在2026年，人工智能（AI）正从一个纯粹的技术概念深入到产业发展的核心地带，硬科技的创业浪潮已成为主流共识。年轻的创业者们正通过技术创新重塑中国科技发展的未来蓝图。

一年一度的WAVES大会，由36氪·暗涌主办，被视为中国创投界的年度风向标。今年的WAVES 2026大会以“今年盛夏”为主题，在广州番禺良仓新造创意园举行。为期两天的大会汇聚了顶尖投资人、行业领袖及新锐创业者，通过14场深度圆桌讨论和数十场独立演讲，深入剖析了AI、硬科技、出海、医疗等关键领域的底层逻辑，并见证了“少数派”的坚持如何汇聚成改变行业的巨大力量。

李丰｜峰瑞资本 创始合伙人

以下是峰瑞资本创始合伙人李丰在WAVES 2026大会上的演讲内容，经36氪整理编辑：

非常感谢36氪的邀请，能在此为大家做开场分享。今天我们希望从“钱”的角度来探讨AI，而非仅仅是技术本身。

关于本轮AI与资本市场周期的阶段判断，我们可以参考一个历史经验：技术创新在资本周期的第一阶段，前期大家聚焦技术本身，而到了后期，即接近周期高点时，讨论的焦点会转向资本和资金。具体而言，在2024年，大家可能更关注模型能力的提升和新版本的发布；而进入后期，讨论则会转向市值、融资规模和资金消耗等问题。今天，我们仅从资金角度来简要分析本轮AI热潮。

本轮AI的空前性，从经济学角度看，主要源于其背后庞大的流动性支撑。 2020年，为应对疫情冲击，全球央行普遍采取了扩张性货币政策，基础货币增加了约12万亿美元。基础货币经过银行体系的信贷扩张，会形成一个规模远超基础货币的广义货币总量。以货币乘数计算，这12万亿美元的基础货币可能对应着40至50万亿美元的全球货币供给，相当于一年内新增了近50万亿美元的全球流动性，这在人类金融史上是前所未有的。

充裕的流动性推动了2021年全球资本市场的繁荣。然而，2022年，俄乌冲突等因素导致欧洲地缘政治和能源风险加剧，加之中国国内的疫情管控措施，使得这两个地区成为高不确定性区域，资金避险意愿增强，大举撤离。在此背景下，全球充裕的资金在2022年下半年起，即便是在美联储大幅加息的背景下，也纷纷涌向了相对更稳定的美国市场。

全球前所未有的巨量资金涌入美国，叠加通胀因素，导致各类资产价格普遍上涨，资本市场也水涨船高。在资金大量流向美国的同时，2022年底，ChatGPT的出现为资本市场提供了一个强有力的叙事逻辑，推动了AI热潮的兴起，尤其围绕大语言模型概念，使得AI相关科技公司的市值飙升。这轮AI热潮的火爆，很大程度上是由于充裕的流动性所驱动。

从市值与GDP的对比来看，截至目前，美国资本市场总市值约80万亿美元，GDP约30万亿美元，市值约为GDP的2.5倍，且占全球市值的60%以上。若以巴菲特指数（资本市场市值与GDP之比）衡量，0.8至1.2为合理区间，高于1.2可能意味着泡沫。美国目前该指数约为2.3-2.4，中国则未达到1。

近期，全球流动性出现了一些波动，4月和5月出现资金回流美元资产的迹象，类似于2023年下半年的情况。但与2022年的情况不同的是，本轮流动性回流并非源于全球性的货币扩张，而是资金在总量不变下的再分配。因此，当一部分资产上涨时，其他资产可能随之承压，全球资产市场呈现出“跷跷板”效应。这种状况可能将持续一段时间，直到资金流动格局发生新的变化。

具体到美国科技巨头，如微软和谷歌，它们在盈利能力和规模上表现突出。谷歌计划发行800亿美元新股，其2025年净现金预计为1647.13亿美元，资本开支达914.47亿美元，全年预计资本开支在1750-1850亿美元。若按此速度，谷歌今年的净现金流可能转为负数。截至去年底，谷歌、微软、亚马逊、Meta这四大巨头的现金及现金等价物与长期债务的比例，谷歌和微软相对健康（债务约占现金的50-60%），而另外两家则较高（70-80%）。其他中小型互联网公司该比例可能接近或超过100%。去年四大巨头的资本开支总计约4000亿美元，今年预计将达到7500亿美元，加上其他公司，总计可能超过1万亿美元。

当前，全球资本市场高度关注这种巨额资本开支的可持续性。回顾2000年互联网泡沫时期，市值最高的公司是思科，达到5550亿美元，这得益于其在互联网基础设施领域的关键地位和大量在手订单。如今，市值最高的英伟达，其市值为当年的十倍，而同期美国货币总量理论上增加了四倍多。许多人认为，无论AI是否存在泡沫，GPU和芯片的需求是刚性的，这与当年思科的逻辑相似。

思科在互联网泡沫破裂后，市值虽大幅缩水近80%，但并未崩溃，这得益于其在手订单的支撑。泡沫破裂后，部分公司消失，部分公司则停止了资本开支。

关于基座模型，与上一轮互联网周期的“教育用户”不同，本轮AI热潮更侧重于提升生产力效率。尽管如此，当前的基座模型公司多数尚未盈利。与互联网时代不同，AI用户大多已熟悉互联网，无需过多教育。因此，本轮的烧钱主要集中在后台基础设施建设，而非前台获客。未来，当市场要求大模型公司盈利时，Token的成本和收费将成为关键。一旦大模型公司停止烧钱，Token价格的变化及其对行业的影响，值得我们深思。

在技术周期的投资过程中，通常包含三个阶段。第一阶段是技术创新初期，市场高度关注技术本身及其迭代速度。第二阶段是技术成熟期，市场开始关注新技术可能颠覆或改变的行业，以及由此产生的全新应用。在这两个阶段，公司的价值更多由想象力支撑，但落地和盈利能力可能较弱。第三阶段是市场冷静期，当想象力达到顶峰后，焦点转向谁能真正利用新技术实现盈利。

值得注意的是，中国在技术应用落地方面具有优势，得益于完整的产业链、良好的数字化基础设施以及政策支持。尤其是在AI与各行各业结合的应用落地阶段，中国有望发挥其优势。然而，这一阶段的到来，可能需要等到资本周期或想象力周期达到顶峰并开始回落之时。至于具体的时间点和当前所处的阶段，需要各位自行判断。

总而言之，今天的分享仅从“钱”的角度探讨了AI，而非技术变革或趋势。核心观点是，在技术创新资本周期的前半段，大家热衷于谈论技术；而到了后半段，讨论的焦点则会转向资金和资本运作，无论对于技术从业者还是投资者而言，这都是一个重要的观察维度。以上均为个人观点，仅供参考，感谢大家。