大模型之後，錢流向AI的硬邊界——物理世界，AI開始驅動物理世界

過去兩周的 AI 融資，如果只看金額，很容易誤讀成又一輪“AI泡沫續杯”。但把 Anduril、Mind Robotics、Sierra、Cowboy Space、Panthalassa、DeepInfra、Exaforce、Corgi 和 Tessera Labs 放在一起，訊號反而很硬：資本正在從“誰有模型”轉向“誰能把模型嵌進現實系統”。

AI不再只爭奪螢幕，而在爭奪世界介面。

這批公司覆蓋防務、機器人、客服、保險、ERP、網路安全、推理雲、電網、海洋與軌道算力。它們的共同點不是都在講 AI，而是都站在一個高摩擦行業的關口：軍工採購、工廠自動化、客戶生命周期、電力接入、企業核心系統、安全營運。資本真正買下的，是這些關口裡的部署權、資料權和預算權。

Anduril：防務AI進入主權級訂單周期

Anduril 的 50 億美元 Series H，是這組事件裡最明確的再定價。公司在 2026 年 5 月宣佈以 610 億美元估值完成新融資，輪次由 Andreessen Horowitz 和 Thrive Capital 領投。Crunchbase 口徑顯示，公司累計融資已達 114 億美元；TechCrunch 與 Reuters 均提到，Anduril 在不到一年時間裡從 305 億美元估值翻倍，2025 年收入超過 22 億美元。

這不是一家“賣無人機”的公司被資本追捧，而是防務採購邏輯正在重寫。Anduril 的 Lattice 軟體、感測器、無人系統和導彈防禦相關項目，把 AI 放進了軍事系統的感知、決策和執行鏈條。新資金用途也指向製造能力、研發與大規模部署基礎設施，而不是單純擴張銷售團隊。

過去，VC 投防務是逆共識；現在，防務科技成了美國及盟友工業體系重建的一部分。Anduril 的估值跳升說明，資本正在把“AI公司”與“國家能力供應商”放到同一個定價表裡。

防務AI的壁壘，不在演示，而在量產。

這輪融資強化的趨勢很清楚：AI 在高預算、高不確定性、高政治優先順序的市場裡，正從工具變成戰略產能。

Mind Robotics：工業機器人的護城河回到工廠資料

Mind Robotics 的 4 億美元新融資，是“Physical AI”從概念轉向工廠的訊號。TechCrunch 報導稱，這輪由 Kleiner Perkins 領投，發生在公司 3 月完成 5 億美元 Series A 之後；該公司由 Rivian CEO RJ Scaringe 建立並從 Rivian 分拆，2025 年成立，累計融資已超過 10 億美元，最新估值據 WSJ/TechCrunch 口徑超過 30 億美元。

Mind Robotics 的關鍵不在於是否做成“像人一樣”的機器人，而在於它拿到了真實製造場景裡的訓練閉環。Rivian 工廠給它提供的是高複雜度生產資料、部署場景和工程驗證環境。這類資產比實驗室視訊更稀缺，因為工業自動化的難點從來不是單個動作，而是非標準任務、節拍、可靠性和成本之間的連續權衡。

同一條線上，HavocAI 完成 1 億美元 Series A，累計融資約 2 億美元，瞄準海、空、陸多域協同自治系統。一個面向工廠，一個面向戰場，底層判斷相同：物理世界的 AI 贏家，不是做出最像人的機器，而是最早進入可重複部署的複雜現場。

資本在這裡買的是現場資料和部署密度。誰先把 AI 放進高價值流程，誰就能讓模型從“會做動作”變成“會完成任務”。

Sierra：客服入口正在變成企業智能中台

Sierra 的 9.5 億美元融資說明，企業 AI 應用的第一個大規模入口，仍然是客戶關係。公司在 2026 年 5 月宣佈由 Tiger Global 和 GV 領投新一輪融資，估值超過 150 億美元。Sierra 官方披露，公司服務超過 40% 的 Fortune 50，平台上的 AI agent 已處理數十億次客戶互動，場景從客服延伸到銷售、留存、理賠、貸款和醫療收入周期管理。

