2026年，資本正“沿著產(chǎn)業(yè)集群”給AI公司定價(jià)

對(duì)投資人來說，投AI已經(jīng)從模型、團(tuán)隊(duì)和故事，轉(zhuǎn)為看企業(yè)能否嵌進(jìn)真實(shí)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)，能否借助一個(gè)區(qū)域的供應(yīng)鏈、場景和數(shù)據(jù)完成落地；對(duì)企業(yè)來說，做AI也不再只是做一個(gè)技術(shù)產(chǎn)品，而是要找到產(chǎn)業(yè)與AI結(jié)合的那個(gè)真實(shí)入口，進(jìn)入一個(gè)可以持續(xù)迭代、持續(xù)交付、持續(xù)放大的系統(tǒng)之中。

AI行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入“拼落地、拼交付、拼復(fù)利”的階段。脫離產(chǎn)業(yè)土壤的AI，當(dāng)然也能講出動(dòng)人的故事；但真正能穿越周期的公司，往往都長在產(chǎn)業(yè)集群最密集、產(chǎn)業(yè)協(xié)同最深的地方。

作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家

2026年，資本們正在沿著產(chǎn)業(yè)集群，開始重新給AI公司定價(jià)。

根據(jù)IT桔子一季度創(chuàng)投數(shù)據(jù)顯示，2026年Q1共發(fā)生2865起融資事件，環(huán)比增長2.5%，同比增長高達(dá)52%；交易金額達(dá)2560億元人民幣，環(huán)比增長11.4%，同比增長48%。

但與此同時(shí)，資金的分布卻在收縮。

從賽道來看，先進(jìn)制造以40%的事件占比穩(wěn)居首位，成為最吸金的賽道；人工智能則以11%的事件占比穩(wěn)居第三。這背后，離不開智能升級(jí)需求推動(dòng)傳統(tǒng)制造與AI、物聯(lián)網(wǎng)深度融合，形成“先進(jìn)制造+”的投資衍生邏輯。

從地域來看，集中趨勢更為明顯，粵、蘇、京、浙、滬五省市，占據(jù)了74.5%的融資事件和76.3%的融資金額，創(chuàng)投活動(dòng)的地域集中度，維持高位。

如果只看表面，這像是資本繼續(xù)押注頭部城市；但如果拆開來看，會(huì)發(fā)現(xiàn)這不是簡單的一線城市虹吸效應(yīng)，資金并不是無差別的涌向大城市，而是沿著不同產(chǎn)業(yè)帶，在做更精細(xì)的分配。

例如，北京拿走的是模型、算法和高估值項(xiàng)目；深圳東莞吸走的是機(jī)器人、具身智能、智能硬件；蘇州、上海承接的是工業(yè)AI、汽車AI、企業(yè)級(jí)智能化。換句話說，資本關(guān)注的已經(jīng)不是“城市等級(jí)”，而是這座城市背后綁定的產(chǎn)業(yè)體系。

一個(gè)疑問是，在AI領(lǐng)域，資本的投資邏輯究竟發(fā)生了什么變化？為什么在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代可以高度去地域化的技術(shù)行業(yè)，到了AI時(shí)代，反而越來越依賴少數(shù)產(chǎn)業(yè)帶和城市群？在新的投資邏輯下，在AI時(shí)代，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)又將發(fā)生什么變化？

一、資本，越來越看重“產(chǎn)業(yè)朋友圈”

一個(gè)事實(shí)是，AI領(lǐng)域的錢，正在往在產(chǎn)業(yè)帶集中，這種集中，并不只發(fā)生在融資端。

《中國獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展報(bào)告2026》顯示，截至2025年12月，中國共有獨(dú)角獸企業(yè)416家，占全球總量近30%，規(guī)模居全球第二位。而以人工智能為代表的硬科技已占據(jù)獨(dú)角獸企業(yè)中最亮眼的“C位”。2025年，人工智能賽道以69家企業(yè)、6380億美元的估值穩(wěn)居全賽道第一，平均估值接近百億美元。

值得注意的是，從報(bào)告分析來看，超85%的AI都獨(dú)角獸們大多分布在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)三大城市群。

當(dāng)融資和頭部公司同時(shí)向同一批區(qū)域收縮，就很難再用“偶然”來解釋。問題則變成了，資本到底在這些地方看到了什么？

如果把視角從“城市”進(jìn)一步下沉到“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)”，答案會(huì)更清晰，那就是今天的AI版圖，本質(zhì)上已經(jīng)被幾大核心產(chǎn)業(yè)集群重新劃分。

