资金额和案例数较此前低谷期回升 [2] - 退出情况改善 机构退出方式更健康 中资企业IPO市场局部复苏 IPO和股权转让退出占比上升 [2] - A股IPO进入"慢时代" 各板块IPO时长增加 市场高度甄选 2025年上半年A股各板块真实过会率差异较大 部分板块过会率较低 [2] - 2014-2017年设立的基金所投企业超七成未退出 [2][15] - 创业投资基金清盘数量已连增四年 2023年清盘数量达429家 [2][15] 行业堵点 - LP回款压力大 倒逼GP从"投资驱动"转向"退出驱动" 投资策略趋于保守 [2] - 多地政府引导基金逐步降低返投比例 但仍有影响 [2] - 非市场化诉求背离投资本质 "返投"成为部分投资人的重要考量 [2] - 行业"内卷"严重 地方政府引导基金超90%瞄准AI、半导体、新能源等热门产业 [2][17] - 明星项目被哄抢 同质化现象突出 硬科技相关八大战略产业占全行业投资案例数85.3% [17] 投资趋势 - 硬科技引领投资主线 形成"战略价值溢价" 溢价系数可达20%-200% [3] - 2025年上半年AI与硬科技领域投融资活跃 AI领域投融资事件数和金额同比增长显著 [3] - 机器人、AI应用、AI芯片成热门领域 [3][20] - 中美AI投资逻辑差异明显 未来可能形成"AI双核心模式" [3] - 广泛采用AI或在十年内每年额外提升中国企业盈利2.5% [3] - 国际资本重估中国科技产业投资价值 主权基金提升中国资产投资优先级 [3] - GP能力从"捕手"向"伙伴"转变 经历从"拿到钱"到"懂产业"再到"建生态"的进化 [3] - "耐心资本"受关注 从政策推动逐步得到市场回应 [3] - 科技企业围绕完整产业链进行股权投资 驱动创投逻辑重构 [3] - 2024年新质生产力领域投资总体情况为5,481起投资案例 投资规模3,689亿元 [19]

行业趋势与市场动态 - 股权投资市场募投退指标四年来首次正增长 2025年上半年募集资金7283亿元同比增长12% 新募基金2172只 投资金额3389亿元 案例数5612个 退出935笔其中IPO 583起同比增长近40% [6] - 市场存在三大堵点 LP回款压力导致GP趋向保守牺牲长期价值换取流动性 非市场化诉求造成资金低效配置 赛道高度同质化90%以上地方政府集中在AI半导体新能源领域 [6] - 科技投资逻辑从机会驱动转向价值驱动 要求更强产业认知与更长期耐心 港股市场回暖 AI Agent与具身智能等新赛道持续火热 产业资本与政府引导基金成为市场中坚力量 [2][6] 投资赛道分析框架 - 甲子星空坐标系以资本耐心度与技术壁垒划分四大投资象限 包括战略攻坚区（高技术壁垒+高资本耐心度） 赛道卡位区（高技术壁垒+低资本耐心度） 效率红海区（低技术壁垒+低资本耐心度） 长坡厚雪区（低技术壁垒+高资本耐心度） [14][15][16][17][18] - 战略攻坚区代表国家战略和硬科技方向 研发周期5-10年需长期资本支持 成功后可重塑产业格局 赛道卡位区技术壁垒高但要求快速证明里程碑事件 [15][16] - 效率红海区属内卷化阶段性热点 机会窗口期短易被模仿 长坡厚雪区依赖场景深耕与数据积累 多为运营驱动型企业复利效应强 [17][18] 人工智能领域投资 - 2025年被多位投资人认定为AI Agent元年 基座模型能力提升推动千行百业应用普及 AI应用成为新流量入口 任何应用都可能成长为超级入口 [24][28] - 具身智能因中国供应链和成本优势具备全球竞争力 在制造业与物流领域应用前景广阔 物理AI将成为AI发展下一阶段 [22][35] - 投资逻辑从投科学家Demo转向投应用 垂直领域Agent 行业模型与AI硬件加速落地 软硬件结合是形成护城河关键 [28][35][43] 新能源与新材料投资 - 2025年全球新能源装机量首次超过化石能源 氢能与锂电材料仍是投资重点 AI发展推高能源需求带动具身智能等应用 [37][39] - 投资需关注材料与零部件在大工业的通用价值 避免陷入单一周期 供给侧装备化 消费侧电气化 电力系统智能化构成三化战略 [39] - 行业处于周期波动但长期价值明确 需坚持耐心资本 并购与产业协同提供多元退出渠道 [39][40] 芯片半导体投资 - AI是半导体领域最耗算力赛道 全球半导体市值增长重要推动力 国内公司优势在于贴近客户快速迭代 需以技术为核心驱动辅以商业创新 [41][43] - GPU存储和光芯片存在可投资机会 国产替代是主要机会 但设计端需与制造装备端同步发展 封装与异构集成提供新路径 [41][43] - 软硬件耦合度高迭代速度快 产业链经历价值重构 汽车和云端算力市场是增量最大领域 高速互联和系统架构优化带来新机会 [43][44] 智能制造投资 - 不同场景需定制化解决方案 核心在零部件与算法 降本增效和数据驱动是核心需求 需区分创新型产品企业与传统制造数字化提效 [45][47] - 低空经济 AI与机器人领域有突破潜力 尤其在执行器传感器环节 出海需注重本地化合作 工业软件和核心零部件仍存在卡脖子问题 [47] - 团队能力要求包括目标感边界感迭代能力 产业经验和跨界学习 创始人需具备专业愿景与精细化管理能力 [47] 医疗健康投资 - AI在药物研发和病理诊断中显著提升效率 缓解医疗资源紧张 加速创新药商业化 类器官+AI组合在心血管疾病管理有应用 [48][50] - 投资需关注团队对行业的理解与关键数据掌握 触达效率支付三大方向重构医疗 软硬结合在影像放疗和脑机接口具探索意义 [50] - 技术坚持与商业模式需平衡 自然化智能是终极目标 应用畅想包括智能导诊机器人 去动物实验临床试验 数字化齿科及全自动诊疗舱 [50] 全球化与退出策略 - 中国企业全球化从出海升级为全球做全球卖 产品正撕掉低价标签以品质创新赢得溢价 需在国内竞争中锤炼实力再走向国际 [23] - IPO渠道收窄促使回归长期主义 退出结构将趋近美国以并购和S基金为主 早期投资依赖多元退出 用时间换倍数需找到耐心资本 [23] 创业与投资建议 - 创业者应聚焦垂直细分领域快速实现产品落地 善用大模型能力避免重复造轮子 用AI提升效率决策避免陷入大厂竞争 [24][26] - 颠覆式创新需重大技术改变 往往是长期缓慢变量积累 中国企业可通过效率提升与本土优势要素结合形成全球竞争力 [22] - 数据资产未来十年可能占社会总资产70% 超过地产和其他实体资产 没有数据结构化能力的大模型公司将毫无价值 [28]