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从阶跃星辰到银河通用：WAIC 参展企业背后的资本迁徙路线

2026年7月世界人工智能大会（WAIC）期间，中国AI产业的资本动向成为焦点。数据显示，过去18个月重点参展企业在三大赛道融资超千亿人民币。大模型领域呈现显著的资本集中趋势。阶跃星辰Pre-IPO轮融资25亿美元，智谱、MiniMax已成功港股IPO。投资逻辑从早期财务投资转向产业战略协同，如中兴、腾讯等企业积极入场，为端侧部署做准备。具身智能赛道进入爆发期，融资节奏极快。银河通用在不到两年内融资超70亿人民币，投资方从头部VC演变为美团、宁德时代等产业资本，最终引入“国家队”基金，显示其战略性地位。 AI芯片领域以摩尔线程上市为标志，国产替代进入深水区。该赛道投资周期长、政策依赖性强，国有资本和运营商参与度高，融资信息透明度相对较低。总体趋势表明：资本高度向头部集中，赢家通吃效应显著；具身智能成为新增长极，产业资本深度介入；国家队与市场化资本形成合力；上市等多元退出渠道正在打开。千亿资本涌入展现市场信心，但资本过度集中、估值泡沫等风险也需警惕。

marsbit07/17 12:11

marsbit07/17 12:11

具身智能的 iPhone时刻要来了吗？

本文围绕“具身智能的iPhone时刻是否到来”展开探讨，多位产业、学术专家在圆桌论坛中分享了核心观点。摘要如下：专家普遍认为，具身智能的“iPhone时刻”远未到来，目前更像“大哥大时代”。技术上，机器人“小脑”（运动控制）已较为成熟，但“大脑”（决策与泛化）远未达到规模商用水平。技术路线尚未收敛，除视觉-语言-动作（VLA）模型外，世界模型等仍在探索。当前最大瓶颈是**数据严重短缺**，业界估计需千万条级数据才能迎来类似“GPT 2.0时刻”，但全球现有数据仅约50万条，缺口巨大。商业化面临**经济账算不过来的挑战**。人形机器人结合VLA等模型的成本，目前远高于传统人力成本。应用场景可分为三类：百亿级的情绪价值市场（如表演、陪护）、千亿级的商业服务市场（如导览、导购）以及百万亿级的劳动操作市场（如工厂、家务）。短期内，**提供情绪价值的陪伴型机器人**可能更易落地，它们不一定需要人形或复杂劳动能力，却能满足情感需求。专家强调，具身智能不等同于人形机器人，其应用可先行。轮式、四足等形态的机器人在巡检、送餐等场景已有所应用。产业发展需生态协同，**数据与模型是当前薄弱环节**，需要建立数据流通平台甚至众包机制来扩大数据规模。同时，供应链核心零部件、下游销售、保险等配套也需完善。在“用AI造AI”方面，AI已在编码、科研、教学等环节提升效率，但存在“欺骗性”和“认知替代”风险，**关键决策仍需人类把握**。具身智能的发展将是渐进过程，从特定场景逐步突破，最终目标是让AI进入物理世界，融入千家万户。

marsbit07/14 05:07

marsbit07/14 05:07

Token吃掉三成工资，硅谷AI账单失控了

硅谷AI应用正呈现两极分化：一方面，研究机构SemiAnalysis通过大模型将内部Token支出控制在员工薪资的30%以内，实现了生产效率的数倍提升，重写了专业服务的成本结构。英伟达CEO黄仁勋更是积极推动AI工具普及，视Token为新时代的生产资料。另一方面，Uber、微软等巨头却因AI使用量激增而面临预算严重超支、成本失控的困境。有研究表明，在许多场景下，雇人仍然比使用AI更经济，且过度使用可能导致运维事故。关键在于未来的成本趋势。通过软件优化（如使吞吐量提升14倍）和硬件迭代（如新一代芯片性能可达旧款的数十倍），大模型推理成本正快速下降。Anthropic等公司的毛利率不降反升，预示Token价格将持续走低。当前全球科技公司一边大幅增加AI资本开支，一边持续裁员，但AI对宏观经济的直接影响尚不明显。这类似于基础设施建设的阵痛期：先投入铺设“管道”，应用和效益才会随之涌现。对于企业而言，选择是尽早利用成本下降的趋势拥抱AI转型，还是等待观望。

