《科創板日報》4月9日訊(記者 李明明) 近日,國內基座大模型企業面壁智能正式宣布完成新一輪數億元人民幣融資。本輪融資由深創投、匯川技術旗下匯川產投聯合領投,道禾長期投資、國泰海通創新投、武岳峰科創等多家頭部機構跟投。
《科創板日報》記者從相關方獲悉,這是面壁智能2026年完成的第二筆融資,疊加春節后由中國電信領投的首輪融資,公司一季度累計融資規模已超10億元人民幣,投后估值邁入獨角獸門檻,也正式躋身國內具備全棧自研能力的基座大模型獨角獸企業行列。
雙城“押注”
面壁智能脫胎于清華大學計算機系自然語言處理與社會人文計算實驗室,其模型研發與訓練基地位于北京。北京方面在此前融資中已通過京國瑞、北京市人工智能產業投資基金等渠道完成資本布局。此輪由深創投和匯川產投聯合領投,則標志著深圳正式入局。
至此,中國兩大科技創新高地——北京和深圳,完成了對面壁智能的“雙城押注”。
深創投是國內最具代表性的國家級硬科技創投機構之一。深創投相關負責人表示,面壁智能在算力約束下持續提升模型智能密度,正是端側AI的第一性原理,也是深創投認可面壁長期價值的核心所在。與此同時,高智能密度的模型能夠有效降低智能體運行的算力消耗,從而大幅降低智能體的部署與調用成本——這對于正在加速到來的智能體經濟至關重要。這也是深創投看好面壁智能的重要戰略維度。
匯川產投作為匯川技術旗下的產業投資基金,則代表著端側AI與工業自動化、機器人產業的深度融合方向。
匯川技術是國內工業自動化、機器人領域的龍頭企業,工業AI是匯川的集團戰略。匯川產投相關負責人表示,面壁智能的MiniCPM系列模型在模型能力、尺寸、芯片生態和工程經驗等層面,與匯川在AI領域的規劃高度適配;其以“密度法則”為核心持續推動大模型在汽車、具身、智能硬件等領域落地的路徑,也與匯川的產業布局高度契合。
中國電信在今年2月以領投方身份入場,作為戰略投資方與面壁智能展開深度業務協同。中國電信發揮云(算力)、網、端等方面的優勢,面壁智能則依托其在泛司法、汽車、教育等領域的算法落地經驗,雙方共同拓寬人工智能技術在更多復雜場景中的研發與應用。至此,以中國電信、深創投為代表的國資與以匯川產投為代表的產業資本,完成了對面壁智能的合力押注。
從2023年4月知乎領投天使輪,到2024年華為哈勃、春華創投領投A輪,再到北京市人工智能產業投資基金、中關村科學城基金等北京國資的持續加注,直至今日深創投、匯川產投等南北國資與產業資本的聯合押注,面壁智能的融資歷程本身已成為觀察中國大模型產業資本流向的一個樣本。
創始人曾為知乎核心高管
面壁智能成立于2022年,專注大模型技術創新與應用轉化。創始團隊出身于清華系,來自清華大學計算機系自然語言處理與社會人文計算實驗室。此前曾任職于知乎首席技術官、執行董事的李大海,于2023年出任面壁智能CEO。另一名聯合創始人、首席科學家劉知遠,則是清華大學計算機科學與技術系教授。
端側大模型是指部署在本地終端設備(如手機、PC、汽車、機器人、IoT設備等)上運行的大規模人工智能模型。與依賴云端的傳統大模型不同,端側大模型可以本地運行,無需聯網,推理過程在設備本地完成;其參數較小,并且適配性強,可在資源受限的設備上運行,如手機、車載芯片等。
與大模型初期行業普遍追逐“規模越大性能越強”的規模法則(Scaling Law)不同,面壁智能選擇的技術路徑是聚焦“知識密度”,即“用更少的參數實現更強的能力”,以及"密度法則”(在有限算力下持續提升模型能力密度)。
在端側AI的商業化布局上,面壁智能進展迅速。
面壁智能團隊對《科創板日報》記者介紹,在大模型成果方面,截至目前,MiniCPM 系列開源模型已囊括語言模型、全模態模型、多模態模型、語音模型,是國內除阿里以外唯一開源的端側模型全家桶AI 廠商,在 GitHub、Hugging Face 等平臺下載量已突破 2400 萬。
上述團隊還透露,面壁智能將于2026 年中正式推出松果派(一款 AI 原生的端側智能開發板)、龍蝦硬件產品 EdgeClaw Box等硬件產品。從開源模型到硬件的同步推進,這種“軟硬結合”的策略,也將搭建一個從算法到應用的快速驗證通道。
此外,在 2026 中關村論壇上,面壁智能首次將面壁小鋼炮 MiniCPM-V 4.5用于具身機器人。據悉,MiniCPM-V 4.5 是行業首個支持高刷新率視頻理解的8B參數模型。它能以最高每秒 10 幀的速率捕捉動作細節,在嘈雜的展廳中實時看、實時思考、實時回應。
目前,全球端側AI市場規模預計從2025年的3219億元增至2029年的1.2萬億元,年復合增長率高達39.6%。
政策支持方面,中國明確將“智能經濟”寫入2026政府工作報告,并提出到2027年新一代智能終端普及率超過70% 的目標。
一位大模型業內人士告訴《科創板日報》記者,面壁智能憑借其清晰的戰略、扎實的技術和資本支持,已在這條賽道上占據了較為有利的身位。建議聚焦場景與殺手級應用,避免“拿著錘子找釘子”。企業應深耕汽車智能座艙、具身智能、AI手機/PC等垂直場景,打磨出真正能打動用戶的應用,構建數據飛輪形成壁壘。
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