文 | 新眸，作者 | 李小东
2026 年 5 月的第二个交易周，国产大模型赛道的融资叙事以一种近乎"连更"的方式刷新。
5 月 7 日，华峰资本官宣月之暗面完成新一轮约 20 亿美元融资，投后估值突破 200 亿美元，由美团龙珠领投，水木资本、中国移动、CPE 源峰等参投。仅隔一天，消息人士向多家媒体透露，阶跃星辰将完成近 25 亿美元融资，已拆除红筹架构，赴港 IPO 加速推进。
24 小时内，大模型赛道豪揽近 45 亿美元。资本市场的狂热，让人恍若回到 2023 年 ChatGPT 引爆的创投亢奋期。但细看这两轮融资的投资逻辑和公司战略，国产大模型已经走到了比估值数字本身深刻得多的岔路口。
在阶跃星辰的融资叙事中，主角不是某家顶流 VC，而是一批实业属性浓烈的产业链资本，华勤技术、龙旗科技、豪威集团、中兴通讯，这些名字覆盖了从手机 ODM 整机制造到上游图像传感器的全部环节。与此同时，"港版淡马锡"香港投资管理有限公司，这家此前仅在大模型赛道独押阶跃的政府投资平台，也以背书身份站到了股东名册中。
视角切到月之暗面。Kimi 这场 20 亿美元融资中，最醒目的标签是美团龙珠，这家由美团实控的硬科技投资矩阵，仅龙珠单家就出了超 2 亿美元。更早的股东名册里，阿里、腾讯、小红书已悉数就位，构成了"互联网平台矩阵 + 国资运营商"的复合型股东结构。
实业嫡系下场站台，互联网平台资本以巨量筹码贴上赛道第一梯队的高估值标签。这背后有个基本事实，印奇治下的阶跃星辰与杨植麟执掌的月之暗面，处在了中国 AI 创业公司商业化路径分化最剧烈的时刻。
01 向左与向右：两种战略路线的分野
阶跃星辰这一局，绕不开印奇。
如果要给 2026 年的国产 AI 创业史找一条最戏剧性的线索，印奇今年 1 月的履新大概率入选。这位 38 岁的清华姚班毕业生，AI 1.0 时代"四小龙"旷视科技的联合创始人，年初以阶跃星辰董事长的新身份正式登场。同日官宣的还有阶跃超过 50 亿元人民币的 B+ 轮融资。
印奇的到来，同时带来了资本与战略方向的剧烈转向。
他给出的方向极其明确。4 月底千里科技新品发布会后的媒体沟通会上，印奇表示，全球基础大模型赛道格局已基本定型，很难再诞生全新头部企业，现有玩家的核心出路在于"找到专属场景、完成商业闭环落地"。他的原话是：阶跃星辰的基础大模型布局，要"落地真实应用场景"，如此"研发才有明确迭代靶点"。
这句话恰恰是过去两年模型层创业公司最核心的焦虑，只做基础模型，即便追平 GPT 水平，也难以回答"钱从哪里来"。
印奇的解法是绑定终端。华勤和龙旗是全球手机 ODM 第一梯队企业，掌控着每年数亿部手机的设计与制造；豪威提供 CIS 图像传感器，处于手机影像链的关键位；中兴则已与阶跃深度共创 AI 手机功能。
产业资本的密集站队意味着，阶跃星辰不再只是一家供给基础模型的软件公司，它是正在与供应链各环节形成利益共同体。
事实也的确如此，这种捆绑如今有了一些商业佐证。其 Step 系列多模态模型已与 OPPO、荣耀、吉利等厂商达成合作，手机预装机量突破 4200 万台，覆盖国内约 60% 的头部手机品牌；汽车领域，AgentOS 智能座舱搭载于量产车型。
月之暗面走向了另一条路。
杨植麟在中关村论坛上的判断颇具对照意味——大模型的本质是"将能源转化为智能"，规模化是核心基础，但规模化并非暴力堆砌算力，而是以"升级效率"为核心。为此，Kimi 设定了" Token 效率、长上下文、Agent 集群"三大策略方向，核心目标：在有限资源下实现智能最大化。
印奇向左，走的是"产业捆绑"路线，股东群成了一家"硬件采购委员会"，从 ODM 到芯片，从终端应用到港股上市背书，全力锚定 AI+ 终端的产业逻辑。杨植麟向右，走的是技术、资本双向循环路线，高频融资叠加前沿模型，在全球商业竞争维度上打出影响力，再用估值优势反哺技术。
