随着人工智能技术从大模型向多模态、智能体（AI Agent）及具身智能加速演进，在行业估值体系尚未成熟、商业化进程刚起步的关键阶段，投资人如何精准把握AI赛道的投资机遇？
9月10日，一个人形机器人在外滩大会科技展区外进行行走演示。新华社 图
9月12日，2025 Inclusion·外滩大会见解论坛之"全球AI投资展望——AI创业的爆发与中国机遇"专场中，多位资深投资人围绕AI投资策略展开深度研讨，分享了理性研判与布局思路。
作为数字世界的"行动者"，AI Agent（智能体）可通过代码形态存在或嵌入机器人、自动驾驶汽车等实体设备，实现具身智能（Embodied AI）。其核心特质在于自主智能（Autonomous Intelligence），即能在接收目标指令后自主完成任务分解、路径规划、工具调用及决策执行，展现高度拟人化特征。
针对AI智能体领域的投资布局，与会嘉宾普遍强调垂直场景的战略价值。
蚂蚁集团战略投资部资深总监黄海指出，垂直领域应用更容易快速验证产品市场匹配度（PMF）并推动商业化落地。"金融、设计等付费意愿较强的领域，更易构建竞争壁垒，"他以蚂蚁投资的金融与设计类AI项目为例，强调此类布局需聚焦大市场容量且具备行业积淀的标的。
经纬创投管理合伙人王华东提出，AI智能体创业应规避大模型迭代的主流赛道，避免因巨头技术升级导致竞争劣势。他认为创业者需明确智能体的专属领域与任务定位，相较于通用型产品，垂直化战略更具生存价值。
王华东进一步表示，AI智能体创业初期无需过度关注市场规模，优秀团队可通过极致产品体验实现细分市场的指数级扩张，进而建立基于行业认知深度的竞争优势。
"AI行业不存在绝对安全的竞争壁垒，"王华东总结道，持续提升技术能力、选择可明确定义服务类别的细分赛道，是创业者的核心生存策略。
创世伙伴创投创始主管合伙人周炜则以"技术哑铃策略"概括其投资逻辑：一端布局与复杂工作流深度结合的垂直应用（如To B场景），另一端仍配置资源探索通用型高潜力领域。
"风险投资不应回避高风险高回报机会，"周炜强调，既要布局高壁垒细分领域，也需关注具备规模潜力的通用赛道，这是VC机构应承担的行业责任。
伴随AI算力与能源需求的爆发式增长，底层基础设施投资成为行业焦点，投资人如何看待AI底层应用级的投资机会？
黄海透露，其团队在AI投资中采取从模型层向下延伸至算力层的策略，过去两三年已重点布局算力相关企业。他预判，若未来人均拥有1-2个Personal Agent（个性化智能体）并实现集群化事务处理，当前算力及能源供给将面临显著缺口，需从两方面寻求突破。
黄海分析指出，一方面，鉴于摩尔定律接近物理极限，团队更倾向于将计算单元从单芯片、单服务器扩展至数据中心及集群层面，挖掘提效降耗机会。例如国产算力芯片正通过匹配新硬件架构优化成本，同时探索硅基计算的技术边界，关注3D堆叠、存算一体、稀疏化等创新方向。
另一方面，其团队也在积极探索量子计算、光计算、仿生计算等新型计算方式，寻求与现有硅基计算框架的融合路径，对该领域技术突破持乐观预期。
王华东认为，底层技术领域在中国具备独特发展机遇，核心驱动因素在于需通过创新方式提升整体系统能力。他透露团队已投资新型半导体封装技术、新光计算技术等具备实施空间的创新方向。
"AI计算时代不应单纯追求单芯片算力指标，"王华东强调，AI计算依赖大规模集群协同，提升集群或超节点能力才是核心。基于此判断，存储、芯片等与超节点能力提升相关的领域存在丰富投资机会，也是其团队重点关注方向。