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作者|Chester
原創(chuàng)首發(fā)|藍字計劃
國產(chǎn)大模型賽道單輪融資記錄,即將刷新。
近日,有消息稱,國產(chǎn)大模型公司階躍星辰即將完成近25億美元的Pre-IPO輪融資,創(chuàng)下國內(nèi)大模型行業(yè)單輪融資紀錄。與此同時,階躍星辰也已拆除紅籌架構(gòu),終止海外控股公司對境內(nèi)運營實體的控制安排。
這個動作通常被視為赴港IPO的關(guān)鍵前置步驟。
當(dāng)然,這個紀錄可能不會維持太久。
此后不久,外媒報道,DeepSeek正在尋求首次外部融資,目標(biāo)金額高達500億元人民幣,約合73.5億美元。如果這筆融資最終落地,階躍星辰剛剛創(chuàng)下的新紀錄很快就會被改寫。
但對階躍星辰來說,這次融資背后的意義,已經(jīng)遠超融資數(shù)字大小的本身。
相比聲量巨大的DeepSeek,成立僅三年的階躍星辰,已經(jīng)一躍成為“AI六小虎”之一,并且有望成為投后估值沖擊百億美元級別的獨角獸,與智譜AI、MiniMax并列,成為潛在的港股大模型公司代表。
而且,在階躍星辰股東名單中,還出現(xiàn)了被稱為“港版淡馬錫”的香港投資管理有限公司(HKIC),而階躍星辰更是其唯一投資的大模型公司,這讓階躍星辰的港股IPO,得到了進一步背書。
這家成立時間如此之短的公司,憑什么被資本提前看上?
把 AI 做成產(chǎn)業(yè)鏈
階躍星辰最容易被資本相信的第一張牌,出乎很多人的意料:
它從一開始就沒打算只做一個AI應(yīng)用。
相比一些先做聊天機器人、AI App,再靠用戶規(guī)模講故事的公司,階躍星辰的路線更靠“后端”:
模型要能拿得出手,系統(tǒng)要足夠穩(wěn)定,數(shù)據(jù)要能持續(xù)供給,還要能適配手機、汽車等終端場景。
這也解釋了為什么階躍星辰的團隊配置,和一般的AI創(chuàng)業(yè)公司不太一樣。
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創(chuàng)始人姜大昕負責(zé)算法方向;首席科學(xué)家張祥雨是國內(nèi)多模態(tài)領(lǐng)域最知名的學(xué)者之一,曾參與撰寫經(jīng)典論文ResNet,論文引用量超過30萬次,后來擔(dān)任曠視科技研究院院長。
系統(tǒng)負責(zé)人朱亦博曾在谷歌、字節(jié)、微軟等公司任職,擁有萬卡級AI基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)驗;數(shù)據(jù)負責(zé)人焦斌星來自微軟必應(yīng)搜索核心團隊,長期從事數(shù)據(jù)挖掘與NLP優(yōu)化。
而在2026年初,印奇的加入,則進一步補上了商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)協(xié)同的一塊拼圖。
這支團隊真正特殊的地方,不只有明星科學(xué)家,還在于把大模型落地所需要的幾塊能力基本湊齊了:算法、多模態(tài)、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)資源,幾乎都有人坐鎮(zhèn)。
換句話說,階躍星辰不是只想做一個用戶看得見的聊天入口,而是想成為AI終端時代的底層能力提供方,提供的是“一條龍服務(wù)”。
這條路聽起來雖然沒有那么讓人熱血沸騰,傳播聲量也很難像C端產(chǎn)品一樣迅速破圈,但它卻非常受資本的歡迎。
因為大模型競爭走到今天,已經(jīng)越來越不像早期互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品那樣,靠一個入口、一個爆款、一個流量池就能定勝負。
模型結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、算力效率、推理成本、端側(cè)適配、商業(yè)場景,每一環(huán)都可能決定最終結(jié)果。
階躍星辰要做的,就是把這些環(huán)節(jié)全部打包起來。
也正因如此,它吸引來的投資方,并不只有財務(wù)投資人。在最新一輪融資中,華勤技術(shù)、龍旗科技、豪威集團、中興通訊等消費電子與硬件產(chǎn)業(yè)鏈資本集中入場,幾乎覆蓋了從整機制造到上游器件的多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
這也是它區(qū)別于很多大模型公司的地方:別人還在爭誰的模型更強、誰的App用戶更多,階躍星辰已經(jīng)把故事講到了手機廠商、車企和硬件供應(yīng)鏈里。
或者說,它追求的是,自己一家公司,就能成為一條完整的AI產(chǎn)業(yè)鏈。
押注原生多模態(tài)
如果說團隊決定了階躍星辰的氣質(zhì),那么技術(shù)路線則決定了它的命運。
過去兩年,中國大模型公司已經(jīng)分化出幾條不同路線:有公司主攻最強語言模型,有公司押注視頻生成,有公司靠C端產(chǎn)品獲取用戶,也有公司轉(zhuǎn)向企業(yè)服務(wù)和API調(diào)用。
階躍星辰選擇的是另一條路:原生多模態(tài)+ AI終端。
