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喀什地区(叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、岳普湖县、英吉沙县、疏勒县、疏附县、泽普县、巴楚县、莎车县、麦盖提县、伽师县)
六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)
铜陵市(义安区、枞阳县、铜官区、郊区)
巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特前旗、乌拉特中旗、磴口县、乌拉特后旗、五原县、临河区)
昌都市(察雅县、左贡县、江达县、洛隆县、八宿县、芒康县、贡觉县、边坝县、卡若区、丁青县、类乌齐县)
龙岩市(漳平市、上杭县、永定区、新罗区、连城县、武平县、长汀县)
黄冈市(黄州区、麻城市、团风县、红安县、罗田县、英山县、蕲春县、武穴市、浠水县、黄梅县)
东莞市
玉林市(陆川县、北流市、容县、博白县、福绵区、玉州区、兴业县)
佳木斯市(桦川县、向阳区、汤原县、前进区、东风区、同江市、桦南县、抚远市、富锦市、郊区)
信阳市(商城县、固始县、息县、罗山县、光山县、潢川县、浉河区、新县、淮滨县、平桥区)
驻马店市(汝南县、遂平县、驿城区、西平县、平舆县、新蔡县、泌阳县、确山县、正阳县、上蔡县)
宜昌市(猇亭区、兴山县、长阳土家族自治县、秭归县、当阳市、伍家岗区、宜都市、远安县、枝江市、点军区、西陵区、夷陵区、五峰土家族自治县)
丽水市(庆元县、缙云县、青田县、遂昌县、莲都区、景宁畲族自治县、云和县、龙泉市、松阳县)
黔东南苗族侗族自治州(镇远县、三穗县、雷山县、岑巩县、从江县、锦屏县、台江县、黄平县、天柱县、榕江县、剑河县、黎平县、丹寨县、凯里市、麻江县、施秉县)
中山市
合肥市(肥西县、巢湖市、长丰县、包河区、庐阳区、瑶海区、肥东县、蜀山区、庐江县)
郴州市(嘉禾县、桂阳县、汝城县、苏仙区、资兴市、宜章县、安仁县、桂东县、永兴县、临武县、北湖区)
马鞍山市(和县、雨山区、当涂县、博望区、花山区、含山县)
铁岭市(清河区、铁岭县、昌图县、银州区、开原市、西丰县、调兵山市)
双鸭山市(尖山区、饶河县、宝山区、集贤县、友谊县、岭东区、宝清县、四方台区)
烟台市(福山区、牟平区、栖霞市、龙口市、海阳市、蓬莱区、招远市、莱山区、莱州市、莱阳市、芝罘区)
潍坊市(寿光市、青州市、诸城市、临朐县、寒亭区、昌邑市、高密市、奎文区、潍城区、安丘市、昌乐县、坊子区)
银川市(贺兰县、兴庆区、灵武市、永宁县、西夏区、金凤区)
泰州市(兴化市、海陵区、泰兴市、高港区、靖江市、姜堰区)
庆阳市(环县、宁县、镇原县、庆城县、合水县、正宁县、华池县、西峰区)
贵港市(平南县、桂平市、港南区、覃塘区、港北区)
西安市(周至县、鄠邑区、长安区、高陵区、碑林区、临潼区、未央区、雁塔区、新城区、莲湖区、阎良区、蓝田县、灞桥区)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、红原县、金川县、小金县、阿坝县、壤塘县、黑水县、马尔康市、汶川县、九寨沟县、理县、若尔盖县、茂县)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
锡林郭勒盟(正蓝旗、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、正镶白旗、镶黄旗、二连浩特市、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、多伦县)
临沧市(临翔区、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、凤庆县、永德县、耿马傣族佤族自治县、云县)
永州市(江华瑶族自治县、江永县、双牌县、道县、零陵区、蓝山县、宁远县、新田县、东安县、冷水滩区、祁阳市)
澳门特别行政区
南京市(浦口区、溧水区、高淳区、六合区、玄武区、江宁区、秦淮区、建邺区、鼓楼区、栖霞区、雨花台区)
咸宁市(赤壁市、通山县、咸安区、崇阳县、通城县、嘉鱼县)
凉山彝族自治州(雷波县、盐源县、德昌县、普格县、喜德县、会东县、木里藏族自治县、甘洛县、布拖县、昭觉县、冕宁县、会理市、金阳县、西昌市、越西县、宁南县、美姑县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、特克斯县、霍尔果斯市、霍城县、伊宁县、巩留县、新源县、尼勒克县)
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铜川市(宜君县、耀州区、印台区、王益区)
大连市(中山区、金州区、普兰店区、西岗区、旅顺口区、沙河口区、庄河市、瓦房店市、长海县、甘井子区)
宿迁市(沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿豫区、宿城区)
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贵阳市(清镇市、开阳县、乌当区、云岩区、息烽县、修文县、白云区、观山湖区、南明区、花溪区)
朔州市(山阴县、平鲁区、怀仁市、应县、朔城区、右玉县)
怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县)
三沙市(西沙区、南沙区)
广州市(从化区、荔湾区、增城区、南沙区、白云区、天河区、黄埔区、海珠区、越秀区、番禺区、花都区)
德州市(陵城区、禹城市、德城区、平原县、夏津县、武城县、齐河县、宁津县、乐陵市、庆云县、临邑县)
承德市(兴隆县、丰宁满族自治县、双滦区、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、双桥区、平泉市、承德县、隆化县、滦平县、宽城满族自治县)
金华市(磐安县、武义县、兰溪市、义乌市、浦江县、东阳市、永康市、婺城区、金东区)
包头市(土默特右旗、青山区、东河区、固阳县、石拐区、九原区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区)
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赣州市(石城县、宁都县、章贡区、赣县区、南康区、全南县、安远县、兴国县、信丰县、于都县、会昌县、崇义县、上犹县、瑞金市、大余县、寻乌县、龙南市、定南县)
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赤峰市(喀喇沁旗、元宝山区、巴林左旗、宁城县、巴林右旗、红山区、阿鲁科尔沁旗、松山区、翁牛特旗、克什克腾旗、敖汉旗、林西县)
兰州市(安宁区、皋兰县、西固区、城关区、榆中县、永登县、七里河区、红古区)
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迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
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上饶市(余干县、婺源县、万年县、广丰区、鄱阳县、弋阳县、铅山县、玉山县、广信区、德兴市、信州区、横峰县)
安阳市(滑县、内黄县、文峰区、殷都区、林州市、龙安区、北关区、安阳县、汤阴县)
宁波市(海曙区、慈溪市、象山县、江北区、鄞州区、余姚市、北仑区、镇海区、奉化区、宁海县)
南昌市(青云谱区、青山湖区、新建区、红谷滩区、安义县、东湖区、进贤县、西湖区、南昌县)
◎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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