PitchBook 气候科技募资数据显示下降 40%，AI 却带动交易回暖

PitchBook 的气候科技募资数据显示，尽管人工智能基础设施需求加速增长，专业基金在 2025 年募集的资本仍减少了近 40%。这一下降形成了看似矛盾的局面：聚焦气候领域的基金管理人面临更紧缩的市场，而能源、储能、冷却和关键材料初创企业却吸引了更广泛的投资者关注。

这一矛盾正在改变气候技术由谁融资，以及哪些公司能够获得关注。AI 数据中心需要电力、电网接入、冷却系统、备用电源和新型建筑材料。这些需求使部分气候技术从可选的可持续发展项目，转变为不可或缺的基础设施。

这种转变并不意味着整个气候市场已经复苏。资本仍集中于规模更大的交易和具有战略重要性的领域。专业气候投资者还必须与综合型风投机构、企业投资者、基础设施基金和科技公司争夺最具吸引力的交易。

因此，核心竞争并不是气候技术与 AI 的对抗，而是专业气候资本与追随 AI 需求的更广泛基础设施资本之间的竞争。这一区别解释了为何聚焦气候领域的募资会下降，而个别能源公司仍能获得异常大额的投资。

PitchBook 气候科技募资揭示出分化市场

这一显著下滑衡量的是专业投资机构募集的资金，而非所有投入气候公司的资金。

根据原始气候融资报告，PitchBook 发现，气候领域专业风投机构的募资额在 2025 年下降近 40%。该比较对象是 2024 年，而非该行业更早时期的市场高点。

基金募资和初创企业融资描述的是资本市场的不同层面。基金募资衡量有限合伙人对风投机构作出的出资承诺。初创企业融资则衡量这些机构及其他投资者投向公司的资金。

这两项指标可能朝相反方向变动。一只气候基金或许难以募集下一期资金池，而一家能源初创企业却可能吸引综合型投资者。企业、主权投资者、基础设施管理机构和私募股权公司也可以在不使用气候标签的情况下支持气候相关企业。

这一差异至关重要，因为公司整体融资情况看上去远好于专业 VC 募资。Silicon Valley Bank 报告称，美国气候技术公司在 2025 年获得了 290 亿美元风险投资。这是其数据集中的年度总额第三高，仅次于 2021 年和 2022 年。

同一份气候投资数据也显示，强劲的总额可能具有误导性。十笔大型后期交易占据了全部投资的 28%。尽管总金额仍处高位，大多数气候子领域的交易活动却有所放缓。

资本集中带来了两种截然不同的现实。与发电、数据中心建设、工业供应链或储能相关的公司能够获得可观的投资支票。而不属于这些优先类别的创始人，仍面临选择严格、要求很高的融资环境。

结果还取决于研究人员如何定义气候融资。BloombergNEF 统计，2025 年私营和公开市场的气候科技股权融资达到 773 亿美元，较 2024 年增长 53%。不过，该指标包含公开发行和传统风投轮次之外的其他股权交易。

BloombergNEF 发现，初创企业的风投资金已连续第三年下降。其股权融资分析将整体增长的大部分归因于公开市场活动和亚洲的大型交易。

中国以 245 亿美元领跑气候科技股权融资，美国则以 219 亿美元位居其后。清洁电力、储能和低碳交通公司在公开及私营市场合计融资 649 亿美元。

一旦区分这些数据的覆盖范围，这些数字便不再矛盾。专业基金募资走弱，风投交易数量放缓；但集中的股权融资仍持续流向与紧迫基础设施需求相关的企业。

这种区分正是当前气候科技 VC 募资故事的基础。市场尚未重回普遍热情，而是围绕能够解决可量化工业约束的项目重新组织。

AI 数据中心正在重塑气候投资需求

AI 让部分气候技术立即拥有了需要解决的客户问题，这往往比遥远的减排目标更具说服力。

训练和部署 AI 模型需要大型数据中心，并带来巨大的用电需求。开发商必须获得发电能力、电网接入、冷却系统、备用系统和实体设备。由此产生的需求远不止于芯片供应商。

在条件有利的地区，可再生能源能够以相对较快的速度和有竞争力的成本部署。然而，其发电量随天气变化，因此数据中心运营商还需要储能、输电、需求管理或可靠的发电能力。

稳定电力是指能够在客户需要时输送的电力。核能、地热能和某些长时储能系统可以支持这一需求。其中许多技术仍成本高昂、开发缓慢，或尚未实现商业成熟。

PitchBook 高级研究分析师 John MacDonagh 将 AI 描述为气候技术的逆风与顺风因素。他认为正面影响更强，因为数据中心开发商需要新的能源来源。他也警告称，可靠发电技术需要大量开发和商业化资本。

