據騰訊新聞獨家消息，MiniMax（稀宇科技）已拿到證監會備案且通過港交所聆訊。這家大模型獨角獸有望以“全球AGI第一股”登陸港股，成為大眾投資者參與本輪AI浪潮的稀缺標的。MiniMax自創立即全模態自研，是“全球唯四全模態進入第一梯隊”的企業。其文字模型MiniMax M2在全球權威測評榜單Artificial Analysis上總分全球前五、開源第一，視訊模型Hailuo 02系列在多個榜單中位列全球前三，語音模型Speech02系列在國際權威榜單中力壓OpenAI登頂全球第一。商業化層面，MiniMax推出一系列AI應用，包括MiniMax Agent、海螺AI、MiniMax Audio、星野Talkie、開放平台，在全球超200個國家及地區擁有超2.12億使用者，並覆蓋超100個國家和地區的企業與開發者，是全球商業化最領先的大模型公司之一。其商業模式以付費訂閱和模型呼叫收入為主，作為“AI商業化的可持續樣本”備受關注。公司股東包括阿里、騰訊、米哈游、高瓴、IDG、紅杉中國、經緯等頂級機構。業內分析指出，全球大模型行業及中國“人工智慧+”發展增速顯著，作為國產大模型領軍者的MiniMax，在全球展現出全模態技術實力與商業化能力，是這一爆發增長賽道中的稀缺標的。其上市後將填補資本市場空白，成為2026年港股IPO資本搶奪的AGI第一股。 (瑞恩資本RyanbenCapital)

12月17日，騰訊新聞《一線》從不同信源處獲悉，“AI六小龍”MiniMax和智譜AI，均於本周初獲得了中國證監會備案，並參與了港交所的上市聆訊。騰訊新聞《一線》獨家獲悉，MiniMax於12月17日通過了港交所聆訊。針對智譜AI的聆訊事宜，市場也有傳聞稱其於12月16日在港參與並通過了聆訊，騰訊新聞《一線》從多位相關人士處證實了該消息。但截止發稿，暫未能獲得上述兩家公司置評。除此之外，騰訊新聞《一線》獲悉，MiniMax計畫於2026年1月在港掛牌上市，因為下周開始（即12月20日），香港開始進入聖誕節假期。暫未知智譜後續的上市安排。公開資料顯示，MiniMax的保薦人為瑞銀等多家投行，智譜AI的保薦人則為中金等多家投行。騰訊新聞《一線》獲悉，MiniMax曾於今年6月在港通過秘交申請上市，是首個在港提交IPO的中國AI大模型公司。這兩家公司可能是中國內地企業赴港上市“報備制”以來，在港過聆訊最快的案例。公開資料顯示，MiniMax的投資人包括阿里巴巴、明勢創投、紅杉、高瓴以及騰訊、IDG等多家機構。 (騰訊科技)

大會結束，月之暗面創始人楊植麟被觀眾層層圍住，有人舉著手機想加他微信，有人追到茶歇區要簽名。投資這家公司的機構，拉一整大巴的投資人去拜訪他，「讓第一線投資人見見好的創業家是什麼樣子」。MiniMax創辦人閔俊傑很少公開露面，網路上能搜到的照片沒幾張。這無礙他在投資業的熱度。 MiniMax估值長期排在中國大模型新創公司前列，投資人要靠「搶」 才能拿到份額。這一切都發生在DeepSeek爆火前。今年初，兩家明星新創公司一起被擠到聚光燈邊緣。春節後的第一​​個工作周，兩家公司的二號位各自召開了內部會議，討論DeepSeek之後該怎麼做成長。月之暗面在長達6小時的會議後，決定暫緩投放，回歸產品與科技本身。在MiniMax，DAU被稱為「虛榮指標」。兩家公司有員工覺得，這是一種「解脫」：不用再絕望地消耗資源與字節等巨頭競爭，也無需拚命證明「中國能誕生OpenAI」。問題已經失去意義。在這之後，兩家公司取得更好的技術進展。 MiniMax的影片產生模型，宣稱在某些場景超過Google的Veo3；其開源的M2文字模型，在部分評量中位列全球開源模型第一。月之暗面的K2模型，被稱為「中國又一個DeepSeek」；近期發布的K2 Thinking，宣稱部分基準測試得分超過GPT-5。他們的壓力並沒有消失。 MiniMax和月之暗面曾以較少的資源證明成長潛力。兩家公司因此拿到中國大模型創投領域大多數資金，總計超過200億元。這筆錢很少，讓他們難與字節、阿里，甚至是DeepSeek正面競爭，或是對標OpenAI、Anthropic這些海外同行。但這筆錢又夠多，讓他們無法收斂野心。閔俊傑和楊植麟是中國大模型領域的「雙子星」。他們幾乎在同一時間走進公眾視野，講著相似的理想——相信技術，追求AGI；也都在融資、流量、爭議與期待中長期被同一個問題拷問：中國的OpenAI，會誕生在那裡？兩人的相同之處並不多。閔俊傑崇尚“系統理性”，想要在龐雜的約束中尋找最優解。他把公司視為可以設計和最佳化的函數，堅信組織的力量能夠催生創新與成長。他敢於決斷，然後接受衝突，迅速迭代。他創辦的MiniMax，在技術路線上選擇多模態模型，是中國最早推出MoE模型的團隊之一。楊植麟則相信人才的力量，公司的核心產品「Kimi」 也是他的英文名，個人光環與公司品牌深度綁定。他看重“共識驅動”，相信少數精英能引領方向。與MiniMax不同，他創辦的月之暗面更執著於無損的語言模式本身的力量，一度不怎麼在意MoE。現在他們要解決的問題是一樣的。之前三年過山車般的經驗表明，一時的技術成果或使用者成長，很難成為競爭優勢。他們還要建立讓技術和使用者成長持續產生的組織能力。技術CEO、管家二號位2017年，在商湯擔任CEO助理的贠燁禕，就向雲啟資本合夥人、也是她在約翰霍普金斯的師兄陳昱提出過創業設想，但因為缺合夥人沒能推進。四年後，她再次找到陳昱：“我終於找到創業搭子了。”這個搭子，就是閔俊傑。閔俊傑是典型的「系統內優勝者」。他出生於1989年，在河南的縣城長大，博士就讀於中國科學院自動化所。2014年博士畢業後，髕俊傑加入商湯，在這家核心成員大多來自香港中文大學和海外高校博士生的公司中，他只用了五年時間，就從演算法工程師一路做到最年輕的副總裁、研究院副院長，負責智慧城市、遊戲等多個業務。他參與了商湯底層演算法到工程落地的體系建設，發表上百篇論文。