> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2026年上半年中国人工智能行业融资报告总结 ## 核心内容概述 2026年上半年，中国人工智能行业融资热度空前，融资总额突破3000亿元，达到3076.82亿元，6个月的融资体量已超过2025年全年。AI赛道融资占比达48.6%，事件数占比22.5%，显示出AI赛道的融资强度远超其他领域。 ## 主要观点与关键信息 ### 融资规模与分布 - **总量高增**：2026年上半年AI融资总额达3076.82亿元，较2025年全年融资规模显著提升。 - **融资事件数**：全年融资事件达1203起，显示出AI赛道的活跃度与创新力。 - **地域格局**：北京、杭州、上海、深圳四城领跑，贡献了73.89%的融资事件，且垄断86%的融资规模。 - **城市表现**： - 北京：321起事件，融资总额955.17亿元。 - 杭州：139起事件，融资总额741.38亿元。 - 上海：211起事件，融资总额595.70亿元。 - 深圳：215起事件，融资总额359.43亿元。 - 苏州：74起事件，融资总额190.22亿元，成为长三角的第三极。 ### 细分赛道融资分析 - **大模型赛道**： - 融资事件227起，融资总额1598.53亿元，占比52.1%。 - 三大头部企业DeepSeek、阶跃星辰、月之暗面Kimi合计融资约930亿元，占大模型赛道的30%。 - **AI+具身智能赛道**： - 融资事件312起，融资总额906.44亿元，占比29.5%。 - **AI基础层（算力/芯片/基座框架）**： - 融资事件146起，融资总额725.68亿元，占比23.6%。 - **AIGC应用赛道**： - 融资事件84起，融资总额596.05亿元，占比19.4%。 - **AI技术层（算法/仿真/世界模型）**： - 融资事件112起，融资总额342.15亿元，占比11.1%。 ### 融资阶段分布 - **极早期（种子轮、天使轮、Pre-A轮）**： - 事件数626起，融资总额452.40亿元，占比14.7%。 - 早期TOP10融资总额165.89亿元，占极早期总融资的36.7%。 - **成长期（A轮、A+轮、B轮、B+轮）**： - 事件数400起，融资总额1519.85亿元，占比49.4%。 - **成熟期（C轮、Pre-IPO、IPO）**： - 事件数177起，融资总额1104.58亿元，占比35.9%。 ### 资本流向与投资逻辑 - **大模型赛道**：资本高度集中于头部企业，单笔融资金额高，形成“赢家通吃”格局。 - **世界模型**：成为早期投资最大共识，被视为具身智能的“操作系统层”。 - **AIGC应用**：商业化落地最成熟，资本对其商业价值认可度高。 - **具身智能**：成为第二增长极，融资事件最多，项目活跃度高。 - **早期投资**：天使轮融资额显著增长，反映顶级团队的吸引力与资本的早期布局。 - **中后期投资**：资本更倾向于投资已具备商业化能力的成熟项目。 ### 投资机构梯队分析 - **第一梯队**（≥10次出手）：60家机构，合计出手987次，占比25.4%，代表AI赛道全覆盖的核心玩家。 - **第二梯队**（5-9次出手）：130家机构，合计出手816次，占比21.0%，代表细分赛道深耕的中坚力量。 - **第三梯队**（3-4次出手）：149家机构，合计出手496次，占比12.76%，代表差异化布局的补充力量。 - **第四梯队**（1-2次出手）：1340家机构，合计出手1587次，占比40.84%，是AI赛道创业生态的基础支撑。 ### 投资策略分层 - **全能型VC**：如红杉中国、高瓴创投，倾向于全赛道覆盖。 - **早期孵化型**：如奇绩创坛，重度押注早期项目，识别顶级科学家团队。 - **产业资本型**：如腾讯投资、百度风投，偏好中后期投资，聚焦战略资源布局。 ### 下半年趋势与风险 - **趋势**： 1. 全年融资规模将突破6000亿元，但下半年融资节奏“前高后低”。 2. 大模型赛道将进入“淘汰赛”，预计出现裁员、转型或并购案例。 3. 人形机器人进入“量产验证”关键期，预计至少1-2家企业启动IPO。 4. AIGC应用层将从“可用”走向“好用”，C端付费拐点临近。 - **风险**： 1. 芯片供应受美国出口管制影响，可能导致算力成本上升。 2. 高估值企业面临“估值消化”压力，需通过业务增长或下一轮融资证明价值。 3. AI人才争夺战可能导致“高薪低效”，资金被过度消耗在人力成本而非技术突破上。 ## 总结 2026年上半年，中国AI行业融资规模与热度均达到新高，显示出资本对AI赛道的强烈信心与战略布局。融资集中于大模型、具身智能与AIGC应用等核心技术与商业化落地方向，同时呈现出早期孵化与中后期投资并重的格局。随着下半年的到来，AI行业将面临更多的挑战与机遇，包括融资规模的持续增长、大模型赛道的淘汰与人形机器人量产验证等。然而，芯片供应、估值泡沫与人才争夺等风险因素也不容忽视，需引起重视与警惕。