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固原市(彭阳县、泾源县、西吉县、原州区、隆德县)
济南市(莱芜区、商河县、长清区、历下区、槐荫区、天桥区、市中区、章丘区、钢城区、平阴县、历城区、济阳区)
济源市
攀枝花市(盐边县、西区、米易县、东区、仁和区)
保山市(隆阳区、腾冲市、龙陵县、施甸县、昌宁县)
凉山彝族自治州(普格县、木里藏族自治县、越西县、布拖县、宁南县、会理市、会东县、盐源县、西昌市、喜德县、冕宁县、甘洛县、德昌县、金阳县、雷波县、美姑县、昭觉县)
乐山市(峨边彝族自治县、夹江县、沐川县、市中区、井研县、犍为县、峨眉山市、金口河区、五通桥区、马边彝族自治县、沙湾区)
南京市(鼓楼区、浦口区、高淳区、玄武区、六合区、建邺区、溧水区、秦淮区、江宁区、雨花台区、栖霞区)
平凉市(静宁县、崇信县、庄浪县、泾川县、崆峒区、华亭市、灵台县)
毕节市(织金县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、大方县、纳雍县、七星关区、黔西市、金沙县)
宜春市(铜鼓县、袁州区、丰城市、宜丰县、奉新县、高安市、万载县、靖安县、上高县、樟树市)
金华市(东阳市、磐安县、金东区、义乌市、永康市、婺城区、浦江县、兰溪市、武义县)
广州市(海珠区、南沙区、越秀区、番禺区、增城区、黄埔区、荔湾区、天河区、白云区、从化区、花都区)
深圳市(龙华区、光明区、福田区、罗湖区、宝安区、盐田区、龙岗区、南山区、坪山区)
铜陵市(枞阳县、郊区、铜官区、义安区)
益阳市(资阳区、桃江县、安化县、沅江市、南县、赫山区)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
濮阳市(南乐县、清丰县、范县、濮阳县、华龙区、台前县)
清远市(连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、清城区、佛冈县、英德市、阳山县、连州市、清新区)
淄博市(桓台县、张店区、临淄区、周村区、淄川区、博山区、高青县、沂源县)
常德市(安乡县、临澧县、汉寿县、桃源县、澧县、石门县、鼎城区、武陵区、津市市)
忻州市(忻府区、定襄县、代县、河曲县、岢岚县、保德县、五寨县、五台县、原平市、神池县、宁武县、偏关县、繁峙县、静乐县)
银川市(贺兰县、金凤区、永宁县、兴庆区、灵武市、西夏区)
宁波市(北仑区、宁海县、慈溪市、奉化区、余姚市、象山县、鄞州区、江北区、镇海区、海曙区)
株洲市(茶陵县、醴陵市、芦淞区、炎陵县、渌口区、天元区、攸县、荷塘区、石峰区)
自贡市(沿滩区、荣县、贡井区、自流井区、富顺县、大安区)
随州市(曾都区、广水市、随县)
宁夏回族自治区
云浮市(郁南县、云安区、云城区、新兴县、罗定市)
衡水市(桃城区、景县、故城县、安平县、武强县、饶阳县、武邑县、深州市、枣强县、冀州区、阜城县)
陇南市(两当县、徽县、文县、宕昌县、西和县、武都区、礼县、成县、康县)
黔南布依族苗族自治州(罗甸县、惠水县、独山县、长顺县、三都水族自治县、荔波县、都匀市、贵定县、福泉市、平塘县、瓮安县、龙里县)
通化市(东昌区、辉南县、柳河县、梅河口市、通化县、集安市、二道江区)
甘孜藏族自治州(泸定县、德格县、炉霍县、得荣县、乡城县、康定市、巴塘县、甘孜县、理塘县、雅江县、九龙县、石渠县、白玉县、稻城县、新龙县、丹巴县、色达县、道孚县)
黄山市(徽州区、休宁县、黄山区、祁门县、歙县、屯溪区、黟县)
双鸭山市(饶河县、岭东区、宝山区、宝清县、尖山区、友谊县、四方台区、集贤县)
铁岭市(开原市、调兵山市、清河区、银州区、昌图县、西丰县、铁岭县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
惠州市(惠阳区、龙门县、博罗县、惠东县、惠城区)
韶关市(曲江区、翁源县、浈江区、武江区、乐昌市、乳源瑶族自治县、始兴县、南雄市、仁化县、新丰县)
菏泽市(巨野县、单县、鄄城县、曹县、郓城县、成武县、定陶区、东明县、牡丹区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
南昌市(青云谱区、红谷滩区、安义县、青山湖区、进贤县、西湖区、新建区、南昌县、东湖区)
威海市(文登区、环翠区、荣成市、乳山市)
桂林市(兴安县、雁山区、灌阳县、永福县、七星区、阳朔县、龙胜各族自治县、灵川县、临桂区、平乐县、叠彩区、全州县、象山区、荔浦市、秀峰区、恭城瑶族自治县、资源县)
赣州市(会昌县、全南县、于都县、大余县、定南县、南康区、石城县、章贡区、瑞金市、寻乌县、崇义县、兴国县、赣县区、信丰县、安远县、龙南市、宁都县、上犹县)
郴州市(永兴县、苏仙区、临武县、汝城县、桂东县、嘉禾县、北湖区、资兴市、桂阳县、安仁县、宜章县)
张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)
葫芦岛市(兴城市、绥中县、南票区、龙港区、建昌县、连山区)
克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区)
重庆市(璧山区、开州区、涪陵区、巫溪县、石柱土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、江北区、大渡口区、合川区、城口县、彭水苗族土家族自治县、南岸区、梁平区、綦江区、长寿区、巴南区、垫江县、大足区、沙坪坝区、万州区、奉节县、九龙坡区、黔江区、铜梁区、云阳县、江津区、酉阳土家族苗族自治县、潼南区、丰都县、武隆区、南川区、永川区、忠县、巫山县、渝北区、荣昌区、北碚区、渝中区)
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钦州市(钦南区、浦北县、灵山县、钦北区)
福州市(永泰县、闽侯县、平潭县、马尾区、仓山区、长乐区、罗源县、鼓楼区、连江县、台江区、闽清县、晋安区、福清市)
天水市(武山县、甘谷县、秦安县、清水县、麦积区、秦州区、张家川回族自治县)
大理白族自治州(永平县、剑川县、漾濞彝族自治县、洱源县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、祥云县、云龙县、宾川县、鹤庆县、大理市、南涧彝族自治县)
湘潭市(韶山市、雨湖区、岳塘区、湘潭县、湘乡市)
鹤壁市(山城区、浚县、淇县、鹤山区、淇滨区)
潍坊市(诸城市、昌乐县、坊子区、高密市、青州市、潍城区、奎文区、寒亭区、临朐县、昌邑市、安丘市、寿光市)
上饶市(鄱阳县、横峰县、玉山县、德兴市、广信区、铅山县、信州区、广丰区、万年县、余干县、弋阳县、婺源县)
◎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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