夜雨聆风
2026年，只靠个人资源和线下饭局拉融资，可能会错过AI重构创投服务的末班车。
01
亲熵
出于FOLS（Fear Of Looking Stupid）心理，投资人们本能地追求共识：赛道要火、逻辑要顺、最好隔壁老王也投了。对于那些还没形成共识、或者压根不温不火的赛道，本能反应就是——再看看吧，生怕投出一个看起来很傻的项目。
但最近几年的资本寒冬和赛道轮动，把这事儿悄悄改变了。
创投圈正在进入一个非共识主导的新周期。你会发现，除了AI、具身智能这些热得发烫的赛道，那些真正在一线看项目的老炮们，聊的话题开始变了——他们开始认真聊“不确定性”。
例如，峰瑞资本除了AI硬件、AI for Science、以及“十五五”相关的未来科技之外，明确提出要布局“一些确定性不高的新东西”。心资本盯完AI和机器人产业链，开始瞄向“不确定性强的前沿技术”。
海外更狠，直接给这类公司造了个新词：“亲熵”（proentropic）。
图片来源：福克斯商业频道
今年Upfront Summit上，投了SpaceX的那位大佬——Valor Equity Partners的创始人Antonio Gracias，高调表示：我就想找那种能在混乱中长得很好的“亲熵”型公司。技术变革、气候乱套、地缘政治炸锅……这些都不要紧，关键是你得能扛得住，甚至越长越好。
“熵”这个概念，原本是物理学里衡量“无序程度”的。热力学第二定律说得很清楚：任何系统都会自然而然地变得越来越乱。这个道理放到今天的世界——人口越来越多，技术越变越快，全球化在退潮——你就懂了：混乱不是偶然，是常态。
而“亲熵”型初创公司厉害在哪？它们极其擅长预测这种混乱的未来，并且知道该往哪走。它们不觉得当下的市场有多靠谱，而是把一种“概率性思维”种进了团队的骨子里——世界随时可能变，什么都可能发生。它们不仅想得到这些极端情况，还能从这些极端情况里，活得好好的。
02
AIDE
长期以来，创业公司只有两种玩法：一种是中小企业（SME），一种是创新驱动型企业（IDE）。
受限于资源，SME就算有创新，也只是小打小闹的修修补补。IDE则不同，它从第一天起就旨在颠覆旧有商业模式，并以全球市场为目标。
现在，在“创新要快”和“成本要省”的交汇点上，第三种玩法出现了：AI驱动型企业（AIDE）——以AI原生的方式设计与运营，并借助AI实现全球市场覆盖。它把IDE的全球野心和创新能力，跟SME精干、轻量的运营模式结合在了一起。这种组合既能降低风险，又能提高胜率。
传统IDE的短板在于：0-1阶段太长了。一个想法从脑子到产品，要经历漫长的研发周期。创始人要花几个月甚至几年，砸大量资源，才能做出一个能用的东西。这段时间里，企业基本没收入，全靠风险投资、天使、政府资助，还有创始人自己搭进去的“汗水股权”（sweat equity）撑着，一着不慎就会踏入死亡之谷无法翻身。
图片来源：DesignWithValue
AIDE正在彻底改写这条增长曲线。AIDE的核心理念就一个：AI当发动机，驱动一切。从市场调研、产品开发、市场进入，到财务、HR，再到日常运营，全部用AI跑起来。
用AI驱动的初创公司，能极速缩短产品开发周期，把过去几年的路，压缩到几周甚至几个月。当验证产品想法所需的前期投入大幅降低，它们便无需再背着沉重的“开发债务”上路。
这催生出一类极致精益的初创企业，特点是人极少，增长极快。他们能更早产生收入、burn rate更低，对风险资本的依赖相对较轻，很多AIDE甚至能靠自己的营收撑很久。此时，资本效率也跟着水涨船高。想象一下，一家只有五个人的 AI 初创公司，能快速跑出几百万美金的年经常性收入（ARR）。这种情况下，它根本不用为了活下去硬融一笔大额 A 轮，实际需要的融资金额，比同等规模的传统初创公司要少得多。
03
K型分化
钱没有消失，但它正以肉眼可见的速度向少数头部机构和极少数头部项目集中。
日前，OpenAI刚官宣了新一轮融资，规模为1220亿美元——全球私募史上单笔最高，没有之一。而这不是孤例。海外私募股权交易平台Carta数据显示，2025年近一半的风投资金，流向了仅占总数10%的AI初创公司。
一切都在说明同一件事：风投广撒网的时代，翻篇了。
如今的资本市场呈现出一条清晰的K型分界线——钱在成熟项目和早期项目两头扎堆，中间的腰部项目被挤压得几乎喘不过气。
图片来源：IT桔子