北京是典型的“技術(shù)源頭型集群”，根據(jù)《北京人工智能產(chǎn)業(yè)白皮書（2025）》顯示，2025年上半年，北京全市人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達(dá)2152.2億元，截止2025年底，北京擁有超過2500家人工智能企業(yè)、備案大模型183款，均居全國首位。這里聚集了智譜華章、月之暗面、光輪智能等公司。這不僅是企業(yè)的選擇，更是清華、北大等高校和頂尖科研資源長期積累的外溢，逐漸形成了“基礎(chǔ)研究—模型訓(xùn)練—應(yīng)用外溢”的完整鏈條；

上海則是全國AI芯片企業(yè)最集中的區(qū)域，壁仞科技、燧原科技、天數(shù)智芯、瀚博半導(dǎo)體等“GPU四小龍”都在這里；

深圳是機(jī)器人與智能硬件集群。大疆、優(yōu)必選、元戎啟行、思謀科技等公司，背后是全球最完整的電子制造供應(yīng)鏈體系。

蘇州則提供了最典型的“制造場景”。這里擁有1600多家“AI+制造”企業(yè)，九識(shí)智能、鎂伽科技、思必馳等公司直接嵌在產(chǎn)線旁邊。數(shù)千家制造企業(yè)持續(xù)產(chǎn)生的設(shè)備、工藝和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，讓AI不需要“找場景”，而是天然處在場景之中。

當(dāng)這些城市放在一起看，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)共性，那就是AI企業(yè)并不是隨機(jī)分布，而是沿著產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)“長出來”的。

這也解釋了為什么“地域集中”會(huì)越來越明顯，因?yàn)楸举|(zhì)上是產(chǎn)業(yè)在篩選。

這一點(diǎn)，在資本側(cè)已經(jīng)被明確寫進(jìn)投資邏輯。

根據(jù)《中國金融科技燃指數(shù)報(bào)告（2025）》顯示，長三角、京津冀、粵港澳大灣區(qū)人工智能企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資本的吸引力最大，其中北京、上海、杭州、深圳人工智能企業(yè)獲風(fēng)險(xiǎn)投資次數(shù)最多。

站在這個(gè)層面來看，所謂“AI公司的地域綁定”，其實(shí)是對(duì)產(chǎn)業(yè)集群的依附。產(chǎn)業(yè)集群越強(qiáng)，AI企業(yè)越容易拿到數(shù)據(jù)、場景、供應(yīng)鏈、資源與融資；資本越向集群聚集，AI公司就越離不開這片區(qū)域。最終形成“產(chǎn)業(yè)集群強(qiáng)—AI企業(yè)扎堆—融資高度集中”的不可逆格局。

一個(gè)正在成型的共識(shí)是，資本看重的，已經(jīng)不只是公司本身，而是公司背后的“產(chǎn)業(yè)朋友圈”。

二、產(chǎn)業(yè)集群，AI商業(yè)化的“最短物理路徑”

一個(gè)疑問是，AI企業(yè)的投融資邏輯為什么會(huì)發(fā)生這種變化？

事實(shí)上，一個(gè)底層的變化在于：AI正在從一個(gè)“純軟件行業(yè)”，變成一個(gè)越來越依賴現(xiàn)實(shí)世界的“半實(shí)體經(jīng)濟(jì)”。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，軟件可以脫離具體場景獨(dú)立生長，先做產(chǎn)品、再找用戶；但在AI時(shí)代，僅僅把模型做出來已經(jīng)不夠，它必須進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)流程，被反復(fù)調(diào)用、持續(xù)驗(yàn)證，并最終完成交付。

換句話說，AI的價(jià)值，不再體現(xiàn)在能不能做出來，而在于能不能在真實(shí)世界里跑起來，并且持續(xù)產(chǎn)生結(jié)果。

也正因?yàn)槿绱耍?strong>資本的判斷標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生了變化，那就是從“投技術(shù)的可能性”，轉(zhuǎn)向“投落地的確定性”。而一旦進(jìn)入落地這個(gè)階段，產(chǎn)業(yè)集群的價(jià)值就開始顯現(xiàn)。最直觀的是供應(yīng)鏈。