MiniMax 創辦人閔俊傑閔俊傑第一次見陳昱，就給對方留下深刻印象：一是光頭，「一看就是絕頂聰明」；二是閔俊傑跟他講，可以用基礎模型，解決更加通用和泛化的問題。「現在看來當然是常識，但在業界都還在講用若干小模型解決複雜問題的2021年，令人耳目一新。」陳昱說。2021年底，閔俊傑離職創辦MiniMax。閔俊傑負責技術，贠燁禕負責技術以外的產品、融資等事務。一位MiniMax早期人士說：“閔俊傑想要做全世界最偉大的技術，贠燁禕想做全世界最偉大的公司。”閔俊傑把AGI視為「一般人每天都會使用的一個產品、一個服務」。一位MiniMax前員工說，他加入MiniMax，是被會議室牆上的一行字打動──Intelligence for Everyone。MiniMax的第一輪融資印證了這套故事的吸引力：閔俊傑在與高瓴創始人張磊聊過後，高瓴直接取代雲啟，拿下首輪2000萬美元融資的領投。 MiniMax投後估值達2億美元。月之暗面起步沒那麼順利。 2023年初，剛成立的月之暗面想融資2,000萬美元還不順利。在投資人眼裡，楊植麟只有「技術」 標籤，缺乏產品、管理、融資經驗。出生於1992年的楊植麟是廣東汕頭人，頭髮茂密，他在卡內基美隆讀博期間，發布的大語言模型相關論文XLNet和Transformer-XL，現在引用接近兩萬。月之暗面創辦人楊植麟同樣在讀博士期間，27歲的楊植麟參與創辦AI公司循環智能。他在自己的個人主頁上寫道：“我所有工作的目標，包括研究和商業，都是最大化人工智慧的價值。”月之暗面的起點，是楊植麟在循環智能負責的團隊。 2021年，楊植麟主導了華為雲合作的千億級盤古大模型，團隊就叫「Moonshot」。兩年後，他推動「Moonshot」 從循環獨立，成立月之暗面。他認為要“專門建一家公司，而不是從別的業務裡拐出一條支線。”起步融資遇挫，楊植麟想到循環智能的投資人、也是他的清華學姊張予彤。在2019年，在金沙江創投的張予彤就主導投資了循環智能。在張予彤的推動下，月之暗面最終在2023年上半年完成第一筆融資，紅杉、真格、Monolith的下注讓楊植麟趕上了窗口期。張予彤如今在月之暗面的角色是二號位，與贠燁禕在MiniMax類似，負責融資、成長等業務。不過張予彤的加入，後來也讓月之暗面陷入潛在的利益衝突與仲裁風波。雖然起步方式不同，兩位創辦人在公司的發展上做出了類似的選擇：用大半年時間研發基礎模型後，嘗試做C端產品，並迎來了第一個爆發點。2022年年中，MiniMax投入數名員工，用一個月的時間做出了AI對話產品Glow，用戶可以在這個產品上自由創建角色，並和角色對話。他們本來想用遊戲化的方式收集數據，「沒人想到這個產品會一炮而紅」。 Glow上線4個月後註冊用戶超過五百萬。「Glow出乎意料的成功讓公司的重心轉向了C端產品。」一位MiniMax員工說。 2023年底，MiniMax約有300名員工，其中近200人在產品線，遠超越同類大模型新創公司。月之暗面的故事類似。 2023年8月，他們第一個模型訓練到後期，開始立項做AI助理Kimi，當時整個公司只有50人，預期只是「展示模型能力」。上線之後，Kimi連續數月月活用戶季增超過100%。「用了最少的錢，最少的人，最少的卡，做到了最好的狀態。」Monolith創始合夥人曹曦曾如此評價月之暗面，他的基金跟進了月之暗面三輪融資。2023底再融資時，月之暗面成為資本追捧的對象。小紅書投前9億美元估值的價格很快就被阿里壓過：投資近8億美元，將月之暗面的估值抬升到23.4億美元。這讓它的估值與2021年就成立的MiniMax並駕齊驅，膨脹速度遠超上一代AI公司。同一時間，MiniMax也拿到阿里投資的6億美元資源，估值又超過月之暗面。兩筆融資2024年初完成，合計超14億美元（100億元人民幣），超過中國大模型創投領域上一年公開融資總額，改寫了產業格局。早期成長吸引大額投資也成了競爭中的弱點大額資本的注入放大了兩位創辦人的野心。 2024年初，閔俊傑定下激進目標：科技達到GPT-4的水平，把產品用戶規模翻十倍，單一產品能突破千萬DAU。這一年的MiniMax很像字節跳動：同時推進多條產品線，從Talkie、星野到海螺AI，還有幾個沒有上線過就放棄的產品。年中，MiniMax員工總數成長到400左右。公司成立剛一年，楊植麟定下覆蓋多個方向的目標：技術上深入無損長文字、視頻生成、多階段推理；產品上追求DAU增長、出海；並加大商業化力度。到年中，信奉菁英策略的月之暗面，員工也翻了一番。問題跟著爆發。 MiniMax陷入糾結與搖擺，這年1月，MiniMax視覺模型團隊開始押注視頻模型；3月，他們抽調星野/Talkie和開放平台的一部分研發人員，做產品形態類似即夢的視頻生成項目；5月，他們放棄這個產品形態項目。到了8月，高層要求在一周內讓模型“能用”，要趕上公司的Open Day。一位員工回憶，那時模型生成的人物“手腳還在亂飛”，而承載視頻模型的產品項目早已放棄。最後團隊先做了網頁版上線，讓使用者測試，移動端往後延，嫁接到原本主打語音互動的海螺AI。不過就像Glow 一樣，他們對這個產品期望不高。但第二個月，其網頁端瀏覽量就接近500萬。一位MiniMax員工回憶，2024年的大部分時間，他們都被這種「既要又要」 的氣氛影響——公司既想增長，又不想將模型往「軟色情」 方向調整，但「一健康就不增長」。高層一度要求暫停在Talkie、星野等產品上增加廣告位，但收入下滑後又陷入焦慮。閔俊傑說，他經歷過技術被資本裹挾的過程：“如果一家企業必須靠不斷融資才能前進，那它優化的就不再是產品，而是如何說服投資者繼續給錢。”月之暗面的精英策略也沒有在新方向上發揮太多效果。他們想要復現Sora的視頻模型，但效果一直未及預期，唯一的“亮相”，是幾位聯合創始人在朋友圈裡發布的幾條視頻，稱由自家視頻模型生成；月之暗面低調上線的兩款出海產品Ohai和Noisee，幾個月後便停止運營。