4年百亿估值，国产大模型创业TOP 1，清华造

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文章来源于：量子位（QbitAI）

作者：衡宇

大模型公司智谱 AI，一举宣布了年内融资额：25 亿元人民币。

如此数额，什么概念？刷新了国内大模型创业公司的累计融资额，估值超过百亿。

这家成立 4 年的公司，已经成为国产大模型最具吸金力、最具价值认可的公司。

在百模大战来到见真章的“生成式 AI 第二阶段”，领头羊智谱的融资进展，是否也是行业马太效应显现的证明？

被看好的公司会获得更多的资源，没有证明自我价值的公司则面临洗牌和无缘下一阶段竞速。

从创业公司的维度来说，这更像是大模型创业的上半场尾声，格局分水岭已现，生态座次开始分明。

在弄清国产大模型融资强者为什么是智谱之前，我们先溯本求源，知其来处。

在此之前，它大概属于圈内知名，圈外无名的状态。

智谱 AI，成立于 2019 年 6 月，由清华大学计算机系知识工程实验室（KEG）的技术成功转化而来。

核心团队成员几乎都是清华血脉，其中，CEO 张鹏毕业于清华大学计算机系，是清华大学 2018 创新领军工程博士。

在 KEG 实验室时，团队主要进行研究如何把机器学习、数据挖掘、知识图谱等应用到工程实践中，并且从 2017 年开始训练 AI 模型。

到了智谱成立一周年那天，恰巧 OpenAI 发布了 GPT-3。

从那时候起，智谱公司上下开始全情投入大语言预训练模型的研发。在大模型的道路上，OpenAI 选择了 GPT，谷歌选择了 BERT，而智谱选择了 GLM（General Language Model）。

种瓜得瓜，后来几乎所有的故事都围绕智谱独特的 GLM 预训练架构展开：

2022 年，智谱和清华合作研发了双语千亿大模型 GLM-130B，把它作为基座，开始打造大模型平台及产品矩阵。

2023 年，智谱动作非常频繁，从推出对话模型 ChatGLM 同时开源单卡版模型 ChatGLM-6B 起，相继视觉模型 Visual-6B、代码模型代码模型 CodeGeeX2、数学模型 MathGLM、多模态模型 CogVLM-17B、Agent 模型 AgentLM 系列，并且统统开源。

今年 8 月 31 日，智谱基于中英双语对话模型 ChatGLM2 的生成式 AI 助手“智谱清言”，成为了首批 11 家通过备案飞入寻常百姓家的大模型产品。

可以说，这几年来，智谱在大模型领域主要做的事情很明晰，就是一手夯实地基（基座模型），然后在地基上搭建各种模态和功用的建筑。

值得一提的是，智谱从雏形时期就能用B端服务能力养活自己，这是这家公司面对“大模型花钱如流水”的公认现实不仅不畏手畏脚，还频繁研发推出新模型新产品的底气。

当然这不是唯一原因。

除了服务能力和与之伴随的营收能力，智谱还拥有过硬的人才队伍和技术实力。

上面已经提到，智谱脱胎于清华，而“清华系”已经成为这个领域一种颇具威望的标签。

究其原因是清华计算机系投身大模型研究较早，有着长期经验，培育了许多人才——现在市场上叫得上名字的玩家，以智谱为代表，以及如月之暗面、深言科技、一流科技、百川智能、面壁智能、衔远科技、生数科技等，都是清华血脉。

