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年初，李开复、李彦宏、邝子平、朱啸虎等众多科技领袖与头部风险投资人们频频在公开演讲中抛出一个判断：2025年必将是AI应用大规模落地的关键转折之年。
随着大模型推理成本以每年十倍的速度下降，API调用量则以每月十倍的速度快速攀升，海量的AI应用将井喷式地爆发，几乎覆盖B端和C端的所有场景。
年末之际，大洋彼岸，Meta以20亿美元收购通用Agent公司Manus的消息传来，为这场“昂贵的共识”提供了完美的注脚，更夯实了2025“AI应用元年”历史地位。
据IT桔子、钛媒体TMTBASE数据显示，2025年截至12月，标签包含AI应用且拿到新融资的公司总数为930家，融资总金额高达1070.7亿元（人民币）。这意味着，在2025年的每一天，都有2.6家公司拿到融资，平均每小时有1200万资金进场。
这份热度远远超过了近年来任何单一赛道的融资密集度。钱去了哪里？又为什么去那里？透视这份融资图谱，我们试图回答五个问题：
第一，Top 10场景的融资企业数量占总数的73%，场景集中度较高。这意味着，资本的共识已经形成，钱主要流向了这十个被验证或被看好的方向。
细分赛道来看。930家公司中，194家专注于具身智能（含专为具身智能企业服务的零部件、模型算法及数据公司），占比高达20.9%。
为什么是具身智能？因为它完美符合了资本对“AI+物理世界”的想象。相比于看不见摸不着的软件SaaS，一个能动的机器人似乎更容易讲出高估值的故事。回看投资人今年的心态：他们赌的是大模型解决具身“大脑”，中国供应链提供具身“身体”，剩下的就交费时间和耐心。
狂欢之下，泡沫也随之而来。某具身智能公司公布的1000台量产订单中，实际交付量不足两成，这还不是个例。
但是投资人愿意等。一位硬科技投资人坦言：“硬科技的护城河恰恰建立在这些“脏活累活”上。一旦跨过量产门槛，后来者很难追赶。所以，某种程度上，资本押注的不仅是机器人，而是中国制造在 AI 时代的产业升级窗口。”
除具身智能外，融资数量排名前十的场景依次是：工业、医疗、通用（包含“模型即应用”的模型厂商和为泛行业提供AI解决方案的服务商）、消费级硬件、自动驾驶、内容生成、市场营销、视觉智能和数据治理。
其中工业与医疗（不含新药研发/合成生物）分列融资数量的第二、第三位，合计占比超过18%。这似乎印证了“AI 赋能实体”的叙事。
但数据揭示了另一层真相：在这两个场景内，成立超过5年的传统数字化服务商，通过转型获得“AI”概念的企业较多，占比超过50%。传统软件商通过接入大模型 API，完成了从“数字化”到“智能化”的标签切换。虽然拉高了整体的融资活跃度，却掩盖不住 AI 原生创新含量的匮乏。
相比之下，通用场景、消费级硬件、自动驾驶、内容生成、市场营销、视觉智能、数据治理等场景的企业“AI原生”属性更强，它们大多从创立之初就围绕大模型能力设计产品。
科研、消费、新药研发/合成生物、陪伴、教育、办公、文娱、交通、金融、无人机等场景，融资企业数量排进“第二梯队”，合计占比21%。
一个有趣的现象是：陪伴、办公、教育等场景的融资企业数量并不多，与媒体报道热度形成明显反差。
Ropet、Haivivi、芙崽等陪伴类产品频繁出现在科技媒体；MiniMax旗下虚拟陪伴应用星野/Talkie贡献大部分收入，更是引发网友热议。但数据显示，这些场景下拿到融资的公司数量，远低于具身智能、工业、医疗等赛道。
这说明两点：一是这些场景虽有明星项目，但整体拿到融资的概率偏低；二是媒体传播热度与资本流向之间，存在明显错位。
数据显示，融资Top10场景中，工业、医疗、自动驾驶、市场营销、视觉智能与数据治理这6项都是纯粹的ToB 场景。如果考虑到具身智能目前主要服务于工业场景，Top 10 中有 62.17% 的企业都在做 ToB 业务。
这与大众认知形成了鲜明反差。在互联网时代，硅谷更多ToB，国内更多 ToC几乎是共识，但AI时代的逻辑变了。
ToC项目天然具有更强的传播性，容易制造话题；但ToB 项目拿走了更多的钱，商业模式更清晰、付费意愿更确定，反而更受资本青睐。这背后是资本对确定性的渴求，以及对 AI 商业化路径的重新判断。
