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苏州市(吴中区、姑苏区、张家港市、虎丘区、相城区、吴江区、昆山市、太仓市、常熟市)
宜昌市(远安县、宜都市、兴山县、点军区、夷陵区、枝江市、西陵区、猇亭区、长阳土家族自治县、伍家岗区、五峰土家族自治县、秭归县、当阳市)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
丹东市(东港市、振兴区、凤城市、元宝区、振安区、宽甸满族自治县)
赣州市(兴国县、上犹县、石城县、章贡区、瑞金市、寻乌县、崇义县、定南县、信丰县、于都县、会昌县、龙南市、全南县、大余县、赣县区、安远县、宁都县、南康区)
阳江市(江城区、阳西县、阳春市、阳东区)
湖州市(德清县、南浔区、长兴县、安吉县、吴兴区)
嘉峪关市
哈尔滨市(五常市、平房区、宾县、阿城区、尚志市、道里区、方正县、依兰县、巴彦县、双城区、松北区、道外区、通河县、呼兰区、香坊区、延寿县、木兰县、南岗区)
铜仁市(印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、江口县、万山区、德江县、沿河土家族自治县、碧江区、石阡县、玉屏侗族自治县、思南县)
清远市(英德市、佛冈县、阳山县、清城区、清新区、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、连州市)
荆门市(东宝区、钟祥市、掇刀区、沙洋县、京山市)
宿迁市(宿豫区、泗阳县、宿城区、泗洪县、沭阳县)
郑州市(上街区、登封市、金水区、中原区、惠济区、管城回族区、荥阳市、二七区、新郑市、中牟县、新密市、巩义市)
抚州市(南丰县、广昌县、南城县、金溪县、临川区、黎川县、东乡区、资溪县、崇仁县、乐安县、宜黄县)
沧州市(沧县、河间市、运河区、泊头市、吴桥县、献县、海兴县、黄骅市、盐山县、新华区、东光县、青县、南皮县、任丘市、孟村回族自治县、肃宁县)
绵阳市(安州区、盐亭县、平武县、游仙区、涪城区、三台县、江油市、北川羌族自治县、梓潼县)
宁夏回族自治区
南京市(浦口区、雨花台区、秦淮区、玄武区、六合区、建邺区、溧水区、高淳区、栖霞区、鼓楼区、江宁区)
咸阳市(三原县、长武县、渭城区、兴平市、旬邑县、杨陵区、礼泉县、乾县、武功县、彬州市、秦都区、永寿县、泾阳县、淳化县)
景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)
安庆市(太湖县、潜山市、宿松县、怀宁县、大观区、迎江区、宜秀区、望江县、岳西县、桐城市)
抚顺市(顺城区、抚顺县、望花区、新宾满族自治县、东洲区、新抚区、清原满族自治县)
固原市(西吉县、原州区、泾源县、彭阳县、隆德县)
辽阳市(白塔区、宏伟区、灯塔市、弓长岭区、文圣区、太子河区、辽阳县)
揭阳市(揭西县、惠来县、榕城区、普宁市、揭东区)
石家庄市(赞皇县、长安区、鹿泉区、藁城区、桥西区、裕华区、新华区、深泽县、元氏县、晋州市、高邑县、井陉县、无极县、井陉矿区、赵县、平山县、新乐市、行唐县、灵寿县、辛集市、栾城区、正定县)
成都市(温江区、新津区、都江堰市、青白江区、郫都区、简阳市、双流区、龙泉驿区、锦江区、金堂县、蒲江县、成华区、彭州市、崇州市、新都区、邛崃市、金牛区、武侯区、大邑县、青羊区)
吴忠市(利通区、青铜峡市、红寺堡区、同心县、盐池县)
焦作市(中站区、武陟县、山阳区、孟州市、博爱县、沁阳市、解放区、修武县、马村区、温县)
廊坊市(安次区、大厂回族自治县、霸州市、文安县、香河县、永清县、广阳区、大城县、固安县、三河市)
山南市(桑日县、曲松县、隆子县、洛扎县、错那市、扎囊县、琼结县、加查县、贡嘎县、措美县、乃东区、浪卡子县)
盘锦市(大洼区、兴隆台区、盘山县、双台子区)
葫芦岛市(兴城市、绥中县、建昌县、连山区、南票区、龙港区)
马鞍山市(含山县、当涂县、雨山区、和县、博望区、花山区)
广元市(剑阁县、昭化区、苍溪县、利州区、旺苍县、青川县、朝天区)
临沧市(沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、镇康县、云县、永德县、凤庆县)
吉林市(蛟河市、船营区、丰满区、舒兰市、龙潭区、永吉县、磐石市、桦甸市、昌邑区)
孝感市(大悟县、云梦县、安陆市、孝昌县、孝南区、应城市、汉川市)
锦州市(义县、太和区、凌海市、古塔区、黑山县、北镇市、凌河区)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
南通市(通州区、启东市、如东县、海门区、崇川区、海安市、如皋市)
岳阳市(岳阳楼区、华容县、平江县、岳阳县、临湘市、湘阴县、汨罗市、云溪区、君山区)
襄阳市(南漳县、老河口市、襄州区、宜城市、襄城区、保康县、枣阳市、谷城县、樊城区)
南阳市(桐柏县、方城县、社旗县、西峡县、唐河县、淅川县、南召县、新野县、邓州市、宛城区、卧龙区、内乡县、镇平县)
自贡市(沿滩区、大安区、荣县、富顺县、自流井区、贡井区)
百色市(田东县、田阳区、隆林各族自治县、乐业县、那坡县、田林县、平果市、凌云县、靖西市、右江区、西林县、德保县)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、望谟县、安龙县、兴义市、册亨县、晴隆县、兴仁市、普安县)
潍坊市(昌乐县、安丘市、潍城区、诸城市、青州市、临朐县、坊子区、寿光市、奎文区、高密市、寒亭区、昌邑市)
汕头市(龙湖区、潮阳区、澄海区、濠江区、潮南区、金平区、南澳县)
通辽市(开鲁县、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、奈曼旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、科尔沁区)
株洲市(炎陵县、渌口区、石峰区、芦淞区、荷塘区、天元区、攸县、醴陵市、茶陵县)
渭南市(大荔县、白水县、华州区、潼关县、蒲城县、韩城市、华阴市、合阳县、澄城县、临渭区、富平县)
酒泉市(瓜州县、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、金塔县、肃州区、肃北蒙古族自治县)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、芒市、瑞丽市、梁河县、陇川县)
中山市
南充市(高坪区、南部县、西充县、阆中市、嘉陵区、顺庆区、仪陇县、营山县、蓬安县)
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临沂市(兰山区、兰陵县、平邑县、沂水县、郯城县、罗庄区、蒙阴县、费县、临沭县、河东区、莒南县、沂南县)
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塔城地区(托里县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、额敏县、裕民县、塔城市、乌苏市)
昭通市(盐津县、彝良县、威信县、昭阳区、水富市、绥江县、鲁甸县、大关县、镇雄县、巧家县、永善县)
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衡水市(阜城县、冀州区、枣强县、武强县、饶阳县、深州市、故城县、景县、桃城区、安平县、武邑县)
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珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
鞍山市(立山区、铁东区、台安县、千山区、铁西区、岫岩满族自治县、海城市)
◎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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