【量子位 2025年12月20日讯】在TechCrunch Disrupt 2025大会现场，“AI”成为绝对的关键词。Index Ventures合伙人Nina Achadjian、Greylock合伙人Jerry Chen、Felicis合伙人Peter Deng等顶级投资人齐聚一堂，公开表态2026年将持续重仓AI赛道。他们一致认为，尽管AI领域已涌入大量初创公司，但真正具备“差异化竞争力”的项目仍有巨大成长空间，而创业者需在团队韧性、数据壁垒、场景落地三大维度建立优势，才能在拥挤市场中突围。
从投资方向来看，当前Chat应用、AI编码工具、智能客服已展现明确商业化潜力，而机器人、AI+SaaS、垂直领域Agent等“尚未完全爆发”的赛道，被视为2026年最有可能诞生独角兽的领域。
投资逻辑重构：不止看技术，更要“抗风险+真需求”
在AI投资热潮中，顶级VC的筛选标准正变得愈发严苛。不再是“沾AI就投”，而是聚焦“能穿越周期、解决真实痛点”的项目，具体可拆解为三大核心考量：
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创始人韧性成“第一道门槛”“市场变化太快，1000家初创公司可能只有少数能活下来，韧性比技术更重要。”Nina Achadjian在现场强调。她指出，当前很多企业客户为“尝鲜AI”会盲目采购产品，导致部分初创公司误判“产品市场契合度（PMF）”，看似营收增长快，实则客户未获得真实ROI（投资回报率）。这种情况下，创始人能否快速识别市场信号、及时调整方向，成为项目成败的关键。例如某AI客服初创公司，初期因功能单一遭遇客户流失，创始人迅速转向“行业定制化方案”，针对电商、医疗等领域优化话术库，最终实现营收翻倍。
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数据飞轮构建“差异化壁垒”曾任职于OpenAI的Peter Deng提出，2026年AI项目的核心竞争力将聚焦“独特数据飞轮”。他解释：“现在10家AI公司有8家在做相似的事，企业客户会同时测试多个竞品，只有能掌握独家数据、形成‘数据积累-模型优化-体验提升’闭环的公司，才能留住客户。”以AI编码工具为例，普通工具仅能实现基础代码生成，而具备“行业代码库+用户反馈数据”的项目，能精准适配特定场景（如金融系统开发、物联网设备编程），生成代码的准确率和效率远超同行，这就是数据飞轮的价值。
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警惕“功能化陷阱”，需证明“不可替代”Nina Achadjian特别提醒创业者，要提前想清楚“产品为何不会被基础模型厂商整合”。她举例：“如果你的AI写作工具只是在GPT基础上做简单包装，那OpenAI一旦推出类似功能，你就毫无竞争力。但如果你的工具深耕‘法律文书写作’，积累了大量合同模板、合规数据，甚至能自动对接律所数据库，那基础模型厂商就很难替代你。”因此，她建议初创公司要么聚焦“垂直领域的深度解决方案”，要么打造“基础模型不具备的硬件或场景能力”，避免沦为“可被轻易替代的功能”。
2026年AI投资三大“热区”与两大“潜力股”
结合现场投资人分享及行业数据，2026年AI赛道的投资机会可分为“已验证的热区”和“待爆发的潜力领域”：
三大热区：商业化路径清晰，短期回报明确
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Chat应用：从“对话”到“任务闭环”不再是简单的问答交互，能完成“多轮对话-需求理解-执行落地”的Chat应用更受青睐。例如针对企业的“AI销售助手”，不仅能回答客户咨询，还能自动调取产品库存、生成报价单、同步至CRM系统，甚至根据客户语气判断意向度，提醒销售跟进。这类应用已在SaaS领域验证商业化能力，2025年相关初创公司平均ARR（年度经常性收入）增速超150%。