在资本调整周期里，那些能撑到后期的头部项目，依然享受着流动性溢价。IT桔子数据显示，2026年Q1，国内D轮及以后的融资事件数量，只占全部的9.6%，却拿走了47.6%的融资额——1218.5亿人民币。也就是说，将近一半的钱涌向了那不到一成的后期项目，与海外市场如出一辙。
资本的天平，正毫不掩饰地向头部项目与成熟企业倾斜。据投中嘉川CVSource统计，今年前两个月，单笔融资超过10亿元的大额交易，已经占到了总量的13.3%，比去年同期翻了近两倍。
这种“头部虹吸”效应，使后期项目的融资环境优于成长期，中腰部项目的生存空间正面临极限挤压。2023年，中等规模的交易还占据着一级市场的半壁江山。到了今年初，这个比例已经跌到了四成以下。
相比之下，早期投资依然热闹。一季度，A轮及以前的早期阶段融资占比72.8%，融资金额658亿元，占比25.7%。这种“量大额小”的结构印证了市场的风险偏好正在修复——机构愿意在更早期的节点下注，以换取未来的超额收益。
其实，2025年年中，投资人们就已经在为下一轮周期悄悄“囤货”。美国的数据显示，2025年二季度，Pre-Seed轮的交易数量同比猛增了40%以上。
但这并不意味着早期融资变得容易了。恰恰相反，只有15%的种子轮公司，能在两年内活着走到A轮。
早期融资的物理机制根本发生了变化，几年前靠一套PPT和一个Figma原型就能轻松拿钱的好日子，一去不复返了。早期项目需要跨越更高的门槛才能获得关注，增长不再只是加分项，而是通往下一轮milestone的唯一通行证。
04
重构
传统FA的核心职能分三层：一是信息层，找投资人名单、整理赛道图谱、跟踪机构最新偏好。二是判断层，帮创始人判断“when to raise、拿谁的钱、估值留多少buffer”。三是撮合层，主要是谈判桌上的心理博弈、节奏控制，必要时故意冷落一方来逼出更好的条款。
但K型分化下，FA这门生意正在被改写。
首先是认知得换脑子。
现在的钱，已经不是以前的钱了。以前你伺候好市场化基金就行，现在最大的金主是国资。
随便列几个数字：国家大基金三期3400多亿、国家创业投资引导基金1000亿、央企战新基金510亿、AIC基金加起来也过千亿。这些钱体量大、周期长，但逻辑完全不同：要产业落地、要就业、要税收、要链主效应。你一个FA，如果还只会拿PPT讲市场规模，连门都敲不开。
再看赛道。具身智能、AI硬件、商业航天自不必说，对能吊起资本胃口的“亲熵”型初创公司、增长模型更具看点的AIDE，早期FA也必须建立自己的认知护城河，才能实现资金和项目的精准匹配。
其次是服务链条在拉长。
以前做FA主打一个速战速决：半个月理顺商业模式、做BP，半个月推投资人，融资结果两三个月见分晓。交易结束，关系结束。
但现在不行了。融资不是终点，它只是创业这场无限游戏里的一个短期任务。真正的长期任务是什么？资本化、上市、盈利，这些都需要立体式的陪伴。
头部项目争夺战中，FA得深度参与战略梳理、商业模式打磨，甚至手把手教创始人理解投资人的新偏好。那种只做“牵线搭桥”的中介，正被无声淘汰。
而且交割完不是结束。你得帮企业持续优化burn rate，帮它对接到产业资源——尤其是国资和地方政府，还得为下一轮提前铺路。做不到这些，拿什么留住客户？
最后是服务对象在下沉。
创投圈曾有句老话：“3年不开张，开张吃3年。”一个亿的融资，佣金就有几百万，日子过得很滋润。但现在，创业者和FA都清醒了。
创始人不再只看品牌和费率，更关注能不能触达有效投资人？能不能减轻融资负担？能不能提高拿钱概率？
融过资的人都懂，满世界海投BP，见一堆不靠谱的投资人，最后品牌也伤了，效率也低了。现在，他们宁愿深度绑定一两家FA，前期付点费用，把成功率做上去。
FA呢？一个1000万的早期项目，佣金也就50万，但要搭1-2个全职干半年，还得承担70%以上拿不到钱的概率——怎么算都亏。当中等规模交易萎缩，靠腰部项目过活的FA，项目源也在枯竭。
于是FA行业自己也分化了。一边，有些FA愿意慢下来，把单个项目做深做实。例如，上海、深圳等地，一些小型FA已经采用分段收费，先收一笔固定数额的BP撰写费用（部分机构前置收费高达60万元）保底，融资成功后再按较低费率另收佣金；一边，另一些FA瞄准了更早期的种子轮、天使轮，用技术手段降低服务成本，把融资效率拉到最高——在K型分化的资本裂谷之间，为那些0到1的项目，架起一座通往生存与增长的桥。
而生成式AI向智能体AI的迭代，正为这场重构按下加速键。
05
必备基础设施