在這段期間，月之暗面創始團隊出售股份，迅速在創投領域引發風波。關鍵不在於賣股份，而是月之暗面背後的敘事失調。產品未定型、格局未穩固的時刻，創始團隊出售股份，很容易被理解為「急於落袋為安」。在風波之中，我們曾問他此事，他以一句「Fake news」 簡短作答。2024年年中，「大模型進展放緩」 的論調開始流行。當技術可能很難帶來巨大突破時，市場和投資人衡量公司成長潛力的指標，轉向最直接的DAU數據。在月之暗面，張予彤主導大規模投流，拉高了B站等平台的AI產品投流價格。 MiniMax也在高層反覆的糾結後，最後決定跟進。他們再一次被資本看好。 MiniMax拿到騰訊等機構的投資；8月，月之暗面獲得騰訊、高榕創投等3億美元融資。資本意志開始更深地介入公司經營，部分投資人頻繁地提供他們成長「建議」：那些海外AI應用公司成長更快，那些投流策略更有效率，那類產品功能更能帶來留存。但一同出現的還有更強的對手。字節跳動發動了飽和式攻擊：產品線覆蓋一切，從生產力到娛樂，從助手到硬體。我們瞭解到，字節也嚴格控制外部AI產品在抖音上的投放，而豆包等作為字節產品，還能享有折扣。一位月之暗面員工回憶，那是公司的士氣低谷，「面對字節這樣的敵人，是打不過的。」一位投資人稱，如果不推動公司轉型，「除了硬著頭皮跟字節拼消耗，似乎別無他法」。到這一年10月，一場數位投了大模型的投資人參加的聚會中，他們開始討論“如何能賣掉部分手裡的大模型創業公司股份？”追求科技可以是一種選擇但空間越來越小DeepSeek「解救」 了MiniMax和月之暗面。他們靠著遠超市場預期的模型，沒花一分錢投流，就在一周內吸引了數千萬用戶，製造了中國自己的ChatGPT時刻。“如果你在對手更強的賽道，那你就沒有勝的可能。” 一位月之暗面員工說，DeepSeek帶來的熱潮，讓他明顯感覺到公司內部情緒有了好轉，“只要技術夠強，就有機會逆天改命。”月之暗面不再更新K1系列的模型，集中資源投入基礎演算法與新模型K2。這個新模型被寄予厚望，月之暗面研發團隊幾乎全員參與，楊植麟本人也親自下場寫程式碼。張予彤在社交平台上寫道，“小夥伴為了這次發布直接睡在公司裡”，配圖是一個帶有“離發布還有0天” 標語的圖片，標語下是一張沙發床。幾個月高強度開發後，月之暗面在7月發布並開源兆參數的MoE模型Kimi K2，宣稱在自主編程、工具調用和數學推理等維度上超過DeepSeek-V3和阿里Qwen3。在這之前，楊植麟相信「閉源是正確的路」。 《自然》雜誌網站的一篇文章稱其為「中國的另一個DeepSeek時刻」。MiniMax也完成了類似的對焦。他們將重點從“模型與產品並重” 收縮到“模型優先”。視訊、語音等多模態模型仍在研究，這是他們有優勢的方向。我們瞭解到，閔俊傑也把一部分產品的員工轉到模型團隊，並為文字模型重新分配算力，核心資源集中到語言模型的基礎能力上，增加數學與程式資料的比重。他之前說，MiniMax沒必要為了一篇新聞稿，就訓練一個類似o1那樣的推理模型。他們10月開源語言模型M2時，強調它的程式設計和推理能力突出，使用量在OpenRouter上已經成長到了前五名。 「應該創業第一天就開源。」髕俊傑年初說。兩家公司似乎回到了剛創業時的狀態，都把提升模型的能力當作主線，投資者也不再過度給公司提建議。公司的經營依賴創業者本身管理能力。髕俊傑看起來溫和，但一旦做出決定，執行起來極為堅決。在MiniMax創業初期，團隊曾嘗試3D數位人方向。工程尚未上線，閔俊傑判斷這條路與公司長期技術路線不符，就立即叫停。計畫解散，剛組成的團隊經歷第一輪震盪。2024年起，MiniMax的中層開始密集流動：產品負責人、商務負責人、資料科學負責人、成長負責人、戰投負責人等陸續離開。例如MiniMax對齊團隊兩年內換了三任負責人——第一任因與髕俊傑激烈爭論技術進展，被降為普通工程師；第二任由下屬提拔，半年後離職。 MiniMax早期的一百名員工，如今已走了一半。「不是同路人的這些同事，我會請他們離開。我已經請走了幾位。」閔俊傑曾在公司全員會上說。在他看來，好的成果不是某個人靈光一現的產物，而是科學方法和團隊配合下的必然發現，就算個人能力不算頂尖，只要能讓團隊跑得更快，就是合適的人才。閔俊傑認為，管理公司就是優化函數，目標是商業化效率、呼叫量等變量，管理的核心任務就是找到“梯度下降最快的方向”，不斷逼近最優解。MiniMax的許多決策，像是不做3D、選擇MoE架構、做視訊模型，都屬於「算出來的結果」。甚至MiniMax每兩周一次的全員分享會，也叫「CD」（Coordinate Decent演算法）。楊植麟相信那些能提出新想法的人才，「因為在這個領域，創新本身最有價值」。他願意為了招攬一名自己欣賞的技術人才，從北京飛到深圳，聊上十個小時，第二天趕早班機返回；也會讓優秀的研究者自己一個人在異地自由工作。他傾向於先達成共識，然後再迅速行動。月之暗面的第一款模型亮相時，主打20萬長文字上下文。但一開始，核心團隊有人並不看好這個方向。一位月之暗面早期員工回憶，2023年5月公司就有人提過做長文字，卻被其他人否決，理由是演算法視角裡，這只是壓縮問題，是工程活，不是技術突破。這個方向就沒有推進。兩個月後，Anthropic發布處理50萬文字的Claude模型，引發產業震動。長文字成為月之暗面內部共識。 「Lossless long context is everything」 成了楊植麟常提的一句話。但如今AI公司把追求模型能力當公司經營的核心變得愈發困難。早期的OpenAI是一個參考答案。他們的團隊延續了「學術式」 的工作節奏，用實驗和試錯推動技術研究，領先技術成果誕生後加上山姆·阿爾特曼（Sam Altman）從YC帶來的成長策略，推動公司持續發展。 DeepSeek的「學術循環」 模式——批判性思考、原子化創新、推動科學邊界——也是一種策略，但它不用太過於關注商業化和用戶成長。MiniMax和月之暗面很難找到這樣的空間和資源。