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成都市(青羊区、崇州市、新都区、成华区、大邑县、武侯区、龙泉驿区、邛崃市、新津区、简阳市、都江堰市、彭州市、郫都区、温江区、青白江区、金堂县、锦江区、金牛区、双流区、蒲江县)
梅州市(平远县、五华县、梅江区、梅县区、蕉岭县、兴宁市、大埔县、丰顺县)
钦州市(钦北区、灵山县、浦北县、钦南区)
深圳市(南山区、宝安区、龙岗区、龙华区、坪山区、福田区、罗湖区、盐田区、光明区)
南阳市(西峡县、桐柏县、方城县、卧龙区、南召县、社旗县、新野县、邓州市、淅川县、镇平县、宛城区、唐河县、内乡县)
辽源市(东辽县、东丰县、西安区、龙山区)
赤峰市(宁城县、喀喇沁旗、红山区、巴林左旗、巴林右旗、元宝山区、敖汉旗、翁牛特旗、林西县、克什克腾旗、松山区、阿鲁科尔沁旗)
漯河市(源汇区、临颍县、舞阳县、郾城区、召陵区)
抚顺市(抚顺县、顺城区、新抚区、清原满族自治县、望花区、东洲区、新宾满族自治县)
益阳市(资阳区、桃江县、南县、沅江市、安化县、赫山区)
朔州市(应县、右玉县、怀仁市、平鲁区、朔城区、山阴县)
林芝市(朗县、米林市、墨脱县、巴宜区、工布江达县、察隅县、波密县)
河源市(连平县、东源县、龙川县、和平县、紫金县、源城区)
黔南布依族苗族自治州(独山县、长顺县、福泉市、贵定县、都匀市、平塘县、瓮安县、龙里县、罗甸县、惠水县、三都水族自治县、荔波县)
孝感市(云梦县、汉川市、大悟县、孝昌县、孝南区、应城市、安陆市)
大连市(长海县、庄河市、金州区、甘井子区、旅顺口区、普兰店区、西岗区、沙河口区、中山区、瓦房店市)
绥化市(兰西县、绥棱县、庆安县、明水县、望奎县、安达市、北林区、海伦市、青冈县、肇东市)
通辽市(扎鲁特旗、科尔沁区、库伦旗、开鲁县、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、奈曼旗)
德州市(临邑县、禹城市、乐陵市、宁津县、庆云县、陵城区、齐河县、夏津县、平原县、德城区、武城县)
商丘市(梁园区、虞城县、柘城县、宁陵县、睢县、民权县、永城市、夏邑县、睢阳区)
黄石市(黄石港区、阳新县、下陆区、大冶市、西塞山区、铁山区)
塔城地区(塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、额敏县、托里县、沙湾市、裕民县)
牡丹江市(东宁市、绥芬河市、海林市、穆棱市、西安区、东安区、阳明区、爱民区、林口县、宁安市)
邯郸市(广平县、成安县、魏县、峰峰矿区、大名县、鸡泽县、丛台区、肥乡区、永年区、复兴区、磁县、邯山区、涉县、武安市、邱县、馆陶县、临漳县、曲周县)
景德镇市(乐平市、珠山区、昌江区、浮梁县)
文山壮族苗族自治州(富宁县、广南县、麻栗坡县、砚山县、西畴县、丘北县、文山市、马关县)
邵阳市(新宁县、双清区、新邵县、城步苗族自治县、绥宁县、隆回县、大祥区、邵东市、武冈市、邵阳县、洞口县、北塔区)
菏泽市(成武县、定陶区、单县、东明县、巨野县、鄄城县、郓城县、曹县、牡丹区)
阿坝藏族羌族自治州(黑水县、若尔盖县、九寨沟县、马尔康市、红原县、理县、汶川县、金川县、茂县、松潘县、阿坝县、小金县、壤塘县)
株洲市(醴陵市、渌口区、茶陵县、石峰区、芦淞区、荷塘区、天元区、攸县、炎陵县)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、巩留县、昭苏县、新源县、伊宁市、奎屯市、霍尔果斯市、霍城县、尼勒克县)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、阜康市、昌吉市、奇台县、吉木萨尔县、呼图壁县、木垒哈萨克自治县)
宁波市(宁海县、海曙区、余姚市、鄞州区、北仑区、镇海区、慈溪市、奉化区、象山县、江北区)
新乡市(新乡县、卫辉市、凤泉区、卫滨区、获嘉县、红旗区、辉县市、原阳县、封丘县、延津县、牧野区、长垣市)
齐齐哈尔市(依安县、富拉尔基区、富裕县、甘南县、建华区、龙沙区、碾子山区、铁锋区、泰来县、昂昂溪区、克山县、克东县、梅里斯达斡尔族区、拜泉县、讷河市、龙江县)
三亚市(崖州区、吉阳区、海棠区、天涯区)
