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保山市(隆阳区、施甸县、龙陵县、腾冲市、昌宁县)
重庆市(长寿区、江北区、巴南区、巫山县、武隆区、璧山区、南川区、酉阳土家族苗族自治县、合川区、丰都县、彭水苗族土家族自治县、黔江区、忠县、永川区、垫江县、綦江区、荣昌区、北碚区、开州区、万州区、大足区、云阳县、九龙坡区、奉节县、秀山土家族苗族自治县、大渡口区、渝北区、石柱土家族自治县、城口县、江津区、潼南区、渝中区、巫溪县、铜梁区、涪陵区、沙坪坝区、南岸区、梁平区)
包头市(青山区、土默特右旗、白云鄂博矿区、固阳县、昆都仑区、石拐区、东河区、九原区、达尔罕茂明安联合旗)
三门峡市(卢氏县、义马市、陕州区、湖滨区、渑池县、灵宝市)
济源市
通化市(东昌区、辉南县、梅河口市、二道江区、通化县、柳河县、集安市)
马鞍山市(当涂县、雨山区、博望区、含山县、和县、花山区)
徐州市(贾汪区、云龙区、泉山区、丰县、睢宁县、邳州市、铜山区、新沂市、沛县、鼓楼区)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、安龙县、普安县、晴隆县、册亨县、兴义市、望谟县、兴仁市)
芜湖市(鸠江区、繁昌区、无为市、湾沚区、南陵县、镜湖区、弋江区)
新疆维吾尔自治区
宜宾市(屏山县、珙县、南溪区、高县、兴文县、筠连县、长宁县、江安县、翠屏区、叙州区)
黄冈市(英山县、黄州区、红安县、武穴市、团风县、麻城市、浠水县、蕲春县、罗田县、黄梅县)
肇庆市(广宁县、封开县、德庆县、四会市、鼎湖区、怀集县、端州区、高要区)
济南市(天桥区、章丘区、莱芜区、商河县、钢城区、平阴县、历下区、长清区、市中区、槐荫区、济阳区、历城区)
三沙市(西沙区、南沙区)
黑河市(北安市、爱辉区、五大连池市、逊克县、嫩江市、孙吴县)
无锡市(惠山区、江阴市、梁溪区、新吴区、宜兴市、滨湖区、锡山区)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)
苏州市(吴江区、姑苏区、张家港市、吴中区、常熟市、昆山市、相城区、虎丘区、太仓市)
南平市(光泽县、建阳区、政和县、延平区、邵武市、顺昌县、松溪县、武夷山市、浦城县、建瓯市)
邢台市(新河县、沙河市、隆尧县、巨鹿县、威县、临城县、襄都区、平乡县、宁晋县、柏乡县、临西县、南和区、广宗县、南宫市、清河县、信都区、任泽区、内丘县)
汕头市(濠江区、潮阳区、龙湖区、澄海区、金平区、潮南区、南澳县)
凉山彝族自治州(越西县、金阳县、宁南县、西昌市、盐源县、美姑县、昭觉县、木里藏族自治县、德昌县、布拖县、会理市、甘洛县、普格县、冕宁县、喜德县、雷波县、会东县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、霍尔果斯市、新源县、霍城县、奎屯市、特克斯县、尼勒克县、巩留县、伊宁县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、精河县、博乐市)
安阳市(文峰区、北关区、滑县、内黄县、林州市、龙安区、殷都区、汤阴县、安阳县)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、恩施市、宣恩县、鹤峰县、建始县、利川市、巴东县、来凤县)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、卓资县、察哈尔右翼后旗、化德县、兴和县、四子王旗、凉城县、集宁区、商都县、丰镇市)
金华市(永康市、磐安县、婺城区、武义县、兰溪市、金东区、浦江县、东阳市、义乌市)
长春市(双阳区、朝阳区、德惠市、二道区、绿园区、农安县、南关区、九台区、公主岭市、榆树市、宽城区)
韶关市(曲江区、始兴县、浈江区、乳源瑶族自治县、仁化县、南雄市、新丰县、乐昌市、翁源县、武江区)
东营市(利津县、广饶县、东营区、垦利区、河口区)
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辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)
平凉市(崆峒区、庄浪县、崇信县、华亭市、泾川县、静宁县、灵台县)
蚌埠市(淮上区、禹会区、怀远县、固镇县、龙子湖区、蚌山区、五河县)
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岳阳市(汨罗市、临湘市、云溪区、湘阴县、君山区、岳阳县、平江县、华容县、岳阳楼区)
阜阳市(颍东区、界首市、颍泉区、阜南县、临泉县、颍上县、颍州区、太和县)
台州市(椒江区、天台县、温岭市、仙居县、玉环市、黄岩区、临海市、路桥区、三门县)
荆州市(江陵县、公安县、石首市、监利市、沙市区、荆州区、松滋市、洪湖市)
通辽市(科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、库伦旗、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、奈曼旗、开鲁县、科尔沁区)
松原市(乾安县、宁江区、扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
白山市(靖宇县、浑江区、抚松县、江源区、临江市、长白朝鲜族自治县)
海口市(美兰区、龙华区、秀英区、琼山区)
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黄山市(屯溪区、休宁县、歙县、祁门县、徽州区、黄山区、黟县)
黔南布依族苗族自治州(福泉市、平塘县、罗甸县、荔波县、三都水族自治县、长顺县、独山县、贵定县、都匀市、瓮安县、惠水县、龙里县)
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红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、红河县、蒙自市、元阳县、河口瑶族自治县、个旧市、弥勒市、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、建水县、绿春县、开远市)
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达州市(通川区、宣汉县、万源市、大竹县、开江县、达川区、渠县)
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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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