yy.vip易游-AI投资：真正的捷径是看实验室财报

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　　陆媛：在 AI 时代，最好的产业链研究，不是从卖方报告开始，而是从研究顶级实验室和头部模型公司的采购单和做法开始。

　　华尔街和金融街都喜欢“巨头产业链”这个概念，然而顶级实验室的科研链是更为前瞻性的，这是进行中的AI投资黄金十年的捷径，实验室的财报上已悄悄缀满了沉甸甸的果实。

　　研究苹果，要画果链；研究英伟达，要画英链；研究宁德时代，也能画出一整张电池链图谱。到了 AI，这套方法依然有效，只是起点该换了：不要先看二级市场最响亮的叙事，而要先看顶级实验室、头部模型公司和云厂商在投资什么项目，甚至在买什么，在哪一层买，向谁买，买的是芯片、算力租约、软件栈，还是机器人本体。

　　因为在技术拐点上，顶级实验室财报上的天使投资项目和采购单，即“顶级实链”往往比A轮募资路演说明书更早给出赢家的信号。

　　最新的案例是，熬过孤独的北京智源人工智能研究院（下称智源），这家被评为全球前十的大模型实验室，在“全球大模型第一股”北京智谱华章科技股份有限公司（下称智谱，的IPO中获得了奖赏，是今年一季度最大的顶级实验室赢家。

　　这笔投资，智源旗下公司于2022年1月以知识产权评估的方式完成天使轮出资，价值2037万元，在2023年2月转让给启明创投一部分老股，但在2025年3月被美国列入实体清单后，于上市前以8000万元将剩余股份165242股约占0.41%转让给安徽嘉岸启信创业投资合伙企业后退出。若持有至上市，这笔投资潜在价值超过12亿港元。

　　实验室看得最准，却未必能吃到最大的果实——地缘政治的铁幕，有时比市场判断更早决定退出时点。

　　智谱于2026年1月8日上市，发行价为116.2港元/股，上市后市值一度突破3000亿港元。投资较早的华控基金回报倍数接近20倍，中科创星、启明创投、美团、达晨财智也有数倍乃至数十倍的回报。

　　一位参加了智谱老股的转让过程的早期科技投资人对此印象很深刻，他回忆说：“2023年当时对国产大模型争议纷纷，创投界多位大佬认为大模型拼硬件垄断，话语权不在国人手里，最终结局可能和商汤四小龙类似，但我们还是看好，认为国产大模型必有一席之地。”

　　这类争议在当时的确是普遍现象，一位主管一家百亿规模的著名投资基金管理合伙人，他的观点是认为最大利润被芯片硬件供应商拿走，而大模型公司无法创造匹配收入，很可能以亏损终局，因此不愿意投资。

　　十多年前，顶级实链这个信号已经出现过。英伟达2016年的博客写得很清晰：到 2011年，Andrew Ng （吴恩达）在斯坦福的团队已与 NVIDIA Research 合作，把深度学习从 2000 个 CPU 的 Google Brain 级别，压缩到 12 块英伟达 GPU 的规模；同年，斯坦福还被英伟达授予 CUDA Center of Excellence。换句话说，在大众市场真正意识到深度学习革命之前，实验室已经用采购和课程，把 GPU 选成了默认基础设施。

　　具身智能也在重复这一幕，只是这一次，信号不只来自芯片，还来自机器人本体。五年前左右，迄今公开可见的高校实验室设备页显示，Unitree 的 Go1、Go2 迅速成为大学研究中的高频平台之一：特拉华大学把 Unitree Go1 EDU 列入机器人运动研究设备，普渡大学 ARIES 实验室把 Unitree Go2 用于真实世界 AI 应用测试，马萨诸塞大学阿默斯特分校展示了 Unitree Go1，哈佛一个 AI 与机器人实验室则公开写明采购了 Unitree 的 G1Edu 和 Go2Edu。IEEE Spectrum 当年对 Go1 的评价也很说明问题：对于一台动态四足机器人，它“便宜得惊人”。

　　这正是我想推演的投资捷径：AI 不是一个单点公司故事，而是一串层层传导的采购关系。最上层是模型和研究方向；往内里一层，是训练与推理所需的芯片；再往下，是云、数据中心、电力、网络与软件栈；再往下一层，到了具身智能，就是实验室里那台被学生反复调试的机器人、机械臂和传感器。谁被顶级实验室选中，谁就更有机会从“实验器材”变成“行业标准”，再从“行业标准”变成上市公司的收入与利润。

　　OpenAI 则把自己的采购逻辑直接制度化：Stargate 项目宣布未来四年拟投入 5000 亿美元建设 AI 基础设施，随后又公布新增五个美国数据中心站点，并写明 Oracle 已开始交付首批 NVIDIA GB200 机架，用于 OpenAI 的下一代训练与推理。

　　到了 2026 年 3 月，Mira Murati 创办的 Thinking Machines 又宣布，将至少采购 1 吉瓦的英伟达下一代处理器。若把这些公告连起来读，会发现所谓“AI 竞赛”，本质上首先是一场采购竞赛。

　　因此，真正值得研究的，不只是“哪家模型最好”，而是“哪一层最先被标准化”。十年前，被标准化的是 GPU 和 CUDA；五年前，在具身智能的若干大学实验室里，被标准化的是一批价格足够低、接口足够开放、可以快速复现论文的四足机器人；今天，被标准化的则是从 Trainium、GB200 到超大规模算力租约的一整套基础设施。资本市场往往在第二步才反应：先给模型公司高估值，再去追捧上游硬件；可真正的先手，往往藏在第一步——实验室和头部 AI 公司把谁放进了采购清单，甚至用脚投票—真金白银投资。

　　这也是为什么，研究 AI 投资，不能只看发布会和 benchmark。榜单会变，模型会迭代，应用甚至会昙花一现；但采购是要花真金白银的，预算会暴露真实偏好。博士生和研究员不会为了讲故事选设备，他们只会为了更便宜、更稳定、更容易复现而下单。那份采购判断，往往比 CEO 在台上的愿景更诚实。

　　上述投资人在参与实验室投资时，意外发现当时实验室最大的苦恼是，在英伟达GPU的采购费用上，一年翻番，以前只要数百万元训练，2023年竟然达1亿多元，除了希望采购到最低价，同时在想方设法能否以异构部署解决。

　　回来后，在交叉检验了其他AI社群的企业采购清单后，他投资了英伟达，再也没有动摇，迄今也没卖。

　　另一个证据是，上述实验室的科研思路在三年前指明了巨头的道路。今年3月份，英伟达在GTC大会上正式宣布以200亿美元并购了Groq，因为其团队钻研的LPU实现了更高性价比的异构部署。这是英伟达的计算架构上的一次重大升级。

　　如果一定要把这套方法浓缩成一句话，那就是：在 AI 时代，最好的产业链研究，不是从卖方报告开始，而是从研究顶级实验室和头部模型公司的采购单和做法开始。 十年前，谁看懂了斯坦福实验室里的 GPU，谁就更早看懂了英伟达；五年前，谁留意到高校走廊里越来越多的 Unitree，谁就更早看懂了具身智能硬件的性价比拐点；三年前，谁看懂了智源实验室里的苦恼，谁就更早看清了大模型第一股的未来；今天，谁在追踪 OpenAI、Anthropic、Thinking Machines 和它们背后的云与芯片合同，谁就更接近下一轮 AI 资本开支真正的受益者。

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