2026 年上半年，一级市场出现了一种反差明显的局面：创投行业仍在反复讨论「募资难、退出难」，但 AI 大模型、具身智能、核聚变和量子计算等少数热门赛道，估值和融资热度却重新抬升。
第一财经不完全统计显示，仅 2026 年上半年，国内具身智能领域就新增了 19 家估值超过 100 亿元的企业。其中，银河通用、自变量、智平方和星海图等公司的估值已经突破 200 亿元，部分企业在半年内就完成了从百亿到 200 亿元级别的跃升。
AI 大模型领域的估值上升更快。月之暗面今年 7 月完成超过 35 亿美元 F 轮融资，投后估值达到 350 亿美元，随后又启动 Pre-IPO 轮融资，市场披露的目标投前估值已升至 500 亿美元，约合人民币 3400 亿元。而在今年年初，这家公司的估值还在 100 亿美元左右。
文章认为，资金并没有重新平均流向整个一级市场，真正发生的变化，是有限的活跃资本更集中地流向少数看起来更具「确定性」的项目。
退出仍是一级市场最核心的问题
理解这轮估值上涨，先要看清过去几年一级市场最痛的环节。问题并不在于完全没有好技术，也不在于完全没有资金，而在于退出。
与二级市场不同，一级市场投资者无法随时卖出持股。机构投资一家创业企业后，通常需要依赖上市、并购或老股转让来实现收益。只要退出路径不清晰，再高的账面估值也很难转化成基金现金回报。
在这种情况下，一家公司一旦出现明确的 IPO 预期，对投资机构的吸引力就会迅速变化。月之暗面被视为典型案例。公开报道显示，公司在 2026 年上半年连续进行多轮融资，估值从约 100 亿美元升至 350 亿美元，并启动了 500 亿美元投前估值的 Pre-IPO 融资。市场还出现了融资认购明显超过原计划、提前关账的情况。
按照文中说法，资本此时购买的已经不只是「AI 未来十年的增长」，也包括距离退出更近这一点。如果一家企业预计还要几年才可能 IPO，投资机构需要承担较长时间的不确定性；而如果公司已经开始股改、辅导或 Pre-IPO 融资，即便估值更高，部分资金反而愿意接受。
这使一级市场出现一种看似矛盾的选择：价格更贵了，但一些机构认为风险可能反而更低。
上市公司正在给未上市企业重新定价
文章提到，第二种被追逐的「确定性」来自二级市场。
过去，一级市场给 AI 或机器人企业定价，主要参考收入预测、技术团队、市场空间和同行融资情况。现在，已经上市的同类企业越来越成为重要参照物。当同一赛道的上市公司拿到较高市值，未上市企业也会获得新的估值锚点。
这也是为什么具身智能融资热度会在 2026 年明显升温。文中指出，随着大量头部企业推进资本化进程，宇树等公司受到市场高度关注后，投资机构会重新计算尚未上市同行的潜在价值。
这种逻辑并不复杂。假设一家未上市机器人企业估值 100 亿元，而市场认为同行上市后可能达到 300 亿元，那么 100 亿元就会显得仍有上行空间。
不过，问题也在这里。二级市场可以每天重新定价，一级市场却很难同步调整。一旦上市公司从 300 亿元跌回 150 亿元，一级市场那家 100 亿元估值公司的「安全垫」可能很快消失。
也就是说，二级市场既能抬高一级市场估值，也能反过来压低估值。随着独角兽数量上升，一级市场对公开市场情绪的依赖也在增强。
「下一轮会更贵」也在变成一种定价依据
除了 IPO 预期和二级市场估值锚点，交易本身也开始制造所谓的确定性。
文中举例称，假设一家公司的上一轮估值是 50 亿元，下一轮如果只融资 5 亿元、释放少量股份，就可能把最新估值抬到 100 亿元。老股东因此获得账面浮盈，新投资者接受 100 亿元估值，则可能是因为相信下一轮融资会到 150 亿元甚至 200 亿元。
只要持续有新资金进入，这套估值体系就能继续运转。由此，部分投资机构的关注点也可能变化。过去更常见的问题是「这家公司五年后值多少钱」，现在有些投资者更先关心「下一轮会不会有人用更高价格进来」。
