年前，胡润研究院发布了一个《2024胡润中国人工智能企业50强》榜单，将国内AI算力或算法企业进行排位。如果以市值或融资估值论英雄，那AI算力芯片厂商寒武纪排名第一的确当之无愧，但从我们对国内AI企业过去一年的发展观察来看，讨论度最热、最有可能提升AI泛化能力的几家企业却并不在榜单前十，此中原因也与商业模式的成熟度和应用流量高低有关。
在DeepSeek正给全球科技市场带来“低成本、高性能”震撼的同时，我们也将从模型能力、产品形态、核心团队背景、商业落地等要素出发，为读者梳理出目前最有规模化应用潜力的、专注于AIGC大模型应用的初创企业。
01
估值背后的逻辑
算力与自动驾驶最吸金
简单分析原榜单排名，榜单前三名寒武纪、科大讯飞和商汤科技，一家是算力层“国产替代第一股”，后两家是老牌AI应用层玩家，盈利模式较为成熟；而前十家企业中，占比最高的则是智驾领域的代表企业，这也是拜汽车行业激烈竞争所赐。
本轮AI大模型的训练，带来了前所未有的算力需求，英伟达作为全球唯一、处于绝对垄断地位的GPU供应商，吃到了AI产业价值链底层的算力基础设施最大蛋糕。而鉴于美国层层加码的阻击手段，中国产业界早早打破幻想，寻找国产替代的变通之道，涌现出的寒武纪思元、阿里含光、华为昇腾等通用GPU方案。
抛开原本就实力雄厚的大厂不说，寒武纪的确是中国AI算力领域中的龙头企业，模型层面的初创企业基本不会在算力层与之竞争。但值得注意的是，Deepseek在这个春节的走红，也让全球头部科技企业对算力军备竞赛的价值产生质疑，未来会不会影响到寒武纪之类的AI芯片企业？
历经两年价格战，汽车之间的比拼也被拉到新的维度：高级别自动驾驶的落地。Robotaxi业务的常态化运营，以及L3级别自动驾驶应用时间表渐进，给了智能驾驶研发企业包括自然语言大模型企业一个最佳的应用变现场景。
能宣称全栈自研智能驾驶的“蔚小理”等造车新势力们还是少数，无力大规模投入自动驾驶相关技术研发的车企大多还是选择与小马智行、文远知行等专门从事这一领域的供应商合作。
得益于车企智驾比拼热度提升，该榜单第四到第六名全是自动驾驶领域的代表，总体看，50家企业中自动驾驶类AI企业占到了11家。
话说回来，仍处于烧钱状态、盈利业务前景不明的AI大模型初创企业，既没有掌握算力基建的能力，也没有汽车这么广阔的落地市场，自然在估值上还无法与前述企业一较高下。
02
独家潜力榜单
谁能对标OpenAI并活下去
和AI 1.0时代诞生的AI“四小龙”（商汤、依图、云从、旷视）以视觉识别技术起家，依赖项目制模式不同，专注于AIGC大模型的企业要解决的是更通用的“供给”问题。
AI四小龙更像是模式的创新，将计算机视觉功能（CV）这一套解决方案应用于城市安防、交通等不同场景。而单纯的AI视觉能力很难泛化，每识别一批人脸就需新训练一遍AI，因此单个项目均需重复投入研发，人工的作用反倒大于智能。
生成式AI的显著特征，是能够自主学习和持续优化，因而大模型、多模态产品才得以快速涌现。
自去年年中开始，我们观察到多家初创企业的模型能力陆续达到了OpenAI的GPT-4或40水平，甚至有几家模型的中文能力已经超越GPT-4。
当大模型在底层打磨成熟，上层加入行业技能和数据，就能演变出无数可能，商业化的思考开始付诸实践。目前，大模型已经在金融、医疗、营销等领域学着创造出大量顶级的“专家”——这是曾经专注AI视觉的企业做不到的。
我们期望国内专注于AI大模型研发的初创企业能在技术上赶超全球第一梯队，但更希望它们能先找到自己需要的节奏。
因此，我们以商业化程度或回报为主要标准，综合市场估值、模型泛化能力、团队背景、用户量（截至2024年12月）等数据，总结出了最有可能在未来成为大模型领域巨头的初创企业们。
TOP 1 智谱AI
市场估值：超30亿美元
团队组成：清华系
用户：国内中大型企业
大模型商业化上，智谱做得较全面
智谱是五家企业中成立最早、迄今人数最多的AI大模型企业。其创业团队很亮眼，以清华系为主，CEO张鹏、唐杰均来自清华大学计算机系，唐杰还是该系教授、副主任。
但之所以把智谱排在top1，还是因为其围绕大模型的商业化做得最好，在企业级和消费级应用上都有产品推出。
国内付费软件市场其实并不成熟，选出有盈利前景的商业路线对之后的企业发展很重要。在B端，要么针对中小企业，将大模型能力封装为API，按照API调用收费；要么是把大模型部署在智谱AI提供的私有云上，企业通过云调用AI能力等等途径实现大模型的应用。
在C端，智谱去年年初在“清言App”里推出的“智能体(Agent)”，类似于OpenAI自己的GPT应用商店，囊括许多细分功能。比较细节的是，它的应用中普遍加入了互联网搜索RAG（检索增强生成）功能，在互联网扩展的知识库加持下，用户的问题更可能得到满意的答案。