marsbit07/06 00:15

marsbit07/06 00:15

上半年，VC们的钱一半投向了AI，光这30家公司就融了超1700亿元

2026年上半年，国内AI赛道融资呈现爆发式增长。IT桔子数据显示，上半年AI赛道股权融资事件达1203起，总金额突破3000亿元，已远超2025年全年。其中，仅6月份融资额就突破1000亿元，DeepSeek的510亿元首轮融资是重要推手。融资地域高度集中，北京、杭州、上海、深圳四城贡献了超86%的融资规模。北京以955亿元位居第一，杭州因DeepSeek带动跃居第二。从细分赛道看，大模型融资1598.53亿元，独占鳌头，拿走超半数资金。AI基础层（算力、芯片等）融资725.68亿元，AI+具身智能赛道融资906.44亿元，是项目最活跃的领域。AIGC应用赛道融资596.05亿元，商业化成熟度最高。资本布局节奏清晰：早期项目（种子/天使轮）数量多但单笔金额小，重在“广撒网”；成长期（A/B轮）是核心战场，贡献了近半数融资额；成熟期项目数量少但单笔金额最大，是赛道“压舱石”。早期投资聚焦“世界模型”等具身智能底层技术，大模型早期窗口已基本关闭。中后期融资集中于头部企业，TOP20公司融资金额占全赛道过半。其中，DeepSeek、阶跃星辰、Kimi构成“大模型三巨头”；七家人形机器人公司组成第二梯队；AIGC应用、自动驾驶及AI制药等领域也有企业获得大额融资。展望下半年，全年AI融资额有望突破6000亿元，但节奏可能“前高后低”。大模型赛道将开启“淘汰赛”，资金向头部集中，纯通用大模型的创业窗口已经关闭。

marsbit07/03 09:00

marsbit07/03 09:00

中美AI对弈之下的算力难题

本文探讨了中美在人工智能领域竞争中的核心难题——算力差距。文章指出，尽管国产GPU企业在资本市场受到热捧，但主要集中于AI推理侧，在更高端的AI训练芯片领域仍处边缘。美国科技巨头凭借英伟达等公司的高端GPU，在算力规模上形成碾压优势，如Meta计划部署超120万张高端GPU，美国算力规模是中国的两倍多。这使美国企业能快速进行大模型迭代，参数规模已达十万亿级，而中国最强模型参数约为1.6万亿。文章分析，算力基座的巨大差距是中美模型性能代差（估计约8-15个月）的根本原因。高端训练芯片的缺失限制了国产大模型参数规模和训练速度。尽管黄仁勋等人对中国半导体发展表示乐观，但作者认为需清醒认识差距，尤其在复杂任务和软件生态（如英伟达CUDA）方面，国产GPU仍有很长的路要走。然而，国产算力正在崛起。华为昇腾910B等芯片已在性能上接近英伟达A100，并开始在推理和特定训练场景中实现应用突破，如智谱与华为合作训练多模态模型。文章最后强调，在芯片进口受限背景下，应坚持自主创新与开放合作并举，凭借市场、人才和资本优势，逐步追赶。这场AI对弈关乎国运，虽挑战巨大，但国产GPU已展现出解决实际需求的潜力。

