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      1070億、930家公司:2025中國AI應用的野蠻共識

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      軟件與硬件的邊界正在慢慢消融。

      來源 |鈦媒體創投家

      作者 |郭虹妘、陶天宇



      2025年,中國一級市場達成了一個昂貴的共識:“AI 應用元年”。

      年初,李開復、李彥宏、鄺子平、朱嘯虎等眾多科技領袖與頭部風險投資人們頻頻在公開演講中拋出一個判斷:

      2025年必將是AI應用大規模落地的關鍵轉折之年。

      隨著大模型推理成本以每年十倍的速度下降,API調用量則以每月十倍的速度快速攀升,海量的AI應用將井噴式地爆發,幾乎覆蓋B端和C端的所有場景。

      年末之際,大洋彼岸,Meta以20億美元收購通用Agent公司Manus的消息傳來,為這場“昂貴的共識”提供了完美的注腳,更夯實了2025“AI應用元年”歷史地位。

      據IT桔子、鈦媒體TMTBASE數據顯示,2025年截至12月,標簽包含AI應用且拿到新融資的公司總數為930家,融資總金額高達1070.7億元(人民幣)。

      這意味著,在2025年的每一天,都有2.6家公司拿到融資,平均每小時有1200萬資金進場。

      這份熱度遠遠超過了近年來任何單一賽道的融資密集度。

      錢去了哪里?又為什么去那里?

      01

      AI應用到了哪些場景?

      拆解1070億的背后,我們發現了一些微妙的變化。

      第一,Top 10場景的融資企業數量占總數的73%,場景集中度較高。

      這意味著,資本的共識已經形成,錢主要流向了這十個被驗證或被看好的方向。


      細分賽道來看。930家公司中,194家專注于具身智能(含專為具身智能企業服務的零部件、模型算法及數據公司),占比高達20.9%。

      為什么是具身智能?

      因為它完美符合了資本對“AI+物理世界”的想象。

      相比于看不見摸不著的軟件SaaS,一個能動的機器人似乎更容易講出高估值的故事。

      回看投資人今年的心態:

      他們賭的是大模型解決具身“大腦”,中國供應鏈提供具身“身體”,剩下的就交費時間和耐心。

      狂歡之下,泡沫也隨之而來。

      某具身智能公司公布的1000臺量產訂單中,實際交付量不足兩成,這還不是個例。

      但是投資人愿意等。

      一位硬科技投資人坦言:

      “硬科技的護城河恰恰建立在這些“臟活累活”上。一旦跨過量產門檻,后來者很難追趕。

      所以,某種程度上,資本押注的不僅是機器人,而是中國制造在 AI 時代的產業升級窗口。


      除具身智能外,融資數量排名前十的場景依次是:

      工業、醫療、通用(包含"模型即應用"的模型廠商和為泛行業提供AI解決方案的服務商)、消費級硬件、自動駕駛、內容生成、市場營銷、視覺智能和數據治理。

      其中工業與醫療(不含新藥研發/合成生物)分列融資數量的第二、第三位,合計占比超過18%。

      這似乎印證了“AI 賦能實體”的敘事。

      但數據揭示了另一層真相:

      在這兩個場景內,成立超過5年的傳統數字化服務商,通過轉型獲得“AI”概念的企業較多,占比超過50%。

      傳統軟件商通過接入大模型 API,完成了從“數字化”到“智能化”的標簽切換。

      雖然拉高了整體的融資活躍度,卻掩蓋不住 AI 原生創新含量的匱乏。

      相比之下,通用場景、消費級硬件、自動駕駛、內容生成、市場營銷、視覺智能、數據治理等場景的企業“AI原生”屬性更強,它們大多從創立之初就圍繞大模型能力設計產品。

      第二,媒體熱度與資本熱度的錯位。

      科研、消費、新藥研發/合成生物、陪伴、教育、辦公、文娛、交通、金融、無人機等場景,融資企業數量排進“第二梯隊”,合計占比21%。

      一個有趣的現象是:陪伴、辦公、教育等場景的融資企業數量并不多,與媒體報道熱度形成明顯反差。

      Ropet、Haivivi、芙崽等陪伴類產品頻繁出現在科技媒體;

      MiniMax旗下虛擬陪伴應用星野/Talkie貢獻大部分收入,更是引發網友熱議。

      但數據顯示,這些場景下拿到融資的公司數量,遠低于具身智能、工業、醫療等賽道。

      這說明兩點:

      一是這些場景雖有明星項目,但整體拿到融資的概率偏低;

      二是媒體傳播熱度與資本流向之間,存在明顯錯位。

      第三,ToB 項目拿走了更多的錢。

      數據顯示,融資Top10場景中,工業、醫療、自動駕駛、市場營銷、視覺智能與數據治理這6項都是純粹的ToB 場景。

      如果考慮到具身智能目前主要服務于工業場景,Top 10 中有 62.17% 的企業都在做 ToB 業務。

      這與大眾認知形成了鮮明反差。

      在互聯網時代,硅谷更多ToB,國內更多 ToC幾乎是共識,但AI時代的邏輯變了。

      ToC項目天然具有更強的傳播性,容易制造話題;

      但ToB 項目拿走了更多的錢,商業模式更清晰、付費意愿更確定,反而更受資本青睞。

      這背后是資本對確定性的渴求,以及對 AI 商業化路徑的重新判斷。

      02

      哪個場景融資能力最強?