从资金集中度来看，TOP 3场景（具身智能、自动驾驶、通用）的融资总金额占比，超过总融资金额的一半，达51.6%；TOP3 10场景融资总金额占总融资金额的89%。融资金额上呈现高度集中的趋势，共识非常明确。
其中，具身智能赛道以337.7亿人民币的融资总金额仍然稳坐第一，投资人不仅愿意投具身智能，还愿意给它们开更高的价码。
另有两个赛道跌出了融资总金额Top10，他们是市场营销与消费，而新进入Top10的两个场景分别是新药研发/合成生物与科研。这一变动展示出在新药研发/合成生物与科研领域下注的投资机构更愿意通过下重注去博一个未来，也侧面展现出这两个领域既广泛地被资本看好，其核心技术与人才的集中程度也非常高的客观事实。
论单个项目的吸金能力“吸金能力”，自动驾驶、通用场景才是线亿元的平均单项目融资金额占据第一、第二名。具身智能虽然总融资额最高，但平均单项目融资额反而被反超。
反映出这两个赛道本身的平均融资较其他赛道轮次更加靠后，大额融资更加集中，今年单笔规模最大的融资，新石器无人车6亿美元的D轮融资就发生在自动驾驶赛道，直接拉高了整个赛道的平均融资额。
此外，平均单个项目的融资金额上，排名第一的自动驾驶的融资金额比第二的与第三的总和还要高；而排名第四到第十的赛道（农业、医疗、内容生成、新药研发/合成生物、编程、科研、交通）之间并没有太大差距，表明他们的融资轮次与估值水平相差并不太大。
进一步透视所有AI应用类项目的融资轮次，我们发现有36%的公司处于早期阶段（种子、天使轮），有46%的公司处于成长期阶段（A-B轮），两者之和占公司总数的82%，而处于后期与战略投资阶段的公司整体占比不到18%。
这意味着，绝大多数AI应用公司仍处于证明自己的阶段，它们或是在寻找产品与市场的契合点（Product-Market Fit），或是在验证商业模式的可持续性，距离真正的规模化盈利还有相当长的路要走。
一位专注AI赛道的投资人表示：“82%处于早期和成长期，这既是机会，也是警示。机会在于行业格局远未定型，新玩家仍有突围可能；警示在于，大部分公司会在未来18-24个月内面临生死劫，要么拿到下一轮融资，要么实现盈亏平衡，否则就是死亡。”
北京以 226 家公司、24.3% 的占比，成为绝对的“AI 第一城”。这里聚集了字节跳动、百度、智谱 AI 等大模型公司，以及清华、北大、中科院等顶尖研究机构。北京以其绝对领先的开发者聚集度和大型科技公司聚集度，成为AI应用类公司的首选地区。
深圳以196家公司，21%的占比位居第二。凭借其全球领先的科技硬件产业链，聚集了大量机器人公司和智能硬件公司，外界调侃，在深圳一个机器人从设计到量产的周期可以压缩到 6 个月。
20家公司中，11家来自具身智能赛道，覆盖了具身智能的全产业链：有做工业机器人的乐聚、银河通用，有做灵巧手的灵心巧手，有做四足机器人的宇树科技，也有做小尺寸人形机器人的松延动力。
自动驾驶赛道只有4家公司上榜，但这恰恰印证了前文的判断，自动驾驶是“少数玩家的重注游戏”；通用场景公司上榜企业只有4家（Manus、Minimax、月之暗面Kimi、智谱），数量虽不及具身智能，但含金量极高。
融资规模TOP 20榜单揭示了一个更深层的产业趋势：软件与硬件的边界正在慢慢消融。
软件不再只是代码，硬件不再只是铁壳。最吸金的具身智能和自动驾驶赛道，正在打破这堵墙，它们让最聪明的代码，控制最强壮的机器。
这预示着，未来的超级独角兽，不一定是一家纯粹的软件公司，也不一定是纯粹的硬件公司，它或许拥有定义硬件的软件能力，也拥有承载软件的硬件能力。
在日均诞生2.6家融资企业的繁荣表象下，行业洗牌的暗流已然涌动。某头自动驾驶企业在完成大额融资后，其核心算法团队在三个月内流失过半；某具身智能司公布的1000台量产订单中，实际交付量不足两成。
当资本开始追逐“AI+”的概念游戏，技术落地的鸿沟正成为悬在创业者头顶的达摩克利斯之剑。2026年，那些无法跨越商业化死亡之谷的项目，终将在潮水退去后沙滩。
而另一方面，全球的AI产业格局也正悄然打破“中国强应用，美国强基础”的微妙平衡，Manus收购案中Meta开出的20亿美元天价，已悄然拉响全球AI人才争夺战的警报。
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