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AI编码：效率提升成“硬指标”随着软件开发需求激增，能降低编码门槛、提升效率的工具成为刚需。当前头部AI编码工具已能实现“70%代码由AI生成”，部分垂直领域工具（如区块链智能合约编码、嵌入式系统开发）准确率甚至超过人类开发者。Jerry Chen透露，Greylock已投资多家AI编码公司，核心看“代码生成准确率”“调试效率”“与开发工具链的兼容性”三大指标，符合要求的项目普遍能在1-2年内实现盈利。
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智能客服：从“降本”到“增收”早期AI客服仅解决“简单咨询分流”，如今已进化为“客户需求挖掘+转化助手”。例如电商平台的AI客服，能根据客户浏览记录推荐产品，处理售后时同步推送优惠券，甚至识别“高价值客户”转接人工，提升转化率。数据显示，部署优质AI客服的企业，客户满意度平均提升25%，客单价提升10%，成为2025年企业数字化转型的“必选项”。
两大潜力股：长期价值显著，2026年或迎突破
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机器人：AI赋予“自主决策能力”Nina Achadjian直言，2026年可能是“机器人赛道的爆发元年”。不同于过去“预编程”的工业机器人，如今的AI机器人能通过实时环境感知自主调整动作——例如物流机器人遇到突发障碍物时，可自主规划新路线；服务机器人能根据客户表情调整沟通语气。当前已有头部VC布局“AI+工业机器人”“家庭服务机器人”项目，部分初创公司已获得制造业巨头订单，预计2026年市场规模将增长80%。
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AI+垂直领域：SaaS、医疗、物流暗藏机会Jerry Chen关注“AI对传统SaaS的改造”，他认为“很多SaaS工具只是‘数字化’，但未实现‘智能化’”，例如项目管理软件可通过AI自动识别风险任务、预测延期概率；CRM系统能智能分析客户流失原因。此外，医疗领域的“AI辅助诊断”、物流领域的“智能路径规划”等垂直应用，因“需求刚性、数据壁垒高”，也被视为潜力赛道。Peter Deng补充：“垂直领域不需要‘通用大模型’，而是‘小而精’的行业模型，初创公司只要能吃透一个领域，就能建立护城河。”
非AI赛道“漏网之鱼”：传统行业数字化仍有机会
尽管AI是绝对主角，但投资人也未完全忽视非AI领域的机会。Nina Achadjian提到，“蓝领行业的纸笔流程数字化”仍存在巨大空白——例如建筑行业的施工日志、物流行业的纸质运单、制造业的人工质检记录，这些环节尚未被数字化工具覆盖，而AI可在此基础上进一步实现自动化。“看似是‘传统数字化’，但做好后能为后续AI应用打下数据基础，这是被很多人忽略的机会。”
例如某初创公司为餐饮行业开发“AI收银+库存管理系统”，先帮助小店将纸质账本转为数字化，再通过AI分析销售数据预测食材需求，减少浪费，这类“从数字化到智能化”的项目，已获得多家VC关注。
行业警示：避免“AI泡沫”，聚焦“真实价值”
在看好AI的同时，投资人也提醒行业警惕“泡沫风险”。Peter Deng指出，当前部分初创公司“为AI而AI”，强行将AI与业务结合，却未解决实际问题——例如某教育AI工具，虽能生成教学课件，但内容质量差、不符合教学大纲，最终被学校弃用。“投资人会越来越理性，只看‘AI概念’的项目会很难融资，必须证明‘AI带来的具体价值’，比如降本多少、效率提升多少、收入增长多少。”
Nina Achadjian总结道：“2026年AI投资会从‘广度覆盖’转向‘深度挖掘’，真正能活下来的公司，一定是‘懂行业、有数据、能落地’的。对创业者来说，与其追逐热点，不如深耕一个领域，用AI解决别人解决不了的问题。”
随着2026年临近，AI赛道的竞争将愈发激烈，但也意味着更多创新机遇。从Chat应用到机器人，从垂直领域到传统行业改造，VC大佬的集体押注，不仅为行业指明了方向，也预示着AI将从“技术概念”全面融入“商业现实”，成为驱动全球经济增长的核心动力。