2026 年，AI早已不只是辅助工具，而是深度嵌入创投融资对接的核心流程，成为机构标配。
affinity 调研近300位PE/VC从业者发现，AI用于投资决策的比例从13%翻倍至28%；约85%的人用AI自动化日常工作，82%将其用于deal sourcing，较上一年显著提升。
AI 的核心优势集中在四大方向：
1.自动化项目挖掘：AI 通过 NLP、机器学习快速扫描海量数据，精准捕捉种子轮、隐形项目等早期机会。相比传统靠人脉和数据库的方式，AI 可在数秒内处理数百万信息，按轮次、赛道等投资人偏好自动排序，并先“人”一步捕捉早期traction信号。
2.智能匹配：不只简单按赛道配对，AI 会综合团队背景、Portfolio协同、长期愿景契合度等因素，通过推荐系统 + NLP + 预测模型，帮不擅长pitch的早期项目对接合适机构。
3.全流程自动化：AI Agent能自动完成初调、风险标记、条款草案甚至谈判准备，把人力解放出来，专注高价值判断。
4.普惠化与全球扩展：AI让融资对接“去中心化”：非主流赛道的创业公司也能被算法发现，扩大早期项目池。
需要注意的是，AI在融资对接的应用中也出现了一些新挑战，例如数据偏差导致扎堆热门赛道、模型趋同导致Portfolio雷同等。
整体来看，AI在FA领域的应用迎来了GPT-3.5时刻：从令人眼前一亮的实验室阶段进化到可用、好用、即将爆发的临界点。把 AI 当作效率放大器、用来提速和优化决策的机构，已经明显甩开仍在观望试水的同行。但现阶段，AI 对融资对接的“智能驱动”，仍离不开人工信任验证与尽调。
06
陪伴者
现在海外创投圈用AI，大多还停留在通用型工具上。一些诸如Harmonic AI、Grata等用于早期机会发现的垂直应用也在涌现，致力于用AI大幅缩短sourcing到meeting之间的时间。
最近，国内AI FA领域的创新应用也迈出关键一步。2025年末，宜信AI Lab发布了首款面向创业群体的人工智能FA产品——“创小融”。
这款应用很轻，界面也简单，核心就是通过对话帮创业者梳理融资思路、优化BP、匹配合适的投资方，乃至捋顺还处在构想中的创业雏形。
上线3个月以来，创小融已帮助多家初创企业精准匹配并成功对接，完成天使轮融资，涵盖AI硬件、AI宠物应用、新材料等新兴赛道。
一个看似只能和你“聊聊天”的AI智能体是怎么做到的？这背后其实藏着创投圈里一个很“反直觉”的共识：融资不是“聊出来”的，但“不会聊”一定融不到。
说白了，赛道天花板、产品力、增长数据、单位经济、团队履历、市场规模——这些决定融资成败的核心变量，不会因为你“聊得好”就改变。投资人最终拍板的依据是DD（尽职调查）结果、数据验证、客户访谈、财务模型，而不是聊天时的感觉。
那为什么“必须得聊”？一言以蔽之，早期投资投的是“人”，而“聊天”是了解一个人最直接的方式，它能看出一个创始人是否具备诚实、守信、义气等基本商业素质。此外，“聊”还完成了几件不可替代的事：建立信任、传递非结构化信息、试探边界、制造FOMO、筛选匹配。
所以，融资是“用数据做底稿、用聊天做催化剂”的结果。聊，是融资的必要非充分条件。
从华尔街投行精英到中国最早一批天使投资人，再到覆盖全阶段投资的私募股权母基金掌舵人，宜信创始人唐宁正是在无数次和创业者聊天、研究各种创业模式中，总结出一套“六脉神剑”评估法：从市场、模式、资金、团队、移动、动机六个维度，看一个项目的成长潜力。
这套方法帮他投出了达内教育、亿美软通等千百倍回报率的项目，也押中了每日优鲜、同盾科技、Wish这些细分赛道的头部。
而创小融作为唐宁继宜信之后的第二次创业，凝聚着他一以贯之的投资哲学。
创业者每一次与创小融对话，其实都是在用成熟的投资理念自我检视。它能从资深投资人的视角，帮你发现项目短板、不断优化。
因此，它能用八天的时间搞定传统FA需要几个月才能完成的融资，也就不奇怪了。
结语
2026年的创投圈，缺的正是这样一个“懂创业、创投又懂你的创业搭子”。它能否真正激活早期创业生态的良性循环，取决于后续迭代和整个行业对“AI+人工”协同的接受度。
至少，现在早期创始人多了一个选择：算法撕开僵化的人脉圈，精准资源匹配资本。剩下的事，还是得靠人与人之间的深度沟通去完成。这或许才是创投的本质——AI只是把效率的天花板狠狠顶高了一截，而真正决定项目成败的，永远是那个“人”的因素。
你的创业搭子，已经上线。剩下的，交给市场。
