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一周变一次估值，投资人怕的不只是错过

刘鹏琦表示，站在 2026 年年中回顾，AI 演进速度未减。从 OpenClaw、世界模型到存储、光互联，再到智谱市值突破万亿港元，热点不断。他询问颜黔杭上半年聊的项目数量。

颜黔杭称，大概聊了 200 到 300 个项目，其中 AI 相关接近 150 到 200 个。刘鹏琦又问若用关键词描述上半年看项目的感受，颜黔杭会选什么。

颜黔杭选了三个关键词。一是 FOMO（fear of missing out，错失恐惧），热点领域涌现大量新人和项目，估值快速上涨，很多人急于评估投资情况。二是结构分化，少数热门赛道融资活跃，多数赛道冷静，二级市场科技股表现分化。三是估值前置，过去早期投资有相对明确的估值判断标准，现在热度和 FOMO 打破了经验，高估值可能短期内出现。

刘鹏琦提及部分项目估值一周一变，甚至同时有三轮融资进行。他询问颜黔杭面对这样的市场是否焦虑。颜黔杭表示焦虑，更担心 AI 变化太快，新事物不断涌现，怕跟不上节奏。

刘鹏琦认为投资应区分价值和机会型，不应被市场情绪左右。他问上半年有哪些新变化。颜黔杭提到研究型创业，美国的 NeoLab 概念受关注，上半年出现不少此类公司，大家更关注教授创业后研究的推进速度。在 AI 应用和硬件方面，大家回归产品本身，如 Manus 和 Insta360 引发关注后，人们开始寻找真正能定义产品的人。AI Coding 也让创业者范围扩大。刘鹏琦比喻以前技术型创业者是“拿着锤子找钉子”，现在像钉子自己创业，锤子成了普适化工具。

吹开 Agent 的泡沫，下面是醇厚的啤酒

刘鹏琦指出 OpenClaw 是上半年热点，从全民“养龙虾”、抢 Mac mini 到模型厂商和 IM 平台推出 Agent，热度渐降。他问热闹过后，OpenClaw 留下了什么。

颜黔杭称 OpenClaw 让普通人能自己部署 Agent、下载 Skills 并调整，它更像 Agent OS（智能体操作系统）。例如有美妆自媒体朋友用其搭建工作流，搜集科技信息并形成内容生产流水线。很多人在 Coding、PPT、电商和企业内部流程任务中稳定使用。虽有泡沫，但也有实质价值。

刘鹏琦提到大家开始强调 Harness Engineering（智能体运行环境工程），询问当大模型成为任务执行者，什么变得更重要。颜黔杭解释 Agent 需在环境中决策、执行和调整，Harness Engineering 要搭建周边环境和反馈通路，让模型在 Workflow 中自主运行。

刘鹏琦探讨 Agent 与数据飞轮的关系，颜黔杭认为 Chatbot 留下语言上下文，Agent 留下任务轨迹，可用于 Agent RL（智能体强化学习），垂直场景数据可能成为 Agent 创业公司的壁垒。

刘鹏琦询问三类玩家（模型厂商、IM 与办公平台、本地硬件）谁更有优势。颜黔杭表示它们各有特点，模型厂商适合通用任务，办公平台有业务流程优势，本地硬件与隐私相关，但“龙虾机”产品路线存疑，且本地硬件存在数据归属问题。他还提出隐私与模型能力取舍的问题，刘鹏琦认为 C 端用户重效率和体验，Pro C 和 B 端更关注数据安全，机会在于让企业用好模型同时管住数据。

颜黔杭提及服务大 B 客户的挑战，刘鹏琦指出大 B 客户预算大但要求高，AI 服务进入企业需解决数据安全、隐私、系统对接和责任界定等问题。

电力 in，Token out，AI 基建进入系统竞争

刘鹏琦询问过去半年大模型能力进步速度，颜黔杭表示虽跨越式创新减少，但模型做真实任务的能力提升，考核方式从知识测试转变为实际工作表现。

刘鹏琦问表现突出的公司，颜黔杭选了 Anthropic。该公司早押注 Coding，Claude 3.5 提升了 AI Coding 工具体验，用户增多形成良性循环。且其收入增长快，引发对其上市量级的讨论，推理成本和盈利能力改善也让人们重新评估它。刘鹏琦认为 Anthropic 选择垂直且大的市场，先深耕用户。颜黔杭认为 Coding 并非单纯垂直领域，模型做深 Coding 能提升多种能力，Anthropic 实现了“知行合一”。

刘鹏琦谈及 Anthropic 推出的 Fable 5 和 Mythos 5 模型，认为网上评价多但深度使用者少，模型体验强，“封禁”可能有营销成分，其是否能成为国家竞争工具有待观察。

颜黔杭询问国内模型变化，刘鹏琦以智谱为例，称其发力 Coding，在架构和训练上尝试新方法，团队加入过程奖励提升模型能力，国内团队在多方面持续探索，也开始重视高质量数据。DeepSeek 发布模型后积累经验，今年在融资和国产算力合作上更开放，旨在提升模型并带动产业生态。颜黔杭认为 DeepSeek 早期在资金量级上能与其他公司竞争，如今大厂重金投入，它若不改变运转方式会增加难度，但其仍专注于做出更好的大模型。