还有个比较考验多模态大模型推理能力的功能“视频通话”，如果我与AI智能体视频通话，对准某本书，他能说出作者的生平介绍，也能在我打断提出另一个话题后，停顿几秒再接上。种种功能应用下来，我认为在模型可靠程度、多模态交互上打分的话，智谱应该是第一位。
只不过目前在PC端，智谱的系统级、跨平台能力还不够，帮助日常办公的参与度不是特别高。
TOP 2 月之暗面
市场估值：33亿美元
团队组成：天才90后杨植麟
用户：超2000万活跃用户
在国内To C赛道还有能和大厂一较高下的的移动应用，目前除了Deepseek，大概就是Kimi AI了。这是月之暗面的旗舰产品，也是全球首个能够处理高达20万汉字输入的智能助手，长文本处理能力突出，对标OpenAI。Kimi目前的活跃用户超2000万，仅次于字节跳动的“豆包”。
目前国内AI对话机器人中Kimi的推理能力是第一梯队，其原理类似于GPT-o1模型，都是通过强化学习大幅提高了AI搜索的推理能力。这种代表大模型“思考”的能力，将会决定AI应用的上限，因此我们将其排在第二位。
另一方面，其创始团队也很亮眼。创始人杨植麟是五家企业中唯一的90后，本科毕业于清华大学计算机系，博士毕业于美国卡内基梅隆大学(CMU)，其团队中还有多名来自旷视科技等公司的技术骨干，技术氛围浓厚。但其模型能力在专业领域（如法律、医学）的深度适配可能不如前面提到的垂直类大模型。
TOP 3 MiniMax
市场估值：30亿美元
团队组成：前商汤技术人员
用户：超1000万活跃用户
在离职创业前，闫俊杰担任过商汤通用人工智能技术(AGI)部门的负责人，更早之前，他在中科院和清华大学研究计算机视觉。
今年1月，MiniMax发布并开源新一代01系列模型，包含基础语言大模型和视觉多模态大模型，新模型以大规模应用线性注意力机制打破了Transformer传统架构记忆瓶颈，在综合性能上可以比肩GPT-4o、Claude-3.5等海外领军模型以及Deepseek-v3，能够高效处理高达400万token的输入，可输入长度是GPT-4o的32倍；视频生成的可信度与快手、字节产品相当。
MiniMax在2022就通过AI虚拟社交产品Glow积累了百万用户，后来又因牌照问题重推与Glow相似的产品“星野”，目前在AI移动App中用户量排名第四；海外版本Talkie在美国移动端下载量连续数月排名前五。后来又相继推出生成式对话AI Inspo、AI智能助手“万卷”以及AI语音对话助手“海螺AI”。
在海外的To C赛道上，MiniMax是最有可能诞生AI超级应用的企业之一，目前主要商业模式仍是传统的广告和用户订阅。需要注意，其娱乐性能强，但B端行业定制能力弱于智谱AI等企业。
TOP 4 百川智能
市场估值：超10亿美元
团队组成：互联网连续创业者
用户：专注医疗市场
百川智能同样是选择了强化应用层落地以获取更高商业回报的路，而医疗市场对大模型“专”的要求很高。我们通常说的“泛化能力”通常指以极低成本实现不同任务间的迁移；“专”则是指大模型要能针对不同行业、不同业务流程，具备充分的行业技能和数据（Know How）。
百川智能是搜狗创始人王小川拉上曾任搜狗公司首席运营官(COO)的茹立云于2023年3月成立的，在金融、教育等领域尝试后，还是决定专注医疗场景，目前重点已经放在了医疗应用的打造而不是基座模型上。
去年5月，其模型能力追赶上了GPT-4，在数学和代码能力上分别提升了14%和9%，紧接着就开始落地医院，推出类似于私人医生的儿童健康大模型。这个领域需要的不仅是模型能力的提升，还需要有人“埋单”，因此百川智能的命运必然与医保政策等高度相关。
TOP5 零一万物
市场估值：超10亿美元
团队组成：谷歌前高管、创投人士
用户：面向电商大厂、海外个人用户
其是目前少数专注于企业级大模型部署服务的企业，为国内企业提供AI内容营销方案，因此不仅投资团队中有阿里巴巴的身影，甚至年前还传出了被阿里云收购的消息。尽管被否认，但依赖大厂投资、人力是真，所以技术自主性存疑。
零一万物同样是“通过训练、推理全流程的优化，提升算力效率”的拥趸。三个月前，其最新千亿参数模型“Yi-Lightning”在LMSYS盲测榜单中排行第六，仅次于OpenAI、谷歌发布的最新旗舰模型；而零一万物整个公司融资额不到OpenAI的一成，训练成本却只有OpenAI的3%（300万美元），推理价格甚至是OpenAI的四十分之一。
风险在于其多模态能力未达头部水平，泛化能力能否支撑其落地电商场景，而不滑入AI四小龙踩过的坑？
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编辑｜张毅
审核｜吴新
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