      從資金集中度來看,TOP 3場景(具身智能、自動駕駛、通用)的融資總金額占比,超過總融資金額的一半,達51.6%;

      TOP3 10場景融資總金額占總融資金額的89%。

      融資金額上呈現高度集中的趨勢,共識非常明確。


      其中,具身智能賽道以337.7億人民幣的融資總金額仍然穩坐第一,投資人不僅愿意投具身智能,還愿意給它們開更高的價碼。


      另有兩個賽道跌出了融資總金額Top10,他們是市場營銷與消費;

      而新進入Top10的兩個場景分別是新藥研發/合成生物與科研。

      這一變動展示出在新藥研發/合成生物與科研領域下注的投資機構更愿意通過下重注去博一個未來。

      也側面展現出這兩個領域既廣泛地被資本看好,其核心技術與人才的集中程度也非常高的客觀事實。


      論單個項目的吸金能力"吸金能力",自動駕駛、通用場景才是真正的贏家,分別以4.5億元和1.7億元的平均單項目融資金額占據第一、第二名。

      具身智能雖然總融資額最高,但平均單項目融資額反而被反超。

      反映出這兩個賽道本身的平均融資較其他賽道輪次更加靠后,大額融資更加集中。

      今年單筆規模最大的融資,新石器無人車6億美元的D輪融資就發生在自動駕駛賽道,直接拉高了整個賽道的平均融資額。

      此外,平均單個項目的融資金額上,排名第一的自動駕駛的融資金額比第二的與第三的總和還要高;

      而排名第四到第十的賽道(農業、醫療、內容生成、新藥研發/合成生物、編程、科研、交通)之間并沒有太大差距,表明他們的融資輪次與估值水平相差并不太大。

      盡管融資金額的Top10場景有了些許變化,但ToB依然是絕對的主流。

      03

      融資處于什么階段?

      進一步透視所有AI應用類項目的融資輪次,我們發現有36%的公司處于早期階段(種子、天使輪);

      有46%的公司處于成長期階段(A-B輪);

      兩者之和占公司總數的82%,而處于后期與戰略投資階段的公司整體占比不到18%。


      這意味著,絕大多數AI應用公司仍處于證明自己的階段。

      它們或是在尋找產品與市場的契合點(Product-Market Fit),或是在驗證商業模式的可持續性,距離真正的規模化盈利還有相當長的路要走。

      一位專注AI賽道的投資人表示:

      82%處于早期和成長期,這既是機會,也是警示。

      機會在于行業格局遠未定型,新玩家仍有突圍可能;

      警示在于,大部分公司會在未來18-24個月內面臨生死劫,要么拿到下一輪融資,要么實現盈虧平衡,否則就是死亡。”

      04

      集中在哪些地區?

      AI應用公司的注冊地分布也非常典型。


      北京以 226 家公司、24.3% 的占比,成為絕對的"AI 第一城"。

      這里聚集了字節跳動、百度、智譜 AI 等大模型公司,以及清華、北大、中科院等頂尖研究機構。

      北京以其絕對領先的開發者聚集度和大型科技公司聚集度,成為AI應用類公司的首選地區。

      深圳以196家公司,21%的占比位居第二。

      憑借其全球領先的科技硬件產業鏈,聚集了大量機器人公司和智能硬件公司。

      外界調侃,在深圳一個機器人從設計到量產的周期可以壓縮到 6 個月。

      長三角地區(上海、浙江、江蘇)緊隨其后。

      AI應用公司的地理格局,本質上是資本、人才、供應鏈三者的博弈結果。

      05

      2025 AI應用融資之王


      2025年AI應用公司融資規模TOP 20榜單,清晰勾勒出資本的偏好。

      20家公司中,11家來自具身智能賽道,覆蓋了具身智能的全產業鏈

      有做工業機器人的樂聚、銀河通用,有做靈巧手的靈心巧手,有做四足機器人的宇樹科技,也有做小尺寸人形機器人的松延動力。

      自動駕駛賽道只有4家公司上榜,但這恰恰印證了前文的判斷,自動駕駛是"少數玩家的重注游戲";

      通用場景公司上榜企業只有4家(Manus、Minimax、月之暗面Kimi、智譜),數量雖不及具身智能,但含金量極高。

      融資規模TOP 20榜單揭示了一個更深層的產業趨勢:

      軟件與硬件的邊界正在慢慢消融。

      軟件不再只是代碼,硬件不再只是鐵殼。

      最吸金的具身智能和自動駕駛賽道,正在打破這堵墻,它們讓最聰明的代碼,控制最強壯的機器。

      這預示著,未來的超級獨角獸,不一定是一家純粹的軟件公司,也不一定是純粹的硬件公司,它或許擁有定義硬件的軟件能力,也擁有承載軟件的硬件能力。

      06

      資本用真金白銀勾勒出清晰的產業圖譜,也培育了AI應用生態的野蠻生長。

      在日均誕生2.6家融資企業的繁榮表象下,行業洗牌的暗流已然涌動。

      某頭自動駕駛企業在完成大額融資后,其核心算法團隊在三個月內流失過半;

      某具身智能司公布的1000臺量產訂單中,實際交付量不足兩成。

      當資本開始追逐“AI+”的概念游戲,技術落地的鴻溝正成為懸在創業者頭頂的達摩克利斯之劍。

      2026年,那些無法跨越商業化死亡之谷的項目,終將在潮水退去后裸露沙灘。

      而另一方面,全球的AI產業格局也正悄然打破“中國強應用,美國強基礎”的微妙平衡,Manus收購案中Meta開出的20億美元天價,已悄然拉響全球AI人才爭奪戰的警報。

      2025只是序章。

      · END ·

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