中经记者 郑瑜 上海报道

随着大模型持续迭代、AI应用加速落地，国产GPU公司登陆资本市场，正在为观察中国AI产业链建设与硬科技投资提供新的切口。

近日，围绕中国AI投资的独特机会、国产GPU产业链发展、AI模型与应用投资逻辑等问题，《中国经营报》记者专访了深圳数据经济研究院、AI经济研究中心联席主任王捷。

作为中国初代AI投资人之一，王捷曾参与摩尔线程（688795.SH）天使轮、长鑫存储C轮等硬科技项目投资。2025年，随着摩尔线程登陆科创板，他也以天使投资人身份完整见证了一条国产GPU公司的五年成长路径。

“中国是能够跑出全球一线AI公司的。”王捷向记者表示，AI模型、AI应用、芯片和机器人等方向，都可能成为中国AI产业下一阶段的重要机会。

中国AI的独特机会：具备三项基础条件

王捷认为，中国具备跑出全球一线AI公司的土壤。

他向记者解释称，AI和机器人行业要产生有全球竞争力的公司，至少要同时具备三项基础条件：顶尖的技术人才储备、独特的市场规模、足够广度与深度的资本市场支撑。从2022年年底ChatGPT发布至今，全球AI模型、AI应用、机器人等细分行业已经跑出了一批头部公司。基于以上三点，王捷判断，无论是AI模型、AI应用，还是芯片和机器人，中国有能力跑出全球一线的AI公司。

这三项条件构成的确定性，也成为王捷接下来关注方向的起点。他告诉记者，从早期投资人的视角看，AI模型、AI应用、芯片、机器人这四条主线，他都会持续跟踪，但每一条上的评估框架并不相同。

AI模型被他放在了最重要的位置。王捷认为，模型会成为未来经济系统的“基座”。当AI的工作能力在大量可量化、可形式化的任务上开始超过人类，且具备7×24小时运行、算力和资本到位即可无限复制等特性时，其产出能力会被极大放大。

王捷在2025年8月发表的《浮现中的AI经济》一文中表示，AI大模型将带来N倍于当前人类经济总产出的产出能力。此后，在2025年12月和2026年3月，黄仁勋、马斯克也分别表达了AI将把远期全球GDP增长至当下的5倍、10倍水平的判断。“具体是多少倍，我们需要在观察的基础上进行测算，但总体会出现这样一个趋势性变化。”王捷表示。模型是这套新经济系统的智力供给，是新的基座。

对于应用层，王捷提示了一个相较移动互联网时代新增的风险。在技术尚未收敛的阶段，如果下一代模型能力把上一代应用所具备的能力“包住”，那么上一代应用的吸引力会迅速下降。在他看来，应用公司创始人要具备两项能力：一是对模型算法未来6到12个月变化趋势的研判能力，二是与用户在数据或反馈层面的深度连接。

摩尔线程的启发：人生要做大胆的事情

“人生要做大胆的事情，要做有梦想的事情。”谈及摩尔线程登陆科创板带给他的感受时，王捷对记者这样说。

时间回到2019年前后。彼时，整个国产GPU赛道刚刚起步，市场对国产算力的缺口有明确共识，但路径难度同样明显。“大家都知道GPU是中国需要的，但也知道做GPU是件非常难的事情。”王捷回忆，那时有一批芯片行业出身的创业者选择在这个时间点入场，包括摩尔线程的张建中、沐曦股份（688802.SH）的陈维良等。壁仞科技（6082.HK）、天数智芯（9903.HK）等公司的创始人，也具有芯片或相关行业背景。

从投资人的视角，王捷把这类决策解释为其投研体系“自上而下”结构性判断和“自下而上”数据反馈验证的结合。在他看来，国产GPU赛道大致在2018年到2020年间成型，创业者陆续下场，投资人顺势判断是否入局。至于为什么最后是摩尔线程，王捷坦言：“其实有一定偶然性。”在GPU赛道整体打开之后，具体投到哪一家公司，往往取决于契机。

五年之后再看，王捷认为摩尔线程的上市“印证”了两件事。

一件事是在产业层面之外。“这样一批公司的成功，包括摩尔线程，也包括沐曦股份、壁仞科技、天数智芯等，其实给了国内创业者，特别是硬科技创业者很强的信心，这么难的事情也能做出来。”他说。

另一件事是在产业层面本身。以华为、寒武纪（688256.SH)等上一批公司为基础，这一批GPU公司补充了整个国产算力产业链的梯队和阵容，在产业链完整性和自主可控维度上，增量非常明确。

谈到个人如何能持续从事天使投资，王捷表示，最重要的是经历过不同的周期，并在不同周期里保持相对平和的心态，也就是巴菲特讲的“投资中‌性格比智商更重要”‌。王捷向记者解释，这背后对应的，是一整套既能做到风控，又与自己的审美、性格偏好相符的长期一致的投资策略，类似二级市场的“分批建仓“，每个人都有自己的做法。“你在不在牌桌，这是很重要的。”他补充说道。

研究驱动的投资

王捷对自己当下工作状态的定义，并不仅是“投资人”。

“投资和研究本质上是一回事，只是一个在理论世界，一个在真实世界。”在他的表述里，实验室研究是提出假设、在实验中验证；而投资是对一个赛道或一家公司提出假设，再把资金投入其中进行验证。

王捷告诉记者，在每一波科技浪潮的早期，研究的意义格外突出。“一个行业最开始的时候，产业、用户、学术、政策等几方对行业的认知其实是接近的，这个时候研究可以推动一些事情的发展。”在他看来，如果AI带来的新经济系统是一艘巨轮，AI本身就是这艘巨轮的“甲板”。当下的AI产业，整个“甲板”还在变厚、变大，也因为算法尚未收敛而未最终定型，上层建筑长成什么样更没有定型。王捷认为，任何在早期就对这艘巨轮方向做出系统性研判的努力，都可能在未来产生结构性影响。

基于这样的逻辑，他在工作中延续了这种方法：以宏观框架为基础，以微观层面的关键细节做验证，再顺着这个研究脉络作出投资决策。他同时透露，自己在深圳牵头开展AI相关研究，目前也在联合行业内头部企业和机构，准备推出一份面向“AI在真实经济环境下执行任务”的能力评测报告，并计划定期发布。

对于AI下一阶段的研究方向，王捷向记者罗列了几个他正在持续跟踪的主题：Scaling Law会在何处收敛、Transformer之后是否出现新架构等。

在他看来，一个非常需要社会层面展开大讨论的问题，是人和AI之间的边界。“目前AI把可以量化、形式化的任务都做了；留给人的，是判断、创造、沟通、审美这些事。”他对记者表示，但神经网络的本质是对人脑工作机制的逆向工程化。“万一哪天人类情商的底层运作机制，也被算法完成逆向工程，并复刻成模型呢？”

王捷表示，如果上述时点到来，哪些开发行为应被约束、由谁来约束、如何在全球算法工程师群体中达成一致，都是值得所有相关方严肃思考和行动的问题。

（编辑：许璐 审核：李晖 校对：颜京宁）