這場資本密集遊戲裡，資金、算力和生態支援至關重要。 OpenAI的估值已達5,000億美元，要頂著兆美元估值上市；xAI和Anthropic的估值也都逼近2,000億美元。而MiniMax和月之暗面的估值都在40億美元左右。這讓誰能成為中國OpenAI的問題變得沒有意義。在體量較大的美元基金退潮後，中國擁有大規模資金的巨頭不願為新創公司持續輸血，反而成為AI公司的競爭對手。阿里、字節、騰訊，甚至是DeepSeek，研發基礎模型都有主營業務（電商、廣告、量化）供血，短期沒有獲利壓力。MiniMax和月之暗面都在嘗試用更專業的功能（月之暗面的OK Computer、深度研究；MiniMax的專業模式）吸引用戶付費訂閱。但只要字節等公司的同類產品免費，去年下半年的競爭問題必然會再次出現。他們還在繼續找錢。市場消息稱，MiniMax正籌備赴港上市。月之暗面又開了一輪新融資。大模型註定是需要幾百億美元，甚至是千億美元投入的遊戲。新創公司想要走完這條路，創辦人必須證明，這是一場需要他們參與的長期探索，才能獲得更多的理解和支援。這是一道更難的證明題：在巨頭林立、算力稀缺、資本收縮的市場中，是否還有空間容納一種既做基礎研究、又不屬於任何巨頭的AI公司？這不僅需要更多技術突破，也需要一種在當前中國環境下罕見的能力——靠投資機構和業務收入，維持一支高密度的研究團隊持續產出。 （創業邦）

好萊塢和AI的版權戰火，吹到了國內公司身上。當地時間9月16日，迪士尼、環球影業、華納兄弟三大影視巨頭聯合在美國加州聯邦法院起訴國內公司 MiniMax，指控其旗下AI產品“海螺AI”侵犯版權。起訴書稱，MiniMax 及其產品“海螺 AI”，在訓練和生成過程中大規模複製和再現影視、漫畫作品，構成未經授權的複製、發行、衍生作品創作、公開展示和公開表演，違反《美國版權法》。除直接侵權外，MiniMax還被指存在協助侵權，應承擔連帶責任。原告陣容幾乎覆蓋了好萊塢半壁江山：漫威、迪士尼、二十世紀福克斯、DC漫畫、夢工廠等悉數在列。被告則包括 MiniMax 母公司上海稀宇科技，及其新加坡運設立的國際營運公司 Nanonoble Pte Ltd。MiniMax是國內AI創業“六小龍”之一，2021年由商湯科技前副總裁閆俊傑在上海創立，“出海”這一關鍵詞一直與其緊密聯絡。官網介紹，MiniMax的自研多模態模型及AI原生應用已經覆蓋超過200個國家及地區，有1.57億名個人使用者。主要產品包括多模態生成平台海螺AI、基座模型MiniMax，以及AI虛擬陪伴應用Talkie（國內名“星野”）。本次涉及的產品“海螺AI”，主要功能是文生圖、文生視訊、圖生視訊。去年2月，OpenAI發佈Sora引爆文字生成視訊話題後，海螺AI在隨後的4月上線。SensorTower資料顯示，2024年上半年，海螺AI進入了美國AI應用市場下載量前十。本次訴訟書指出，海螺AI在推廣中自稱為“口袋裡的好萊塢工廠”（a Hollywood Studio in your pocket），並提供了多個MiniMax 涉嫌侵權的案子。例如，如果 MiniMax 訂閱使用者輸入提示詞：“荷馬·辛普森正在工作的卡通形象”，海螺 AI 模型會生成一張高畫質、可下載的辛普森形象，其角色版權屬於迪士尼。“MiniMax 可以輕鬆阻止其對版權的竊取和利用，但沒有這樣做。”原告認為，MiniMax完全有能力阻止侵權，卻選擇不作為。尤其是海螺AI已經能攔截暴力和裸露內容，系統會提示“根據社區原則生成內容失敗”；其服務條款也有內容標準，但並沒有採取過濾措施來避免侵權。更令原告不滿的是，2025年8月27日，原告律師曾向MiniMax發函，詳細列出其生成的侵權角色——包括鋼鐵人、死侍、蜘蛛俠、《獅子王》《冰雪奇緣》中的主角在內約50個IP角色。但MiniMax既未作出實質回應，也未下架內容。原告因此要求法院認定其“明知故犯”，加重賠償責任。值得一提的是 ，MiniMax在YouTube、Instagram、TikTok、微信等社交媒體上，用版權角色的形象生成視訊做宣傳，多條具體帖文與連結被逐一列示為證據。目前MiniMax 進行到了C輪投資，此前獲得過阿里巴巴、騰訊、紅杉中國、高瓴、IDG資本等投資。訴訟書表示，MiniMax今年的估值約40億美元，且有IPO計畫。以上侵權行為帶來了利潤，並且直接侵蝕了正版授權市場。因此，三家影視巨頭的訴求是，要求法院判決MiniMax賠償實際損失，或者選擇法定賠償（每部被侵權作品最高可達15萬美元，按本次訴訟書提及50部作品計算，總計可能達到750萬美元）。此外，還要求法院發佈禁令，禁止 MiniMax 繼續侵犯版權作品，為海螺AI加入適當的版權保護機制。截至發稿，MiniMax沒有回應21記者的置評請求。這並非好萊塢巨頭首次與AI平台交鋒。6月，迪士尼和環球已聯手起訴Midjourney；本月早些時候，華納兄弟也單獨提起訴訟。三起案件均由同一律師團隊代理，起訴思路大體類似。（詳見：《好萊塢和AI持續火拚：華納起訴Midjourney盜用蝙蝠俠》）類似爭議在國內已有先例。2024年初，廣州網際網路法院在“奧特曼”系列相關案件中裁定，AI平台有防範與提示義務，應通過關鍵詞過濾等方式，避免生成與IP高度相似的作品。（詳見：《獨家丨AI畫出奧特曼：中國法院作出全球首例生成式AI服務侵犯著作權的生效判決》）目前，大多數國內AI平台已禁止生成奧特曼形象，不過未全面覆蓋到蝙蝠俠、魔童降世那吒、Labubu等熱門IP。 (競爭秩序場)

