上線1周首單落地，“創小融”填補AI+早期融資市場空白

原創出品 | 「子彈財經」旗下「創業最前線」

作者 | 白華

編輯 | 閃電

美編 | 邢靜

審核 | 頌文

2026年的中國創投市場，正站在新舊周期交替的關鍵節點。

一方面，“投早投小”成為共識，早期項目獲投占比持續攀升。財聯社創投通—執中數據顯示，從投資輪次來看，2025年A輪融資事件數最多，占比約34%；其次是種子天使輪，占比約24%；早期項目（A輪及以前）獲投次數占比67%，較2024年進一步提升。

另一方面，資本決策愈發謹慎，國家級資金加速進場重塑行業規則，早期創業項目對“精準匹配資本”的需求愈發迫切。然而，傳統融資對接模式的低效與壁壘愈發凸顯。

更關鍵的是，不管是海外的AngelList，還是國內的各類融資平臺，要么聚焦成熟項目，要么只做部分智能匹配，專門針對早期創業者、能實現全流程AI賦能的垂直FA產品，一直是市場空白。

正是在這一行業背景下，宜信AI Lab重磅推出國內首款面向創業群體的人工智能FA產品——“創小融”，它的上線不僅補上了“AI+創業融資服務”的短板，更像一顆石子投入創投圈，激起了效率革命的漣漪，給早期融資困局開出了新藥方。

1、上線1周首單落地，“創小融”帶來新的投融資模式

一款創新產品的價值，往往需要真實案例與數據來驗證。“創小融”僅上線1周便迎來首單落地，用一組清晰的時間線刷新了早期融資對接的效率紀錄，更具象化地展現了AI技術對創投流程的重構價值：

l 2025年12月25日，“創小融”正式上線；

l 12月29日，大灣區AI硬件項目創始人通過平臺的智能畫像匹配功能完成項目標簽梳理，借助材料輔助模塊優化了商業計劃書的核心邏輯；

l 當日，“創小融”將項目精準對接至一家專注早期投資的機構；

l 12月31日，項目創始人與投資人溝通后達成合作意向；

l 2026年1月2日，雙方確認合作，現階段投資方已依據項目方提交的月度預算，正式推進投后資金的落地流程，標志著本輪融資進入實質性執行階段。

從項目信息梳理到進行資金支持僅耗時8天，這一速度在傳統融資對接模式中難以想象——要知道，傳統對接光是篩選投資人、線下溝通就要耗上幾個月，更別說后續的談判流程了。而這背后，是“創小融”對傳統服務邊界的突破與對中小項目融資困境的精準破解。

作為“創小融”首單服務的受益者，該AI硬件項目的融資歷程，戳中了很多早期創業者的痛點。項目已完成樣機開發，計劃通過天使輪募資用以生產數百臺進行市場測試。起初，該項目的融資并不順利——創始人通過自身資源和傳統FA接觸了幾十家大灣區投資人，但多為制造業背景，對AI技術及項目主打場景認知不足，僅獲得中國香港特區政府背景官方機構的無償支持，未能拿到市場化投資。

“在朋友介紹下，我注冊登錄了創小融，從10:57聊到11:10僅用13分鐘，就完成了項目核心信息的梳理，隨后平臺就開始精準匹配投資人。”項目創始人的表述，凸顯了智能服務的高效優勢。

更值得關注的是，這一案例打破了傳統FA的服務邊界。該項目融資額度不高、處于早期探索階段，原本難以進入傳統FA的服務視野，卻通過“創小融”實現了與專業早期投資機構的精準對接。

正如投資人唐寧所言：“創小融對年輕創業者、首次創業的創始人幫助尤其大，它降低了早期項目與資本對接的門檻。不過平臺提供的信息仍需與創業者直接溝通驗證，AI是高效工具而非替代者。”

首單落地的背后，是“創小融”以“AI+場景”雙輪驅動為核心構建的差異化競爭力，其價值通過資源端、AI技術端、體驗端的協同發力充分釋放。

在資源端：依托宜信生態積累的資源，“創小融”已接入投資機構資源，涵蓋AI、硬科技、醫療健康、消費、企業服務等主流創業賽道；在AI技術端：產品搭載的智能匹配算法將動態更新投資人偏好數據庫，結合行業融資熱度變化調整推薦邏輯，確保對接的時效性與適配性；在體驗端：創業者僅需完成手機號驗證即可登錄使用核心功能，無需復雜資質審核，大幅降低了服務準入門檻。

“創小融”的上線是AI科技向創業服務領域深度滲透的標志性案例，其以AI技術降低融資服務門檻的模式，有望為中小微創業項目提供更普惠的資本對接渠道，進一步激活早期創業生態的活力，助力更多創業者實現融資目標。

2、AI破解創業融資信息差困局，“創小融”全流程融資高效對接

“創小融”定位于國內首款垂直于創業融資場景的人工智能FA工具，通過AI技術實現融資流程的數字化、輕量化。

宜信AI Lab團隊精準詮釋了其產品理念：“我們不想把‘創小融’做成‘高門檻的工具’，而是希望它成為每個早期創業者都用得起的‘融資伙伴’。未來我們會持續迭代功能，同時開放更多垂直賽道的資源對接，讓服務更貼合不同類型創業者的實際需求。”

