文 | 陈伊凡
图 | AI生成
在中国，一家30岁以下的创业者所创办的AI公司，最典型的样子大概是这样：2000年前后出生，读到博士，或者博士还没读完；2025年以后注册公司，拿到一两千万元的第一笔机构融资。
这是虎嗅根据“2026年最有潜力的30岁以下AI领军者”的申报材料，筛选出了32名候选人，拼凑出的平均画像。
名单里年纪最大的30岁，最小的22岁；有人还在读博，有人已在高校任教，也有人本科没读完就出来创业。他们的公司大多刚成立一两年，产品从推理芯片、世界模型一直排到 AI 制药和陪伴社交，几乎覆盖了这一轮 AI 浪潮的每一层。
过去，中国科技创业的主角通常是在大公司里熬过十年、带着团队和客户出来的中年人。
大模型改变了这套顺序。技术换代快到以年计算，最前沿的知识往往还在论文和实验室里，资深从业者的经验反而容易过时。投资人于是愿意更早下注，把支票交给那些刚刚写完论文、甚至论文还没写完的人。
这份名单正好可以用来观察这种变化。
当然，它并不能代表全体年轻创业者，但样本里的几个特征足够鲜明：学历高，出身集中，偏爱技术底座，拿钱很早。
年纪更小、学历更高
候选者的出生年份从1996年排到2004年，按2026年计算，最年长者30岁，最年轻者22岁。
截至发稿，这一次的32份申报材料中，2000年出生的人最多，1998年出生的次之；1998年至2001年这四年合计22人，接近七成。
更耐人寻味的是代际结构。90后与00后恰好各占16席，在一份以30岁为上限的名单里，这意味着门槛附近的90后与刚走出校门的00后已经在同一张牌桌上。还有两位2004年出生的申报者，按常规学制推算，本科毕业前后便已开了公司。
年纪小，学历却不低。32人中有16人拥有博士背景，包括在读博士、博士后与高校教职，正好一半。另有7人为硕士，硕士及以上合计占71.9%。本科毕业的有5人，未披露学历的2人。剩下2人本科肄业，他们是名单里少见的另一种样本：学位还没拿到，人先下场了。
换句话说，这代人的学位比工龄长。多数人从本科一路读到博士，在实验室里待的时间远多于在公司里；等他们走出校门，同龄人往往已经在职场干了好几年。
海外研究院存在感强，中国大厂成黄埔军校
在这批候选人中，有10人有大厂的经历，而在这些大厂背景的创业者中，分布比想象中分散，分别来自字节跳动、华为、英伟达、微软、Kimi（月之暗面），腾讯、商汤、阿里巴巴、Google DeepMind、理想汽车。
海外大厂，以微软研究院、英伟达和DeepMind为主；中国的大厂中，字节跳动与华为并列，不过背景不同，字节出走的创业者，以产品侧为主，这也印证了曾经一位投资人说的，中国互联网公司对产品经理的培养，正在得到世界的认可。华为出身的创业者，则偏工程与算法。
其余二十二人没有大厂或顶尖研究机构的履历，从学校直接进了公司。
偏爱底座、资本紧跟
在申报表给出的七类赛道中，垂直行业应用以9人居首，AI 基础设施8人，基础模型5人，AI for Science 4人，AI 硬件3人，具身智能2人，AI for Work 仅1人。基础设施与基础模型合计13人，占四成。
对一群平均年龄二十多岁的创业者来说，这个比例偏高：模型、推理、算力都是重技术、重资本的环节，通常属于更资深的团队。
把代际放进来，分工隐约可见。垂直行业应用的9人中，00后占6人；AI for Science 的4人中，90后占3人；AI 硬件的3人中，90后占2人。AI 基础设施是两代人平分的唯一赛道，各4人。一种解释是：科学计算与硬件需要更长的学术积累或供应链经验，年长者占优；行业应用更看产品节奏与场景嗅觉，更年轻的人愿意从这里起步。
这些公司都很新。2022年成立1家，2023年2家，2024年3家，2025年11家，2026年15家。2025年以来成立的公司共26家，占81.3%。2026年尚未过完，新注册的公司已经多于2025年全年。
资本跟得很紧。32家公司中，至少25家已获融资，占78.1%；明确尚未融资的只有3家，另有4家未填写。
已融资的公司里，7家没有披露金额。在披露金额的18家中，一半累计融资在1000万至5000万元之间，5000万至1亿元的有4家，1亿至5亿元的4家，5亿元以上的1家。
“成立一年左右，拿到千万级早期融资”是这批公司最常见的状态。
把这些数字放在一起，浮现出的是一代学术型创始人的画像：半数博士，近三分之一有海外学历，起点更接近实验室成果转化。他们更敢碰模型与算力这些硬骨头，也更早拿到了投资人的钱。不过，对这份名单上的大多数人来说，真正的考验在未来一两年：论文可以在实验室里写完，公司只能在市场上做成。
今天已经是申报的最后一天，我们仍然在陆续收到候选人的报名。如果你身边有这样的年轻人，或者你自己就是，请在今天内完成报名。
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