marsbit06/22 10:21

marsbit06/22 10:21

最先进的大模型，开始像浓缩铀一样被出口管制

上周五，美国商务部发布出口管制令，禁止外国公民接触Anthropic公司新发布的Fable 5和Mythos 5大模型。Anthropic被迫将这两款刚上线三天的模型对全球用户全面关闭。这是人类首次将一种以比特形态存在的智能体，纳入与浓缩铀等战略物资类似的出口管制框架。历史上，出口管制主要针对物理稀缺的硬件和配方，如离心机、光刻机。但大模型作为一组可无限复制的权重参数，其物理边界模糊，传统管制工具失效。此次管制实际瞄准的是模型所凝聚的“能力密度”——高度压缩的代码生成、推理规划和知识调用能力。这正如铀矿石普遍存在，但浓缩到一定丰度便成为受严密监控的战略物资。文章指出，八十年前核技术因其巨大力量被国家严控的逻辑，如今正应用于神经网络的前向传播。基于浓缩铀管制的历史经验，文章预测未来十年AI领域可能发生三件事：一是能力审查制度化，前沿模型发布前需接受政府授权的合规审查，能力“丰度”超过阈值即触发管制；二是管辖边界模糊化，美国可单方面将其出口管制法延伸至全球用户，迫使非美企业重新评估对美国AI供应链的依赖；三是技术路径走向分裂，形成受管制、有断电风险的美国闭源模型，与更可靠但性能可能稍逊的开源、本地化及非美管辖模型并行的双轨制。文章最后揭示了更深层的危机：数字文明尚未为“智能”建立清晰的产权制度。当前法律将模型视为服务，用户仅购买其产出，而非资产本身。当企业投入大量资源将特定模型深度整合进自身生产流程后，模型下架将造成难以估量且无法获得法律充分补偿的损失。这暴露了有形财产法律体系与无形数字资产之间的根本性错配。结论指出，在AI管制时代，模型的可靠性与产权清晰度可能比一时的技术领先更为重要，世界或将走向一个数字智能被永久分裂的未来。

marsbit06/15 05:41

marsbit06/15 05:41

硬氪首发 | 海洋具身智能公司「世航智能」拿下创纪录10亿融资，朱啸虎、淡马锡押注

海洋具身智能公司「世航智能」完成超过10亿元的A轮融资，创下全球海洋机器人领域单轮融资纪录。本轮投资方包括上河动量基金、Vertex Growth、大洋电机等，金沙江创投朱啸虎连续第五轮加注，老股东亦超额跟投。公司创始人兼CEO陈晓博长期深耕水下机器人领域，曾获国防科技进步一等奖。融资将用于技术研发、全球市场拓展及产业链建设。海洋环境是机器人应用的高难度场景，面临低光照、高压、通信受限等挑战。「世航智能」自主研发了覆盖动力、控制、传感等六大核心系统的技术，其机器人具备0-10000米全海深作业能力，已在船舶清洗、海洋风电、海底巡检等多个场景落地，2026年上半年订单金额已超10亿元。今年4月，公司发布了海洋具身大模型“沧穹 CEORION”，采用端到端架构，集成感知、理解与自主执行能力。该模型基于百万小时商业作业数据训练，可覆盖12大类水下作业场景，在仿真测试中任务成功率超90%，零样本适应能力超70%，并能通过内置物理推理模块降低碰撞风险。公司已入选新加坡国家级水下检测与清洗计划，推动海洋机器人从项目验证走向规模化应用。创始人表示，未来将继续聚焦核心技术、智能模型和全球化场景，拓展高风险、高价值的水下作业。