这种组合形成了一幅广泛的投资版图。发电直接满足数据中心的核心需求。储能有助于平衡间歇性资源。电网软件管理受限的接入能力，而先进冷却技术可降低电力和用水消耗。

低碳钢材和水泥能够减少新设施建设的碳足迹。铜的替代材料或可缓解材料约束。关键矿产公司则可支持电池、电气设备和更广泛的工业供应链。

商业叙事也发生了变化。初创企业不再只需通过减碳承诺来销售产品。它可以将自身技术定位为对电网接入延迟、电力稀缺、运营成本上升或设备短缺的回应。

这种转变扩大了潜在投资者基础。综合型基金无需采用气候专项投资授权，也可以评估营收增长和客户需求。企业投资者则可以支持保护其基础设施计划的技术。

AI 同时也在争夺资本、人才和管理层注意力。一项基于 International Energy Agency 研究的能源投资回顾发现，主要能源投资者对 AI 的投资有所增加。这些投资者的能源专业化程度自 2022 年以来已放缓。

在所研究的 50 家大型投资者中，AI 的占比在 2025 年升至 22%。能源技术占 16%，低于 2024 年的 17%。相关分析涵盖了整体部署至少 10 亿美元、且在能源创新领域投入大量资本的投资者。

这些数字表明，不能将 AI 视为毫无复杂性的利好。该领域一方面为能源技术创造新需求，另一方面又直接争夺风投配置。它可以增强气候初创企业的营收逻辑，却未必改善每一位气候基金管理人的募资条件。

最强的公司位于两种趋势的交汇点：它们服务基础设施买家，解决实体瓶颈，并提供从试点部署走向可重复销售的可信路径。

综合型资本正在挑战气候专业投资者

AI 驱动的气候交易日益吸引不以气候投资者自居的投资者，这令专业机构必须证明其独特价值。

Elemental Impact 创始人兼 CEO、Earthshot Ventures 普通合伙人 Dawn Lippert 表示，综合型科技机构与 Earthshot 投资组合中 90% 的公司共同投资。她给出的比例说明，气候融资已在多大程度上超越专业圈层。

综合型投资者的参与可以增加成功初创企业可获得的资本，也能帮助公司接触软件客户、工业合作伙伴和后期投资者。当企业在实现商业规模前需要经历多轮融资时，这些关系尤为重要。

气候专业投资者认为，他们带来的是另一种形式的审查。他们评估环境成果、社区影响、工业部署障碍和政策风险。这些问题能够揭示传统成长型投资者可能忽视的风险。

然而，专业知识并不保证募资更容易。有限合伙人仍会将气候基金与 AI、企业软件、国防科技、医疗保健及其他策略进行比较。他们也会考虑流动性、基金表现、利率和回报资本所需的时间。

重硬件的气候企业往往比软件公司需要更多时间和资金。成功的实验室成果并不会自动造就可规模化的工厂。许可、建设、客户认证和供应合同都可能延长实现营收的路径。

这一时间线为传统风投基金带来了结构性挑战。风投合伙企业通常在固定基金期限内运作。一些能源技术在早期技术验证后需要项目融资或基础设施资本。

Meta 前首席技术官 Mike Schroepfer 提供了专业投资者应对方式的一个例子。他的公司 Gigascale Capital 于 2026 年 6 月宣布设立一只规模为 2.5 亿美元的气候主题基金。Schroepfer 表示，他拒绝了将该基金更名为 AI 基金的建议。

这一决定保留了明确的气候授权，但 Gigascale 仍投资于一个被 AI 改变的市场。Schroepfer 表示，能源、关键矿产和供应链公司的投资者资本比他此前观察到的更多。

他的经历概括了核心张力。气候专业能力依然有用，但 AI 需求日益决定哪些机会在商业上显得紧迫。专业基金管理人必须参与这一需求，同时避免变得与综合型基础设施投资者无从区分。

企业参与又增加了一层复杂性。Microsoft、Google、Amazon 和 Meta 于 2026 年 5 月加入了 Elemental Impact 的一项数据中心计划。该计划将运营中的设施作为气候技术潜在测试环境。

Elemental 计划在 2027 年前向最多十家初创企业投资 50 万至 500 万美元。参与的科技公司帮助资助该计划并支付会员费，但并未正式承诺向入选初创企业直接投入投资资本。

数据中心倡议聚焦于冷却、储能、低碳材料及相关基础设施。其最重要的资源或许不是投资金额，而是客户准入。

将初创企业与数据中心运营商对接，可以缩短通往有意义试点项目的路径。一次成功部署能够产生性能数据、客户背书，并为后续融资提供更清晰的依据。

不过，企业项目也可能让创新围绕少数大买家的即时需求展开。服务于社区、小型工业客户、农业或气候适应的技术，可能获得较少关注。专业投资者必须决定，是追随集中的需求，还是捍卫更广泛的气候使命。

