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怀化市(溆浦县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、洪江市、新晃侗族自治县、中方县、会同县、鹤城区)
沧州市(泊头市、东光县、黄骅市、盐山县、青县、孟村回族自治县、献县、吴桥县、新华区、海兴县、肃宁县、南皮县、任丘市、运河区、河间市、沧县)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
嘉兴市(南湖区、嘉善县、秀洲区、海宁市、平湖市、海盐县、桐乡市)
漯河市(源汇区、舞阳县、临颍县、郾城区、召陵区)
永州市(零陵区、宁远县、新田县、祁阳市、双牌县、冷水滩区、蓝山县、道县、江华瑶族自治县、江永县、东安县)
铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)
贵港市(覃塘区、平南县、港北区、桂平市、港南区)
石家庄市(行唐县、井陉矿区、灵寿县、新华区、高邑县、桥西区、鹿泉区、长安区、深泽县、赵县、无极县、正定县、辛集市、新乐市、赞皇县、井陉县、晋州市、栾城区、藁城区、元氏县、平山县、裕华区)
荆州市(江陵县、石首市、洪湖市、公安县、荆州区、沙市区、监利市、松滋市)
榆林市(子洲县、横山区、清涧县、佳县、府谷县、吴堡县、绥德县、神木市、榆阳区、米脂县、定边县、靖边县)
湛江市(雷州市、徐闻县、廉江市、赤坎区、吴川市、麻章区、霞山区、坡头区、遂溪县)
韶关市(乳源瑶族自治县、武江区、仁化县、始兴县、浈江区、乐昌市、曲江区、翁源县、新丰县、南雄市)
五指山市(白沙黎族自治县、琼海市、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、文昌市、乐东黎族自治县、定安县、昌江黎族自治县、万宁市、临高县、东方市、澄迈县)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
铁岭市(开原市、西丰县、昌图县、调兵山市、银州区、铁岭县、清河区)
临沧市(沧源佤族自治县、临翔区、永德县、云县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县)
玉林市(福绵区、博白县、北流市、陆川县、容县、玉州区、兴业县)
儋州市
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县)
北海市(合浦县、海城区、铁山港区、银海区)
衡阳市(珠晖区、雁峰区、衡阳县、祁东县、衡南县、耒阳市、蒸湘区、南岳区、石鼓区、衡东县、常宁市、衡山县)
太原市(清徐县、尖草坪区、迎泽区、娄烦县、古交市、晋源区、阳曲县、小店区、杏花岭区、万柏林区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)
朝阳市(龙城区、朝阳县、双塔区、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、北票市)
银川市(永宁县、灵武市、兴庆区、西夏区、贺兰县、金凤区)
金华市(义乌市、永康市、磐安县、兰溪市、金东区、东阳市、婺城区、武义县、浦江县)
滁州市(南谯区、琅琊区、凤阳县、来安县、定远县、全椒县、明光市、天长市)
广州市(天河区、海珠区、黄埔区、从化区、南沙区、荔湾区、花都区、白云区、越秀区、增城区、番禺区)
延安市(延长县、吴起县、洛川县、富县、子长市、黄陵县、志丹县、黄龙县、宝塔区、甘泉县、宜川县、安塞区、延川县)
镇江市(润州区、京口区、丹阳市、扬中市、句容市、丹徒区)
内蒙古自治区
安庆市(迎江区、岳西县、大观区、潜山市、桐城市、怀宁县、宿松县、宜秀区、望江县、太湖县)
泸州市(叙永县、合江县、江阳区、龙马潭区、泸县、古蔺县、纳溪区)
鞍山市(千山区、铁东区、铁西区、海城市、岫岩满族自治县、台安县、立山区)
自贡市(贡井区、荣县、自流井区、沿滩区、富顺县、大安区)
郑州市(新密市、二七区、管城回族区、巩义市、新郑市、登封市、中牟县、荥阳市、中原区、惠济区、上街区、金水区)
无锡市(江阴市、滨湖区、宜兴市、梁溪区、锡山区、惠山区、新吴区)
定西市(安定区、临洮县、岷县、通渭县、漳县、渭源县、陇西县)
赤峰市(巴林左旗、松山区、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、喀喇沁旗、红山区、林西县、克什克腾旗、宁城县、元宝山区、巴林右旗、敖汉旗)
泰州市(姜堰区、泰兴市、高港区、靖江市、海陵区、兴化市)
宿州市(砀山县、萧县、埇桥区、泗县、灵璧县)
保定市(定兴县、博野县、徐水区、阜平县、清苑区、安新县、竞秀区、涞源县、唐县、莲池区、望都县、高阳县、曲阳县、涿州市、高碑店市、蠡县、容城县、易县、涞水县、雄县、安国市、顺平县、定州市、满城区)
柳州市(柳北区、鹿寨县、融安县、三江侗族自治县、融水苗族自治县、城中区、柳江区、鱼峰区、柳城县、柳南区)
绥化市(望奎县、北林区、绥棱县、肇东市、庆安县、海伦市、安达市、兰西县、明水县、青冈县)
吉林市(桦甸市、船营区、蛟河市、龙潭区、磐石市、丰满区、昌邑区、舒兰市、永吉县)
白山市(靖宇县、浑江区、临江市、江源区、长白朝鲜族自治县、抚松县)
临汾市(大宁县、古县、蒲县、侯马市、隰县、襄汾县、永和县、霍州市、翼城县、安泽县、曲沃县、洪洞县、汾西县、吉县、浮山县、乡宁县、尧都区)
雅安市(名山区、荥经县、石棉县、宝兴县、汉源县、雨城区、天全县、芦山县)
昌都市(八宿县、卡若区、贡觉县、洛隆县、江达县、丁青县、类乌齐县、察雅县、芒康县、左贡县、边坝县)
南阳市(方城县、桐柏县、社旗县、西峡县、唐河县、镇平县、宛城区、淅川县、内乡县、邓州市、新野县、南召县、卧龙区)
乌兰察布市(凉城县、察哈尔右翼后旗、兴和县、集宁区、四子王旗、察哈尔右翼中旗、商都县、丰镇市、卓资县、察哈尔右翼前旗、化德县)
丹东市(振安区、宽甸满族自治县、东港市、元宝区、振兴区、凤城市)
眉山市(东坡区、青神县、丹棱县、彭山区、仁寿县、洪雅县)
普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县)
惠州市(惠城区、龙门县、惠东县、博罗县、惠阳区)
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合肥市(包河区、长丰县、巢湖市、肥东县、肥西县、蜀山区、庐江县、瑶海区、庐阳区)
厦门市(海沧区、翔安区、思明区、湖里区、集美区、同安区)
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衢州市(柯城区、开化县、江山市、衢江区、龙游县、常山县)
嘉峪关市
固原市(原州区、西吉县、泾源县、隆德县、彭阳县)
临沂市(罗庄区、莒南县、郯城县、兰陵县、费县、沂水县、蒙阴县、平邑县、兰山区、河东区、沂南县、临沭县)
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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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