從創(chuàng)立開始,階躍星辰就沒有選擇“先做語言模型,再外掛視覺、語音、視頻能力”的漸進路線,而是堅持端到端原生多模態(tài)訓(xùn)練,希望模型從一開始就能同時理解文本、圖像、語音和視頻。
然而在早期,這條路線也被廣泛認為“激進”“步子邁太大”。
因為原生多模態(tài)意味著訓(xùn)練難度更高、算力成本更重、產(chǎn)品驗證周期也更長。尤其是在大模型行業(yè)還在比拼聊天能力、知識問答和文案生成時,階躍星辰押注多模態(tài),看起來并不是一條最快變現(xiàn)的路徑。
但隨著Agent成為行業(yè)新共識,這條路線開始顯得更有前瞻性。
特別是就在最近,特別是DeepSeek新模型開始補齊多模態(tài)能力之后,階躍星辰早早押注這條路線,也更容易被市場重新理解。
而且,未來真正進入現(xiàn)實世界的AI,不能只會聊天。它需要理解屏幕、圖片、語音、視頻、操作界面,甚至理解車內(nèi)、家中、機器人所處的物理環(huán)境,并在這些復(fù)雜場景里完成感知、推理和行動。
這正是階躍星辰希望提前卡位的關(guān)鍵。
目前,階躍星辰已經(jīng)發(fā)布38款基座模型,其中31款為多模態(tài)模型。其Step 3系列采用MoE架構(gòu),總參數(shù)達到321B,激活參數(shù)約38B,在視覺語言推理、語音生成、視頻理解等方向取得了不錯的開源成績。
不過,對階躍星辰來說,模型能力只是第一步。它真正想講的故事,是讓模型從云端走進終端。
所以,階躍星辰一直強調(diào)推理效率和端側(cè)部署。無論是硬件感知設(shè)計、國產(chǎn)芯片適配,還是小模型優(yōu)化,最終目標(biāo)都很明確:讓大模型真正進入手機、汽車和更多終端設(shè)備。
這也能解釋,為什么它會被消費電子和硬件產(chǎn)業(yè)鏈資本集中押注。
因為AI終端真正要落地,光有一個強模型還不夠。
模型能不能在設(shè)備上穩(wěn)定運行,能不能控制推理成本,能不能適配不同芯片和系統(tǒng),能不能進入手機廠商、車企的產(chǎn)品周期,才是AI終端能否真正做大的關(guān)鍵。
階躍星辰押注原生多模態(tài),本質(zhì)上是在為這個終端入口提前做準(zhǔn)備。
它賭的是,未來AI的競爭不會只停留在云端模型和聊天窗口里,還會進入手機、汽車、機器人、智能硬件這些真實場景。
終端生意,沒那么好賺
從商業(yè)化進展來看,階躍星辰確實已經(jīng)交出了不錯的成績。
2025年,階躍星辰收入約為5億元;2026年目標(biāo)則提升到10億元。
對于一家成立三年的大模型公司來說,這個增長速度稱得上非常不錯了。
其中,終端業(yè)務(wù)是最核心的增長來源。
目前,階躍星辰已經(jīng)與OPPO、榮耀、中興通訊等手機品牌合作,覆蓋國內(nèi)約60%的頭部手機品牌,累計裝機量超過4200萬臺,日均服務(wù)用戶接近2000萬人次。
與此同時,其開放平臺API調(diào)用量過去一年增長近20倍,活躍開發(fā)者數(shù)量增長約5倍。
汽車業(yè)務(wù)同樣被視為下一階段的重要增量。隨著吉利汽車智能座艙項目逐步放量,包括銀河M9等車型開始量產(chǎn)落地,階躍正在試圖把“AI Agent”真正推向車端場景。
這種業(yè)務(wù)模式的好處也非常顯著。
相比單純依賴C端訂閱或者API調(diào)用,終端合作更容易形成長期綁定。手機廠商、車企和硬件產(chǎn)業(yè)鏈一旦接入模型能力,后續(xù)就會產(chǎn)生持續(xù)適配、版本升級和場景擴展需求。
尤其是在智能手機、汽車、機器人等方向,未來真正的競爭,已經(jīng)開始從“誰模型更強”,轉(zhuǎn)向誰更早完成“模型+硬件+場景”的閉環(huán)。
但是這種在當(dāng)下能給階躍星辰帶來營收和聲量的商業(yè)模式,也成了其的隱患。裝機量不等于收入,日活不等于利潤,產(chǎn)業(yè)鏈合作也不等于真正形成壁壘。
當(dāng)前階躍星辰的收入規(guī)模為5億元左右,哪怕按照2026年10億至12億元的收入目標(biāo)計算,距離百億美元級估值依然有巨大差距。
而且“終端AI”本身也不是一門輕松生意。
手機廠商和車企的定制需求相當(dāng)繁重,適配周期長,交付成本高,公司利潤率未必好看。
更現(xiàn)實的是,階躍星辰越深入硬件場景,也越容易受到硬件周期影響。手機出貨波動、汽車銷量變化,都會傳導(dǎo)到AI收入。
與此同時,手機廠商和互聯(lián)網(wǎng)巨頭也不會把核心AI能力長期交給外部創(chuàng)業(yè)公司。手機廠商可以自研模型,云廠商可以繼續(xù)打價格戰(zhàn),巨頭也可以用生態(tài)和算力優(yōu)勢壓低模型調(diào)用成本。
對階躍星辰這樣的創(chuàng)業(yè)公司來說,越接近產(chǎn)業(yè)核心,越要面對巨頭的正面競爭所以,階躍星辰現(xiàn)在的處境相當(dāng)耐人尋味。
它已經(jīng)證明,原生多模態(tài)和AI終端不是一句空話。它也證明,大模型公司除了聊天機器人、API和C端應(yīng)用之外,確實還有另一種商業(yè)化路徑。
但事到如今,它還需要繼續(xù)證明,這條路,究竟能不能走出一家真正長期可持續(xù)的大模型公司。
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