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哈尔滨市(香坊区、道外区、依兰县、五常市、平房区、道里区、木兰县、尚志市、宾县、南岗区、松北区、呼兰区、巴彦县、双城区、通河县、延寿县、方正县、阿城区)
烟台市(福山区、海阳市、莱山区、莱阳市、芝罘区、龙口市、栖霞市、蓬莱区、莱州市、牟平区、招远市)
莆田市(城厢区、秀屿区、荔城区、涵江区、仙游县)
舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)
山南市(桑日县、乃东区、贡嘎县、措美县、曲松县、洛扎县、错那市、扎囊县、隆子县、加查县、琼结县、浪卡子县)
濮阳市(台前县、南乐县、清丰县、濮阳县、范县、华龙区)
新疆维吾尔自治区
佳木斯市(桦川县、汤原县、郊区、抚远市、向阳区、东风区、前进区、富锦市、桦南县、同江市)
扬州市(邗江区、高邮市、江都区、宝应县、仪征市、广陵区)
海东市(乐都区、平安区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)
玉林市(福绵区、陆川县、北流市、玉州区、博白县、容县、兴业县)
保山市(腾冲市、龙陵县、施甸县、昌宁县、隆阳区)
贵港市(覃塘区、平南县、港南区、桂平市、港北区)
宁波市(奉化区、鄞州区、镇海区、慈溪市、北仑区、象山县、余姚市、江北区、海曙区、宁海县)
天津市(滨海新区、南开区、北辰区、蓟州区、河北区、河西区、河东区、武清区、西青区、宝坻区、红桥区、津南区、和平区、静海区、东丽区、宁河区)
锦州市(太和区、北镇市、黑山县、义县、凌河区、古塔区、凌海市)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
儋州市
银川市(金凤区、永宁县、贺兰县、西夏区、灵武市、兴庆区)
株洲市(渌口区、天元区、醴陵市、石峰区、芦淞区、炎陵县、攸县、荷塘区、茶陵县)
黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市)
昆明市(盘龙区、宜良县、石林彝族自治县、嵩明县、安宁市、西山区、富民县、寻甸回族彝族自治县、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、五华区、晋宁区、官渡区、东川区)
嘉峪关市
百色市(德保县、隆林各族自治县、凌云县、靖西市、乐业县、田阳区、田东县、平果市、那坡县、田林县、右江区、西林县)
石河子市(阿拉尔市、胡杨河市、双河市、北屯市、铁门关市、白杨市、新星市、可克达拉市、图木舒克市、昆玉市、五家渠市)
永州市(宁远县、双牌县、东安县、新田县、蓝山县、道县、江永县、祁阳市、零陵区、冷水滩区、江华瑶族自治县)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
怀化市(麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、洪江市、会同县、辰溪县、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、新晃侗族自治县、沅陵县、鹤城区、中方县)
乌鲁木齐市(水磨沟区、天山区、达坂城区、乌鲁木齐县、米东区、沙依巴克区、新市区、头屯河区)
济宁市(兖州区、泗水县、邹城市、汶上县、金乡县、梁山县、鱼台县、曲阜市、嘉祥县、任城区、微山县)
内蒙古自治区
乌兰察布市(察哈尔右翼后旗、集宁区、察哈尔右翼前旗、凉城县、卓资县、兴和县、商都县、丰镇市、化德县、察哈尔右翼中旗、四子王旗)
德州市(临邑县、德城区、禹城市、陵城区、乐陵市、庆云县、齐河县、夏津县、宁津县、平原县、武城县)
忻州市(繁峙县、宁武县、神池县、五寨县、五台县、偏关县、静乐县、代县、忻府区、河曲县、定襄县、原平市、岢岚县、保德县)
日喀则市(仲巴县、白朗县、亚东县、谢通门县、康马县、萨迦县、仁布县、定结县、聂拉木县、拉孜县、江孜县、昂仁县、岗巴县、桑珠孜区、定日县、南木林县、萨嘎县、吉隆县)
济源市
酒泉市(瓜州县、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、金塔县、肃北蒙古族自治县、肃州区)
湖州市(长兴县、德清县、吴兴区、南浔区、安吉县)
吉林市(磐石市、永吉县、丰满区、龙潭区、蛟河市、舒兰市、桦甸市、昌邑区、船营区)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
东莞市
伊犁哈萨克自治州(奎屯市、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、尼勒克县、霍尔果斯市、伊宁市、霍城县、特克斯县、新源县、巩留县)
黔东南苗族侗族自治州(台江县、剑河县、从江县、丹寨县、黎平县、天柱县、锦屏县、黄平县、三穗县、岑巩县、镇远县、榕江县、凯里市、施秉县、麻江县、雷山县)
云浮市(云安区、新兴县、罗定市、郁南县、云城区)
宜春市(万载县、樟树市、丰城市、靖安县、宜丰县、袁州区、上高县、奉新县、铜鼓县、高安市)
广安市(广安区、岳池县、华蓥市、邻水县、前锋区、武胜县)
陇南市(武都区、宕昌县、两当县、徽县、康县、文县、礼县、西和县、成县)
拉萨市(曲水县、当雄县、堆龙德庆区、林周县、墨竹工卡县、尼木县、城关区、达孜区)
漳州市(诏安县、东山县、漳浦县、平和县、芗城区、龙海区、南靖县、云霄县、龙文区、华安县、长泰区)
杭州市(建德市、西湖区、滨江区、富阳区、萧山区、余杭区、临平区、临安区、拱墅区、桐庐县、上城区、钱塘区、淳安县)
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常州市(钟楼区、金坛区、天宁区、溧阳市、新北区、武进区)
周口市(鹿邑县、太康县、郸城县、沈丘县、西华县、川汇区、商水县、扶沟县、项城市、淮阳区)
锡林郭勒盟(二连浩特市、苏尼特右旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、正镶白旗、锡林浩特市、正蓝旗、镶黄旗、多伦县、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、阿巴嘎旗)
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◎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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