華特迪士尼公司、康卡斯特公司旗下的環球影城和華納兄弟探索公司已正式起訴中國人工智慧初創公司MiniMax，指控該公司盜用智慧財產權。MiniMax總部位於上海，成立於2021年，已建立多個生成式AI模型，用於運行其配套應用程式，例如視訊和圖像編輯器Hailuo AI，以及與美國Character.AI競爭的聊天機器人Talkie。據彭博社報導，該公司被認為是中國所謂的“人工智慧六小虎”之一，估值約30億美元，計畫最早於今年上市。在周二向加州中區法院提起的訴訟中，原告辯稱，MiniMax“完全無視美國版權法，將有價值的受版權保護的角色視為自己的角色”。起訴書稱，MiniMax將海螺AI行銷為“你口袋裡的好萊塢工作室”，並稱“這是一個大膽的自封綽號，因為MinMax的業務建立在竊取好萊塢工作室的智慧財產權之上”。海螺AI為訂閱使用者提供迪士尼影業旗下版權角色的圖片和視訊，這些角色涵蓋了影史上一些最知名的人物，例如蜘蛛俠、超人、達斯·維達、怪物史萊克、巴斯光年和兔八哥。投訴中舉了一個例子，展示了MiniMax訂閱使用者如何提交文字提示，請求在特定場景中或執行特定動作時使用《星球大戰》中的達斯·維達角色。隨後，MiniMax會生成高品質的可下載圖片和視訊，其中包含迪士尼角色，並帶有MiniMax和海螺的品牌標識。投訴稱，MiniMax使用受版權保護的角色向美國客戶宣傳和推廣其海螺AI視訊服務。好萊塢一直在積極應對日益增多的人工智慧公司，這些公司利用複雜的技術，讓使用者根據簡單的文字提示生成新內容。今年6月，迪士尼和環球影業起訴了擁有數百萬註冊使用者的人工智慧生成器Midjourney Inc.，聲稱該公司使用受版權保護的作品來訓練其軟體，使人們能夠創作出以影視公司著名角色為原型的圖像。本月早些時候，華納兄弟也對總部位於舊金山的Midjourney提起了訴訟。通過不斷的法律行動，迪士尼及其同行不僅尋求對其智慧財產權使用權的賠償，而且還將這種盜竊行為描述為對創意社區的更廣泛的文化攻擊以及對美國電影業的威脅，根據起訴書，美國電影業創造了數百萬個就業機會，並為美國經濟貢獻了超過2600億美元。原告聲稱他們已經要求MiniMax停止未經許可使用其版權作品，但無濟於事，並表示該公司有能力實施保護措施，防止其作品公開展示和發行。MiniMax由商湯科技的幾位電腦視覺資深人士於2021年12月創立。公司成立之初曾獲得米哈游的投資。2024年3月，阿里巴巴集團領投了MiniMax的6億美元融資，使其估值達到25億美元。MiniMax的其他投資者包括高瓴投資、紅杉資本、IDG資本和騰訊。2024年10月，據報導，中國手機製造商選擇了MiniMax作為其基礎AI大模型。2024年3月，MiniMax推出了海螺AI，這是一個多模態大型語言模型消費者平台，提供AI文字和音樂生成功能。2024年9月，MiniMax 推出了video-01，這是海螺AI旗下的文字轉視訊模型。 (北美商業見聞)

輝達創始人兼首席執行官黃仁勳在訪華期間，與MiniMax（稀宇科技）創始人閆俊傑進行了大約兩個小時的單獨深入會面。雙方圍繞中美AI行業現狀與未來、AI大模型創新、全球供應鏈等議題展開了交流。值得注意的是，閆俊傑是截至目前唯一單獨會見黃仁勳的中國AI創業公司創始人。在上篇中《輝達黃仁勳“密會”的AI賺錢明星 究竟是何方神聖？》中，我們回答了黃仁勳為什麼在鏈博會發言中將MiniMax與DeepSeek和阿里通義等相提並論？以及MiniMax代表了怎樣的未來方向？結論是，MiniMax做的事件絕對是正確的，其代表了未來前進的正確方向。但接下來的問題是：MiniMax可以將這件正確的事情“做對”麼？如果答案是肯定的，那MiniMax可能是未來最讓人期待的IPO之一。01. 正確的事首先，MiniMax的戰略方向是正確的：All in AGI，卡位通用人工智慧基礎設施。MiniMax自成立之初就明確聚焦通用人工智慧（AGI），而不是短期模型商用或垂直細分。相比同時期許多AI初創公司仍聚焦語音識別、圖像識別等傳統AI場景，MiniMax直接切入大模型與多模態技術的核心，展現出技術趨勢上的前瞻性判斷和戰略勇氣。在ChatGPT尚未爆發前就全力投入大模型，是國內極少數早期All in AGI的公司。MiniMax聚焦“模型底座能力+應用兩條腿”，佈局廣度與深度兼顧——核心目標清晰：建構AI時代的“底層作業系統”和“超級App”。而MiniMax用於將超級智能落地超級APP，其商業路徑獨特且被驗證：C端AI情感陪伴是已跑通的盈利模式。Talkie的成功證明了MiniMax對使用者情緒需求的深刻洞察，截至2025年，Talkie全球使用者超1億，月活1100萬，收入貢獻佔比最大；其主要付費使用者來自美國、英國等海外市場，付費意願強；該產品採用“角色創造+AI陪伴+虛擬互動”的高粘性產品設計，通過高頻互動反哺模型最佳化，形成“使用者資料–模型進化”的飛輪。這讓MiniMax不僅活下來了，而且活得有收入、有使用者、有護城河。這件事情總體來說大方向上是絕對正確的。剩下的問題就是，MiniMax能否把正確的事情做正確麼？02. 能把正確的事情做正確麼？大方向沒問題，AGI是全球科技競爭的主戰場，Talkie主攻的情感方向也是未來。但能不能贏，要看有沒有做對這件事的人。MiniMax的創始團隊技術出身、有產品經驗，也有一定戰略克制，但是否具備撐起一家國家級平台型AI公司的組織力、全球化能力與長期領導力？這是投資人和市場最關心的問題。從公司的價值觀來看，MiniMax具有把事情做正確的巨大潛力。（公司價值觀可以總結成三點：長期主義、技術為本、以人為本）第一長期主義：公司創業初期沒有急於收費或“燒錢買使用者”，而是集中資源搞基礎模型研發；在2022~2023年間，MiniMax的大模型研發佔比一度超過80%技術資源投入。Talkie上線後雖快速增長，但並未大規模行銷砸錢，而是以使用者自然增長+社區生態驅動；在產品未穩定前不急於商業閉環，這是很多To C AI產品不具備的克制力（Talkie上線後，儘管ARPU（每使用者收入）潛力很高，前期依舊以免費功能拉使用者）。Minimax的這種做法不是放棄商業，而是確保技術準備好、體驗準備好，再談變現。