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成都市(温江区、蒲江县、大邑县、成华区、青羊区、龙泉驿区、彭州市、金牛区、金堂县、新津区、双流区、武侯区、都江堰市、锦江区、简阳市、崇州市、邛崃市、青白江区、郫都区、新都区)
儋州市
抚顺市(新宾满族自治县、新抚区、顺城区、清原满族自治县、望花区、抚顺县、东洲区)
海东市(平安区、循化撒拉族自治县、乐都区、化隆回族自治县、互助土族自治县、民和回族土族自治县)
惠州市(惠东县、博罗县、惠城区、惠阳区、龙门县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
红河哈尼族彝族自治州(绿春县、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、石屏县、红河县、弥勒市、个旧市、河口瑶族自治县、建水县、元阳县、开远市、蒙自市)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、兴和县、察哈尔右翼后旗、化德县、卓资县、集宁区、商都县、凉城县、四子王旗、丰镇市)
宣城市(绩溪县、旌德县、郎溪县、广德市、宣州区、泾县、宁国市)
阿勒泰地区(阿勒泰市、吉木乃县、哈巴河县、青河县、福海县、富蕴县、布尔津县)
鄂尔多斯市(康巴什区、乌审旗、鄂托克旗、准格尔旗、达拉特旗、东胜区、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、杭锦旗)
内江市(东兴区、隆昌市、威远县、资中县、市中区)
宜宾市(屏山县、筠连县、高县、珙县、兴文县、长宁县、翠屏区、叙州区、南溪区、江安县)
黄冈市(浠水县、罗田县、团风县、黄州区、蕲春县、红安县、英山县、麻城市、武穴市、黄梅县)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
香港特别行政区
四平市(铁西区、伊通满族自治县、双辽市、梨树县、铁东区)
新疆维吾尔自治区
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、精河县、博乐市)
内蒙古自治区
银川市(金凤区、西夏区、兴庆区、灵武市、贺兰县、永宁县)
鸡西市(鸡冠区、滴道区、恒山区、城子河区、密山市、麻山区、鸡东县、梨树区、虎林市)
临沂市(河东区、平邑县、兰陵县、兰山区、罗庄区、费县、蒙阴县、沂南县、郯城县、沂水县、莒南县、临沭县)
遂宁市(蓬溪县、大英县、射洪市、船山区、安居区)
黔东南苗族侗族自治州(丹寨县、剑河县、台江县、三穗县、凯里市、岑巩县、雷山县、榕江县、镇远县、从江县、麻江县、锦屏县、黄平县、天柱县、施秉县、黎平县)
吕梁市(兴县、孝义市、离石区、交口县、交城县、方山县、汾阳市、文水县、柳林县、岚县、中阳县、石楼县、临县)
玉溪市(澄江市、红塔区、易门县、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、江川区、华宁县、通海县)
巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特前旗、乌拉特后旗、临河区、五原县、杭锦后旗、乌拉特中旗)
南京市(高淳区、江宁区、秦淮区、鼓楼区、溧水区、建邺区、栖霞区、雨花台区、浦口区、六合区、玄武区)
张家口市(蔚县、赤城县、康保县、万全区、张北县、崇礼区、桥东区、宣化区、涿鹿县、怀安县、桥西区、阳原县、怀来县、下花园区、沽源县、尚义县)
定西市(岷县、漳县、渭源县、通渭县、临洮县、陇西县、安定区)
淮南市(凤台县、潘集区、八公山区、谢家集区、田家庵区、寿县、大通区)
汕头市(潮阳区、南澳县、龙湖区、濠江区、潮南区、澄海区、金平区)
吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、利通区、同心县、盐池县)
平顶山市(湛河区、汝州市、鲁山县、宝丰县、新华区、石龙区、叶县、郏县、卫东区、舞钢市)
铜仁市(沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、碧江区、思南县、万山区、印江土家族苗族自治县、江口县、石阡县、玉屏侗族自治县、德江县)
临夏回族自治州(永靖县、东乡族自治县、临夏县、临夏市、康乐县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县)
保定市(高碑店市、雄县、阜平县、涞源县、定兴县、竞秀区、容城县、曲阳县、涿州市、满城区、安新县、清苑区、博野县、安国市、高阳县、唐县、徐水区、定州市、涞水县、莲池区、易县、望都县、蠡县、顺平县)
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江门市(恩平市、鹤山市、开平市、台山市、江海区、新会区、蓬江区)
湘潭市(湘潭县、雨湖区、岳塘区、韶山市、湘乡市)
白银市(平川区、白银区、靖远县、景泰县、会宁县)
南充市(蓬安县、仪陇县、南部县、营山县、高坪区、顺庆区、嘉陵区、西充县、阆中市)
邢台市(广宗县、威县、隆尧县、平乡县、沙河市、清河县、南宫市、襄都区、信都区、南和区、任泽区、临城县、临西县、新河县、内丘县、巨鹿县、宁晋县、柏乡县)
廊坊市(香河县、三河市、大厂回族自治县、安次区、霸州市、固安县、文安县、永清县、广阳区、大城县)
台州市(玉环市、黄岩区、临海市、椒江区、温岭市、天台县、三门县、路桥区、仙居县)
漯河市(召陵区、临颍县、郾城区、舞阳县、源汇区)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、龙城区、凌源市、朝阳县、建平县、北票市)
曲靖市(陆良县、罗平县、富源县、沾益区、马龙区、会泽县、宣威市、师宗县、麒麟区)
来宾市(金秀瑶族自治县、象州县、忻城县、武宣县、兴宾区、合山市)
随州市(随县、广水市、曾都区)
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天津市(南开区、河北区、宁河区、静海区、武清区、滨海新区、红桥区、北辰区、东丽区、和平区、河西区、西青区、宝坻区、津南区、蓟州区、河东区)
湖州市(长兴县、德清县、安吉县、南浔区、吴兴区)
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白山市(靖宇县、抚松县、江源区、临江市、长白朝鲜族自治县、浑江区)
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常德市(临澧县、澧县、桃源县、汉寿县、鼎城区、武陵区、石门县、津市市、安乡县)
扬州市(仪征市、高邮市、江都区、邗江区、广陵区、宝应县)
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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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