AI 的顺风并未惠及每一家气候科技初创企业

这轮重新升温的兴趣范围狭窄、资本密集，并与基础设施限制紧密相连，因此不应被误认为气候创投市场的全面复苏。

首个限制在于集中度。Silicon Valley Bank 统计的 2025 年 290 亿美元总额，受少数几笔大型交易推动。这样的格局使许多早期企业不得不争夺更少的活跃投资者。

一轮大规模融资可以主导全年总额，却未必改善种子轮或 A 轮融资环境。它还可能掩盖交易数量的下降。因此，创始人应考察融资阶段、赛道和交易量，而不应仅依赖单一汇总数据。

第二个限制是政策不确定性。Silicon Valley Bank 统计称，自 2024 年以来，已有超过 50 项联邦举措为气候技术带来阻力。该行提到研究能力减弱、资金削减、许可摩擦以及税收激励减少等问题。

即使客户需求依然强劲，政策变化也可能改变项目的经济性。一家公司可能需要税收抵免、联邦采购、贷款担保或更快的审批，才能从示范阶段迈向建设阶段。

第三个限制是实体技术规模化的成本。新型反应堆、电网设备、储能系统和工业材料需要工厂、工程团队、认证以及营运资金。一份令人信服的 AI 需求预测，并不能消除这些执行风险。

第四个限制来自客户本身。数据中心开发商正承受快速上线产能的压力。当实验性技术威胁到施工进度或可靠性时，他们可能更倾向于采用经过验证的设备。

因此，初创企业必须证明的不只是环境效益。它们还需要证据表明，其系统能够满足正常运行时间、安全性、集成和交付要求。即便试点项目获得热烈支持，这些标准仍可能拖慢采用速度。

在更清洁的供应上线之前，AI 基础设施也可能增加化石燃料的使用。新的数据中心可能会接入现有发电和输电能力已经具备的地点。这可能在转型期间推高排放和当地电力需求。

社区正在质疑用水量、电价、土地使用以及经济收益的分配。反对意见可能延误项目，或迫使开发商更换地点。依附于存在争议的数据中心的气候技术，也会继承其中一部分政治风险。

Microsoft 首席可持续发展官 Melanie Nakagawa 承认，社区正就能源、水资源和本地影响提出严肃问题。她并未声称 Elemental 倡议能够消除反对声音。

第五个限制是衡量标准。投资者对气候技术、能源技术、基础设施和 AI 赋能气候解决方案的定义各不相同。根据数据集的不同，一家数据中心电力公司可能被归入多个类别。

这种重叠使有关复苏的说法更加复杂。BloombergNEF 的股权总额包括 PitchBook 专业基金统计口径未涵盖的融资类型。Silicon Valley Bank 的美国风险投资数据又覆盖了另一条不同的市场边界。

AI 赋能企业尤其难以分类。软件可以优化电力负荷、预测发电量、检查工业设施或模拟新材料。然而，为产品贴上 AI 标签，并不会自动改善其气候影响或商业可持续性。

投资者必须检验 AI 是否改变了底层经济性。有价值的证据包括更低的运营成本、更快的部署、更高的效率、更少的材料使用或更高的资产可用率。笼统的 AI 描述无法提供此类证明。

因此，即使部分交易加速，气候科技 VC 募资仍面临压力。AI 的顺风奖励与即时产能瓶颈相关的技术，却无法修复整个创投市场。

融资数据如何反映气候技术市场

市场正在奖励能够将实体稀缺性转化为客户需求的气候企业，同时惩罚依赖广泛主题热情的策略。

2026 年最强的叙事并非气候投资的简单回归，而是从将气候视为一个类别，转向将能源和工业技术视为运营必需品。

这一变化有利于拥有明确客户和可量化瓶颈的企业。数据中心开发商理解获得更多电力或降低冷却成本的价值。有关未来减排的抽象承诺，其即时分量则较轻。

这种差异有助于解释，为何投资总额可以上升，而专业基金的募集却在下降。综合型资本可以进入有吸引力的交易，而无须资助下一代专注气候领域的基金管理人。

这也解释了为何“气候”标签在战略上变得复杂。一些创始人在客户或投资者将其与政策依赖联系起来时，会避免使用这一术语。另一些人则保留这一标签，因为气候专业知识能够凸显其技术与使命。

