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阿里地区(札达县、普兰县、日土县、革吉县、措勤县、噶尔县、改则县)
宿迁市(泗洪县、沭阳县、宿豫区、宿城区、泗阳县)
凉山彝族自治州(西昌市、盐源县、德昌县、甘洛县、普格县、宁南县、越西县、会理市、金阳县、雷波县、会东县、冕宁县、木里藏族自治县、昭觉县、布拖县、喜德县、美姑县)
泉州市(惠安县、德化县、石狮市、晋江市、鲤城区、洛江区、安溪县、永春县、泉港区、丰泽区、金门县、南安市)
娄底市(双峰县、新化县、涟源市、娄星区、冷水江市)
曲靖市(师宗县、马龙区、沾益区、会泽县、富源县、麒麟区、陆良县、罗平县、宣威市)
怀化市(鹤城区、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、溆浦县、中方县、辰溪县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、芷江侗族自治县、沅陵县、会同县、麻阳苗族自治县)
吉林市(舒兰市、船营区、昌邑区、永吉县、桦甸市、蛟河市、龙潭区、磐石市、丰满区)
菏泽市(东明县、成武县、定陶区、单县、曹县、郓城县、鄄城县、巨野县、牡丹区)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
丽江市(华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县)
淮安市(盱眙县、淮安区、涟水县、金湖县、洪泽区、淮阴区、清江浦区)
海南藏族自治州(同德县、贵南县、兴海县、共和县、贵德县)
合肥市(庐江县、瑶海区、巢湖市、长丰县、蜀山区、肥东县、肥西县、庐阳区、包河区)
蚌埠市(龙子湖区、固镇县、蚌山区、怀远县、五河县、禹会区、淮上区)
鸡西市(滴道区、恒山区、虎林市、鸡冠区、梨树区、鸡东县、麻山区、城子河区、密山市)
石家庄市(深泽县、井陉矿区、井陉县、辛集市、栾城区、灵寿县、新乐市、赞皇县、裕华区、赵县、正定县、平山县、藁城区、长安区、高邑县、无极县、鹿泉区、晋州市、桥西区、新华区、行唐县、元氏县)
滨州市(无棣县、邹平市、沾化区、博兴县、惠民县、阳信县、滨城区)
来宾市(合山市、金秀瑶族自治县、忻城县、兴宾区、武宣县、象州县)
锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、苏尼特右旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、正镶白旗、正蓝旗、太仆寺旗、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、多伦县、苏尼特左旗、镶黄旗)
武威市(古浪县、民勤县、凉州区、天祝藏族自治县)
内江市(资中县、市中区、隆昌市、东兴区、威远县)
肇庆市(怀集县、封开县、广宁县、四会市、德庆县、高要区、端州区、鼎湖区)
张掖市(山丹县、民乐县、甘州区、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县)
山南市(措美县、浪卡子县、桑日县、曲松县、扎囊县、隆子县、琼结县、错那市、加查县、洛扎县、贡嘎县、乃东区)
吉安市(泰和县、遂川县、青原区、万安县、永丰县、井冈山市、安福县、吉水县、吉州区、峡江县、永新县、新干县、吉安县)
甘南藏族自治州(玛曲县、夏河县、碌曲县、卓尼县、迭部县、临潭县、舟曲县、合作市)
新乡市(延津县、凤泉区、封丘县、卫滨区、牧野区、辉县市、长垣市、红旗区、原阳县、卫辉市、获嘉县、新乡县)
上海市(闵行区、嘉定区、宝山区、徐汇区、青浦区、金山区、普陀区、静安区、虹口区、松江区、黄浦区、浦东新区、长宁区、杨浦区、崇明区、奉贤区)
拉萨市(当雄县、曲水县、尼木县、城关区、达孜区、林周县、墨竹工卡县、堆龙德庆区)
丽水市(遂昌县、庆元县、龙泉市、云和县、缙云县、青田县、莲都区、景宁畲族自治县、松阳县)
驻马店市(泌阳县、新蔡县、正阳县、确山县、上蔡县、汝南县、驿城区、平舆县、西平县、遂平县)
酒泉市(敦煌市、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、瓜州县、金塔县、肃北蒙古族自治县)
焦作市(修武县、武陟县、温县、马村区、解放区、孟州市、博爱县、沁阳市、山阳区、中站区)
绥化市(安达市、北林区、望奎县、海伦市、庆安县、兰西县、绥棱县、明水县、肇东市、青冈县)
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常州市(金坛区、钟楼区、天宁区、新北区、武进区、溧阳市)
烟台市(福山区、牟平区、招远市、莱阳市、蓬莱区、莱山区、栖霞市、海阳市、龙口市、莱州市、芝罘区)
丹东市(振安区、凤城市、宽甸满族自治县、东港市、振兴区、元宝区)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)
钦州市(钦南区、灵山县、钦北区、浦北县)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、盈江县、梁河县、瑞丽市、芒市)
枣庄市(峄城区、山亭区、台儿庄区、薛城区、滕州市、市中区)
佛山市(顺德区、南海区、禅城区、高明区、三水区)
益阳市(桃江县、沅江市、南县、赫山区、资阳区、安化县)
昌吉回族自治州(阜康市、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、奇台县、吉木萨尔县、昌吉市、呼图壁县)
宝鸡市(眉县、太白县、凤县、陈仓区、扶风县、金台区、渭滨区、凤翔区、岐山县、麟游县、千阳县、陇县)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、茫崖市、天峻县、格尔木市、德令哈市、乌兰县)
广元市(青川县、昭化区、旺苍县、剑阁县、利州区、苍溪县、朝天区)
成都市(青羊区、彭州市、金牛区、双流区、简阳市、郫都区、金堂县、蒲江县、都江堰市、武侯区、成华区、崇州市、温江区、大邑县、锦江区、新都区、青白江区、新津区、龙泉驿区、邛崃市)
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潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
铜仁市(德江县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、思南县、江口县、石阡县、万山区、玉屏侗族自治县、碧江区、沿河土家族自治县)
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鞍山市(岫岩满族自治县、立山区、台安县、海城市、铁东区、千山区、铁西区)
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新疆维吾尔自治区
泰州市(靖江市、姜堰区、兴化市、高港区、泰兴市、海陵区)
信阳市(浉河区、光山县、固始县、罗山县、淮滨县、息县、潢川县、新县、平桥区、商城县)
荆州市(松滋市、石首市、监利市、公安县、洪湖市、沙市区、荆州区、江陵县)
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沧州市(孟村回族自治县、青县、南皮县、东光县、沧县、献县、新华区、盐山县、肃宁县、黄骅市、河间市、泊头市、运河区、吴桥县、海兴县、任丘市)
三沙市(西沙区、南沙区)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、凌源市、朝阳县、龙城区、北票市、双塔区)
无锡市(新吴区、宜兴市、江阴市、锡山区、惠山区、滨湖区、梁溪区)
韶关市(新丰县、南雄市、乐昌市、乳源瑶族自治县、翁源县、曲江区、始兴县、浈江区、仁化县、武江区)
◎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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