以具身智能賽道為例，深圳“機(jī)器人谷”已經(jīng)形成從傳感器、激光雷達(dá)、伺服系統(tǒng)、3D視覺到整機(jī)制造的全鏈條生態(tài)，優(yōu)必選、越疆、速騰聚創(chuàng)等企業(yè)在同一區(qū)域集聚，上下樓就是上下游，產(chǎn)業(yè)園就是產(chǎn)業(yè)鏈。

東莞松山湖則補(bǔ)上了從研發(fā)成果走向產(chǎn)品化的關(guān)鍵一環(huán)，XbotPark共享工廠把CNC加工、打樣、試制和供應(yīng)鏈組織整合在一起，提供從樣品到產(chǎn)品、再到商品的一站式制造能力。換句話說，頭部企業(yè)之所以能持續(xù)跑在前面，靠的不只是實(shí)驗(yàn)室里的模型能力，更是深圳的核心零部件集群、松山湖的工程化與打樣能力，以及珠三角廣泛制造場景共同托舉出來的迭代速度。

再往下一層，是數(shù)據(jù)。

外界普遍認(rèn)為，AI依賴數(shù)據(jù)，而產(chǎn)業(yè)集群擁有數(shù)據(jù)。但真正關(guān)鍵的是，數(shù)據(jù)是否來自真實(shí)、連續(xù)且可反復(fù)調(diào)用的場景。

蘇州的工業(yè)AI就是一個(gè)典型例子。其核心優(yōu)勢并不在于算法能力領(lǐng)先，而在于制造業(yè)集群提供了持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的真實(shí)場景。園區(qū)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造體系以及大量數(shù)字化產(chǎn)線，讓設(shè)備數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)能夠在真實(shí)生產(chǎn)過程中持續(xù)產(chǎn)生，并被反復(fù)用于模型優(yōu)化，逐步形成“場景驅(qū)動(dòng)—數(shù)據(jù)沉淀—模型迭代—反饋優(yōu)化”的循環(huán)。

例如九識(shí)智能這類企業(yè)的快速落地，就高度依賴園區(qū)提供的真實(shí)應(yīng)用場景。在蘇州工業(yè)園區(qū)，其無人配送車輛可以在開放道路中進(jìn)行常態(tài)化測試和運(yùn)營，這些復(fù)雜路況與高頻調(diào)度場景，持續(xù)為模型提供真實(shí)數(shù)據(jù)輸入。相比之下，僅依賴歷史數(shù)據(jù)或模擬數(shù)據(jù)的團(tuán)隊(duì)，很難獲得這種持續(xù)迭代能力。

且數(shù)據(jù)的價(jià)值，并不在于規(guī)模本身，而在于與具體產(chǎn)業(yè)場景的綁定程度。比如大朗鎮(zhèn)的毛織產(chǎn)業(yè)，其AI應(yīng)用依托的是高度集中的設(shè)計(jì)款式、生產(chǎn)工藝與供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)與當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)體系深度耦合，一旦脫離集群，其價(jià)值就會(huì)迅速下降。同樣，寧波舟山港的港口AI能力，也必須依附于真實(shí)的港口調(diào)度、裝卸與航運(yùn)場景，才能發(fā)揮最大效用。

這也就解釋了，為什么AI公司會(huì)扎堆出現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)，錢也大量的往產(chǎn)業(yè)帶里的AI企業(yè)投。

所謂地域集中，并不是地理崇拜回潮，而是資本在重新尋找AI商業(yè)化最短的路徑。而產(chǎn)業(yè)集群提供了AI商業(yè)化的“最短物理路徑”。

三、AI時(shí)代，新一批產(chǎn)業(yè)帶開始自成閉環(huán)

過去，很多人理解AI與產(chǎn)業(yè)帶的關(guān)系，往往是技術(shù)附著在傳統(tǒng)制造之上，為原有產(chǎn)業(yè)做一些效率提升、流程優(yōu)化或者產(chǎn)品升級(jí)。

但在AI時(shí)代，這種關(guān)系正在發(fā)生變化。AI不再只是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的一個(gè)附加模塊，而是開始成為重組產(chǎn)業(yè)鏈、重塑價(jià)值鏈的核心變量。也就是說，AI不再是簡單的依附舊集群，而是主導(dǎo)新集群誕生，并激活傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶。

