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 唐山市(路南区、丰润区、开平区、滦州市、滦南县、丰南区、迁安市、古冶区、曹妃甸区、迁西县、遵化市、玉田县、路北区、乐亭县)





昌吉回族自治州(昌吉市、吉木萨尔县、奇台县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、阜康市)









张掖市(高台县、临泽县、民乐县、甘州区、肃南裕固族自治县、山丹县)









宿迁市(宿城区、泗阳县、宿豫区、泗洪县、沭阳县)  阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)









南通市(通州区、如皋市、崇川区、海门区、如东县、海安市、启东市)









南平市(武夷山市、延平区、浦城县、建瓯市、政和县、建阳区、顺昌县、松溪县、邵武市、光泽县)









沈阳市(于洪区、苏家屯区、铁西区、康平县、和平区、法库县、沈河区、浑南区、沈北新区、大东区、新民市、皇姑区、辽中区)湘西土家族苗族自治州(古丈县、永顺县、保靖县、吉首市、龙山县、花垣县、凤凰县、泸溪县)









贵阳市(花溪区、清镇市、南明区、白云区、乌当区、云岩区、观山湖区、修文县、息烽县、开阳县)  威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)









宁德市(蕉城区、霞浦县、福安市、周宁县、古田县、柘荣县、福鼎市、寿宁县、屏南县)









资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)









南充市(蓬安县、营山县、顺庆区、南部县、仪陇县、高坪区、西充县、阆中市、嘉陵区)湖州市(安吉县、长兴县、德清县、南浔区、吴兴区)









新乡市(新乡县、长垣市、辉县市、封丘县、凤泉区、原阳县、红旗区、卫滨区、延津县、牧野区、获嘉县、卫辉市)









巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、若羌县、且末县、和静县、博湖县、轮台县、尉犁县、焉耆回族自治县、库尔勒市)









海口市(琼山区、美兰区、龙华区、秀英区)









昆明市(安宁市、西山区、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、官渡区、寻甸回族彝族自治县、石林彝族自治县、呈贡区、东川区、五华区、富民县、晋宁区、宜良县、嵩明县)









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淄博市(高青县、淄川区、博山区、桓台县、沂源县、张店区、周村区、临淄区)

  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。

  从资本宠儿到“弃子”

  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)。”

  战略误判与管理失控的双重绞杀

  澜码的崩溃始于一场战略豪赌。公司成立初期,周健决定Allin金融赛道,认为该领域付费能力强、需求明确。

  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。

  2025年的AI战场,已从“技术竞赛”转向“综合能力比拼”。澜码的教训警示后来者:唯有将技术理想主义与商业现实主义深度融合,方能在资本寒冬中幸存。

  本文创作借助AI工具收集整理市场数据和行业信息,结合辅助观点分析和撰写成文。

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