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安康市(紫阳县、汉阴县、镇坪县、石泉县、平利县、汉滨区、岚皋县、宁陕县、旬阳市、白河县)
张掖市(民乐县、肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区、高台县、临泽县)
济南市(历城区、莱芜区、章丘区、钢城区、商河县、长清区、市中区、济阳区、槐荫区、天桥区、平阴县、历下区)
银川市(贺兰县、金凤区、兴庆区、灵武市、永宁县、西夏区)
宿州市(砀山县、灵璧县、埇桥区、泗县、萧县)
锡林郭勒盟(太仆寺旗、正镶白旗、苏尼特左旗、二连浩特市、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、多伦县、阿巴嘎旗、镶黄旗、东乌珠穆沁旗)
庆阳市(庆城县、宁县、环县、正宁县、镇原县、合水县、西峰区、华池县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)
佛山市(高明区、三水区、禅城区、顺德区、南海区)
临沂市(沂南县、费县、兰山区、罗庄区、沂水县、临沭县、河东区、蒙阴县、兰陵县、平邑县、郯城县、莒南县)
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丽江市(玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县)
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七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)
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东营市(垦利区、广饶县、河口区、东营区、利津县)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
常州市(天宁区、武进区、新北区、钟楼区、金坛区、溧阳市)
南宁市(马山县、西乡塘区、上林县、隆安县、宾阳县、邕宁区、武鸣区、兴宁区、横州市、青秀区、江南区、良庆区)
宜春市(奉新县、袁州区、高安市、上高县、靖安县、丰城市、铜鼓县、樟树市、宜丰县、万载县)
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泰州市(兴化市、靖江市、高港区、姜堰区、泰兴市、海陵区)
台州市(天台县、三门县、玉环市、椒江区、黄岩区、临海市、温岭市、仙居县、路桥区)
曲靖市(师宗县、陆良县、宣威市、马龙区、会泽县、麒麟区、沾益区、富源县、罗平县)
平凉市(静宁县、泾川县、崆峒区、华亭市、灵台县、庄浪县、崇信县)
香港特别行政区
广西壮族自治区
内江市(隆昌市、东兴区、威远县、市中区、资中县)
吴忠市(利通区、青铜峡市、同心县、盐池县、红寺堡区)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
枣庄市(峄城区、薛城区、山亭区、滕州市、市中区、台儿庄区)
金昌市(金川区、永昌县)
丹东市(元宝区、宽甸满族自治县、凤城市、振安区、东港市、振兴区)
中山市
六盘水市(盘州市、水城区、钟山区、六枝特区)
白山市(靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、临江市、抚松县、江源区)
莆田市(荔城区、涵江区、城厢区、仙游县、秀屿区)
眉山市(东坡区、仁寿县、彭山区、青神县、丹棱县、洪雅县)
常德市(临澧县、桃源县、石门县、津市市、鼎城区、汉寿县、澧县、武陵区、安乡县)
铁岭市(银州区、铁岭县、开原市、调兵山市、西丰县、清河区、昌图县)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、来凤县、巴东县、宣恩县、恩施市、建始县、鹤峰县、利川市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿克陶县、阿合奇县)
广元市(青川县、昭化区、利州区、剑阁县、苍溪县、朝天区、旺苍县)
芜湖市(镜湖区、湾沚区、繁昌区、南陵县、弋江区、无为市、鸠江区)
临汾市(侯马市、安泽县、大宁县、浮山县、霍州市、隰县、尧都区、洪洞县、永和县、翼城县、吉县、古县、汾西县、曲沃县、襄汾县、乡宁县、蒲县)
鄂尔多斯市(乌审旗、达拉特旗、鄂托克旗、准格尔旗、东胜区、伊金霍洛旗、杭锦旗、康巴什区、鄂托克前旗)
唐山市(丰南区、古冶区、开平区、迁西县、滦南县、丰润区、玉田县、遵化市、迁安市、滦州市、路北区、乐亭县、曹妃甸区、路南区)
大理白族自治州(弥渡县、永平县、漾濞彝族自治县、洱源县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、祥云县、云龙县、南涧彝族自治县、宾川县、剑川县、大理市)
乐山市(犍为县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、峨眉山市、市中区、金口河区、沐川县、五通桥区、沙湾区、夹江县、井研县)
蚌埠市(淮上区、五河县、禹会区、怀远县、蚌山区、固镇县、龙子湖区)
连云港市(灌云县、赣榆区、连云区、灌南县、东海县、海州区)
钦州市(浦北县、钦南区、钦北区、灵山县)
喀什地区(喀什市、疏勒县、伽师县、莎车县、泽普县、疏附县、英吉沙县、巴楚县、麦盖提县、叶城县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县)
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惠州市(龙门县、惠城区、惠东县、博罗县、惠阳区)
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苏州市(张家港市、虎丘区、吴江区、太仓市、吴中区、昆山市、姑苏区、常熟市、相城区)
吉林市(磐石市、船营区、永吉县、昌邑区、桦甸市、龙潭区、蛟河市、丰满区、舒兰市)
普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县)
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贺州市(钟山县、昭平县、八步区、平桂区、富川瑶族自治县)
黄石市(铁山区、阳新县、黄石港区、西塞山区、大冶市、下陆区)
抚顺市(清原满族自治县、顺城区、新宾满族自治县、望花区、东洲区、新抚区、抚顺县)
衢州市(江山市、龙游县、开化县、常山县、衢江区、柯城区)
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金华市(金东区、义乌市、东阳市、兰溪市、武义县、婺城区、永康市、浦江县、磐安县)
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孝感市(汉川市、应城市、大悟县、安陆市、云梦县、孝南区、孝昌县)
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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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