02 数据对照与创业逻辑，两套打法的内在肌理
在商业化变现上，据美团龙珠合伙人王新宇披露，K2.5 模型更新后，Kimi 的年度经常性收入于 3 月初突破 1 亿美元，4 月继续攀升至超 2 亿美元，付费订阅与 API 调用同步加速。考虑到 K2.5 模型 1 月底才发布，这意味着 Kimi 在一个月内就完成了 ARR1 亿美元的冷启，第二个月又翻番至 2 亿美元。
从商业效率来看，这个爆发曲线在国内大模型圈暂无对手。
但在估值层面，Kimi 的"贵"同样引起侧目。本轮融资前，其估值从 2025 年 11 月的 43 亿美元一路拉升至 4 月的 180 亿美元，最终推到 200 亿美元。不到半年增长约 4 倍。
阶跃星辰的估值数据更保守。市场普遍估计其投后估值约为 100 亿美元。但若从其预装机量 4200 万台、日均服务近 2000 万人次的终端规模来看，这属于以"产业逻辑"定价——投资人不看重它讲多快的增长故事，而看重它绑定了多少不可替代的硬件出货通道。
两者估值差的背后，实质是两套估值方式的角力。Kimi 以 ARR 为核心，对标全球 SaaS 逻辑；阶跃星辰以装机渗透率和渠道合作为核心，对标传统 TMT。这两种定价方式哪个更"正确"，答案不在当季财报里，而在下一阶段的模型部署能力和生态牢度中。
印奇身上背负的历史分量，在 2026 年的中国 AI 圈里大概是最重的。
他 2011 年与唐文斌、杨沐共同创立旷视科技，依靠 Face++ 人脸识别切入市场，成为上一代" AI 四小龙"中的第一家。然而那一拨 AI 公司的资本市场之路堪称时代困局，旷视 2019 年递表港交所失效，转战科创板又历经波折；商汤虽然抢滩成功，但股价长期在发行价之下徘徊。
第一代 AI 公司普遍受制于技术成熟度与商业场景脱节，做安防的要和传统集成商竞标，做算法授权的难以从大厂 AI 开放平台突围。
2024 年，印奇接盘力帆科技（后更名千里科技），以智能汽车作为新切口。今年再扛起阶跃星辰大旗，他已拥有"旷视 + 千里 + 阶跃"三部棋。他有句话在圈子里被反复引述："我们的后续核心智能体能力，更需要依托优质终端应用场景完成打磨。"
换言之，他这次的打法完全迭代了，底层是阶跃星辰的大模型，中层是千里科技的汽车终盘，前端还有华勤、龙旗、中兴这些供应链大客户提供出货渠道。这种"底座 - 中台 - 终端"一柱擎天的架构，在 AI 1.0 时代是不存在的，因为那时候根本没有大模型这个底座。
拆红筹的细节同样值得注意，阶跃已于今年 4 月完成股份制改造，由有限责任公司变更为股份有限公司，红筹架构拆除落地收尾。HKIC 的入场则为赴港上市提供了精准的监管友好信号，这家香港特区政府投资平台，迄今在大模型领域只押注了这一家。
从节奏上看，阶跃正以智谱、MiniMax 为蓝本，抢跑港股"第三上市窗口"，而印奇将第三次踏入资本市场的河流。
相比阶跃，月之暗面的故事比更"纯粹"。
杨植麟出身清华，早年师从唐杰教授，后赴 CMU 攻读博士，是 Pre-trained Model 与文本生成领域的顶级研究者。这种纯技术出身的创始人在国内 AI 圈并不多见。月之暗面成立仅两个月后就获得了包括美团龙珠在内的天使轮，投资人们几乎在他还没做出成型的商业产品前，就把筹码押了下去。
2026 年初，当外界还在猜测 Kimi 是否会被大厂挤压，杨植麟用一次系统化的技术升级给出了回应。Kimi K2.5 以静默推送方式正式上线，核心卖点是原生支持视觉，并引入 Agent 集群能力，可以调度 100 个专业"分身"并行处理 1500 个步骤，无需预设即可完成角色分配与任务拆解。
这正是杨植麟的"向右"逻辑，把模型技术看作撬动全局的唯一支点。K2.5 上线后，API 供应的 TPM 配额迅速趋紧，有客户开出千万美元级别的消费承诺及预付担保来争取优先供应。随后 Kimi 又快速发布 K2.6 并同步开源。
