ARTICLE · 1095164
具身智能投资人,重新杀回AI芯片一级投资
具身智能投资人,重新杀回AI芯片一级投资2026年的科技创投圈，正在经历一场极其微妙的资金流向重构。 过去两年疯狂涌入具身智能（人形机器人）本体的资本，正悄然上演一出“回马枪”——各大重仓具身智能的头部基金，开始密集向产业链上游的 AI 芯片赛道回流。具身智能融资断裂 
这种转变并非心血来潮，而是一场在监管、技术与商业现实多重挤压下的“极限生存游戏”。 具身智能赛道在经历了初期的估值狂飙后，正迎头撞上现实的南墙。截至目前，国内已有数家具身智能企业估值突破200亿元大关，但高估值背后却掩盖不住商业化变现的孱弱。 当前资本市场对高亏损、长周期硬件企业的监管正在全面收紧，具身智能企业通过快速资本化（如流血上市或高估值并购）实现退出的路径被紧急叫停。 同时，从“实验室跑通”到“场景落地实用”的跨越远比想象中艰难——动辄千万级别的数据采集成本，在复杂物理世界中极低的泛化能力，以及难以向客户证明的投资回报率（ROI），让整个行业陷入了深度的商业化焦虑。 对于前期重金押注整机本体的创投基金而言，退出通道变窄、后续融资接力困难，意味着随时可能面临巨大的账面浮亏。为了破局，资金必须寻找新的出口。 在这个关键节点，AI 芯片一级市场成为了具身智能基金的“救命稻草”。 与具身智能本体在物理世界中不断试错的泥潭不同，AI 大模型的快速演进正在极大地提高 AI 芯片创业的成功率。 随着 Transformer 架构、端到端 VLA（视觉-语言-动作）模型以及各类主流算法底座逐渐收敛和标准化，AI 芯片的设计目标变得前所未有的清晰。芯片团队能够更精准地针对已知的大模型算子进行硬件级优化，流片成功率和商业化落地速度显著提升。 这种高确定性让 AI 芯片成为当前一级市场上少有的优质资产。 具身智能基金此时杀回芯片赛道，其核心诉求非常直接：用 AI 芯片项目相对确定、周期较短的盈利和高估值溢价，去弥补或对冲具身智能整机项目在漫长长跑中可能产生的投资亏损。 基金在进行赛道切换时，最怕的就是面临内部投资委员会（IC）和有限合伙人（LP）的逻辑挑战。而“从具身智能转向 AI 芯片”，恰恰提供了一个极其丝滑且连贯的故事线。 具身智能和 AI 芯片本质上是高度绑定的上下游关系。具身智能芯片绝不仅仅是给机器人装一个普通的推理芯片，它面临的是最极端的边缘计算场景——在严苛的功耗、散热和尺寸限制下，同时处理多传感器融合、大模型端侧推理以及实时运动控制（异构系统调度）。 基金完全可以将投资 AI 芯片包装为“为已投的具身智能企业布局核心基础设施”。这种“投脑又投身”的生态化打法，不仅在技术路径上相互咬合，在商业故事的延续性上也完美契合。 它有效规避了基金因盲目追逐热点而偏离主航道的内部质疑，实现了投资逻辑的自洽与闭环。 放眼全球，这一波 AI 芯片创业浪潮中，中国之所以能够成为最火热、吸金能力最强的国家，核心驱动力来自于极其现实的供应链焦虑与算力饥渴。 作为 AI 芯片和算力中心的从业者，你我深知当前国内高性能 GPU 卡的短缺有多么严重。 在外部制裁与出口管制的背景下，从大型智算中心的模型训练，到自动驾驶、具身智能的端侧推理，全行业都在疯狂寻找可用、好用的国产算力替代方案。 这种旺盛且具备极强买单意愿的本土需求，为中国 AI 芯片创业公司提供了世界上独一无二的成长土壤： 容错率提高：客户不再苛求第一代芯片在综合性能上全面对标国际巨头，只要在某些特定场景（如大模型专属推理、高并发低延迟）下能跑通，就愿意给出订单。 联合迭代：国内算力中心和下游机器人企业更愿意与本土芯片公司深度绑定，通过底层硬件与上层算法的协同优化来压榨算力极限。 具身智能赛道的资本回流，表面上看是对高估值整机项目的暂时回避，其底色却是整个产业在向真正的“根技术”沉淀。 在这场算力与智能的双向奔赴中，谁能真正用国产硅片撑起机器人的大脑，谁就将掌握下一个十年的产业定价权。 全国首个算力和大模型工程专属服务IP “算力百科”是全国首个算力和大模型工程专属服务 IP品牌，专注于国内AI算力行研；团队来自顶级芯片设计、算力中心构建及大模型开发一线，贯通“芯·算·模”，从实战角度出发，构建国产AI算力新范式，深耕算力和大模型行业！