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2026年AI应用融资：视频图像3D吸金最猛，Agent紧随

资讯 腾讯网 作者：腾讯网 全文 5527 字 · 约 14 分钟读完 分类融资大模型算力

视频、图像和3D拿走大头。 定焦One（dingjiaoone）原创 作者｜李梦冉 编辑｜魏佳 2026年，AI融资市场最“大笔”的钱，依然流向大模型、算力等....

所属频道 模型发布算力与芯片融资与资本
视频、图像与3D，成了吸金最猛的几块。


定焦One（dingjiaoone）原创

2026年，AI融资里最“大笔”的钱，仍旧奔着大模型、算力这类基础能力去。不过，越来越多的融资故事，正落到应用层上。
智东西的统计是：2026年上半年，国内AI产业链亿元级融资里，AI应用方向的融资事件最多，共33起。视频、图像和3D生成吃下近四成，AI Agent占到约两成；企业应用、AI医疗/药物、AI金融、AI营销等方向，也都冒出了亿元级融资。
Megan是原点社区GTM公益社区发起人，也在国内做C端应用出海操盘。她告诉「定焦One」，跟投资机构打交道下来，今年资本对AI应用的态度转过一轮。上半年整体积极；夏末秋初，部分机构开始收紧，原因有两个：其一，具身智能等赛道把注意力吸走了；其二，一些AI应用砸了大钱之后，日活、声量、商业化都没跑出来，退出路径也被更多拿出来讨论。10月以后，关注度有所回升，但投资人更认自研模型能力、技术壁垒或者软硬件结合这类能拉开差距的项目。
投资人一谨慎，钱的流向也就冷热不匀。AI创作公司演语科技6月做完近3亿美元B+轮，投后估值超过20亿美元；医疗、教育、营销、安全这些行业里，更多公司拿到的则是数千万元到数亿元。另一边，字节、阿里、腾讯、快手等大厂，几乎在每一个热门应用赛道都能看到。
钱为什么扎堆在少数赛道？融资少的行业，机会就更小吗？大厂夹击之下，创业公司又靠什么留下来？


01.视频、图像和3D，最先拿到“大钱”
把今年AI应用公司的大额融资摆到一块看，钱往哪流会清楚得多。
IT桔子统计显示，今年上半年，以图片和视频生成为代表的
今年以来，大额融资一直在往视觉创作类公司集中。
AI视频公司爱诗科技3月完成3亿美元C轮，7月整体C轮融资规模达到29.8亿元；6月，LiblibAI母公司演语科技完成近3亿美元B+轮融资，投后估值超过20亿美元；7月，生数科技完成5亿美元B+轮融资；AI 3D公司VAST于9月宣布完成B轮和B+轮融资，金额合计约30亿元，不到半年累计融资约50亿元；Meshy 7月完成近4亿美元B轮融资。
为什么视频和3D最先拿到大钱？
德物资本投资人丁柏然对「定焦One」表示，资本头一个看的还是市场天花板。ToC应用里，视频至今仍是内容承载最丰富、需求最广的媒介形态之一，而3D有可能成为下一阶段的内容新载体。对要押“大机会”的资本来说，这类赛道更容易长出大公司，也值得持续下注。
市场够大只是前提。Alumni Ventures投资总监Bryan Liu向「定焦One」称，视觉生成还有个容易被资本看中的地方：产品反馈周期更短。
“生成一段视频、一张图片或一个3D素材之后，内容是否可用、用户是否愿意使用和付费，往往能够在较短时间内得到验证。”这样一来，视觉生成比那些要长期验证效果的行业应用，更容易说明这一代产品比上一代强在哪。
已经有一批视觉生成公司，提前跑出了能算清楚的商业化指标。
爱诗科技旗下PixVerse在2024年11月启动商业化，到2025年10月披露的ARR已经超过4000万美元，用户超过1亿，收入主要来自会员订阅，且以海外市场为主；演语科技则披露，截至2026年5月，公司整体ARR达到3亿美元。资本由此可以用用户规模、订阅收入、API调用这些更接近传统互联网公司的指标，去衡量一家AI应用企业。
视觉生成拿钱快，可这行当在AI应用里也属于烧钱偏重的那一类。爱诗科技这轮融资要投往视频生成基础模型、实时世界模型，还有全球化产品增长；VAST一边运营Tripo，一边往3D基础模型、数据和世界模型研发里持续砸钱。说到底，这些方向都得不断往里投。
爱诗科技此前透露，若不算自研大模型的投入，其产品业务已基本能自负盈亏。也就是说，产品挣的钱和整个公司的资本需求之间，还隔着一层持续的模型投入。
另一类公司则说明，不自研底层模型，同样能拿到高估值。演语科技就没走自研通用基础模型的路子，而是把不同模型聚合起来，把更多能力放在创作工具、工作流和用户生态上。公司从LiblibAI社区进一步扩到设计Agent星流、视频创作平台LibTV，截至今年5月ARR已经达到3亿美元。
所以，“视频和3D最吸金”背后，其实叠着两种不同的逻辑：一类公司要靠重资本继续把模型能力往上拉；另一类靠应用本身，也能攒出用户、收入和生态。
视觉生成之外，Agent是另一个开始出现大额融资的方向。10月，产品上线不久的个人Agent公司Today AI宣布累计融资超过2亿美元；另一家明星Agent公司Manus同月完成超过5亿美元新一轮融资，目标估值约40亿美元，成为今年Agent赛道最受关注的大额融资之一。
个人Agent的融资逻辑跟视觉生成不一样，钱主要押在团队和入口上。Today AI的产品9月才上线，资本看重的是创始团队在大厂做产品的经验，以及个人Agent有机会成为下一代AI入口。