无论选择哪一种，底层经济性都不会改变。一家初创企业仍需要有效的产品、愿意部署它的买家，以及适合其发展周期的融资。

专业投资者可通过解决综合型投资者常常低估的问题而保持相关性。这包括工业尽调、项目融资、监管路径、环境核算以及社区沟通。

他们还可以将早期技术工作与后续资本池连接起来。风险投资基金可以资助产品开发，而基础设施投资者可以为部署提供资金。企业客户则可以提供试点、合同或设备验证。

风险在于，专业投资者可能沦为大型资本池的侦察兵，却未能获取足够的后续价值。如果综合型投资者只在风险降低后才入场，专业基金就必须尽早锁定持股比例和后续投资能力。

有限合伙人将密切关注这些经济性。良好的气候成果并不会自动带来具有竞争力的风险投资回报。基金管理人需要退出、分配，以及证明其专业知识改善了投资选择的证据。

创始人也面临相关选择。一家公司可以争取大型数据中心客户，但依赖少数买家可能削弱其谈判地位。产品设计也可能因此围绕某一客户的设施进行定制。

更广泛的市场能够提供韧性。电网运营商、制造商、公用事业公司、商业建筑和公共机构可能都需要同类技术。能够服务多个客户群体的公司，会比依赖 AI 建设持续不断的企业拥有更强的竞争理由。

财务纪律正变得愈发重要。Silicon Valley Bank 发现，52% 获得风投支持的气候企业同比降低了净现金消耗。该行将这一改善归因于更高的毛利率和对制造效率的关注。

当融资耗时更长时，较低的现金消耗可以延长公司的现金续航期。这也表明，管理团队能够在不依赖反复注资的情况下实现规模化。

然而，成本控制不能取代测试、认证或生产投资。气候科技创始人必须区分可选的扩张与商业化所需的技术工作。

当前市场奖励这种平衡。投资者希望获得 AI 驱动基础设施需求的敞口，但也希望企业能够在数据中心建设进度放缓时存活下来。这一标准比主题驱动的气候繁荣更为严苛。

三项信号将显示 AI 能否持续支撑气候科技交易

下一阶段取决于可复制的部署、更广泛的基金成立，以及超越少数异常大型交易的投资。

第一个信号，是数据中心试点能否转化为商业合同。Elemental Impact 和大型科技公司运营的项目可以将初创企业介绍给买家。真正有意义的检验，在于这些买家是否会在多个设施中订购相关系统。

重复部署将强化 AI 创造持久气候需求的论点。孤立的示范项目则可能表明，企业项目提供了曝光度，却没有建立可规模化的市场。

读者应关注哪些技术会率先推进。冷却和能源管理系统的部署速度可能快于新型发电技术，因为它们可以融入现有设施。新型反应堆、地热项目和长时储能则需要更长的开发周期。

第二个信号，是到 2026 年底前专业基金的成立情况。新的基金募集完成将表明，尽管更广泛的 AI 策略受到欢迎，有限合伙人依然认为气候专业知识具有价值。

基金的规模和数量都很重要。一只大型基金无法构成广泛复苏。若市场要支持多样化的早期实验，新兴管理人和专注细分领域的基金就需要获得资本。

持续下滑将削弱专业投资模式。这意味着气候企业将日益依赖综合型、企业或基础设施资本。这种转变可能缩窄获得早期支持的技术范围。

第三个信号，是初创企业融资的分布情况。投资者应追踪交易数量、早期融资轮次，以及最大交易所吸收资本的占比。

若总投资上升而交易活动下降，将证实集中度仍在提高。多个子赛道的种子轮和 A 轮融资增加，则表明管线更为健康。

在这一评估中，公开市场融资和私募融资也必须保持区分。一宗大型公开募股可以改善年度股权总额，却无法帮助一家年轻公司为其首个商业设施融资。

同样的纪律也适用于地域。中国的公开市场交易、美国的风险投资轮次和欧洲的工业项目，反映的是不同的融资体系。将它们混合在一起，可能掩盖创始人实际面对的条件。

AI 能源需求是真实存在的，但其投资影响仍不均衡。它可以将资本吸引至发电、储能、冷却、材料和电网技术，也可能吸收风投资金、增加化石燃料发电，并加剧地方反对意见。

PitchBook 气候科技募资下滑只捕捉到了该市场的一面。另一面则是为 AI 增长所需实体系统提供融资的竞赛。

对创始人、买家和投资者而言，有用的问题不再是 AI 是否总体上支持气候技术。问题在于，某一具体解决方案是否消除了高成本限制，并赢得重复业务。

关注合同而非试点公告，关注基金完成募集而非口头兴趣，关注交易分布而非头条总额。这些信号将表明 PitchBook 气候科技募资环境是否正在稳定，还是 AI 只是在造就一小群赢家。