財聯社記者陳美
2025-02-18 
搶奪資金、人才、用戶AI“六小虎”進入“破局時刻”|特寫
《科創板日報》2月16日訊（記者 陳美）一石激起千層浪。當DeepSeek 以迅猛之勢攪亂 AI 江湖的原有格局之后，之前獨領風騷的AI “六小虎” 正面臨“破局”的關鍵時刻。
某央企技術負責人對《科創板日報》記者表示，“DeepSeek給業界指了“一條明路”：使用以GRPO為代表的強化學習，加上高質量Long CoT數據，理論上可令任意通用大模型顯著提升其推理能力；在部分細分領域，哪怕1.5參數量的模型，經訓練后也可打到媲美o1的效果，這使得大模型訓練與推理的算力資源成本大大降低。”
最新消息顯示，字節CEO梁汝波已反思Deepseek，稱跟進速度不夠，今年要追求智能上限。OpenAl首席執行官SamAltman也宣布GPT 4o升智，智力要達到o3 pro水平，并表示更新后的GPT 4o還是最好的AI搜索產品。
這意味著2025年大模型領域，將迎來一場全方位的競爭。然而，面對單次預訓練300萬美元的燒錢門檻、8位數年薪的人才爭奪戰、以及用戶留存與投流成本的剪刀差，以及DeepSeek的攪局、大廠的追擊，在資金儲備、人才密度與用戶增速的路上，AI“六小虎”亟需自行探明。
DeepSeek來了，Kimi首當其沖？在DeepSeek崛起之前，AI“六小虎”在大模型領域嶄露頭角，吸引了大量資本注入。
創投通數據顯示，2024年AI“六小虎”融資火爆。其中，月之暗面先后完成超13億美元融資，投后估值高達33億美元，約220億元；智譜同樣表現亮眼，2024年完成三輪融資，累計融資額保守估計超40億元，估值水平也躋身200億元水平。
但高昂的訓練成本，對于資金相對薄弱的AI “六小虎”而言，仍是巨大挑戰；另一方面，為搶占用戶心智的巨額投流，也讓C端營銷成本不斷攀升。
一位投資人告訴《科創板日報》記者，由于月之暗面的Kimi與DeepSeek均涉及國內to C領域大語言模型，且在技術路徑上，Kimi與DeepSeek完全不同。因此，在這波沖擊中，Kimi尤為受到關注。
《科創板日報》記者了解到，在技術路線上，智譜、百川智能、零一萬物、MiniMax、階躍星辰，與DeepSeek一樣，都采用了MoE（混合專家）模型，進行訓練。
在C端產品對壘中，DeepSeek-R1模型發布的同一天，1月20日Kimi也發布了Kimi k1.5，并強調超長邏輯鏈能力，將強化學習的上下文窗口擴展到128k。
一位不愿具名的投資人向《科創板日報》記者分析，“128k是指模型‘窗口’的大小，雖然含義是12.8萬個token，但考慮到輸出性能，比如背后調用多少算力，且每家模型的token計費邏輯不同。在DeepSeek開源情況下，對應Kimi的投流，Kimi k1.5的總體成本應該高于DeepSeek。”
“此外，DeepSeek的‘思考’部分很長，在用戶提出同樣問題時，DeepSeek的輸出長度可能是別人的好幾倍。這也可能使得Kimi即便投流，依然陷入獲客成本很高的境地。”
用戶活躍度上，Kimi的C端領域標桿產品，月活已受到沖擊。第三方榜單顯示，1月份，豆包以7861萬MAU位列大模型C端產品榜首；第二名則是DeepSeek，為3370萬MAU；Kimi則位列第三，MAU為1943萬。
或許正因如此，在原金沙江投資人、月之暗面聯合創始人張予彤也做出發聲。
近日，她在朋友中圈稱，很高興Kimi新版本上線后用戶量又創新高：一是長文本+推理，讓搜索問答更全面，及時、準確；二是多模態能力，文字+圖像輸入，讓Kimi能看懂現實世界的復雜問題。
“創新基礎模型架構”打響人才、資金之爭在各公司紛紛接入DeepSeek之時，對于大模型創業公司來說，逼迫“基礎模型架構創新”的時刻已到來。
多位投資人告訴《科創板日報》記者，大模型的核心依然是技術創新。“這需要加大研發投入，探索多模態融合、強化學習等新技術路徑，以提升模型性能和智能化水平。”
歸根結底，這是一場“人才”的競爭。某產業機構投資人士表示，人才的價值，一是在于能及時調整和優化模型，尋找新的架構方向。此次字節這么快推出全新模型架構，依賴的也是人才的壁壘，讓企業“跑得更快”；二是，面向應用端的有效落地，比如AI for Science、AI陪伴，AI視頻等，頂尖人才的匯聚，能夠在高價值領域快速構建價值產品，實現商業模式快速驗證與直接創收。