Sierra 的價值不只是“客服機器人更好用了”。它真正切入的是企業和客戶之間最頻繁、最昂貴、最容易被流程拖慢的互動層。過去客服系統是成本中心，今天 AI agent 開始承擔銷售、續費、身份驗證、理賠、推薦和服務恢復，入口性質被改變。

Corgi 和 Tessera Labs 則把同一邏輯推進到更硬的企業系統裡。Corgi 以 13 億美元估值完成 1.6 億美元 Series B，由 TCV 領投，定位 AI-native full-stack insurance carrier，累計融資超過 2.68 億美元。它不是給保險公司做一個 AI 前端，而是自己承保、管理保單、處理理賠，把 AI 放進保險資產負債表。Tessera Labs 獲 a16z 領投 6000 萬美元，做企業 ERP 和資料現代化的多 Agent 平台，公開資料稱客戶覆蓋大型製藥、製造、科技、零售和公用事業企業。

應用層的終局，不是聊天框，是業務系統。

這類融資表明，AI 應用公司的估值正在由“互動體驗”切換到“流程所有權”。能拿到企業核心流程的人，才有機會拿到長期預算。

Cowboy Space 的 2.75 億美元 Series B，是這組事件裡最激進的一筆基礎設施押注。公司前身為 Aetherflux，由 Robinhood 聯合創始人 Baiju Bhatt 於 2024 年創立，此次融資由 Index Ventures 領投，估值 20 億美元。公司計畫建設垂直一體化的軌道 AI 資料中心和自有火箭，上級火箭級與資料中心合一，入軌後成為 1 兆瓦級算力節點，並與 NVIDIA Space-1 Vera Rubin Modules 合作。

這聽起來像科幻，但融資背後的約束很現實：AI 資料中心的瓶頸已經不只是 GPU，而是電力、並網、冷卻、土地和許可。Panthalassa 以 1.4 億美元 Series B 押注海上波浪能 AI 推理節點；GridCARE 以 6400 萬美元 Series A 做 AI 資料中心的電網容量解鎖；Star Catcher 以 6500 萬美元 Series A 建設面向衛星的空間電力網；DeepInfra 則以 1.07 億美元 Series B 擴大高吞吐 AI 推理雲，公開資料稱其每周處理接近 5 兆 tokens。

這些公司看似方向分散，其實都在回答同一個問題：當 AI 從訓練進入海量推理，新的稀缺資源是什麼？答案不再只是晶片，而是持續、低成本、可部署的能源與算力位置。

資本正在把 AI 基礎設施從“雲廠商機房”拆成一張更複雜的地圖：地面電網、海上能源、軌道節點、推理雲和衛星通訊都會成為算力供應鏈的一部分。未來的 AI 公司競爭，也會越來越像能源公司、物流公司和主權基礎設施公司的競爭。

Exaforce：安全營運開始被即時推理重構

Exaforce 的 1.25 億美元 Series B，代表 AI 正在反向改造安全行業。公司稱該輪有 HarbourVest、Peak XV、Mayfield、Khosla Ventures 和 Seligman Ventures 參與；TechCrunch 報導其估值為 7.25 億美元。此次融資距離 7500 萬美元 Series A 約一年，公司累計融資達 2 億美元。

Exaforce 的產品不是在傳統 SIEM 上加一個智能問答框，而是把安全營運看成即時資料架構問題。公司用即時安全知識圖譜連接事件、身份、權限、配置、程式碼和雲活動，再由 Exabots 執行檢測、分診、調查和響應。官方披露，公司一年內增長至 130 多名員工，並處理了數百萬次調查。

這類公司被資本認可，是因為攻防速度同時被 AI 拉高。攻擊者可以更快生成漏洞利用、釣魚內容和橫向移動策略，防守者如果還依賴人工查詢日誌，就會在時間結構上落後。Exaforce 的融資說明，AI 安全不只是“防 AI 攻擊”，更是把安全團隊本身改造成機器速度的營運系統。

