国内一级市场正在出现一个明显变化。

过去两年，资金几乎都围绕大模型展开，谁做模型、谁做应用、谁接入AI，谁就能获得关注。但最近披露的几笔融资显示，资本的关注点正在发生转移。

从量子计算、AI蛋白质设计，到世界模型、物理AI和具身智能数据平台，投资机构开始把资金投向更底层、更长期的技术方向。

最近完成融资的太一量生、分子之心、章鱼动力、逆矩阵科技和觅蜂科技，几乎覆盖了未来人工智能产业链最核心的几个环节。

相比AI助手、AI办公这类已经进入竞争红海的赛道，这些公司瞄准的是未来十年技术基础设施。

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太一量生获3亿元融资，中性原子量子计算升温

量子计算赛道再次出现大额融资。

中性原子量子计算企业太一量生完成3亿元Pre-A轮融资，高榕创投和IDG资本联合领投，华控基金、云启资本、达晨财智、博远资本、上汽金控、恒旭资本、电科基金等机构参与投资。

对于量子计算行业而言，这笔融资的意义并不只是金额。

过去几年，国内量子企业大多集中在科研突破阶段，而现在资本开始关注工程化和产业化能力。

太一量生选择的是目前全球最受关注的中性原子路线。

相比超导量子计算需要复杂低温环境，中性原子技术在扩展性方面具有天然优势，被不少业内人士视为未来实现大规模量子计算的重要方向。

美国量子计算独角兽QuEra和法国量子计算企业Pasqal都采用类似技术路线，并先后获得大额融资支持。

从投资方名单可以看到一个细节。

除了传统VC之外，上汽金控等产业资本也进入股东名单。

这意味着市场已经开始关注量子计算未来在材料研发、自动驾驶算法优化、工业仿真和药物设计等实际场景中的商业价值。

资本显然认为，量子计算距离真正产业落地虽然还有时间，但已经到了提前布局的阶段。

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分子之心融资超亿美元，AI制药重新成为热门赛道

另一笔引发关注的融资来自AI蛋白质设计企业分子之心。

公司宣布完成A轮系列融资，累计融资金额超过1亿美元。

参与投资的机构包括蓝桥资本、浦东创投、中粮新兴产业基金、东方富海、复星创富、国方创投、英飞尼迪、财鑫资本等，凯赛生物等老股东继续追加投资。

过去两年，大模型最成功的商业场景主要集中在代码生成、办公效率和内容生产领域。

但资本越来越相信，AI最终创造最大价值的行业可能并不是互联网，而是生物科技。

原因很简单。

药物研发本质上是一个高成本、长周期、低成功率的行业。

一家创新药企业从发现靶点到完成上市，往往需要十年以上时间和数十亿美元投入。

而AI蛋白质设计的核心目标，就是通过算法直接生成满足特定功能的蛋白质结构，从而大幅缩短研发周期。

自从AlphaFold推动蛋白质结构预测技术突破之后，全球AI制药投资持续升温。

美国市场出现了Recursion、Xaira等明星企业，中国市场也开始形成自己的AI药物研发生态。

对于投资机构来说，这类公司虽然研发周期长，但一旦实现突破，其商业价值远高于普通软件企业。

因此超过1亿美元融资并不令人意外。

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章鱼动力融资5000万美元，物理AI成为机器人时代的新入口