字節得以迅速推出的稀疏架構，很大程度上也得以于它在AI人才上的積累。2024年，張一鳴已親自下場挖人，包括原阿里通義千問大模型技術負責人周暢加入字節，年薪高達8位數。此外，零一萬物原聯合創始人和預訓練負責人黃文灝也選擇加入；智譜AI等公司中多名頂尖AI工程師和研究人員也被傳已跳槽至字節。
引領當前行業風潮的DeepSeek，更是以擅于挖掘人才著稱，并且仍在以百萬年薪“招兵買馬”**。而DeepSeek創始人梁文峰，本身也是浙大“學霸”，為“極致技術理想主義者”。
此外，傳統大廠龐大的研發團隊、海量數據資源，也讓“六小虎”感到壓力。“尤其是，大廠們不斷推出AI新產品和服務的能力，以及在基礎設施建設、產學研合作等方面優勢明顯，讓行業競爭加劇。”上述產業機構投資人士認為。
與此同時，資金實力也是不下“牌桌”的關鍵一環。
李開復曾公開透露，一次預訓練成本約三四百萬美元，即便是成本更低的Yi-Lightning，在訓練時也用了2000張GPU，耗時一個半月，花費三百多萬美元。這意味著在大模型預訓練上，燒錢是公認的事實。
在這方面，相較于“六小虎”而言，大廠、DeepSeek均實力雄厚。多位投資人表示，“由于有了成本比較，大模型創業公司的后續融資，或許與預期算力消耗有關”。
雙重夾擊下的“破局”時刻DeepSeek、大廠的雙重夾擊，讓AI “六小虎”不得不尋找“破局”之法。
零一萬物已做出選擇。在年初回應部分團隊并入阿里的消息的采訪中，李開復表示，去年5月發布Yi-Large模型時，團隊已經意識到，模型在速度和性價比上存在不足，并在當時就決定放棄了原計劃開發的超大杯模型Yi-X-Large。
隨著進入B端市場，李開復認為，零一萬物2025年的機會是挖掘 To B 大模型的PMF。
智譜CEO張鵬在回復《科創板日報》記者采訪時稱，“將All in AGI，其他的都是路徑。而在路徑上，智譜AI每天都在優化。”
MiniMax方面，1月15日，其已發布并開源新一代01系列模型，相比Kimi k1.5的12.8萬個token，01系列模型支持最多400萬個token的上下文輸入；百川智能則專注于大模型在醫療領域的應用落地，近期其與國家兒童醫學中心北京兒童醫院簽署戰略合作協議，雙方計劃共同推出“一大四小”共5款AI醫療產品。
某央企技術負責人在接受《科創板日報》記者采訪時表示，“DeepSeek的模型架構和訓練模式，證明了大模型在推理過程中，可生成大量高質量訓練數據，這再次印證了行業對‘合成數據’的價值共識，即構建的模型越被使用，高質量數據越多。”
“因此，誰擁有更多用戶，誰就將擁有更多高質量的數據，實現‘左腳踩右腳’式的模型迭代。”該央企技術負責人稱，也正是這種“自我強化”飛輪效應，使得DeepSeek實現了“正循環”，并以相對優勢持續突破技術天花板。
在融資上，另有投資機構人士對《科創板日報》記者表示，面對DeepSeek技術、開源的優勢，AI‘六小虎’亟需證明自己的產品，特別是“用戶數”和“留存用戶數”兩個關鍵指標。如果沒有規模增長用戶留存數，其產品、技術、模型能力可能受到質疑，為后續融資埋下隱患。
另一產業機構投資人告訴《科創板日報》記者，大模型的“特色價值”是關鍵：“估值的下限是企業實力與影響力。對大模型企業而言，一定要從最基礎、最本質的模型下手，提升模型效果，使得其在高價值場景的具有突出能力、牢固占據板塊，擁有穩定的市場基本盤（即用戶數），而這通常要求企業有強大的資金儲備或融資能力，且與成本優化、人才隊伍及企業愿景息息相關。”
“大模型公司估值的上限，則是企業服務的應用領域。大模型本身不是創收與壁壘的高地，只有聚焦高價值應用場景，比如醫藥領域AI For Science等，并在市場形成穩固的產品與業務壁壘，才是獲取資本信任與長期價值的關鍵。”
在這方面，智譜、百川智能已在采取進一步行動，除了在自身業務上聚焦外，這兩家公司還紛紛成立投資基金，以帶動產業鏈上下游，以推進應用場景的落地。
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