02.融资规模不大的领域，机会就小吗？
单看融资额，视频、图像和3D算得上今年AI应用里最抢眼的赛道。可要是比融资频率，更垂直的行业应用反倒更热闹。
艾媒咨询的数据显示，2026年上半年，AI行业应用（不含AIGC、AI通用应用）融资金额只有257.92亿元，融资事件却达到133起，在它统计的几大方向里数量最多，平均单笔约1.94亿元。
也就是说，行业应用拿钱的次数不少，只是资金分布得更散。
Bryan Liu的看法是，这两类赛道没法简单放在一起比。视频、图像和3D属于技术和产品形态，医疗、教育、营销、安全则是行业。差距真正出在生意验证价值的方式上。
头一种，是得花更长时间才能证明“结果”的生意。医疗和教育就是典型的“长反馈”生意。
丁柏然提到，医疗、教育都受数据安全、隐私、合规或资本化路径的限制。医疗初创公司拿到行业数据、做完产品验证、进入真实业务流程，周期更长；教育类公司则难以实现资本化。
Bryan进一步解释，医疗要证明临床效果，教育要验证学习效果，部分ToB场景还得打通采购、支付和责任主体。他的说法是：“不是这些行业机会更小，而是验证路径不同，某些行业需要更多时间。”
从商汤出来的公司，今年4月完成超5亿元A轮融资，估值突破10亿美元；7月又完成超1亿美元B轮融资，投后估值超过100亿元。其SenseCare平台目前披露已与500多家医院合作，并取得30多张医疗器械注册证。一款C端应用上线后靠用户增长就能验证，医疗AI要积累的显然不止模型能力，还有医院、临床数据和合规体系。
教育也类似。2023年创立的智备科技，在今年，金额数百万美元；同年创立的与爱为舞，旗下AI老师产品“爱学”已经跑出千万元级月收入，截至2025年11月，完成了4轮融资，融资总金额约1.5亿美金。这款产品上线前花了好几个月测试完课率、退费率等指标。至于一款AI教育产品有没有真正改善学习效果，通常要观察更久。
这类公司，资本等的就是产品把效果证明出来。
第二种，是能直接用经营情况证明价值的生意。融资规模未必大，收入和客户数据却可能更早跑出来。今年快速升温的GEO就是一例。
智推时代2025年才起步，今年把数千万元天使轮融资拿到了手。公司披露，截至今年上半年ARR已过亿元；眼下客户数量超过400家，2026年全年ARR预计接近2亿元。深度云海同样是2025年成立的新公司，2026年10月拿下千万级天使轮融资，年收入已有数千万元。
跟训练视频基础模型比，这类公司的资金需求显然不在一个量级。融资额小，不妨碍它们先用客户和收入验证需求。
第三种，是要等需求成熟的生意，融资节奏跟着市场成熟度走。AI安全就是这样的赛道。
一位AI安全从业者对「定焦One」表示，安全并非没有需求，而是很多企业对AI风险的重视程度还没有完全跟上应用速度。在足够强烈的风险事件出现之前，企业并不愿意专门为AI安全划出预算。
但Agent一旦开始碰企业内部数据、调用工具，甚至自己动手执行任务，这种需求就摆到台面上了。亿格云今年5月做完数亿元B轮融资，产品从办公安全往“人+AI”的统一安全治理上再推一步；到了9月，近亿元B+轮融资也落袋，钱还是往人与AI Agent的企业治理平台上投。
有些行业的机会，要等AI真正进入核心业务流程，原本潜在的需求才会变成明确的采购。
可见融资数字大，不代表机会就大。赛道不一样，有的得先等效果被验证，有的直接拿收入讲话，还有的要等需求长熟。看一个赛道有没有机会，关键不在它融了多少钱，而在它打算用什么办法、花多久把自己的价值证明出来。