具體來看，“創小融”在三大核心功能模塊，形成了覆蓋“項目梳理－材料優化－對接管理”的全流程AI賦能體系。

智能畫像與精準匹配創業者僅需輸入項目領域、發展階段、融資額度等基礎信息，“創小融”即可通過自然語言處理技術生成項目標簽畫像，并基于平臺整合的投資機構、投資人的偏好數據庫，實現“項目－資本”的雙向精準匹配——其算法模型已通過創業項目與投資案例訓練，匹配精準度較傳統人工對接大幅提升。

融資材料智能輔助針對創業者普遍存在的商業計劃書（BP）撰寫、融資話術梳理等難點，“創小融”內置多行業BP優化模板、融資問答知識庫，可基于項目信息自動生成標準化融資材料框架，并提供針對性的內容優化建議，幫助非專業背景的創業者快速輸出符合投資機構審看習慣的材料。

數字化對接流程管理協助創業者可通過“創小融”與投資人進行溝通與反饋，無需線下反復溝通協調。平臺還會基于對接情況推送行業融資數據參考、同類項目案例等信息，輔助創業者調整融資策略。

之所以能做到這些，是因為“創小融”踩中了行業需求升級和AI技術成熟的雙重風口。

從行業需求來看，2026年創投新周期的核心特征是“更挑剔的價值發現”，投資人對技術認知、產業落地能力的要求空前提高，而大量早期創業者卻陷入“融資無門”的困境。2025年《中小企業融資報告》顯示，超60%的中小微企業存在短期資金缺口，其中32%的企業因融資渠道單一導致擴張計劃擱置。傳統銀行貸款通過率不足40%，而新興科技型企業因輕資產特性，融資難度較傳統企業高出50%。

與此同時，傳統融資對接模式的弊端在此背景下被無限放大，形成了三大核心痛點：

一是信息壁壘導致精準匹配缺失。早期創業者多缺乏優質資本渠道，依賴個人資源或傳統FA對接的項目，常出現“賽道錯配”——如大灣區某AI硬件項目創始人所述，其接觸的幾十家市場化投資人多為制造業背景，對AI技術與應用場景認知不足，導致融資屢屢碰壁。而投資機構則面臨優質項目分散、篩選成本高的問題，大量潛力項目與資本擦肩而過。

二是服務門檻過高擠壓中小項目生存空間。傳統FA模式以人力驅動為核心，依賴核心人員的資源儲備，服務費用動輒抽取融資額的2%—5%甚至更多，且多聚焦于成長期以上項目，大量種子輪、天使輪項目因融資額度低、商業模型不成熟被排除在外，形成“越需要資金，越難獲得服務”的惡性循環。

三是流程低效難以適配市場節奏。傳統對接流程從BP撰寫、投資人篩選、線下溝通到意向達成，往往需要3-6個月甚至更久。而在AI、具身智能等前沿賽道，技術迭代與市場窗口期極短，低效的融資流程可能導致項目錯失最佳發展時機。

從國際視野來看，海外雖有AngelList等平臺搭載部分智能匹配功能，但多聚焦于成熟項目或特定地域，尚未形成面向早期創業群體的全流程AI賦能體系。國內市場在“AI+早期FA”垂直場景的空白，與創投行業對高效、普惠服務的迫切需求形成強烈反差，行業變革的窗口期已然到來。

除了市場需求，還有一個主要原因是AI規模化應用開啟融資服務變革。

從技術演進來看，隨著AI從Copilot模式向自主代理（Agents）模式升級，未來的AI-FA產品將具備更強的自主決策與任務分解能力。例如，能夠基于項目進展自動調整融資策略，主動對接產業鏈資源，甚至輔助完成盡職調查的部分工作。這將進一步重構創投服務的核心流程，推動行業向更高效率、更低成本的方向發展。

3、結束語

“創小融”的推出絕非單一的產品創新，其核心價值在于依托宜信生態積累的多元賽道資源與成熟的AI技術儲備，構建“資源+技術”雙輪驅動模式，推動創業服務行業從傳統“高收費、強人工、窄覆蓋”的人力密集型模式，向“低成本、高效率、廣普惠”的智能驅動型模式轉型。

這一新范式不僅能精準匹配早期項目與資本需求，更有望激活海量中小微創業項目的融資活力，為國內早期創業生態的良性循環提供全新解決方案。

更值得注意的是，AI-FA的發展仍需把握技術邊界。正如投資人唐寧所言，AI是高效的匹配工具，但無法替代人與人之間的深度溝通與信任建立。未來的創投服務，必然是“AI+人工”的協同模式——AI負責高效篩選、精準匹配、流程管理等基礎性工作，而投資人則聚焦于技術判斷、產業洞察、價值賦能等核心環節，兩者形成互補，共同推動創投行業的高質量發展。

*注：文中配圖來自攝圖網，基于VRF協議。