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超200億,中國最大端側模型獨角獸誕生!

2026年7月15日 03:11

重點摘要

智東西 作者 | 楊京麗 編輯 | 李水青 智東西7月15日消息,北京端側大模型獨角獸面壁智能今日宣佈已完成新一輪融資,投資方包括國家級基金、央企、汽車製造商等各類產業方、知名財務投資機構。 至此,面壁智能2026年上半年累計融資金額超50億元,估值超200億,一躍成為端側智能領域公開估值最大的獨角獸企業。 面壁智能2022年8月在北京成立,孵化自清華大學自然語言處理實驗室。面壁智能聯合創始人、董事長兼CEO李大海曾任知乎合夥人、CTO,其聯合創始人、首席科學家劉知遠現任清華大學計算機系教授。該公司主營業務為端側大模型研發及產業化,今年5月,面壁智能聯合清華大學、OpenBMB開源了新一代端側文本基座模型MiniCPM5-1B。 據投資界4月7日報道,今年上半年,面壁智能先後完成兩輪數億元融資,一季度累計融資金額預計超10億元。 一、半年融資超50億元,產業資本加速入局 據公開信息,面壁智能此前已宣佈完成7輪融資,最近兩年,公司融資節奏明顯加快。 今年2月,面壁智能獲得由中國電信領投,中信金石、中信私募跟投的數億元融資;4月,面壁智能再次完成數億元融資,由深創投、匯川產投聯合領投,道禾長期投資、國泰君安創新投、武嶽峰科創等跟投。 ▲面壁智能過往融資情況(圖源:企查查) 面壁智能此前已獲得知乎、智譜、春華創投、華為哈勃、北京市人工智能產業投資基金、龍芯創投、鼎暉百孚、中關村科學城基金、賽富基金、茅臺、洪泰基金、國中資本、京國瑞、國科投資及中金保時捷基金等機構投資。 從投資方結構來看,面壁智能近幾輪融資的產業屬性明顯增強。中國電信可以提供雲、網、算力及終端資源,匯川技術覆蓋工業自動化、汽車和具身智能等市場,汽車製造商則可以為端側模型提供智能座艙等量產場景。 二、清華實驗室孵化,自研定律登上Nature子刊封面 面壁智能2022年8月在北京成立,孵化自清華大學自然語言處理實驗室。

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智東西 作者 | 楊京麗 編輯 | 李水青 智東西7月15日消息,北京端側大模型獨角獸面壁智能今日宣佈已完成新一輪融資,投資方包括國家級基金、央企、汽車製造商等各類產業方、知名財務投資機構。至此,面壁智能2026年上半年累計融資金額超50億元,估值超200億,一躍成為端側智能領域公開估值最大的獨角獸企業。面壁智能2022年8月在北京成立,孵化自清華大學自然語言處理實驗室。面壁智能聯合創始人、董事長兼CEO李大海曾任知乎合夥人、CTO,其聯合創始人、首席科學家劉知遠現任清華大學計算機系教授。

該公司主營業務為端側大模型研發及產業化,今年5月,面壁智能聯合清華大學、OpenBMB開源了新一代端側文本基座模型MiniCPM5-1B。據投資界4月7日報道,今年上半年,面壁智能先後完成兩輪數億元融資,一季度累計融資金額預計超10億元。一、半年融資超50億元,產業資本加速入局 據公開信息,面壁智能此前已宣佈完成7輪融資,最近兩年,公司融資節奏明顯加快。今年2月,面壁智能獲得由中國電信領投,中信金石、中信私募跟投的數億元融資;4月,面壁智能再次完成數億元融資,由深創投、匯川產投聯合領投,道禾長期投資、國泰君安創新投、武嶽峰科創等跟投。

▲面壁智能過往融資情況(圖源:企查查) 面壁智能此前已獲得知乎、智譜、春華創投、華為哈勃、北京市人工智能產業投資基金、龍芯創投、鼎暉百孚、中關村科學城基金、賽富基金、茅臺、洪泰基金、國中資本、京國瑞、國科投資及中金保時捷基金等機構投資。從投資方結構來看,面壁智能近幾輪融資的產業屬性明顯增強。中國電信可以提供雲、網、算力及終端資源,匯川技術覆蓋工業自動化、汽車和具身智能等市場,汽車製造商則可以為端側模型提供智能座艙等量產場景。二、清華實驗室孵化,自研定律登上Nature子刊封面 面壁智能2022年8月在北京成立,孵化自清華大學自然語言處理實驗室。

面壁智能聯合創始人、董事長兼CEO李大海曾任知乎合夥人、CTO,長期負責互聯網產品、技術及商業化工作。面壁智能成立後,李大海帶領團隊推進大模型技術從實驗室走向產業落地。▲面壁智能CEO李大海(圖源:面壁智能) 其聯合創始人、首席科學家劉知遠現任清華大學計算機系教授,長期從事自然語言處理、預訓練模型和大模型研究,曾帶領團隊研發知識增強預訓練模型THU-ERNIE,並參與推出中文預訓練語言模型CPM。面壁智能的主營業務為端側大模型研發及產業化,其核心產品為MiniCPM系列模型。

與主要依靠雲端算力提供服務的大模型不同,端側模型可以部署在手機、汽車、PC、機器人等本地設備上,在弱網甚至斷網環境中運行。今年5月,面壁智能聯合清華大學、OpenBMB開源了新一代端側文本基座模型MiniCPM5-1B。該模型參數量為10億,在Artificial Analysis Intelligence Index中獲得17.9分,超過了多款參數規模更大的開源基座模型。同期發佈的BitCPM-CANN採用1.58-bit三值量化技術,在華為昇騰集群上完成全棧訓練及開發。面壁智能稱,相比傳統模型,該模型在推理階段可以節省約6倍顯存。

▲面壁智能開源MiniCPM5-1B(圖源:huggingface) 面壁智能的技術路線建立在“能力密度”指標之上,即衡量單位參數量能夠承載的模型能力。2024年,面壁智能與清華大學團隊提出“大模型密度定律”(Densing Law),認為開源大模型的最高能力密度約每3.5個月翻一倍。2025年11月,相關論文發表於《Nature Machine Intelligence》,併入選當期封面文章。

▲大模型密度定律登上《Nature Machine Intelligence》 MiniCPM系列開源模型在GitHub、Hugging Face等平臺的累計下載量已經超過3800萬次,其開源模型的傳播規模仍在快速增長。商業化方面,面壁智能目前已經進入汽車、手機、PC、智能家居、低空飛行器、民航、法律及具身智能等市場,其中汽車是其進展較快的量產方向。在汽車領域,面壁智能已成功在長安、上汽、吉利等多款車型上量產落地,2026年預計將有數十萬輛汽車搭載端側模型;法律領域,面壁智能即將正式對外發布首個專業法律服務基礎設施CPM for Legal。

結語:融資估值雙雙躍升,端側AI進入商業兌現期 整體來看,國內大模型行業的資本競爭正在從單純的模型規模競賽,轉向技術效率、產業資源及商業化能力的綜合競爭。面壁智能半年融資額超過50億元、估值突破200億元,說明端側AI正在成為產業資本重點押注的方向。對於面壁智能而言,完成大額融資只是新的起點。隨著端側模型進入數十萬輛汽車及更多智能硬件,其下一階段的關鍵,將是把模型下載量、合作項目和技術指標進一步轉化為規模化出貨量及可持續收入。

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