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舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)
徐州市(邳州市、泉山区、贾汪区、云龙区、沛县、睢宁县、丰县、铜山区、新沂市、鼓楼区)
黑河市(五大连池市、逊克县、孙吴县、爱辉区、嫩江市、北安市)
韶关市(曲江区、乐昌市、仁化县、南雄市、武江区、乳源瑶族自治县、浈江区、始兴县、新丰县、翁源县)
黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县)
德州市(禹城市、齐河县、庆云县、德城区、乐陵市、夏津县、临邑县、宁津县、陵城区、平原县、武城县)
南通市(海门区、如皋市、如东县、通州区、海安市、崇川区、启东市)
邢台市(南和区、巨鹿县、广宗县、信都区、沙河市、威县、平乡县、柏乡县、清河县、临城县、隆尧县、新河县、任泽区、南宫市、襄都区、内丘县、临西县、宁晋县)
梧州市(万秀区、蒙山县、长洲区、龙圩区、岑溪市、苍梧县、藤县)
兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、突泉县)
楚雄彝族自治州(禄丰市、大姚县、元谋县、楚雄市、姚安县、南华县、双柏县、牟定县、永仁县、武定县)
阿里地区(札达县、噶尔县、改则县、普兰县、措勤县、革吉县、日土县)
邯郸市(魏县、成安县、馆陶县、峰峰矿区、邯山区、曲周县、肥乡区、鸡泽县、永年区、大名县、临漳县、邱县、磁县、武安市、丛台区、复兴区、涉县、广平县)
北京市(昌平区、海淀区、密云区、门头沟区、顺义区、怀柔区、平谷区、石景山区、东城区、房山区、大兴区、通州区、西城区、朝阳区、延庆区、丰台区)
金昌市(金川区、永昌县)
太原市(迎泽区、万柏林区、尖草坪区、清徐县、小店区、晋源区、娄烦县、杏花岭区、古交市、阳曲县)
泸州市(龙马潭区、合江县、江阳区、泸县、古蔺县、纳溪区、叙永县)
松原市(扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县)
天津市(宝坻区、武清区、滨海新区、南开区、东丽区、河东区、和平区、津南区、北辰区、红桥区、西青区、蓟州区、河西区、静海区、河北区、宁河区)
宁夏回族自治区
本溪市(南芬区、平山区、溪湖区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、明山区)
滨州市(无棣县、滨城区、沾化区、惠民县、博兴县、邹平市、阳信县)
锦州市(义县、凌河区、北镇市、黑山县、太和区、凌海市、古塔区)
桂林市(永福县、雁山区、灵川县、全州县、灌阳县、叠彩区、平乐县、资源县、象山区、龙胜各族自治县、七星区、阳朔县、恭城瑶族自治县、秀峰区、临桂区、荔浦市、兴安县)
襄阳市(宜城市、樊城区、襄州区、保康县、南漳县、襄城区、谷城县、老河口市、枣阳市)
大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、剑川县、鹤庆县、洱源县、宾川县、大理市、弥渡县、永平县、漾濞彝族自治县、祥云县、南涧彝族自治县、云龙县)
赣州市(龙南市、于都县、会昌县、寻乌县、信丰县、石城县、上犹县、兴国县、瑞金市、全南县、大余县、南康区、章贡区、安远县、定南县、崇义县、赣县区、宁都县)
山南市(洛扎县、错那市、加查县、浪卡子县、琼结县、桑日县、措美县、曲松县、扎囊县、隆子县、乃东区、贡嘎县)
重庆市(万州区、綦江区、潼南区、丰都县、九龙坡区、石柱土家族自治县、武隆区、合川区、南岸区、渝中区、渝北区、涪陵区、忠县、长寿区、秀山土家族苗族自治县、梁平区、江北区、黔江区、巫山县、永川区、酉阳土家族苗族自治县、巫溪县、大足区、南川区、城口县、璧山区、北碚区、巴南区、垫江县、奉节县、荣昌区、云阳县、沙坪坝区、铜梁区、彭水苗族土家族自治县、开州区、大渡口区、江津区)
防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)
丹东市(振安区、东港市、凤城市、振兴区、元宝区、宽甸满族自治县)
承德市(兴隆县、双桥区、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、平泉市、双滦区、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、滦平县、隆化县、承德县)
濮阳市(南乐县、濮阳县、清丰县、台前县、华龙区、范县)
兰州市(榆中县、红古区、西固区、城关区、安宁区、七里河区、皋兰县、永登县)
洛阳市(洛宁县、新安县、老城区、伊川县、宜阳县、孟津区、瀍河回族区、洛龙区、嵩县、涧西区、汝阳县、栾川县、偃师区、西工区)
黔南布依族苗族自治州(平塘县、长顺县、惠水县、瓮安县、福泉市、都匀市、罗甸县、三都水族自治县、荔波县、独山县、龙里县、贵定县)
汉中市(南郑区、洋县、汉台区、勉县、留坝县、佛坪县、宁强县、城固县、镇巴县、略阳县、西乡县)
广州市(从化区、荔湾区、番禺区、花都区、越秀区、天河区、南沙区、增城区、海珠区、黄埔区、白云区)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
成都市(都江堰市、简阳市、成华区、金堂县、温江区、彭州市、新都区、蒲江县、新津区、青白江区、龙泉驿区、大邑县、邛崃市、双流区、崇州市、武侯区、郫都区、青羊区、锦江区、金牛区)
伊春市(伊美区、汤旺县、金林区、友好区、乌翠区、大箐山县、铁力市、嘉荫县、丰林县、南岔县)
长春市(农安县、二道区、公主岭市、双阳区、朝阳区、德惠市、南关区、九台区、宽城区、绿园区、榆树市)
常德市(鼎城区、津市市、汉寿县、石门县、武陵区、桃源县、临澧县、安乡县、澧县)
南充市(南部县、仪陇县、蓬安县、嘉陵区、高坪区、西充县、顺庆区、营山县、阆中市)
武汉市(新洲区、蔡甸区、青山区、洪山区、江汉区、江岸区、黄陂区、汉阳区、东西湖区、硚口区、江夏区、武昌区、汉南区)
柳州市(城中区、柳江区、柳南区、融安县、鱼峰区、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳城县、柳北区、鹿寨县)
德阳市(中江县、罗江区、绵竹市、广汉市、旌阳区、什邡市)
阿克苏地区(柯坪县、沙雅县、拜城县、乌什县、阿瓦提县、温宿县、新和县、阿克苏市、库车市)
衢州市(常山县、衢江区、龙游县、柯城区、开化县、江山市)
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清远市(连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、英德市、佛冈县、清城区、连州市、清新区、阳山县)
许昌市(长葛市、襄城县、建安区、魏都区、禹州市、鄢陵县)
怀化市(通道侗族自治县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、会同县、芷江侗族自治县、鹤城区、洪江市、沅陵县、中方县、溆浦县、麻阳苗族自治县)
荆门市(沙洋县、钟祥市、京山市、掇刀区、东宝区)
湖州市(南浔区、安吉县、吴兴区、德清县、长兴县)
呼和浩特市(托克托县、武川县、和林格尔县、土默特左旗、新城区、回民区、清水河县、玉泉区、赛罕区)
吉林市(龙潭区、丰满区、桦甸市、磐石市、舒兰市、蛟河市、昌邑区、船营区、永吉县)
泉州市(鲤城区、惠安县、永春县、金门县、安溪县、德化县、洛江区、南安市、泉港区、石狮市、晋江市、丰泽区)
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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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