如果说过去的大模型解决的是数字世界问题，那么物理AI要解决的是现实世界问题。

章鱼动力完成5000万美元融资，锦秋基金、芯联资本和黄浦江资本领投，集富亚洲、厚雪资本、香港高才创业投资基金、Panga Capital参与投资。

这家公司成立时间并不长，却迅速获得资本市场关注。

背后的原因在于其所处赛道正成为全球科技行业新的竞争焦点。

所谓物理AI，本质上是让人工智能理解现实世界的运行规律。

大模型可以回答问题，但机器人要想真正进入工厂、仓库和家庭，仅靠语言理解远远不够。

它必须知道如何移动、如何抓取、如何避障、如何理解三维空间。

这些能力都属于物理AI范畴。

过去一年，无论是OpenAI支持的机器人公司Figure AI，还是谷歌DeepMind、特斯拉，都在持续加码这一方向。

资本开始押注的逻辑非常明确。

当大模型逐渐成为标配之后，谁能让AI拥有行动能力，谁就有机会定义下一代机器人产业。

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逆矩阵科技获超亿美元融资，世界模型竞争开始加速

在本轮融资项目中，逆矩阵科技的关注度尤其高。

公司完成超亿美元种子++轮融资，经纬创投、五源资本、光合创投共同参与，并获得蚂蚁集团战略投资。

值得注意的是，公司在今年3月刚完成上一轮融资，仅数月时间便再次获得超亿美元资金支持。

这种融资节奏在当前市场并不常见。

资本快速加码背后，是世界模型正在成为AI行业最热门方向之一。

过去的大模型主要学习语言。

世界模型则试图学习整个现实世界。

它不仅理解文字，还理解空间、时间、运动和因果关系。

简单来说，大模型知道苹果会掉下来。

世界模型则知道苹果为什么掉下来、掉下来之后会发生什么。

这类能力被认为是未来具身智能和通用人工智能的重要基础。

英伟达、Meta、谷歌DeepMind以及特斯拉都在布局相关研究。

逆矩阵近期推出通用世界模型Physis-v0.1后迅速获得资本关注，也反映出市场对于这一方向的高度认可。

对于投资机构而言，世界模型或许比大模型本身拥有更高的战略价值。

因为未来机器人、自动驾驶、工业仿真乃至数字孪生系统，都可能建立在世界模型之上。

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觅蜂科技融资数亿元，机器人行业真正缺的是数据

相比模型企业，觅蜂科技的业务看上去并不那么耀眼。

但资本给出的估值和融资规模却并不低。

公司完成数亿元天使+轮融资，由国方创投领投，孚腾资本、上海电科基金、元启创新等机构跟投。

其核心业务是一站式物理AI数据服务平台。

在很多投资人看来，当前机器人产业最大的瓶颈并不是模型能力，而是数据。

互联网时代的大模型能够快速成长，是因为互联网上存在海量文本数据。

机器人行业没有这样的条件。

每一个动作、每一次抓取、每一次避障都需要真实采集。

而这些数据获取成本极高。

行业普遍认为，未来具身智能的发展速度很大程度上取决于数据供给能力。

觅蜂科技正是瞄准这一市场空白。

公司试图建立覆盖真实机器人、仿真环境以及多场景采集的数据体系，为机器人企业提供训练数据服务。

从某种程度上看，这类企业扮演的角色类似于AI时代的数据中心。

随着机器人产业进入规模化发展阶段，数据基础设施企业的重要性正在快速提升。

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资本正在寻找下一个“AI基础设施”机会

把这五笔融资放在一起观察，一个趋势已经非常明显。

资本关注的重点正在从应用层重新回到基础层。

量子计算解决未来算力问题。

AI蛋白质设计解决生命科学研发效率问题。

世界模型解决现实世界认知问题。

物理AI解决机器人行动能力问题。

数据平台解决训练资源问题。

这些方向有一个共同特点。

短期很难产生爆发式收入。

但一旦形成技术壁垒，竞争者将很难追赶。

过去两年市场追逐的是大模型公司。

而从最近融资流向来看，资本已经开始提前押注下一阶段技术基础设施。

对于投资机构来说，这类项目风险更高，周期更长，但一旦成功，其潜在回报远超普通AI应用企业。

从这个角度看，这轮融资潮真正值得关注的并不是融资金额本身，而是资金流向所透露出的信号。

中国科技投资正在从“谁会做AI”，转向“谁能成为AI时代的基础设施”。这或许才是最近一系列融资事件背后最值得关注的变化。