這也是企業 AI 普及後的必然成本：越多 agent 進入業務流程，越需要即時理解權限、資料流和異常行為。安全不再是後置審計，而會成為 AI 工作流的運行底座。

把這些融資放在一起看，2026 年 5 月中旬的資本訊號已經很明確：AI 的主戰場正在從模型層外溢到部署層。

Anduril 和 HavocAI 代表主權防務預算，Mind Robotics 代表工業現場，Sierra/Corgi/Tessera 代表企業流程，Cowboy Space/Panthalassa/GridCARE/Star Catcher/DeepInfra 代表能源與推理基礎設施，Exaforce 代表安全治理。

這輪共識不是“AI會無處不在”，而是更具體的判斷：AI 要無處不在，必須先穿過物理約束、組織約束和監管約束。

對創業者來說，下一批大機會不一定出現在更炫的模型演示裡，而會出現在客戶已經花很多錢、但交付仍然慢、貴、脆弱的系統裡。對投資人來說，估值錨也在變化：能不能拿到資料、能不能進入預算、能不能規模化部署，比“是否用了最強模型”更重要。 (AI Daily Insights)

曾安穩度過數次大跌的投資人David Wright最近表示，他正在為一生中最大的熊市做準備。

儘管在2008年，全球金融危機引發了自大蕭條以來最嚴重的市場恐慌，但David Wright執掌的基金Sierra Tactical All Asset Fund幾乎沒有虧損。即使在2020年疫情期間，該基金的損失也相對較小。

Wright表示，在20年前互聯網泡沫破滅時，他管理的另一支私人基金也沒有損失一分錢。但現年78歲的Wright在接受采訪時表示，上述這些時期都無法與未來相比。已經在2022年大幅下跌的股票和債券，未來還會進一步下跌：

“我相信我們正處於我有生以來最大的熊市中。這場熊市才剛開局不久，接下來還會一波大跌。”

支撐Wright看跌的不是聯準會大幅加息、高通膨或俄烏衝突，而是在過去幾年中，投資者的狂熱推動了從meme股票到加密貨幣的一系列飆升。根據聯準會彙編的數據，股市上漲幫助美國家庭財富激增至創紀錄的150兆美元，達到了美國經濟規模的六倍多。

Wright說：“世界上沒有其他國家像美國一樣，將如此多的淨財富重倉在股票上。我們正處於自滿情緒的高峰期。”

Wright沒有具體說明他認為未來持有債券和股票會有多大的損失，但他指出，1970年代和1980年代的大幅回落直到市場的市盈率降至10%以下才結束。目前，標準普爾500指數的12月後市盈率已從2021年3月的32降至21，仍高於過去20年19的平均水平。

如今，越來越多的空頭提出類似主張。在俄烏衝突、聯準會大幅加息、通膨率飆升之下，有很多問題值得擔憂：標普500指數今年已經下跌了12%，而納指在從11月的峰值下跌超過20%後陷入技術性熊市；主要債券基準指數下跌超過10%。

而這只Sierra基金截至4月底持有的美國股票不到3%。該基金的一半以上是現金。固定評級債券僅佔其持股的1%，而大宗商品則佔9%以上。投資組合的其餘部分分佈在包括浮動利率債券、外國股票和主要有限合夥企業在內的資產中。在這樣的資產配置下，在2022年，該基金下跌了2.3%，超過了91%的同行。

該基金使用計算機模型為其持股設置追踪止損。一旦價格跌至這些預設水平，基金就會清算所持資產，並轉向現金或其他呈上漲趨勢的資產。雖然這種保守的做法有助於控制市場低迷時，持有股票和債券的損失，但當市場直線上漲時，它也會損害回報率。自2008年危機以來，這種情況屢見不鮮。過去五年，該基金的年回報率為2.4%，而同行的平均回報率為5%。而同期，由60%股票和40%債券組成的投資組合每年的回報率為9%。 

彙整鉅亨號中所有使用「Sierra」關鍵字，所發布的內容 (依照時間排序，最新在前，舊的在後)`

大模型之後，錢流向AI的硬邊界——物理世界，AI開始驅動物理世界

大空頭警告：準備迎接一生中最大的熊市