2026年AI賺錢機會，鎖死在5個場景

1月28日，由鉛筆道聯合主辦的中關村早期投資論壇暨2026新場景大會舉行，影響力登上活動行北京總榜第1名。本文為大會《AI新場景》圓桌討論實錄。

整理 | 鉛筆道 松格

編輯 | 鉛筆道 王方

2026年，哪些AI場景能賺錢？本文將為您重點解讀，結論如下。

1、AI+消費電子硬件，如智能眼鏡等。

2、AI出海，海外付費習慣好，國內應用已出成績。

3、AI上游核心元器件，比如內存。

4、AI安全。大模型普遍有漏洞，探索空間大。

5、AI+能源。CES上深圳儲能AI產品海外銷量佳。

參與本文探討的嘉賓如下：

更多精華請閱讀全文。

- 01 -

中外AI差異

張予豪：想請您說說，DeepSeek當時到底帶來了什么影響？現在咱們國內的豆包、千問、DeepSeek這些AI產品，在硅谷圈里，口碑到底怎么樣？

雷虹：DeepSeek在全球的熱度特別高，直接改變了硅谷對中國AI的看法。

以前在2023、2024年，我去硅谷的時候，那邊的人總覺得中國AI比美國落后至少3年，還調侃我不該從硅谷回中國，覺得我是“逆向而行”。但DeepSeek一出來，徹底打破了這種偏見，讓全球看到，中國AI不僅不落后，在有些方面還有自己的優勢。

張予豪：接下來請教海光信息的姜總，現在AI熱潮里，算力是核心，而GPU就是最關鍵的算力支撐。今年CES展上，英偉達依舊風頭十足，不光硬件做得好，軟件和生態布局也很亮眼。想問問姜總，海光做芯片，是重點攻硬件，還是像英偉達一樣，硬件、軟件兩頭都抓、都做好？另外，國產AI芯片和英偉達比，還有多大差距？

姜永凱：這確實是大家最關心的問題。在我們看來，未來AI芯片不只有GPU這一條路，比如最近DeepSeek有了新的技術突破，雖然還沒在全球普及，但已經讓我們看到了超越的機會——不管是芯片本身的性能，還是整個算力系統的搭建，我們都有機會追上甚至超過國外。

客觀說，現在國內主流GPU和英偉達最新芯片比，還有一到兩代的差距，但更關鍵的差距不在芯片本身，而在整個配套生態。英偉達已經靠成熟技術，搭建起了從操作系統、云平臺，到各類開發、應用的完整體系，我們國內在這方面，至少還有5到10年的差距，這也是我們最看重的。

我們不想一直跟著別人走，不然永遠只能落后。所以我們也在找“彎道超車”的機會，依托國內人工智能的新算法、新框架，在芯片底層設計上搞創新，爭取拿出能實現趕超的方案。

比如我們很快會發布的超集群，算力能達到全球一流水平；而且未來AI算力競爭，不只是比誰更強，還要比誰更節能，我們在液冷，高壓直流供電，大規模高速互聯等方面都有破。接下來，我們不光要做好單款芯片，更要帶動整個生態發展，用中國自己的方案，支撐國內AI產業發展，這比單純做好一款芯片更重要。

- 02 -

AI新機會

張予豪：請問劉總，漢王接下來會在哪些方面做AI布局？作為大廠，做AI探索時，優勢和難處分別是什么？

劉秋童：我們的AI布局主要集中在三個方向，都和大家的實際使用、行業需求緊密相關，不搞虛的。

第一，給個人智能終端加AIbuff。比如我們的電紙書，加了AI功能后，不再只是單純的“電子閱讀器”，在辦公、教育領域破圈。還有電子血壓計，靠AI技術實現了精準測量，重新定義“第四代血壓計”。另外，我們的視覺大模型技術，也已經用在了康養、金融監管、能源管網安全等領域，落地效果都不錯。