唐山市(曹妃甸区、玉田县、路北区、遵化市、乐亭县、开平区、迁西县、滦南县、滦州市、丰润区、路南区、迁安市、丰南区、古冶区)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、建始县、来凤县、咸丰县、宣恩县、鹤峰县、利川市、巴东县)
桂林市(平乐县、兴安县、叠彩区、资源县、永福县、灌阳县、七星区、阳朔县、雁山区、临桂区、灵川县、秀峰区、龙胜各族自治县、全州县、恭城瑶族自治县、象山区、荔浦市)
银川市(西夏区、贺兰县、兴庆区、金凤区、永宁县、灵武市)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
泸州市(纳溪区、合江县、叙永县、龙马潭区、泸县、江阳区、古蔺县)
鄂尔多斯市(东胜区、鄂托克前旗、杭锦旗、鄂托克旗、达拉特旗、康巴什区、乌审旗、准格尔旗、伊金霍洛旗)
郑州市(荥阳市、金水区、新密市、惠济区、中牟县、新郑市、巩义市、上街区、登封市、二七区、管城回族区、中原区)
新疆维吾尔自治区
湛江市(徐闻县、吴川市、雷州市、廉江市、遂溪县、坡头区、霞山区、赤坎区、麻章区)
双鸭山市(饶河县、岭东区、集贤县、友谊县、宝山区、宝清县、四方台区、尖山区)
常州市(武进区、新北区、金坛区、天宁区、钟楼区、溧阳市)
无锡市(宜兴市、惠山区、梁溪区、滨湖区、江阴市、锡山区、新吴区)
宁夏回族自治区
佳木斯市(桦南县、汤原县、抚远市、郊区、桦川县、前进区、同江市、富锦市、东风区、向阳区)
张家口市(下花园区、张北县、涿鹿县、宣化区、桥东区、阳原县、万全区、蔚县、怀安县、康保县、怀来县、沽源县、桥西区、赤城县、崇礼区、尚义县)
阜新市(新邱区、细河区、彰武县、太平区、海州区、清河门区、阜新蒙古族自治县)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
合肥市(巢湖市、瑶海区、肥西县、长丰县、庐阳区、肥东县、蜀山区、庐江县、包河区)
拉萨市(达孜区、墨竹工卡县、尼木县、林周县、当雄县、城关区、堆龙德庆区、曲水县)
宿迁市(泗洪县、宿豫区、沭阳县、泗阳县、宿城区)
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内蒙古自治区
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃北蒙古族自治县、瓜州县、玉门市、肃州区、金塔县)
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西藏自治区
甘南藏族自治州(迭部县、玛曲县、舟曲县、夏河县、合作市、卓尼县、临潭县、碌曲县)
本溪市(南芬区、桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县、明山区、平山区)
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甘孜藏族自治州(稻城县、雅江县、甘孜县、九龙县、德格县、炉霍县、理塘县、乡城县、丹巴县、白玉县、道孚县、新龙县、巴塘县、石渠县、色达县、康定市、得荣县、泸定县)
◎记者孙小程
是向前一步,冲刺AGI(通用人工智能);还是毅然断尾,战略后撤?
自大模型“六小虎”成立以来,类似问题以及衍生出的争议便此起彼伏。其背后实质在于,随着底座大模型成为水、电一样的基础设施后,大模型行业将高度头部化,届时是否还需要这么多的底座大模型企业?
“六小虎”是指在大模型领域表现突出的六家创业公司,包括智谱、月之暗面、百川智能、MiniMax、阶跃星辰和零一万物。2022年末,国外的ChatGPT的一鸣惊人,掀起了国内的大模型创业潮,“六小虎”则在这一时间节点前后相继成立。
“大模型创业的残酷性在于,一旦你没有成为最后留在‘牌桌’上的玩家,那你什么都不会剩下。这是一个赢家通吃的市场,失败者的模型和技术积累难以变现,几乎没有被收购的价值。所以,我们一开始就没有投底座大模型,而是更关注AI应用方向。”一名关注AI行业的投资人向记者分析道。
2025年,DeepSeek的异军突起,对“六小虎”的生态位置形成挤压,行业加速进入“洗牌时刻”。随着行业“淘汰赛”发令枪响,“六小虎”已然开始走向分化,有人朝着AGI义无反顾,持续融资、补血、深耕技术;有人选择掉转船头,把有限的资源聚焦至新的业务方向。在大厂卡位、资本退潮的双重夹击下,“六小虎”能否坚守到底、实现侧翼突围?