他们所发表论文的被引用数、所发布模型的可验能力，都是对这个“公认标签”有力证明。

而且据公开资料，智谱是唯一全内资国产自研的大模型企业。

这样的公司底色，让智谱在“模型安全、数据安全、内容安全”不绝于耳的讨论和争议声中，有着自己的准备和策略。

据悉，为配合国产 GPU 发展，智谱现在在落地 GLM 通用语言模型国产芯片适配计划。

具体来说，就是和国产算力芯片厂商一起合作做模型算法适配，在算法端推理端适配国产芯片，目前可适配的国产芯片已有近 10 种。

上述的成绩单和独特性，或许成为了智谱一路备受看好、脱颖而出的关键原因。

但因为备受看好，积累了足够资本的智谱也表明了构建更长远竞争力的决心。

在 10 个月内狂揽 25 亿人民币融资后，智谱 AI 官方表态：

上述融资将用于基座大模型的进一步研发，更好地支撑行业生态，与合作伙伴一同高速发展。

核心归结起来就两大方面：

. 一是做大做强做坚实大模型底座。

. 二是拓展生态和朋友圈。

既要有深度，也要有广度。

首先，做大做强大模型底座，“进一步研发”基座大模型。

目前智谱视为底座的大模型，是发布于 2021 年的双语双向稠密模型 GLM-130B，拥有 1300 亿参数。

当时受技术、数据、算力等诸多限制，训练这个参数量的大模型足够令人头秃，但成果很显著，GLM-130B 的部分表现优于 GPT-3 以及 PaLM。

不过时至今日，数据、模态增长带来的需求，昔年 1300 亿参数的庞然大物好像有些不够看了。

量子位得到的最新消息是，这周五（10 月 27 日），智谱将有新动作——发布新一代基座大模型。

其次，拓展生态和朋友圈。

落实到具体行动上，应该绕不开智谱一以贯之的准则：持续开源。

这家公司一直是大模型领域最开放的玩家之一，早在前 ChatGPT 时代，它就和百度（ERNIE2.0）、阿里（AliceMind）、智源（清源CPM）、澜舟（孟子大模型）等一起，走透明、开放的态度。

现在翻看智谱早期的 GLM 报告，里面就有“我们邀请大家加入它的开放社区，推动大规模预训练模型的发展”的字样。现在，这家公司仍在用开源的方式，和开发者、行业用户交个朋友。

这个习惯延续到现在。

结合目前的数据，可以更清楚地看待智谱对开源的坚持，收获了什么阶段性结果：

开发者社区，ChatGLM-6B 上线四周后抱抱脸趋势榜第一，累计超 1000 万下载，GitHub 揽星 5w+。

另一边，智谱公司官网上罗列着共建生态的合作伙伴，“69个国家，1000+个研究机构”。此外，量子位得到求证，其客户数量超过1000家，共建开源生态的在200-300家之间。

大模型生态一旦建立，就能更好地整合大模型基础层、中间层和应用层的资资源，进行优化配置，达到健康交互、协同进化的效果。

在这之中，基座大模型凭借基础性、通用性，位列大模型生态的核心地位。想明白这一点，就不难理解智谱致力于拓展生态和朋友圈的优势和必要性了。

去年十一月底，OpenAI 给世界送来了 ChatGPT。紧接着，大模型技术趋势以前所未有的速度掀起一波又一波的高潮。

直观数据是惊人的，呈现速度也是惊人的。

上亿的用户活跃度、十数亿的收入、百亿的估值……大模型不讲武德地强势席卷世界，所有人都在观望、探索，思考这个人工智能技术能够探索多广阔的边界，其支撑的产品又能如何发挥技术之力？

于是，国外有 OpenAI、Anthropic 这样的先驱者，国内也有了智谱 AI、MiniMax 这类百亿独角兽。

珠玉在前，技术和工程方面的部分问题无法快进和跳过，再明星的阵容、再天文数字的融资，只要走大模型的路，就必须亲自经历。

挑战十分严峻，但挑战者前赴后继，乐在其中。

△图源红杉

今时今日，几乎一年过去，我们见证了大模型技术的发展，也见证了创新和竞争如何塑造着这个领域。

更可以清晰看到的是，巨头完成初步卡位，创业公司开始洗牌，第一阶段格局初现。

没错，一家公司做不完大模型能力内的所有事，但通用大模型的门票就这么有限，没有能力拿到的玩家，开始分流：要么走向专用，做行业模型；要么放弃模型层创业，开始站在别家模型的肩膀上，走向中间层、应用层……

大模型创业，正在进入分水岭时刻。

从今往后，关于大模型创业的融资进展，很可能比起现在会越来越聚集。动辄数亿数十亿的资金将继续聚集到“已经不差钱”公司。

行业的马太效应正在加剧。资本总量有限，越有价值的公司会被更加好看，最好最多的资源被送到最有潜力的那匹马手中。

资本市场上，贵的公司唯一的缺点就是贵，便宜的公司唯一的优点就是便宜。

大模型创业的上半场，即将结束。

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