第二，給行業做“AI助手”。以前我通過OCR、NLP技術助力政法、醫療、檔案等行業，紙質資料的數字化、數據化，現在通過我們自研大模型幫這些行業做業務agent，類似檔案自動搜索，編研體例分類，長文本生成以及開放審核等場景，相當于給工作人員省了大量時間，同時也推動新的行業標準制定。

第三，做“能干活”的AI（具身智能）。這次展臺上的嗅覺識別設備、仿生飛鳥、機器狗，都是我們的重點布局，核心就是讓這些技術真正能用起來。比如仿生撲翼機器鳥，我們已在特定行業落地，并做到了全球最大量產企業。

張予豪：接下來請教源數創投沈總，2026年初大模型和AI應用飛速發展，今年AI落地該主打賣工具還是賣成果？您更看好什么樣的AI企業？

沈棟梁：這個問題很關鍵，AI投資圈一直有兩個爭議：投大模型還是投應用，投“賣成果”還是“賣工具”。

大模型是高門檻頂尖賽道，AI應用則是有三四千家公司的大市場，我們堅定在應用市場找優質項目。至于“賣成果”還是“賣工具”，核心看適配的客戶和場景。過去軟件、SaaS時代，國內企業付費用工具的習慣差，難出成功企業。

而AI可跳過教企業用工具的步驟，直接交付成果，這也是企業愿意買單的關鍵。未來兩者會并行：簡單場景（如AI做PPT）適合賣工具，復雜嚴肅的商業場景則更適合直接交付成果。我們投資不看是賣成果還是工具，核心看是否適配場景和客戶，能否真正解決問題。

張予豪：最后請教王總，這輪AI浪潮中，清華成了中國AI創新核心，走出了智譜AI、月之暗面等龍頭，為什么是清華？清華系創業者最值得其他創業者學習的是什么？

王學輝：我們內部分析過多次，核心是AI大模型研發需10億級經費，普通課題組經費遠遠不夠。而清華抓住機會，聯合智源、依托政府投入接住了關鍵經費，培養的人才也成了AI領域核心力量。

我做清華校友種子基金，也源于此。前20年拼模式的時代清華無優勢，但硬科技需要長期積累，清華幾代院士、教授的技術積累，恰逢硬科技需求爆發的格局，這也契合“行勝于言”的校訓。

當然清華學子也有短板，不擅長銷售、市場，易執著技術忽略市場需求，我們投資時會幫他們補齊團隊短板。

- 03 -

2026年AI核心場景

張予豪：2025年是AI Agent元年，2026年AI應用向縱深發展，新場景成為產業核心驅動力，且獲市場與政策認可。請各位各分享3個最看好的AI場景。

王學輝：我們六七成投資項目與AI相關，前期AI算力布局已見成效（如已投AI infra公司將申報港股）。看好AI具身智能（全新場景無巨頭壟斷）、AI for Science（布局AI+可控核聚變、量子計算），目前難以確定固定三個，需動態觀察。

沈棟梁：第一，AI+消費電子硬件（如Plaza、釘釘A1），依托中國供應鏈，智能眼鏡等領域有望爆發；第二，AI出海，海外付費習慣好，國內應用已出成績；第三，各細分領域落地性強、解決實際難題的AI Agent。

雷虹：看好三個方向：一是AI+能源（含智慧電廠），CES上深圳儲能AI產品海外銷量佳；二是AI+智能眼鏡，熱度高、實用性強；三是AI升級傳統科技展，我們正布局相關研發。

劉秋童：結合中國市場特點，看好三個方向：一是AI驅動軟硬件結合產品，契合供應鏈優勢，2026年有望爆發；二是AI上游核心元器件，內存漲價凸顯其潛力；三是非人形具身智能，已落地且有望出獨角獸。

姜永凱：補充三個看好場景：一是AI for Science，研究范式轉型，確定性高；二是大模型落地“最后一公里”，解決幻覺問題、實現變現；三是生成式AI安全，大模型普遍有漏洞，探索空間大。

本文不構成任何投資建議。