這種“慢就是快”的戰略執行力，在AI初創公司裡很罕見——現在大多數AI應用公司上來就是要收錢才能用的。第二技術為本：國內很多AI應用公司使用開源模型、拼湊API來做Demo，技術在“上層”。MiniMax卻從一開始就投入到“底層能力建構”，這是典型的基礎設施型思維，也是未來能不能成為平台型公司的分水嶺。而現在的管理團隊大多都是技術出身，對技術有著相當的執著：CEO閆俊傑博士出身，100+篇頂會論文、1萬+引用，科研出身、深度學習專家；其他聯合創始人多來自商湯、中科院、Uber AI等科研/演算法一線；而公司文化強調“問題歸因於技術，而不是市場”，是典型的工程師驅動型公司；CEO閆俊傑曾公開表示：“如果技術不夠好，使用者不買帳，那商業失敗是合理的，不該怪市場”；而目前公司的技術決策權在核心團隊，而非資本方或市場部。第三以人為本：閆俊傑提出的理念是“AI不是替代人，而是理解人”，反映其產品哲學——不標榜“超智能”、“類人意識”，而是強調陪伴、輔助、理解你，所以Talkie、星野都聚焦日常陪伴和內容共創，而非炫技型AI產品。這種以人為本不僅體現在尊重客戶需求，也體現在尊重社會和監管需求：公司產品Glow在2023年初曾因未完成備案而主動從國內市場下架，沒有拖延或繼續違規營運；MiniMax在內容安全方面部署較早，不追求“流量破圈”而無視合規風險。在模型服務方面，MiniMax嚴格執行國家關於大模型備案、內容稽核、資料使用等新規，走的是“合規先行”路線，即便是面向國外的產品也非常具有“自律性”。03. 令人期待的IPO據權威媒體報導，MiniMax 確實已秘密向港交所提交IPO申請，目標“今年內上市”，估值預計介於40–50億美元之間，擬在香港公開融資40至50億港元（約5—6.4億美元），其上市保薦人包括中金公司、UBS等知名投行。作為IPO這家公司根據以上分析絕對是值得期待的，但作為長線持有的標的，還需要滿足更多“考驗”：首先是MiniMax的創始團隊技術背景非常強，但技術高手能不能成為強組織領導者，是AI創業公司能否從優秀走向偉大的關鍵門檻。目前來看，MiniMax較早地建立了產品-技術一體化節奏（例如Talkie產品快速迭代並反哺模型訓練），說明其已有較強產品化組織能力；不過能否像OpenAI那樣建構“研究型公司+超級平台”結合的體系，仍待觀察。另外Talkie是一個好起點，但遠未建立全球品牌。Talkie海外使用者佔比高、變現能力強，表明MiniMax的全球化起點比很多中企AI公司要高得多。但當前Talkie使用者主要集中在英語與東南亞市場，尚未形成品牌認知壁壘。最後，AGI 是超級馬拉松，任何一家AGI公司都需要超長耐力與極強信念，才能穿越商業焦慮、技術波動、監管不確定等重重挑戰。MiniMax有希望成為平台級AI力量，但決定成敗的，是創始人及團隊從“精英技術者”向“系統組織者”的進化速度。 (華爾街見聞)

MiniMax 深夜開源了訓練成本只要53萬美元的開源模型M1，輸出長度達到8萬Token！MiniMax 放出了一顆重磅炸彈——MiniMax-M1，這是全球首個開放原始碼的大規模混合注意力推理模型。這個模型最炸裂的地方在那？100萬Token的輸入，8萬Token的輸出，這個上下文窗口長度直接刷新了開源模型的紀錄。更離譜的是，M1 的訓練成本只要53.47萬美元！要知道，現在訓練一個大模型動輒就是幾千萬美元起步，MiniMax這波操作屬實是把成本打到了地板上。性能碾壓一眾大佬看看官方放出的跑分資料，MiniMax-M1在多個維度上的表現都相當炸裂。在數學推理任務AIME 2024上，MiniMax-M1-80K拿到了86.0分，雖然比不上DeepSeek-R1-0528的91.4分，但已經超過了Claude 4 Opus的76.0分。更牛的是在程式設計任務上，LiveCodeBench的測試中，MiniMax-M1拿到了65.0分，直接把DeepSeek-R1原版的55.9分甩在身後。擁有13.6萬粉絲的AI研究員Aran Komatsuzaki(@arankomatsuzaki)興奮評價稱：MiniMax-M1是一款開源大型語言模型，具備46億活躍參數，展現出幾乎達到最新技術水平的推理和自主智能代理能力。研究員Wenhu Chen(@WenhuChen) 表示：該模型表現優異但發佈低調，顯示了該模型在多項指標上的強勁實力。開源社區炸鍋了消息一出，整個AI圈都沸騰了。Hugging Face的訓練LLM工程師elie(@eliebakouch)激動地回應：走起來了 😍Hugging Face的首席"get-shit-done"官Vaibhav (VB) Srivastav(@reach_vb)更是連發多條推文：太強了！！你們太牛了！而且還是Apache許可證，愛了愛了Minimax M1 456B支援百萬上下文，性能優於DeepSeek R1和Qwen 235B。AI 研究員Florian S(@airesearch12)看到LiveCodeBench的成績後直接驚呼：臥槽，這真的太強了！你告訴我一個開源模型在LiveCodeBench上打敗了Opus 4？！vLLM團隊(@vllm_project)神速響應：vLLM團隊確認已在Day 1支援該模型的推理運行，並行布了相關適配補丁。獨立開發者Johnny(@j4redux)感嘆：1百萬上下文窗口 + 4萬輸出在tau bench retail上超越了gemini 2.5 pro——太瘋狂了！技術細節：混合架構的魔力翻看技術報告，MiniMax-M1的成功離不開幾個關鍵創新。首先是混合專家(MoE)架構結合閃電注意力機制。模型總參數量456億，但每個Token啟動的參數隻有45.9億，這種設計既保證了性能又控制了計算成本。更重要的是他們提出的CISPO演算法——一種新穎的強化學習演算法，通過裁剪重要性採樣權重而非Token更新，顯著提升了訓練效率。