智谱、阶跃持续冲刺AGI
近日,一则信息引爆AI圈——智谱正式启动上市辅导,成为“六小虎”中首个冲刺IPO的企业。
此次开启IPO流程的智谱,脱胎于清华大学知识工程实验室,由清华教授唐杰带领团队孵化。企查查数据显示,智谱目前已完成18轮融资,投资方包括高瓴资本、启明创投、君联资本等知名PE\VC,美团、阿里、腾讯等互联网公司,以及北京、杭州、珠海等国资系基金。
智谱也是“六小虎”中,明确AGI目标的企业之一。智谱CEO张鹏近期表示:“我们融了多少钱,拿了多少收益,其实都是AGI道路上的盘缠。所谓盘缠,就是花掉这笔钱只为了通往目的地。”另有投资人分析称,如若在A股成功上市,智谱的“安全垫”会更厚,而从企业基本面和财务状况来看,智谱更有可能向科创板发起冲击。
与智谱并称为“基座双雄”的阶跃星辰,似乎刻意保持低调。公司由微软原全球副总裁姜大昕创立,于2月开源了视频生成模型阶跃Step-Video-T2V,以及语音交互大模型阶跃Step-Audio,在全球开源社区热度颇高。公司将智能终端agent视为大模型技术落地的核心突破点,并重点布局了汽车、手机、具身智能等关键应用场景。
根据姜大昕的规划,阶跃星辰实现AGI的技术路线是“单模态—多模态—多模理解和生成的统一—世界模型—AGI”。从底座模型来看,阶跃星辰是国内为数不多已经形成从理解到生成、从文本到多模态全系列模型矩阵,并坚持预训练、继续冲击AGI的大模型创业公司之一。
百川、零一率先转向
“六小虎”中的百川智能和零一万物已经“转向”,前者选择“Allin”医疗,后者收缩了预训练团队,全面拥抱DeepSeek。值得一提的是,两家公司的创始人均是科技圈的知名人物,且有过创业成功经历,即搜狗公司创始人、前CEO王小川,“创新工场”原董事长兼首席执行官李开复。
4月10日,王小川在全员信中明确表示,将围绕百小应、AI儿科、AI全科、精准医疗四个方向,减少多余的动作,深度思考,坚定不摇摆。熟悉百川智能的AI企业高管分析称,百川智能的现金流相对稳健,并且较早转向垂直行业赛道,有充足空间、资源支撑这一转型。但打造医疗大模型并不轻松,高质量的数据分散在各个科室乃至医生手中,且面临伦理、牌照等方面的挑战。
再看零一万物。据记者了解,零一万物已经不再投入万亿以上超大参数基模,主要做中规模尺寸、性价比高的模型。日前在接受上海证券报等媒体采访时,李开复明确表示,零一万物决定做全面拥抱DeepSeek模型的第一只“小虎”。
至于以何种方式拥抱DeepSeek,零一万物针对DeepSeek在企业落地有部署难、应用难、定制难三大挑战,提供企业级DeepSeek部署定制解决方案,涵盖了DeepSeek模型部署、应用实践以及模型微调工具。李开复透露,面向toB赛道,零一万物今年第一个季度的收入,可以接近去年全年的收入。
此外,“六小虎”中的月之暗面、MiniMax未传出停止预训练的信号,两家公司的产品力更为突出。其中,月之暗面推出的Kimi是“六小虎”中首个全方位破圈的产品,同时该公司也是投流最激进的企业之一。但在DeepSeek爆火后,公司暂缓了投放,Kimi的声浪也逐渐被DeepSeek、豆包、元宝等产品所盖过。
一级市场估值逻辑分化
回归商业层面,所有大模型企业都要面临一个更现实的问题——一级市场的融资越来越难拿。一方面,头部企业的估值“水涨船高”,能够接受高估值、投得起的机构少之又少;另一方面,DeepSeek的突围路径,让业内外意识到靠烧钱、堆参数的模式,本身无法构建护城河。
华兴资本投资银行事业部合伙人徐锟分析称,市场对开源与闭源AI大模型的估值逻辑正在进一步分化。开源模型的估值更依赖于其生态构建能力,其核心价值体现在技术普惠性和生态协同效应上;而闭源模型的估值则更加聚焦于商业落地能力,市场对其场景拓展能力以及财务指标的实现情况提出了更高要求。
留给创业公司的机会,还剩多少?李开复认为,超大模型的预训练都在逐渐寡头化,并且寡头化的程度在不断加大。他预测,中国大模型领域未来将会收敛至DeepSeek、阿里巴巴、字节跳动三家。但也有投资人认为,当前模型技术创新仍存在空间,创业公司并没有“下牌桌”。
新闻结尾
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