文章指出，这两种逻辑表面相似，本质不同。前者依赖企业最终创造的现金流和利润，后者则依赖交易能否继续进行。因此，估值上涨本身并不能直接证明价值增加，这也是一级市场需要警惕的地方。
106 亿元核聚变估值背后是稀缺赛道溢价
这种资金集中趋势，已经从 AI 和机器人扩散到更早期的硬科技赛道。
今年 7 月，新奥聚变首次进行外部融资，Pre-A 轮结束后投后估值达到 106 亿元。融资资金将用于第三代球形环氢硼聚变装置建设、技术迭代以及研发团队扩充。
文章特别提到，核聚变距离大规模商业化仍然相当遥远。但 2026 年以来，国内至少已有 12 家民营聚变企业宣布完成新融资；自 2022 年以来，这些企业公开融资约 24 次，其中 14 次集中发生在今年前 7 个月。
在商业模式尚未完全验证的情况下，资本仍愿意给出百亿估值，文中给出的解释除了技术前景，还有稀缺性。当政策、产业趋势和资本共识同时聚焦某个赛道，而真正具备成熟团队和技术积累的企业数量有限时，资金就会主动支付稀缺溢价。
不过，稀缺并不等于最终成功。文中提到，核聚变、量子计算和通用机器人都可能拥有万亿级想象空间，但同样可能需要数年甚至十年以上，才能完成真正的商业验证。
一级市场的风险正在从技术转向估值
文章认为，这轮独角兽热潮与上一轮互联网投资的一个重要区别在于，资本并不知道哪一种具身智能路线一定胜出，也不知道哪一家大模型企业最终能够建立稳定商业模式。
技术上的不确定性并没有消失。资本采取的做法，是寻找其他更容易量化的确定性，包括是否存在 IPO 时间表、是否已有头部机构进入、下一轮融资是否已经排队、以及同行上市后能达到什么估值。
由此，风险也发生了转移。技术风险并未被消除，而是被估值上涨暂时覆盖。
文中写道，当一家企业估值从 50 亿元涨到 200 亿元后，它需要证明的东西反而变得更多。50 亿元估值可能只需要证明技术有潜力；到了 200 亿元，需要证明客户愿意买单；到了 500 亿元，可能需要证明收入可以持续扩大；进入千亿级别后，市场最终会追问利润和现金流。
估值越早透支未来，企业后续需要完成的业绩就越多。
关键不在独角兽数量，而在估值最终能否留下来
文章最后指出，2026 年一级市场重新出现大量百亿独角兽，并不必然意味着泡沫，也不能简单理解为资本重新疯狂。AI、机器人、核聚变和量子科技确实代表重要技术方向，其中部分企业也已出现真实订单、收入和技术突破。
真正需要区分的是，资本买入的到底是企业的长期价值，还是退出窗口暂时打开后的交易机会。
如果一家公司每次融资后，都能把资金转化成更好的技术、更大的收入、更低的成本和更强的商业化能力，那么估值提高就有产业基础。相反，如果估值上涨的主要理由只是上一轮有人投、下一轮会更贵、再下一步准备 IPO，那么所谓「确定性」本质上只是交易链条还没有中断。
文中提到，过去自动驾驶、计算机视觉以及上一轮半导体投资潮，都曾出现过类似阶段。市场最热时，机构争抢额度；融资环境一旦变化，投资者最终仍会回到同一个问题：这些钱究竟换来了什么。
因此，半年新增 19 家百亿具身智能独角兽，真正值得关注的，不是中国突然多出了多少价值百亿元的公司，而是下一阶段当资本重新要求收入、利润和现金流验证时，今天这些百亿、200 亿甚至千亿估值，有多少能够真正留下来。
参考资料包括第一财经、上海证券报、证券时报、《财经》杂志及企业公开融资信息。
文末风险提示称，本文基于公开融资和市场资料进行创投行业分析，不构成投资建议。未上市企业估值多来自私募融资交易，流动性有限，不等同于企业可实现价值；部分融资和上市计划属于市场披露信息，最终情况应以企业及监管机构正式公告为准。
本文来自微信公众号「BT 财经」（ID：btcjv1），作者为江叙。