Google DeepMind研究員rohan anil(@arohan)從技術角度深入分析：根據近期論文的分析，推理時間的核心限制是KV（key-value）記憶訪問。該訪問成本與生成長度呈二次關係。MiniMax-M1包含10個完整的Attention層，其KV維度為128×8×2=2048，而對比模型R1的KV維度為576。這種混合架構設計讓MiniMax-M1在處理10萬Token生成任務時，計算量只有DeepSeek R1的25%。矽谷開發者valn1x(@valn1x)爆料：這比o1的訓練效率高了15000-20000倍。這是實際數字。Chubby♨️(@kimmonismus)總結道：天那！該模型支援世界上最長的上下文窗口：可處理100萬令牌的輸入和8萬令牌的輸出。採用強化學習訓練，訓練成本僅為53.47萬美元，效率領先。實戰案例展示興奮的網友們紛紛上手，貢獻了無數的 M1 實操case（都不用我上手了）——可以看到了M1 模型的真正實力。UI元件生成只需一個提示詞，M1就能即時建構帶有canvas動畫粒子背景的HTML頁面：互動式應用開發讓M1建立一個打字速度測試應用，它生成了一個乾淨、功能完善的Web應用，可以即時追蹤WPM（每分鐘字數）：可視化工具建立帶有canvas動畫粒子背景的HTML頁面，粒子能夠平滑移動並在接近時連接：遊戲開發M1還能建立迷宮生成器和路徑尋找可視化工具，隨機生成迷宮並逐步可視化A*演算法求解過程：部署指南MiniMax提供了兩個版本供選擇：1. MiniMax-M1-80k版本（8萬Token思考預算）：from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 載入模型和分詞器model_name = "MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 使用模型進行推理inputs = tokenizer("你的輸入文字", return_tensors="pt")outputs = model.generate(**inputs, max_length=80000)response = tokenizer.decode(outputs[0])2. MiniMax-M1-40k版本（輕量版，4萬Token思考預算）：model_name = "MiniMaxAI/MiniMax-M1-40k"# 其餘程式碼與上面相同AI 專家Alexandre Strube(@alexandre_ganso) 則關心硬體要求，：推薦的推理硬體，我猜測需要8x GH200 144GB，還是96GB的就夠了？而手快的Novita AI(@novita_labs) 則已經第一時間提供了API 服務：Minimax-M1已在Novita上線！世界首個開放原始碼的大規模混合注意力推理模型！💰0.55/0.55/2.2 per 1M tokens (輸入/輸出)展望前銀行軟體工程師Lincoln 🇿🇦(@Presidentlin)的評論道出了很多人的心聲：歡迎回到開源陣營 💙北歐AI研究院(@nordicinst)評價：MiniMax-M1是一款開源人工智慧模型，具備高達1,000,000個令牌的上下文處理能力，同時採用了一種超高效的強化學習技術。該模型旨在為北歐地區的AI創新者提供強大且經濟的解決方案。MiniMax這次的開源舉動，收穫了全球網友的全面認可，也展示了其在AI領域的全面實力。（不過我想說的是，你們除了棒、好、酷、牛之外，就不會點其他的了嗎？……作為成立於2021年的中國AI公司，除了這次開放原始碼的M1模型，MiniMax還擁有Hailuo AI視訊生成平台、月活近3000萬的Talkie AI角色扮演平台，以及服務全球4萬多家企業的API平台。MiniMax-M1的發佈，不僅展示了中國AI公司在大模型技術上的突破，更重要的是為全球開源社區注入了新活力。53萬美元訓練出一個性能如此強悍的模型，這個成就讓整個AI界重新思考大模型發展的方向。這標誌著開源領域在長上下文理解和高效強化學習訓練方面取得的重要進展，也預示著國產開源模型正在國際舞台上發揮越來越重要的影響力。而這，還只是 5 天發佈的Day 1。 (AGI Hunt)

習近平來到上海“模速空間”創新生態社區調研。作為上海市打造的人工智慧大模型專業孵化和加速平台，模速空間已入駐企業100余家。上海，迎來重要時刻。4月29日上午，習近平來到上海“模速空間”大模型創新生態社區調研，要求上海總結好以大模型產業生態體系孵化人工智慧產業等成功經驗，加大探索力度，力爭在人工智慧發展和治理各方面走在前列，產生示範效應。人工智慧是上海著力發展的三大先導產業之一，也是發展新質生產力的主陣地。而“模速空間” 作為大模型創新生態社區，旨在形成人工智慧大模型產業生態集聚效應，助力上海打造更具競爭力的世界級人工智慧產業叢集。據新華社報導，習近平進一步強調，上海承擔著建設國際科技創新中心的歷史使命，要搶抓機遇，以服務國家戰略為牽引，不斷增強科技創新策源功能和高端產業引領功能，加快建成具有全球影響力的科技創新高地。上海建設“具有全球影響力的科技創新高地”，正在全面提速。▌定位"全球最大人工智慧孵化器"4月29日上午，習近平來到位於上海徐匯區的“模速空間”大模型創新生態社區調研，Minimax、階躍星辰等企業參與了這場調研交流。當天，習近平還走進人工智慧產品體驗店，詳細瞭解產品創新和市場行情，戴上智能眼鏡親身體驗。《科創板日報》記者獲悉，上述“人工智慧產品體驗店”，不久前在模速空間開業，呈現了200餘款AI科技產品，包含智能穿戴、效率提升、智能健康、音訊裝置等多個方面，九成產品都是“中國智造”。營運1個多月來，已成為上海最集中呈現AI潮品的體驗空間，也是公眾瞭解AI技術落地與應用的窗口。