北大為什麼沒出智譜？

北京大學與 DeepSeek 近日聯手開源了 DSpark 推理加速框架，這項合作讓外界再度關注高校在 AI 產業化中的角色。DSpark 主要處理大模型線上服務的工程問題，特別是在高併發場景下如何加速模型生成答案。根據公開資訊，該框架已部署在 DeepSeek-V4-Flash 與 V4-Pro 預覽版服務引擎中，單用戶生成速度提升約 60% 至 85%。就在幾個月前，北大計算中心也與華為共同發布了基於昇騰平台的 DeepSeek 全棧開源推理方案，該方案採用北大自研的 SCOW 算力平台與鶴思調度系統，進一步將北大研發能力嵌入國產算力部署鏈條。 相較之下，清華大學在大模型創業領域的存在感更為鮮明。大模型第一股智譜 AI 即從清華知識工程實驗室與 AMiner 系統孵化而來，歷經公司化與資本化歷程，最終成功上市。面壁智能、生數科技、月之暗面等 AI 初創企業也同樣擁有深厚的清華背景。智譜的路徑大致是：實驗室成果長成公司，再進入大模型競賽與資本市場。這種「實驗室直接孵化公司」的模式，在這一輪 AI 浪潮中屢見不鮮。 然而，北大的 AI 產業化路線並未聚焦於基礎大模型。目前最受關注的北大孵化成果出現在具身智能與 AI for Science 領域。銀河通用由北京大學計算機學院助理教授王鶴與前 ABB 機器人專家姚騰洲共同創立，專注於通用機器人與具身智能大模型，目標是讓機器人理解環境並在真實場景中完成任務。該公司於 2023 年 12 月完成億元級天使+輪融資，由美團戰略領投，北大燕緣創投、清華 SEE Fund 與 IDG 資本跟投。2024 年，北大與銀河通用進一步成立「具身智能聯合實驗室」，在理論、技術與產業落地層面深度對接。 另一家代表企業晶泰科技，則以 AI 驅動藥物與材料研發。聯合創始人賴力鵬在北京大學攻讀物理與數學後，赴麻省理工學院從事博士後研究，後經北大引進回國，並透過北大科技園實現產學研轉化。晶泰科技獲得騰訊、真格、紅杉、Google 等機構投資，成為 AI for Science 領域的標竿。北大創新創業學院在 2026 年也將「創企行」第一站設在晶泰，向學生展現從科研問題到產業應用的完整路徑。 兩所頂尖高校的孵化機制存在本質差異。清華與智譜之間是一條清晰的實驗室成果轉化鏈：教授團隊成立公司，再經由資本市場放大影響力。北大則更傾向於平台式孵化，早在 2018 年，北大科技園人工智能專業孵化平台就已入選國家專業化眾創空間，覆蓋項目篩選、孵化、加速到產業化，但這種模式與直接將實驗室長成公司有所不同。北大的 AI 外溢更多先落腳在具體產業問題上，而非急於打造基座模型。 這種差異也體現在北大 AI 領域的兩位旗幟性人物身上。北京大學人工智能研究院院長朱松純同時兼任北京通用人工智能研究院院長，他的研究方向聚焦於機器人能否真正進入真實世界。他多次強調，大語言模型並不具備通用智能體所需的「完成無限任務、自主產生任務以及價值驅動」三大特徵。2026 年 3 月，北京通用人工智能研究院發布機器人核心引擎「通腦」，目標就是讓機器人具備自主決策與持續學習能力，直接對接到具身機器人場景。另一位關鍵人物、北京大學計算機學院教授黃鐵軍則長期耕耘視覺信息處理與神經形態計算，其團隊的超高速脈衝相機曾在國家「十三五」科技創新成就展亮相，並透過北大科技成果轉化基金成立脈衝視覺公司。兩位學者的研究方向，從根本上決定了北大 AI 產業化的走向更偏向垂直領域而非通用語言模型。 然而，北大人才並未缺席大模型核心戰場。從阿里 Qwen 團隊離職的林俊暘是北大校友，他曾在阿里達摩院參與 M6 與 OFA 等項目，後成為 Qwen 開源體系的關鍵研發者。2026 年初，多家媒體報導林俊暘正在籌備新的 AI 創業項目，種子輪目標估值高達 20 億美元，約合 135 億元人民幣，可能成為北大校友在基礎模型主線上的新樣本。另一位備受關注的人物是羅福莉，她在北京大學攻讀計算語言學碩士期間發表了人生第一篇頂會論文，後先後進入阿里達摩院與 DeepSeek 工作，目前擔任小米 MiMo 大模型負責人。她曾在阿里專訪中坦言自己曾是計算機領域的「低起點者」，靠努力與運氣走到今天。這兩位人才的職業路徑顯示，北大雖然沒有直接孵化出智譜級別的基模公司，但其培育的 AI 人才依然在頭部企業的模型研發中扮演關鍵角色。 北大也正在透過基金與創業營加速 AI 成果落地。2026 年 1 月，北大臨港科創中心披露，燕緣創投管理的首支全盲池基金完成備案，規模 1 億元，重點投向半導體、人工智慧、軟體以及北大科技成果轉化項目。去年 6 月啟動的首期北大 AI 創業營，從全校超過 100 個報名項目中遴選 35 個，方向涵蓋機器人、腦機介面、科學智能、智慧醫療與類腦芯片；到 2026 年初，第二期又有 45 個項目入營，超過 60% 已完成公司註冊。這些動作顯示，北大不只是在等待校友在外創業，而是主動建構基金、平台與加速機制。 回到最初的問題：北大為什麼沒有出智譜？答案或許不在於能力不足，而在於路線選擇不同。清華的 AI 名片已透過基礎模型公司打響，北大的名片則可能出現在機器人、類腦芯片、科學智能與 AI for Science 等更垂直的領域。兩所頂尖高校在產業基因上的差異，從一開始就已埋下伏筆。北大需要的或許不是複製一家智譜，而是在自己的強項上孵化出足以代表新時代的產業標誌。