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□本报记者 魏昭宇
近期,国内人工智能(AI)领域再现“吸金”狂潮 。从有业内人士爆出DeepSeek计划融资500亿元,到月之暗面(Kimi)总融资额超376亿元人民币 ,再到底层算力设施服务商无问芯穹斩获7亿元新融资——短短一周内,重磅资金密集砸向AI赛道。
大模型独角兽加速奔跑
5月8日,据外媒援引知情人士消息称 ,国内大模型DeepSeek正在寻求其首轮融资,或募集最多500亿元人民币(约合73.5亿美元)。若交易达成,不仅将创下中国AI企业史上最大单笔融资纪录 ,其整体估值更有望突破3500亿元(约515亿美元) 。与此同时,腾讯控股 、国家集成电路产业投资基金等巨头均被传出有投资意向。
而DeepSeek的竞争对手们近期也频传融资动作。以月之暗面(Kimi)为例,这家公司的融资节奏尤为密集:2025年12月公司完成5亿美元C轮融资 ,2026年2月再完成超7亿美元融资,近期该公司又完成了20亿美元融资 。
华峰资本5月7日表示,月之暗面总融资额超376亿元人民币,成为国内大模型创业公司中累计融资最多的企业。目前 ,月之暗面投后估值突破200亿美元。最新一轮由美团龙珠领投,水木资本、中国移动、CPE(中信产业基金)等参投 。
从商业化数据看,Kimi的估值支撑来自可落地的收入预期:受益于模型能力迭代 ,月之暗面ARR(年度经常性收入)在4月已超2亿美元,付费订阅与API收入加速增长。叠加智谱 、MiniMax等同行已在港股上市、市值处于2000亿-4000亿港元区间的背景,市场对其后续成长空间仍有较高预期。
算力“卖水人”受热捧
近日 ,无问芯穹宣布此前已再获超7亿元融资,持续稳居中国AI原生基础设施公司融资规模之首 。联合领投方为杭州高新(维权)金投集团和惠远资本,跟投方包括国兴资本、秦淮数据 、广发乾和、力合清瞳、中保投资 、AEFNextGen、腾瑞资本、卡莱特、中信建投资本和宽德智能学习实验室(Will) ,老股东君联资本 、上海国投孚腾和元智未来也追加投资。
据悉,本轮融资将重点投向三大方向:一是夯实无问芯穹多元异构技术的领先地位,扩大Token(词元)经济时代极致优化的可用算力规模;二是持续强化软硬协同的技术优势 ,加快从“电能到Token ”的生产效率跃升;三是构建具备自主进化能力的AI基础设施,依托企业级智能体服务平台,面向不同行业场景提供解决方案,提升从“Token到生产力”的价值转化。
无问芯穹方面同步披露了业务进展:其核心AgenticMaaS大模型服务平台已上线160余种大模型 ,支持开箱即用,截至2026年4月底平台日均Token调用量较2025年底增长超20倍,系统吞吐量较行业平均水平提升2-3倍 ,首字延迟控制在500ms以内,精度对齐率超99.9%。
公司还首次提出“AI生产力=智能规模×Token生产效率×Token价值转化”的公式,将自己定位为Token经济时代的核心枢纽 ,类比石化产业链中的炼化厂,把能源转化为数字石油(Token)输送给上层应用 。
无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪表示:“在Token经济时代,AGI基础设施扮演的角色 ,如同石化产业链中的炼化厂,它把能源转化为数字石油 (Token),为各类AI终端应用和服务输出基础资源 ,是Token经济的关键枢纽。无问芯穹提出的AI生产力公式,是我们对如何建造高效率、大规模、智能化的Agentic Infra这一命题的系统性回答。”
从投资逻辑来看,此类底层基础设施标的受青睐,反映出资本对AI产业化落地阶段的“卖水人 ”逻辑认可:不管上层大模型 、应用谁能跑出来 ,底层算力调度、效率优化的需求具有确定性 。
从“炒概念”到“拼确定性”
有业内人士分析,国内AI产业正从“技术探索期 ”进入“生产力兑现期”:前几年资本愿意为参数规模、技术可能性买单,现在核心考量变成了三个问题:有没有真实订单?能不能形成持续收入?是否具备规模化落地能力?无问芯穹的Token调用量暴增 、Kimi的ARR破2亿美元 ,都是“可验证的商业价值”的典型体现。
此外,近期AI领域大额融资中的产业资本、国资背景机构占比明显提升,也反映出AI作为国家战略产业的属性增强 ,资本不仅看重财务回报,也关注产业链自主可控、生态协同等长期价值。
不过,也有投资人认为 ,当前头部项目估值抬升速度较快,部分项目估值已经提前透支了未来2年-3年的成长预期,后续商业化兑现压力不小 。对整个行业而言 ,融资热是产业加速的信号,但最终谁能穿越周期,还是要回到技术落地 、价值创造的本质上来。
落脚到投资端,招银国际认为 ,国产算力已从主题交易进入收入、交付与生态适配验证阶段,DeepSeek新版本强化低成本模型与国产芯片多平台适配闭环,有望推动国产算力需求扩容;但真正决定放量节奏的仍是先进制程产能、设备 、封装及供应链稳定性。因此 ,国内配置仍应以确定性为先,重点关注设备、光模块及PCB材料等环节,同时关注国产算力芯片在2026年的放量弹性 。
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