高频迭代拉动订阅付费与 API 调用无缝加速，ARR 在 K2.5 上线后一月即破 1 亿美元。而当 ARR 超 2 亿美元、估值突破 200 亿美元后，Kimi 的资本势能进一步反哺人才抢点与算力囤积。
这构成了一种"技术迭代→商业数据→资本升温"的双循环正反馈，与阶跃星辰"产业捆绑→场景闭环→港股上市"的单循环形成了根本差别。
03 谁的路更经得起时间
两家的估值差，Kimi 200 亿美元 vs 阶跃约 100 亿美元，本质上是不同定价准则在竞争。
当投资人用 ARR 作为锚定物来定价 Kimi 时，她是在用 Cloud 100 的框架看待一家模型公司。与 2021 年的 SaaS 估值浪潮不同，这里的 ARR 不是软件的年度订阅，而是 API 调用收入的年化结果。它的毛利结构远不如高续费 SaaS 产品清晰，但增长曲线远比后者陡峭。
阶跃星辰拿不到这样的高估值的根本原因在于，手机预装的"终端覆盖率"是一个必须不断续费的护城河。它的对手不是 MiniMax 或智谱，而是那些想把自家模型塞进同一批手机里的大厂。
中兴手机此前已与字节豆包团队联合发布搭载豆包手机助手的工程样机，今年双方又披露了新一代豆包 AI 手机的研发计划。OPPO、荣耀、吉利是阶跃的客户，同样也可以是字节、阿里、腾讯的客户。终端入口争夺战里，没有永远的盟友。
但"向右"的 Kimi 同样面临结构性风险。K2.5 与 K2.6 在 Agent 评分上跑赢了多数开源竞品，可是在全球模型层，DeepSeek V4 与阿里 Qwen 3.6 的迭代速度没有慢下来的迹象；开源生态里，社区对模型切换的摩擦成本极低。一旦模型技术出现代差，API 调用的商业底盘可能加速流失。
朱啸虎前段时间总结了一个被市场广泛认同的判断：" AI 领域的投资逻辑正从叙事性估值转向基本面估值，投资人开始看重 ROI 等可衡量的结果。"
问题的核心在于，中国大模型行业的"基本面"到底该如何衡量。是用 ARR 还是终端覆盖率？还是应该等真正的净收入留存率、客户生命周期价值出来后再算？在答案未明之前，两条路都承担着各自的代价。
把时间轴拉长一些，5 月 8 日这个夜晚，几乎是过去两年中国大模型创业的一幅剖面。
彼时智谱与 MiniMax 已在港股站稳，两家的市值分别突破 4000 亿港元和 2000 亿港元，一度双双压过百度港股市值。DeepSeek 正在洽谈的融资轮估值被传至 450 亿美元级别，阿里、腾讯均据称出现在谈判桌上。"两强领跑、两虎竞速"，资本市场的格局从未如此清晰。
同一条赛道上，印奇和杨植麟在跑完全不同的马拉松。前者想用阶层式产业资本把模型焊死在硬件里，后者想用技术 - 资本双引擎在全球生态中挤占高估值生态位。
这两种路径没有绝对的对错，硬件绑定的护城河足够深但建立周期长，API 商业的增速足够快但防御性弱。两位清华校友各自押注在效率等式相反的两端。
可以确定的是方向并非铁板一块。K2.6 的 Agent 集群功能越强，其对端侧部署的依赖就越深，Kimi 迟早需要寻找与终端结合的基础设施；而阶跃在拿下足够多终端市场后，必然面临第三方客户逐渐自研模型替代的问题，一旦失去技术代差，终端合作的忠诚度会迅速消散。
两条路线的交汇点在远处闪烁，印奇和杨植麟的终极对手可能不是彼此。正如一位不愿具名的投资人说的，"中国大模型卡位战的主角不再是创业公司和创业公司之间的对决，当他们各自路径走到终点时，迎面撞上站在那里的阿里和腾讯。"
在那之前，市场唯一能做的就是给出两张不同定价逻辑的通行证，让两列火车的终点说清它们各自的逻辑。眼下，杨植麟和印奇先后驶入了黎明前最拥挤的隧道。
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