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克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区)
潍坊市(寿光市、昌乐县、奎文区、青州市、高密市、寒亭区、昌邑市、潍城区、坊子区、临朐县、安丘市、诸城市)
成都市(温江区、新津区、都江堰市、金牛区、双流区、青羊区、大邑县、锦江区、成华区、金堂县、龙泉驿区、武侯区、邛崃市、蒲江县、崇州市、郫都区、彭州市、新都区、青白江区、简阳市)
遂宁市(船山区、蓬溪县、大英县、安居区、射洪市)
甘南藏族自治州(临潭县、夏河县、合作市、舟曲县、玛曲县、碌曲县、卓尼县、迭部县)
海口市(琼山区、美兰区、秀英区、龙华区)
昌都市(左贡县、江达县、丁青县、贡觉县、卡若区、类乌齐县、洛隆县、察雅县、芒康县、边坝县、八宿县)
河池市(环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、金城江区、凤山县、宜州区、南丹县、天峨县、东兰县、巴马瑶族自治县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县)
山南市(琼结县、曲松县、浪卡子县、乃东区、隆子县、错那市、贡嘎县、扎囊县、加查县、桑日县、洛扎县、措美县)
盐城市(大丰区、建湖县、滨海县、阜宁县、东台市、亭湖区、盐都区、响水县、射阳县)
黔东南苗族侗族自治州(从江县、雷山县、丹寨县、黄平县、施秉县、榕江县、麻江县、镇远县、台江县、凯里市、黎平县、三穗县、天柱县、岑巩县、剑河县、锦屏县)
三明市(将乐县、建宁县、大田县、三元区、泰宁县、尤溪县、明溪县、清流县、永安市、沙县区、宁化县)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、温泉县、阿拉山口市)
凉山彝族自治州(普格县、宁南县、越西县、西昌市、布拖县、德昌县、盐源县、冕宁县、雷波县、木里藏族自治县、会理市、昭觉县、甘洛县、喜德县、美姑县、金阳县、会东县)
阿里地区(措勤县、札达县、普兰县、日土县、革吉县、改则县、噶尔县)
亳州市(利辛县、谯城区、涡阳县、蒙城县)
张掖市(甘州区、民乐县、山丹县、临泽县、肃南裕固族自治县、高台县)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
滁州市(琅琊区、南谯区、来安县、天长市、全椒县、凤阳县、明光市、定远县)
聊城市(冠县、临清市、东阿县、东昌府区、莘县、高唐县、阳谷县、茌平区)
沧州市(运河区、南皮县、献县、盐山县、沧县、孟村回族自治县、河间市、东光县、任丘市、新华区、肃宁县、海兴县、青县、黄骅市、吴桥县、泊头市)
阿克苏地区(柯坪县、阿瓦提县、阿克苏市、乌什县、沙雅县、新和县、温宿县、库车市、拜城县)
汕尾市(海丰县、陆河县、城区、陆丰市)
西藏自治区
宜春市(奉新县、靖安县、铜鼓县、宜丰县、万载县、上高县、樟树市、丰城市、袁州区、高安市)
宜昌市(宜都市、当阳市、长阳土家族自治县、远安县、五峰土家族自治县、伍家岗区、秭归县、兴山县、西陵区、枝江市、夷陵区、点军区、猇亭区)
滨州市(沾化区、博兴县、惠民县、无棣县、滨城区、阳信县、邹平市)
白山市(浑江区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县、临江市)
德阳市(罗江区、旌阳区、广汉市、中江县、什邡市、绵竹市)
吉林市(昌邑区、丰满区、船营区、蛟河市、永吉县、桦甸市、磐石市、舒兰市、龙潭区)
枣庄市(山亭区、峄城区、薛城区、市中区、台儿庄区、滕州市)
眉山市(仁寿县、洪雅县、彭山区、东坡区、丹棱县、青神县)
和田地区(洛浦县、墨玉县、民丰县、皮山县、和田市、和田县、于田县、策勒县)
定西市(漳县、安定区、陇西县、岷县、临洮县、通渭县、渭源县)
朝阳市(建平县、龙城区、北票市、双塔区、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县)
阜新市(阜新蒙古族自治县、太平区、新邱区、清河门区、细河区、海州区、彰武县)
郴州市(桂东县、宜章县、嘉禾县、资兴市、永兴县、桂阳县、临武县、汝城县、北湖区、安仁县、苏仙区)
黄冈市(浠水县、红安县、罗田县、麻城市、黄梅县、团风县、武穴市、黄州区、英山县、蕲春县)
阿坝藏族羌族自治州(茂县、小金县、松潘县、红原县、黑水县、若尔盖县、九寨沟县、理县、汶川县、壤塘县、金川县、阿坝县、马尔康市)
白城市(镇赉县、大安市、洮北区、洮南市、通榆县)
抚顺市(新宾满族自治县、清原满族自治县、顺城区、新抚区、抚顺县、东洲区、望花区)
邵阳市(隆回县、绥宁县、武冈市、新宁县、大祥区、邵阳县、北塔区、洞口县、新邵县、城步苗族自治县、邵东市、双清区)
常德市(石门县、桃源县、安乡县、鼎城区、澧县、汉寿县、临澧县、津市市、武陵区)
呼和浩特市(土默特左旗、赛罕区、武川县、和林格尔县、清水河县、托克托县、回民区、玉泉区、新城区)
三门峡市(灵宝市、义马市、卢氏县、湖滨区、渑池县、陕州区)
临沂市(兰陵县、平邑县、沂南县、兰山区、郯城县、沂水县、罗庄区、临沭县、河东区、蒙阴县、莒南县、费县)
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阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
伊犁哈萨克自治州(昭苏县、巩留县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、霍城县、伊宁县、伊宁市、新源县、尼勒克县、奎屯市)
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玉树藏族自治州(杂多县、称多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市、治多县)
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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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