03.巨头下场，创业公司还要过三关
AI应用的竞争，比几年前复杂得多。
一边是大模型能力还在快速升级，今天看着成立的产品，明天可能就被基础模型的一次更新覆盖。另一边，豆包、元宝在抢通用AI入口，阿里、腾讯、字节都在做办公和Agent，视频生成、AI编程、教育、营销甚至医疗等方向同样挤满了大公司。
Megan觉得，大厂的优势不只是钱多。跟创业团队比，它们产品生产速度更快，投流渠道和用户增长机制更成熟，手里还有大量既有用户和数据。新应用要是没有这些经验，光在用户增长上学习，就会比它们慢很多。
创业公司要证明的是，大厂进来之后，自己还能留下什么。
先说第一道：大厂既是盟友又是对手，创业公司能不能站住自己的独立价值。
眼下大厂和创业公司的关系越搅越复杂。10月，个人Agent创业公司Today AI宣布累计融资超过2亿美元，腾讯和蚂蚁集团同时出现在投资方名单里，天使轮还有大模型公司阶跃星辰参与。创始人齐俊元此前的身份是字节飞书产品副总裁、豆包PC端负责人。
图源 / pexels
可另一头，腾讯自己在推Agent产品，蚂蚁旗下的灵光也在加码个人任务执行能力。产业资本给了Today AI资金和资源，竞争却一点没少——它还得和股东旗下的产品抢下一代个人AI入口。
这种关系越来越常见：大厂一边投外部公司，一边亲自下场做相近的生意。创业公司要证明的是，哪怕离开股东的资源，自己仍有别人难以替代的价值。
第二道考题：模型能力迭代太快，应用公司的技术壁垒不断被冲击。
Bryan Liu的看法是，一家公司的优势如果只是调用了一个更好的通用模型，这种能力谈不上独占。模型升级甚至可能同时带来两种相反的结果：一边帮应用公司压低开发和交付成本，另一边也可能把原本收费的功能直接变成人人可得的基础能力。
Today AI也认了这份压力。其团队今年接受媒体采访时说，Personal AI目前仍处在高度同质化竞争阶段，一两个功能点上的差异，很快就会被对手补齐。
Megan眼中，创业公司的一类机会在那些足够细分、足够实验性、大厂暂时没动力进的场景；另一条路是先围住一小群核心用户，把社区和关系建起来，再让产品从中长出来。这类公司的优势未必是技术更强，而可能来自对特定用户更深的理解，以及团队在社群、增长或某个行业里的积累。
丁柏然判断AI应用公司，看重的是独有数据、行业know-how、客户关系，以及对真实工作流的嵌入。比如ToB应用能快速获客并嵌进客户工作流，ToC应用能快速获客并沉淀用户数据，形成数据飞轮。这些都是大厂短期难以复制的东西。如果能拿到足够融资、加速后续客户获取，就能形成一定壁垒。
但Megan认为，“数据”本身也未必天然构成壁垒。一次性获得的静态数据，不如用户长期使用产品留下的行为、交互和memory有价值，也不如企业在这个过程中形成的持续用户理解。
除此之外，创业公司还得回答一个更现实的问题：优势能不能规模化复制。
Bryan提醒，一些垂直AI公司很容易在“做深行业”的过程中变成一家project-based service company（项目制交付为主的服务公司）。
一些AI公司早期靠深度服务少数客户就能拿到不错的收入，但每多一个客户，都要重新设计一遍流程、投入更多工程师和服务人员，收入涨，成本也同步涨。这种情况下，哪怕行业know-how很深，也可能只是在把一门项目制生意做大，而不是形成真正可规模化的AI产品。例如，AI医疗公司要证明能把头部医院的样板复制到更多医院，GEO公司要证明增长靠的是产品，而不是人力。
所以，大厂全面进入应用层、底层模型不断升级之后，对视觉生成的头部玩家来说，模型能力仍是入场券；但对更多AI应用公司来说，这三道考题，可能比“用了什么模型”更能决定它们最终能走多远。
*题图来源于pexels。




榜单征集进行中



「定焦One 2026 AI产业榜单」正在征集，截止日期为11月15日，只剩最后几天。五大榜单里有AI应用榜单，想找的是那些真正解决用户需求、已经跑出产品价值和增长潜力的AI应用，欢迎符合要求的企业报名。申报方式见海报。

大会信息



第二届中关村AI新场景产业创新大会暨中关村AI新场景推介及供需对接会，即将在北京举行。

时间：2026年11月25日（周三）9:00-18:00
地点：中关村展示中心（北京市海淀区）
本文由本站编辑组整理与排版，内容基于公开信息核实后归纳发布，与文中提及的产品、公司无隶属关系。我们持续跟踪 AI 领域的模型、产品与行业动态，力求信息准确、表述清晰；文中涉及的名称、价格与功能细节可能随官方调整而变化，请以官方最新说明为准。如发现疏漏或表述有误，欢迎通过站内渠道反馈指正。

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