刘鹏琦询问中美模型差距，颜黔杭表示在极速版和通用标准版模型上差距缩小，短期基础设施和算力差距仍难克服，美国算力集群大，中国靠算法和工程效率跟进。刘鹏琦认同机器多利于实验和探索模型架构，国内补数据能力增强，在极速版和轻量模型上有效率和成本优势。颜黔杭指出中国模型受关注，如 MiniMax 模型被 OpenClaw 支持，英伟达 GTC 议程提及相关模型。在视频生成领域，国内表现更强，如 Seedance 受关注，海外 Sora 声量减小。刘鹏琦认为视频生成消耗 Token 多，国内厂商可通过架构设计和算力利用降低成本。

刘鹏琦询问 AI 基础设施变化，颜黔杭表示人们关注系统能否顺畅运行，除计算外，存储和传输也重要，光互联、HBM、DRAM 和 SSD 愈发关键，整个系统可抽象为“电力 in，Token out”，需各方面协同优化。刘鹏琦认为看基建不能只关注云，端侧、边缘侧和云端应合理分工。颜黔杭指出云侧吸走资源，端侧在约束中也有创业机会。

世界模型，不是另一种大语言模型

刘鹏琦指出 2026 年上半年世界模型成为热词，具身智能、视频生成等领域都在讨论它。他询问颜黔杭对世界模型的理解及与其他模型的关系。

颜黔杭表示世界模型并非新概念，强化学习中一直存在，目前有视频模型生成、3D 世界模型搭建、JEPA 抽象表征、WAM 连接世界模型和动作策略等路线。

刘鹏琦认为世界模型像人的先天能力，语言模型像后天学习，两者共同塑造智能。他询问世界模型与 LLM（大语言模型）的未来关系，颜黔杭倾向于两者互补，语言和五感是人与世界交互方式，大语言模型解决语言智能后，人们会探索 AI 对物理世界的理解。

刘鹏琦询问世界模型上半年爆发的原因，颜黔杭认为是视频模型成熟、3D 表征技术进步和开源视频模型便于验证想法。

刘鹏琦指出世界模型和具身智能缺少物理信息数据，行业有数据金字塔概念。颜黔杭认为缺的是蕴含物理状态和规律的数据，可通过真实传感器采集、物理仿真和数字孪生、基于视频反推三种方式获取，最终组成梯度系统。

刘鹏琦猜测世界模型商业化消费者最先在游戏和内容消费场景感受，具身智能要求更高。颜黔杭期待世界模型用于游戏可减少穿模和 Bug。刘鹏琦询问世界模型对行业的影响及 VLA 是否会被取代，颜黔杭认为两者互补，世界模型像“先想再动”，VLA 像直接输出动作。

刘鹏琦提及具身智能落地的“不可能三角”和触觉的重要性，颜黔杭举例说明触觉传感器与模型适配尚处早期。

泡沫破裂后，钱会流向哪类公司

刘鹏琦询问除热门领域外，还有哪些方向值得创业者关注。颜黔杭提到两个方向，一是更广义的 AI for Science（人工智能驱动科学研究），可将科研过程拆解，让 AI 参与部分环节以提升研究速度，如 Auto Research 已出现，还可应用于更多学科，也可用于替代传统物理仿真中的偏微分方程求解，还能为社会科学提供新推演方法。二是 AI 硬件，国内有硬件供应链、人才和基础设施优势，可能产生意外成果，且 AI 硬件与世界模型相关，可采集数据，创业公司需考虑是做数据采集器还是 Data Hub（数据枢纽）。

刘鹏琦提及资本市场情况，宇树获科创板 IPO 注册批文，智谱和 MiniMax 上市后股价波动分化，Kimi、DeepSeek、阶跃星辰完成大额融资。他询问这轮 AI 公司上市潮的影响，颜黔杭认为对基础模型公司来说，上市是资本化兑现，这类公司有长期价值但需持续投入，不能用传统 PE 框架估值，更看重生态位置，类似早期互联网公司。

刘鹏琦询问更多巨头上市后泡沫是否会破，颜黔杭表示预测泡沫破裂时间困难，短期上市可能引发一级市场 FOMO，但二级市场反馈快，头部公司表现影响一级市场估值，上半年快速上涨的估值可能迎来冷静期。

刘鹏琦假设泡沫破裂会发生什么，哪些公司能存活。颜黔杭认为市场冷静时，钱会流向优质资产，研究驱动的公司需不断交出里程碑成果，落地公司要看商业模式和订单情况。刘鹏琦认为泡沫破裂可能降低算力和基础设施成本，利于项目落地。

最后，刘鹏琦询问颜黔杭下半年关注的变量，颜黔杭选择真实的数据闭环，具身智能和 Agent 若能实现数据和使用反馈循环或帮助搭建机制，都有机会。刘鹏琦也认为下半年会有更多落地和盈利项目，技术发展有周期，公司需在波动中建立优势，参与下一轮竞争。