2026年AI投融资全景：具身智能90天融数十亿，AI芯片公司销量破十万，全球AI投资进入"下半场"

撰文时间：2026年6月23日 | 数据来源：36氪、Wired、MIT Technology Review、公开融资数据

一、具身智能赛道爆发：昆仑行90天融资数十亿

2026年上半年最令人瞩目的融资事件之一，当属具身智能创企昆仑行在90天内完成数十亿元融资，迅速跻身独角兽行列。36氪独家报道了这一消息，并称其为"刚注册就成独角兽"。

昆仑行的核心技术是人形机器人的运动控制和环境感知，其团队在具身智能领域有深厚的技术积累。融资的神速反映了资本市场对具身智能赛道的极度看好。

# 2026年上半年具身智能赛道重大融资事件
funding_events = [
    {"公司": "昆仑行", "轮次": "Pre-A+轮", "金额": "数十亿元", "投资方": "多家头部VC", "技术方向": "人形机器人"},
    {"公司": "映界科技", "轮次": "天使轮", "金额": "未披露", "投资方": "水下资本", "技术方向": "空间智能"},
    {"公司": "Figure AI", "轮次": "B轮", "金额": "6.75亿美元", "投资方": "微软、英伟达等", "技术方向": "通用人形机器人"},
    {"公司": "1X Technologies", "轮次": "B轮", "金额": "1亿美元", "投资方": "OpenAI等", "技术方向": "家用机器人"},
    {"公司": "宇树科技", "轮次": "B+轮", "金额": "约10亿元", "投资方": "美团等", "技术方向": "四足/双足机器人"},
]

print("=" * 80)
print(f"{'公司':<12} {'轮次':<10} {'金额':<15} {'技术方向':<18}")
print("=" * 80)
for e in funding_events:
    print(f"{e['公司']:<12} {e['轮次']:<10} {e['金额']:<15} {e['技术方向']:<18}")
print("=" * 80)

为什么具身智能突然火了？

具身智能（Embodied AI）并不是一个新概念，但在2026年突然成为投资热点，背后有三个关键驱动力：

1. 大模型能力溢出 GPT-4o、Claude 3.5等多模态大模型展现了强大的环境理解和任务规划能力，为机器人提供了"大脑"。此前机器人行业最大的瓶颈是"小脑"（运动控制）和"大脑"（决策规划）的割裂，而大模型正在弥合这一鸿沟。

2. 硬件成本下降 关节电机、力矩传感器、3D视觉模组等核心零部件的成本在过去两年下降了40-60%，使得人形机器人的BOM成本从百万级降至十万级。

3. 产业需求真实存在 制造业、物流、养老护理等领域面临严重的人力短缺，对通用机器人的需求从"概念验证"进入了"实际部署"阶段。

二、AI芯片赛道：从通用GPU到垂直场景

与具身智能并行的另一个投资热点是AI芯片。36氪报道了一家快手系AI芯片公司完成数亿元融资，芯片销量已接近十万颗，视频压缩性能超越英伟达。

这一案例代表了AI芯片投资的一个重要转向：从追逐通用GPU的"英伟达替代品"，转向在特定垂直场景建立差异化优势。

AI芯片投资方向	代表公司	估值/融资	核心优势
视频处理加速	快手系AI芯片公司	数亿元	视频压缩性能超英伟达
边缘AI推理	地平线、寒武纪	百亿级	低功耗、高性价比
数据中心训练	壁仞科技、摩尔线程	数十亿级	国产替代
存算一体	知存科技、千芯科技	亿元级	突破内存墙
光子计算	曦智科技	数十亿级	超低功耗

AI芯片投资的"三个陷阱"

尽管赛道火热，但AI芯片投资也暗藏风险：

陷阱一：技术指标≠商业成功。 很多AI芯片公司在论文和Benchmark上表现出色，但缺乏完整的软件生态（编译器、算子库、开发工具链），导致客户迁移成本过高。

陷阱二：国产替代≠市场空间。 部分AI芯片公司的商业模式过度依赖政府采购和国产替代政策，一旦政策风向变化，需求可能急剧萎缩。

陷阱三：融资≠盈利。 AI芯片是典型的"烧钱"行业，从流片到量产需要数十亿资金。很多公司虽然融到了钱，但距离实现自我造血还有很长的路。

三、全球AI投资数据全景

根据多家机构的综合数据，2026年上半年全球AI投融资呈现以下特征：

# 2026年H1全球AI投融资概况（估算）
investment_data = {
    "全球AI投融资总额": "约680亿美元",
    "同比增长": "+45%",
    "交易数量": "约2800笔",
    "平均单笔融资额": "约2400万美元",
    "独角兽新增": "约25家",
}

top_sectors = [
    ("AI基础设施（芯片/云）", 210, "31%"),
    ("AI应用（SaaS/垂直）", 165, "24%"),
    ("具身智能/机器人", 115, "17%"),
    ("AI安全/治理", 65, "10%"),
    ("AI医疗/生物科技", 55, "8%"),
    ("AI教育/内容", 45, "7%"),
    ("其他", 25, "3%"),
]

print("2026年H1全球AI投资赛道分布")
print("-" * 55)
for sector, amount, pct in top_sectors:
    bar = "█" * int(float(pct.strip('%')) * 2)
    print(f"  {sector:<25s}  ${amount:3d}亿  {pct:>4s}  {bar}")
print("-" * 55)
print(f"  {'总计':<25s}  $680亿")