東莞就是一個(gè)很典型的例子。

過去，東莞長期扮演“世界工廠”的角色，依靠廉價(jià)勞動(dòng)力、土地成本和代工體系發(fā)展壯大，成為全球制造鏈條中最重要的加工節(jié)點(diǎn)之一。但隨著勞動(dòng)力成本上升、低端制造外遷，以及傳統(tǒng)代工利潤空間不斷被壓縮，東莞也一度面臨產(chǎn)業(yè)空心化的壓力，即工廠還在，訂單還在，但產(chǎn)業(yè)附加值不在本地，增長動(dòng)力也在減弱。

現(xiàn)在，AI正在讓東莞重獲新生。

2026年Q1，東莞具身智能賽道共發(fā)生12起融資，總金額達(dá)21億元。松山湖高新區(qū)已經(jīng)聚集了300多家機(jī)器人和AI企業(yè)，逐步形成從核心零部件、整機(jī)制造到系統(tǒng)集成的完整鏈條。

變化的關(guān)鍵在于，東莞不再只是給別人代工，而是開始成為AI硬件和具身智能產(chǎn)業(yè)鏈中的核心一環(huán)。過去的代工廠，正在轉(zhuǎn)型為機(jī)器人關(guān)節(jié)、電機(jī)、傳感器、控制器等關(guān)鍵部件的供應(yīng)商；過去單一的“加工”能力，也在升級(jí)為“研發(fā)+制造+交付”的綜合能力。

同樣發(fā)生變化的，還有佛山的產(chǎn)業(yè)帶。

佛山原本就是中國最成熟的家電產(chǎn)業(yè)帶之一，擁有完整的制造體系、穩(wěn)定的供應(yīng)鏈和大批頭部企業(yè)。但也正因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)足夠成熟，它長期面臨一個(gè)共同問題，那就是產(chǎn)品越來越同質(zhì)化，市場越來越卷，企業(yè)競爭很容易陷入價(jià)格戰(zhàn)。單靠制造效率和渠道能力，已經(jīng)很難拉開差距。

當(dāng)下，冰箱、空調(diào)、洗衣機(jī)這些傳統(tǒng)產(chǎn)品，正在從一次性交付的硬件，變成持續(xù)在線、能夠理解用戶需求、不斷優(yōu)化服務(wù)體驗(yàn)的智能終端。也正因?yàn)槿绱?，佛山家電產(chǎn)業(yè)的價(jià)值重心，開始從制造端往軟件、數(shù)據(jù)和服務(wù)端遷移。

這帶來的結(jié)果是，佛山家電產(chǎn)業(yè)不再只能靠規(guī)模和成本競爭，而是有機(jī)會(huì)借助AI走向高端化、智能化和品牌化，逐漸激活了整個(gè)傳統(tǒng)家電產(chǎn)業(yè)集群的增長方式。

從東莞到佛山，可以看到一個(gè)更清晰的趨勢：AI對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶的作用，已經(jīng)從“賦能”走向“重構(gòu)”。它一方面讓原有產(chǎn)業(yè)鏈條中利潤最薄、最容易被替代的環(huán)節(jié)重新找到新位置；另一方面，也在推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶從“低附加值制造”轉(zhuǎn)向“技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)”一體化的新模式。

過去決定一座城市產(chǎn)業(yè)地位的，可能是土地、勞動(dòng)力和成本；而現(xiàn)在，越來越取決于它能否把AI嵌進(jìn)自身最核心的產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)。

這也意味著，2026年AI產(chǎn)業(yè)的競爭，正在從技術(shù)競爭進(jìn)一步演變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)集群競爭。

對(duì)投資人來說，投AI已經(jīng)從模型、團(tuán)隊(duì)和故事，轉(zhuǎn)為看企業(yè)能否嵌進(jìn)真實(shí)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)，能否借助一個(gè)區(qū)域的供應(yīng)鏈、場景和數(shù)據(jù)完成落地；對(duì)企業(yè)來說，做AI也不再只是做一個(gè)技術(shù)產(chǎn)品，而是要找到產(chǎn)業(yè)與AI結(jié)合的那個(gè)真實(shí)入口，進(jìn)入一個(gè)可以持續(xù)迭代、持續(xù)交付、持續(xù)放大的系統(tǒng)之中。

AI行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入“拼落地、拼交付、拼復(fù)利”的階段。脫離產(chǎn)業(yè)土壤的AI，當(dāng)然也能講出動(dòng)人的故事；但真正能穿越周期的公司，往往都長在產(chǎn)業(yè)集群最密集、產(chǎn)業(yè)協(xié)同最深的地方。