英诺基金李竹：宇树万亿，具身智能将跑出几家万亿公司

李竹，英诺基金创始合伙人，中国证券基金业协会投资基金专业委员会委员，北京前沿国际人工智能研究院院长、清华企业家协会副主席。1989年本科毕业于清华大学计算机系，1993年、2005年两次创业；2000年开始天使投资，累计参投项目300+，多个项目上市或被并购。

2013年创办英诺天使基金，专注科技创新早期投资，多次被清科评为“中国天使年度投资人十强”，获评“中关村天使投资领军人物”、CCTV最受创业者欢迎的“2019中国十大投资人”。这位投过300多个项目的清华系老兵，最近又抛出了一个让创投圈侧目的判断：：宇树未来会是万亿级的公司，具身智能赛道最终也会出来几家万亿级公司。

这句话如果放在2024年，大概率被当作天使投资人的浪漫主义。但放在2026年，宇树科技已登陆科创板、发行市值一度超过600亿、2025年人形机器人销量突破5000台的背景下，李竹的“万亿论”至少有了一个可以追踪的锚点。问题在于，从600亿到万亿，中间差的那十几倍，靠什么填？

李竹自己的答案很清晰：场景。他并不讳言当下的局限——“目前主要集中在科研、教育和展示场景，大家更多把它当成基础平台公司”。宇树的招股书数据印证了这一点：2025年前九个月，人形机器人收入中科研教育占比高达73.6%，真正进入智能制造、巡检、物流等生产环节的收入合计仅约1570万元，占比不足3%。换句话说，宇树今天卖出的五千多台机器人，绝大多数是在实验室和展厅里“被研究”和“被观看”，而不是在产线上“被使用”。

但这恰恰是李竹逻辑的起点，而非终点。在他的框架里，平台型公司的价值从来不取决于当下场景的宽度，而取决于场景拓展的速率和边界想象力。宇树以运动控制能力（李竹称之为“小脑”）切入，用极致的性价比把机器人从百万级打到十几万级，完成了硬件平台的规模化铺设。这像极了早期智能手机的故事：先有能跑能跳的硬件本体，才有开发者涌入、应用爆发、生态繁荣。李竹在2026年初的沙丘对话中说得更直白：机器人“小脑”能力已经通过春晚跳舞、格斗表演被反复验证，但“核心大脑问题不解决，就只能限于某个场景的泛化，整个赛道就难以实现纵深发展”。

所以，李竹的万亿判断，本质上是对“具身大脑”突破的押注，而非对宇树现有业务的线性外推。他在多个场合强调，行业在等“下一个ChatGPT时刻”——机器人开箱即用、场景无关、摆脱数据依赖、像孩子一样自我进化。一旦这个时刻到来，宇树作为已经铺开数千台本体的平台，将天然成为应用层创业者的首选载体。上面会长出什么？李竹没有给出精确清单，但逻辑指向很明确：科研教育是第一个跑通的场景，因为它对泛化能力容忍度高、付费意愿强；下一个可能是商业服务中的导览与接待，再下一个才是工业场景中的上下料、质检、搬运。每一步拓展，都在把宇树的天花板往上推一个量级。

当然，从“基础平台”到“万亿公司”之间，横亘着一个不容忽视的断层。王兴兴自己在上市后的演讲中坦言，人形机器人干活的效率、泛化能力还不够，快则两三年、慢则五到十年，当机器人进入陌生环境能完成80%左右的任务时，才是产业爆发的临界点。李竹的判断比王兴兴更激进，但方向一致：场景的爆发不是匀速的，而是阶跃的。在临界点到来之前，宇树的估值靠的是硬件出货量和平台稀缺性；临界点之后，靠的是生态分成和场景渗透率。前者支撑百亿到千亿，后者才指向万亿。

这也解释了李竹为何在“泡沫论”声中依然坚定。他承认本体存在泡沫，但更看重的是：中国在数据和应用场景上具备绝对优势，算力差距可以通过场景侧的快速迭代来对冲。具身智能的终局竞争不在实验室的benchmark上，而在谁先跑通足够多的真实场景。宇树已经用五千台本体布下了棋子，李竹赌的是，接下来该落子的人会越来越多。

万亿不是预言，是一个需要被验证的假设。李竹把筹码押在了场景爆炸的前夜。

参考资料：

清科沙丘投研院：非共识见未来｜具身智能投资人万字对话实录·沙丘独家2026年3月27日

第一财经：宇树科技估值610亿，王兴兴身家超180亿，美团红杉腾讯阿里共同分羹2026年8月7日

i黑马：李竹：具身智能——一个还未达成共识的行业2026年1月7日

央广网：宇树科技上市24小时后，王兴兴讲了这些2026您啊8月20日

清科沙丘投研院：英诺基金李竹：一级市场新周期，AI将重写一切投资逻辑2026年10月12日