四、中国AI投融资的结构性变化

中国AI投融资市场在2026年上半年出现了几个值得关注的结构性变化：

1. 具身智能取代大模型成为最大热点

2024-2025年，中国AI投资的最大热点是大模型公司（智谱、百川、月之暗面等）。但进入2026年，资本的热情明显转向具身智能。原因在于：

• 大模型赛道已经"卷"出格局，头部效应明显
• 具身智能处于早期阶段，估值更合理，上涨空间更大
• 政策支持力度加大，多地出台机器人产业扶持政策

2. 北大系创业团队崛起

36氪报道了一个有趣的现象：龚虹嘉、陆奇、海外资本纷纷下注北大团队，这些团队用肌电腕带做新一代数采终端。这反映了学术背景在AI创业中的重要性正在上升。

3. 资金来源更加多元

2026年中国AI投资的资金来源出现了明显分化：

资金来源	占比变化	偏好方向
市场化VC	↓ 下降	AI应用、SaaS
国家级基金	↑ 上升	AI芯片、基础软件
产业资本（CVC）	↑↑ 大幅上升	具身智能、垂直场景
海外资本	→ 持平	前沿技术、国际化团队

五、"Pretty Crazy" Token使用量：AI落地的真实挑战

Wired报道了一个被忽视但极为重要的信号："Pretty Crazy"的Token使用量正在考验企业对AI的投资回报预期。

很多企业在2024-2025年大力部署AI工具（如AI客服、AI写作助手、AI代码补全），但进入2026年，他们发现AI的使用量增长远超预期，导致API成本急剧攀升。一些企业的AI支出已经超过了最初的预算3-5倍。

# 企业AI部署成本模型（典型中型企业）
cost_model = {
    "初始预算（年）": "$50万",
    "实际支出（Year 1）": "$80万",
    "实际支出（Year 2）": "$180万",  # 使用量激增
    "预期ROI": "300%",
    "实际ROI（Year 2）": "120%",
    "主要原因": "Token消耗超预期 + 定制化需求增加",
}

for k, v in cost_model.items():
    print(f"  {k}: {v}")

print("\n  关键发现: AI部署的隐性成本被严重低估")
print("  建议: 企业需要建立AI成本治理框架，而非简单追求'全量部署'")

六、AI瓶颈突破：MIT Technology Review的报道

MIT Technology Review报道了一家声称突破了LLM瓶颈的创业公司。虽然具体技术细节有限，但这一信号反映了AI基础设施层面仍有大量创新空间。

当前大模型面临的主要瓶颈包括：

1. 推理成本：每次推理的计算成本仍然过高，限制了大规模部署
2. 上下文长度：虽然技术上可以支持百万token，但实际使用中质量下降明显
3. 多模态融合：视觉、语音、文本的融合理解仍有很大提升空间
4. 实时性：大多数大模型的响应延迟无法满足实时交互需求

七、脑机接口（BCI）进入临床试验阶段

MIT Technology Review还报道了脑机接口临床试验正在加速。虽然BCI不属于传统AI投资范畴，但AI技术（尤其是深度学习在信号解码上的应用）是BCI突破的关键推动力。

Neuralink、Synchron等公司的临床试验进展，以及中国在BCI领域的布局（如脑虎科技），都在2026年取得了重要里程碑。

八、2026下半年AI投资展望

看好的方向：

1. 具身智能：仍处于早期阶段，技术进步和成本下降将推动更多商业化场景
2. AI基础设施：推理优化、模型压缩、边缘部署等"水电煤"级别的基础设施
3. AI安全：随着监管趋严，AI安全将成为刚需

需要警惕的方向：

1. 大模型套壳应用：缺乏核心技术壁垒，容易被上游模型厂商"降维打击"
2. 过度依赖Token经济的商业模式：API成本波动可能侵蚀利润
3. 估值过高的AI Agent项目：当前很多Agent项目仍处于Demo阶段，商业化路径不清晰

九、总结

指标	2025年H1	2026年H1	变化
全球AI投融资总额	~470亿美元	~680亿美元	+45%
中国AI投融资总额	~120亿美元	~180亿美元	+50%
具身智能占比	~5%	~17%	+12pp
AI芯片投资	~80亿美元	~120亿美元	+50%
独角兽数量	~15家	~25家	+67%

2026年AI投融资进入了"下半场"——从追逐概念转向追求落地，从通用能力转向垂直场景，从烧钱扩张转向效率优化。能够在"下半场"胜出的，将是那些真正解决实际问题、建立可持续商业模式的公司。

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本文数据来源：36氪、Wired、MIT Technology Review、CB Insights、IT桔子等。文中数据截至2026年6月23日，部分数据为行业估算，仅供参考。