marsbit06/15 01:58

硬氪首发 | 海洋具身智能公司「世航智能」拿下创纪录10亿融资，朱啸虎、淡马锡押注

marsbit06/15 01:58

阿里又一个新事业部，什么信号？

阿里巴巴近期进行了一次重大的AI组织架构调整，将通义大模型事业部和未来生活实验室合并，成立全新的Token Foundry事业部，由集团CEO吴泳铭亲自挂帅。同时，阿里千问体系奠基人周靖人转任集团首席科学家，牵头成立AI未来研究院，专注于前沿技术探索。此次调整标志着阿里的AI战略从“整合资源”阶段进入“加速落地”阶段。新成立的Token Foundry事业部旨在成为“AI时代的底座级供应商”，集中资源推进模型研发与商业化落地，避免内部资源重复和内耗。原未来生活实验室负责人郑波及其明星产品团队（如HappyHorse）的加入，进一步强化了该部门的创新与产品化能力。至此，阿里形成了“研究院-基础模型-服务平台-应用产品”的四层清晰架构，兼顾了长期技术探索与短期商业回报。此次调整也反映了行业趋势。过去两年，谷歌、微软、Meta、亚马逊等全球科技巨头也纷纷进行AI组织重构，核心方向是促进AI与业务的深度融合、提升决策效率并整合研发与产品体系。阿里在短短几个月内密集推进重组，节奏在国内大厂中最快。背景是阿里AI业务已进入商业化回报周期。财报显示，其AI相关收入持续高速增长，百炼MaaS平台需求旺盛。然而，市场竞争也日趋激烈，字节跳动、腾讯等对手均在加速商业化。Token Foundry的成立，是阿里在技术、产品与商业化多线赛跑中的关键布局，旨在巩固竞争力并把握快速收窄的行业窗口期。

marsbit06/11 10:36

marsbit06/11 10:36

估值破2000亿，曝Kimi再融136亿，赴港IPO提速

近日，国内AI大模型独角兽月之暗面（Kimi）正洽谈新一轮高达20亿美元（约136亿元人民币）的融资，目标估值达300亿美元（约2035亿元）。若顺利完成，其估值将较去年12月的43亿美元（约298亿元）上涨约6倍，这也将是该公司近半年来的第三轮融资。月之暗面成立于2023年，核心产品为Kimi智能助手。今年4月，其开源旗舰模型Kimi K2.6在多项基准测试中表现突出，部分维度媲美GPT-5.4等国际顶尖模型。6月，公司还开启了面向知识工作者的本地智能体Kimi Work的内测。商业化方面，公司已形成一定收入规模，据报道年度经常性收入（ARR）在4月已超过2亿美元（约13.6亿元）。同时，公司被曝正在筹备赴港IPO，以激发市场兴趣，但最终是否启动尚未确定。当前，国内外大模型企业融资与上市进程均明显加速。除了月之暗面，国内如智谱、MiniMax已启动港股上市，海外如OpenAI、Anthropic的估值亦屡创新高。资本、算力与商业化能力正成为大模型竞赛中的关键变量。

marsbit06/08 07:45

marsbit06/08 07:45

硬氪独家 | 唐文斌「原力灵机」并购物流机器人公司，并获智谱、商汤、阶跃等投资

具身智能企业「原力灵机」近期完成新一轮融资，投资方包括智谱、阶跃星辰、商汤科技等大模型公司，以及华勤、上汽恒旭等产业资本。该公司由旷视科技联合创始人唐文斌于2025年3月创立，核心团队来自旷视。此次融资标志着商汤、旷视等公司在具身智能领域罕见“会师”。同时，「原力灵机」通过股权并购方式，与物流机器人公司「Atomix」（原力聚合）合并，旨在整合机器人资产与场景数据，推动具身智能大规模落地。Atomix源自唐文斌在旷视时期主导的物流机器人业务，其托盘四向车销量全球第二，年营收近十亿，服务超过500个项目。合并后，Atomix在全球项目中积累的真实数据将成为「原力灵机」模型训练的“燃料”，而其通用具身大模型“DM0”也将赋能Atomix的现有机器人。DM0通过融合互联网语义、智能驾驶规则和机器人实操数据，实现了跨硬件迁移和精细操作能力。行业正进入整合本体、大脑与数据的新阶段，以突破“数据死结”，寻找具身模型的规模化定律。

marsbit06/05 01:07