超200億，中國最大端側模型獨角獸誕生！
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。
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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