文｜杨心玥
编辑｜刘鹏
“AI和具身智能的投资，都已经从上半场进入下半场。”10月22日，梅花创投创始合伙人吴世春在10月22日下午举办的2026金融街论坛年会“链式协同 产融聚变——中小企业产融创新服务论坛”上表示，过去资本关注的是大模型参数、技术概念，以及机器人能否完成更复杂的动作；如今，投资人更加看重技术能否转化为实际产品，企业客户是否愿意为交付结果买单。
在吴世春看来，中美科技竞争与全球经济的“K型分化”，正在重塑硬科技投资逻辑。部分高科技产业持续处于上行周期，而其他行业仍面临需求疲软、供需失衡等挑战。在此背景下，资金进一步向具备战略价值和产业成长空间的硬科技领域集中。
对于通用大模型赛道，吴世春给出了明确判断：“通用大模型格局已定。”他认为，中美已经形成相对稳定的头部竞争格局，与此同时AI产业的价值分布也将发生变化，“接下来AI的价值，会从现在的芯片层不断往应用层迁移”。
这种变化意味着，AI投资正在从技术能力的竞争，进一步转向商业价值的验证。吴世春指出，互联网时代的投资主要关注流量和商业模式，但在AI时代，Token及其对应的资源消耗正在成为新的评价维度。一个AI应用消耗多少算力资源、客户是否愿意为这些消耗付费，直接影响其商业化前景。
“现在投资AI，已经从过去的看概念、看模式、看流量，转向价值优先、结果优先。”他说。
在具身智能领域，类似的转变同样正在发生。
吴世春表示，具身智能投资的上半场主要关注机器人的运动控制能力，例如谁能够跑得更快、完成更复杂的动作；但进入下半场，投资人更关心产品能否真正落地，以及企业客户是否愿意买单。
近年来，具身智能被认为有望形成巨大的产业市场，但吴世春提醒，行业发展是一场漫长的马拉松，当前赛道中仍然存在不少泡沫。相比单纯展示技术能力，具备核心技术积累、实际交付能力和明确应用场景的企业，更有可能在下一阶段竞争中脱颖而出。
在他看来，中国AI产业的比较优势主要体现在应用场景、基础设施和能源等领域。中国拥有大量中小企业，能够提供丰富的产业应用场景，未来B端市场将成为AI商业化的重要方向。
对于创业团队，吴世春也提出了新的筛选标准。
“技术可以买到，甚至很多大模型都可以调用，但是团队买不到。”他表示，在评价AI创业公司时，兼具产业经验与AI工程化能力的复合型团队，是投资判断中的第一权重。
吴世春认为，相较于八年前中国多个高科技领域仍处于追赶阶段，如今中美已经在不同技术方向上各有所长。对于科创投资而言，当前已进入一个“开卷考试”的时代。“十五五”规划与中美科技竞争前沿，构成了判断未来产业投资机会的两条重要线索。
“要买在无人问津时，卖在人声鼎沸处。” 吴世春提出，早期投资的本质仍然是寻找未来的稀缺性，而不是追逐当下的市场热度。他强调，面对技术迭代与资本热潮带来的市场噪音，投资机构更需要在非共识领域保持独立判断，坚持以常识衡量企业的长期价值。
