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呼和浩特市(土默特左旗、和林格尔县、赛罕区、玉泉区、新城区、托克托县、清水河县、回民区、武川县)
泰安市(肥城市、岱岳区、泰山区、宁阳县、东平县、新泰市)
阿克苏地区(拜城县、乌什县、阿克苏市、柯坪县、阿瓦提县、温宿县、新和县、沙雅县、库车市) 黄石市(下陆区、西塞山区、铁山区、黄石港区、阳新县、大冶市)
三沙市(南沙区、西沙区)
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西安市(鄠邑区、莲湖区、高陵区、长安区、蓝田县、阎良区、灞桥区、新城区、碑林区、雁塔区、临潼区、周至县、未央区)
果洛藏族自治州(甘德县、班玛县、玛多县、玛沁县、久治县、达日县) 西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
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昌吉回族自治州(玛纳斯县、呼图壁县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、奇台县、吉木萨尔县、阜康市)
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衡阳市(衡南县、南岳区、石鼓区、衡东县、衡阳县、雁峰区、珠晖区、祁东县、衡山县、耒阳市、常宁市、蒸湘区)
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2025年2月,一则关于澜码科技欠薪裁员的消息震动AI行业。这家曾被誉为“中国AIAgent领跑者”的明星企业,在成立仅两年后便深陷资金链断裂、员工集体维权、创始人卖房自救的泥潭。其创始人周健头顶李开复的“关门弟子”、ACM世界冠军、前谷歌与阿里技术骨干等光环,却在残酷的商业现实中黯然失色。澜码科技的坠落,不仅是技术理想主义与资本博弈的失败案例,更是AI初创企业在资本退潮、大厂碾压、管理失控等多重压力下的缩影。
澜码科技成立于2023年2月,正值ChatGPT引爆全球大模型热潮之际。创始人周健凭借ACM世界冠军的学术背景、谷歌与阿里的技术履历,以及李开复的背书,迅速吸引了顶级资本的关注。2023年8月,公司完成数千万元A轮融资,投资方包括IDG资本、AtomCapital和联新资本。彼时,IDG资本曾高调宣称澜码“填补了大模型中间层的空白”,并预言其将成为AIAgent领域的标杆企业。
这一阶段,澜码科技的定位是“企业级AIAgent平台”,主打产品AskBot聚焦于金融、政务等场景的自动化解决方案。其技术团队汇聚了来自谷歌、IBM、腾讯等大厂的核心成员,技术实力备受认可。2023年全球AI峰会上,澜码的演示曾引发行业轰动,被视作国内AGI(通用人工智能)的先锋力量。
然而,澜码的融资故事在2024年急转直下。尽管2024年全球AI融资总额同比增长101.9%达6619亿元,但澜码未能延续此前的融资势头。2024年10月,公司首次曝出资金链断裂,创始人周健多次尝试融资未果。员工透露,管理层曾以“股东过世导致流程延迟”等理由拖延薪资发放,但后续调查显示该说法与事实不符。
至2025年初,澜码的欠薪规模已超800万元,社保与公积金拖欠长达5个月,裁员比例达66%,仅剩约20人维持基本运营。周健虽声称已抵押房产、借款补发三分之二薪资,但员工普遍质疑其诚意,认为资金缺口远未解决。
澜码的困境与AI行业资本环境的剧变密切相关。2024年,AI领域融资额同比骤降68%,资本从“狂热押注”转向“谨慎观望”。大模型赛道尤其明显:头部企业如商汤、竹间智能相继收缩业务,后者更因现金流断裂被OPPO收购。投资人对技术公司的评估标准从“技术潜力”转向“商业化验证”,而澜码未能证明其盈利路径。一位投资人直言:“AGI的故事已不足以打动资本,市场需要看到清晰的ROI(投资回报率)。”
然而,这一决策忽视了金融行业的高监管壁垒与低容错率。其一,金融赛道合规成本高企。金融数据的敏感性与监管要求使得研发投入激增,澜码缺乏相关背景团队,难以应对复杂的合规流程。其二,技术适配性不足。大模型的“幻觉问题”未根本解决,AskBot在金融场景的准确率频遭客户投诉,导致项目回款延迟。其三,资源挤兑效应。为满足金融客户定制化需求,澜码将80%的研发资源投入单一赛道,错失政务、教育等更易落地的市场机会。
周健的技术光环未能转化为管理能力,公司内部长期存在“二元权力结构”与部门割裂。一方面,创始人独断。周健与合伙人程文渊分掌产研与商业化部门,但二者决策冲突频发。产研团队抱怨商业化部门“不懂产品”,后者则指责技术交付滞后。另一方面,组织架构混乱。初创期即模仿大公司架构,将交付与工程团队分离,导致响应迟缓;销售提成方案两年未定,严重打击团队士气。两大关键原因导致人才流失雪崩。2024年3月产品一号位离职后,核心岗位半年未能补缺,战略执行陷入真空。
更重要的是,澜码的早期技术优势,在阿里、腾讯等大厂入场后迅速瓦解。2024年,阿里云推出同类AIAgent产品,凭借云服务生态与客户资源碾压中小玩家。澜码曾试图转型,但早期投入金融赛道的沉没成本(如定制化代码、客户关系)成为转型枷锁。
澜码科技的案例揭示了AI初创企业的三大生存法则。首先,现金流优先于技术理想。技术领先并不等同于商业可行,需在研发投入与盈利模式间找到平衡点。其次,管理能力决定天花板。创始人需补足组织建设与商业嗅觉,避免“技术独裁”。最后,赛道选择需规避“伪需求”。金融、医疗等“高价值”赛道未必适合初创企业,应优先选择容错率高、标准化程度高的场景。