作為上海市重點打造的人工智慧大模型專業孵化和加速平台，模速空間經歷38天快速籌建，於2023年9月正式揭牌。截至目前，已入駐企業100余家，模速空間已建構產業生態上的“最全面”，建成涵蓋上游要素層、中游模型層、下游垂類應用的全鏈條產業生態，不僅在AI Infra領域形成集聚效應，在垂類模型和應用層也誕生許多廣受關注的首發、首創。今年2月，模速空間升級“全球最大人工智慧孵化器”新定位，將通過全球協作與多方賦能，致力於將上海打造成比肩矽谷的“未來坐標”，成為人工智慧技術與應用領域的全球標竿。據悉，目前，模速空間已成為高能級要素的全聚合，擁有中科院、上海交大等基礎研究力量，上海全部五大基礎模型，千億產業基金、萬卡算力和豐富語料供給，更是創新要素和環節的全貫通，通過打造算力服務、開放資料、評測服務、金融服務平台、綜合服務平台等全要素功能平台，通過創新要素高效組織，為入駐企業夯實保障。可以說，這個定位為“全球最大的人工智慧孵化器”的大模型創新生態社區，正在形成載體引燃街區的“核爆效應”、企業帶動生態的“飛輪效應”、服務賦能產業的“槓桿效應”和政企雙向奔赴的“品牌效應”。上海交通大學計演算法學與AI倫理研究中心聯席主任田豐向《科創板日報》記者表示，上海在零售消費、文旅方面都非常發達，未來衣食住行的AI應用方面的潛在市場需求龐大，在軟硬體產業鏈的支撐下，有望催生新的智能終端和超級智能體應用。智元機器人聯合創始人&CTO彭志輝攜智元靈犀X2、精靈G1、遠征A2等核心機器人產品與場景演算法也參加了本次調研活動，彭志輝表示：“作為一名具身智能行業的從業者，我感受到了 對行業發展的高度重視和殷切關懷，內心感到非常激動、溫暖， 描繪的藍圖讓我們備受鼓舞。智元將持續推動具身智能行業‘AI+本體’的全端技術發展，勇於迎難而上、攻堅克難，打破國外技術壁壘，全面提升自身軟硬體實力，推動具身智能技術產業化、商業化落地，提升中國具身智能的全球競爭力。”▌創新，從生態社區開始就在三天前，中共中央政治局專門就加強人工智慧發展和監管進行集體學習。習近平在會上強調，要充分發揮新型舉國體制優勢，堅持自立自強，突出應用導向，推動中國人工智慧朝著有益、安全、公平方向健康有序發展。他亦指出，要以人工智慧引領科研範式變革，加速各領域科技創新突破。政治局集體學習明確強調，中國人工智慧綜合實力已實現整體性、系統性躍升，但在人工智慧基礎理論、關鍵核心技術等方面還存在短板弱項。要正視差距、加倍努力，全面推進人工智慧科技創新、產業發展和賦能應用，完善人工智慧監管體制機制，牢牢掌握人工智慧發展和治理主動權。於上海而言，生態創新建設既是入手點，又是重心。今年年初，全國首個算力生態平台“模速空間算力生態超市”正式揭曉。多名入駐企業代表此前告訴《科創板日報》記者，模速空間提供算力調度平台，幫企業拿到算力並且提供補貼支援，有助於企業更好地發展。深思考創始人兼CEO楊志明表示，模速空間將產生集聚效應，為企業創造了良好的條件和空間環境，並提供專業的政策支援，可以賦能AI企業快速發展。無問芯穹聯合創始人兼CEO 夏立雪向《科創板日報》記者說，將企業融入上海“模速空間”這樣一個創新驅動的生態系統，必將迎來更多的合作夥伴和發展機遇。上海交通大學計演算法學與AI倫理研究中心聯席主任田豐認為，上海已經形成了大模型生態圈，比如上海人工智慧實驗室的書生系列大模型、商湯日日新系列等，並打造了臨港算力中心等基礎設施，還擁有壁仞科技、燧原科技等多家GPU公司，形成了AI新基建佈局。▌全球科創高地建設，全面提速在此次上海調研中，習近平強調，上海承擔著建設國際科技創新中心的歷史使命，要搶抓機遇，以服務國家戰略為牽引，不斷增強科技創新策源功能和高端產業引領功能，加快建成具有全球影響力的科技創新高地。2014年5月，習近平就明確提出：“上海要努力在推進科技創新、實施創新驅動發展戰略方面走在全國前頭、走在世界前列，加快向具有全球影響力的科技創新中心進軍。”當前，上海已然跨過科創中心建設的十周年門檻。2024年，上海市全年戰略性新興產業增加值12532.96億元，比上年增長6.4%。戰略性新興產業增加值佔上海市生產總值的比重為23.2%，比上年提高0.4個百分點。積體電路、生物醫藥和人工智慧三大先導產業實現產值4617.78億元，比上年增長10.8%，增速高於全市工業總產值10.1個百分點。上海最新公佈的今年一季度主要經濟指標實現“開門紅”。其中，近年來積極佈局的三大先導產業，已成為經濟增長的新引擎。資料顯示，2025年一季度，積體電路、人工智慧、生物醫藥分別增長8.9%、13.2%和2.8%，總產值同比增長7.2%。並且，新一代資訊技術產業、高端裝備、工業機器人等戰略性新興產業，均實現兩位數增長。上海已實施三大先導產業新一輪“上海方案”，圍繞細胞基因治療、腦機介面、6G、量子計算、聚變能源等戰略前沿領域，強化前瞻性、戰略性、系統性、帶動性研究佈局。同時，上海成立了1000億元規模的三大先導產業母基金和未來產業基金，全面推動新質生產力發展。2025年3月12日，上海市委書記陳吉寧在市委常委會擴大會議上指出，要心無旁騖做強科技創新策源功能，發揮基礎研究先行區撬動效應，長期穩定支援高風險、高價值、長周期基礎研究，強化教育對科技和人才的支撐作用，加大引才力度。《科創板日報》記者從上海科委獲悉，今年一季度，上海科學家在《科學》《自然》《細胞》三大頂刊上發表論文合計45篇，佔全國總數的29.2%，創下歷史新高。上海交通大學計演算法學與AI倫理研究中心聯席主任田豐認為，上海的“AI高地”、戰略新興產業叢集、資料先發優勢明顯，正在百年變局中推動戰略新興產業和傳統產業加速融合，走出一條全球科技創新的高品質發展之路。無問芯穹聯合創始人兼CEO 夏立雪告訴《科創板日報》記者，上海作為中國最具活力的國際大都市之一，是一座兼具卓越經濟實力和科技創新優勢的城市，“上海豐富的人才資源、開放的政策和國際化程度也為我們的發展創造了廣闊空間”。 (科創板日報)