階躍星辰將完成近25億美元融資。 智東西5月8日報導，據消息人士透露，階躍星辰將完成近25億美元融資，並已拆除紅籌架構，加速籌備赴港IPO，或將成為智譜、MiniMax之外又一家赴港上市的中國國產大模型公司。 待融資完成，本輪融資將超過昨天剛公佈的月之暗面20億美元融資，成為新晉的中國大模型圈最大額融資。 據悉，階躍星辰本輪融資中，產業鏈資本集中入場。除財務投資人外，華勤、龍旗、豪威、中興等多家手機及消費電子產業鏈公司參與其中，覆蓋從整機製造到上游核心器件多個環節。

中國人形機器人有望復刻電車發展奇蹟 * 配圖由AI生成、 僅作意境表達 【融資】月之暗面完成 20 億美元融資估值達 200 億美元 Kimi 母公司月之暗面完成 20 億美元融資，投後估值突破 200 億美元。本輪由美團龍珠領投，中國移動、CPE 源峰參投，老股東持續加碼，累計融資超 376 億元。

一路狂奔，頻拿融資。 楊植麟，又融到一筆錢。 5月7日，有消息稱，其創立的月之暗面，完成新一輪20億美元融資，投後估值突破200億美元，合人民幣超過1300億元。 本輪融資由美團龍珠領投，水木資本、中國移動、CPE源峰等參投。

Meta收購Manus的交易影響在發酵。5月1日消息，據報導，AI大模型公司月之暗面（Kimi）、物理AI公司DeepRoute.ai（元戎啟行）均有意赴港IPO上市，但目前已收到問詢，重點關注兩家企業控股主體的股權權屬問題。據透露，月之暗面Kimi已啟動架構調整可行性評估，同步聯合研討方案，現階段尚未敲定最終調整決議；元戎啟行也已開啟同類型架構重構的內部研討工作。證券機構已釋放明確訊號，對本土企業採用架構推進上市稽核的態度趨於審慎，相關上市獲批難度有所提升。預計兩家公司將放棄境外主體架構模式——“紅籌”架構，轉為落地國內註冊設立實體。天眼查顯示，月之暗面和元戎啟行目前均未完成股改。這意味著，兩家公司需要重新改公司主體資本架構，千億估值上市節奏生變。根據公開報導，月之暗面的最新估值達到180億美元，而元戎啟行的B+輪估值達15億美元，兩家公司合計估值超過1300億元。一旦科技企業的紅籌架構全面變化，這可能會顛覆一項已有數十年歷史、推動數十億IPO首次公開募股的規則。顯然，Manus事件影響了一個企業現實問題：關鍵核心技術是創新發展的命門，絕不容許企業以任何“換殼”的名義，讓它變成資本的籌碼，需要恢復到投資實施前的狀態，讓AI公司更加“本土式”發展。企業上市與架構調整現實影響什麼是紅籌架構？簡單來說，紅籌架構就是業務和資產在中國境內，融資和上市主體卻放在境外。最常見的操作路徑是：在開曼群島或BVI設立控股公司，再由港或開曼層面的境外實體完成美元融資和港股/美股上市。過去，科技公司、生物醫藥企業特別青睞這種模式。因為它對接美元基金更順暢，能靈活設定優先股、員工期權、多輪融資和退出安排，操作相對便捷。但如今，這條路走得沒有以前那麼輕鬆了，核心原因在於，2023年3月31日境外上市備案新規實施後的監管邏輯轉變。新規明確：所有境內企業赴境外上市，無論直接還是間接，都必須納入證監會備案管理。港股IPO不再只是港交所一家說了算，至少還要過備案這一關。然而，對於帶有境外投資背景的科技企業而言，若要轉為國內註冊主體，需與境外投資方在境內設立合資經營主體。整套流程手續繁雜、周期漫長，大機率會延後企業既定的上市規劃。事實上，此前20億美元的跨地收購案，讓行業架構問題受到高度關注。被收購企業創始團隊、核心技術人員此前已遷移，同時關停辦公主體。如今最終要求交易終止落地。顯然，AI公司實現上市或被收購，將面臨公司架構層面的管理。多家深耕企業架構重組業務的法務人士介紹，拆解紅籌架構是一套流程繁瑣的法律工程，完整周期通常在半年至一年。具體操作需完成回購境外控股主體全部投資方股權、與境外資方設立境內合資公司、再以合資主體名義向原投資方重新配售股份等一系列步驟。其中，此次考慮重組架構的月之暗面，創立於2023年3月，由楊植麟、周新宇、吳宇欣等人創立。目前，Kimi估值已上升至180億美元，公司估值在3個月內翻了4倍，新一輪10億美元融資正在進行中。不到3個月，Kimi已先後完成3輪融資，創下近年來國內大模型連續融資最多紀錄，並成為國內估值最快突破百億美元的獨角獸公司。值得注意的是，Kimi估值的快速攀升和投資熱度的持續升溫，一方面離不開自身產品的迭代與付費爆發；另一方面，則是以MiniMax、智譜為代表的AGI賽道估值的集體沖高，兩家公司港股上市短短2個月時間，市值雙雙突破3000億港元。為Kimi等頭部玩家的估值躍升提供了市場支撐。2026年開年以來，Kimi密集推進產品上新與能力升級，包括新一代兆參數開源多模態大模型Kimi K2.5和K2.6、Agent產品Kimi Claw、Kimi K2.5 Thinking模型等。據悉，受Kimi K2.5模型及Kimi Claw火爆出圈帶動，1月底以來，Kimi 20天收入超2025年全年。而另一家元戎啟行，則是從自動駕駛——如今定位於物理AI的公司，由周光於2019年帶領團隊創立，總部位於深圳。元戎啟行已完成8輪融資，累計融資金額近10億美元，投資方包括長城汽車、復星銳正、雲啟資本、阿里巴巴等。產品和商業化層面，元戎啟行基於Foundation Model建構下一代輔助駕駛核心基座模型。它能夠理解複雜交通場景、生成駕駛決策並評估駕駛行為，使系統具備更強的環境理解與決策能力，打造高可靠的AI司機。目前元戎已與輝達、長城等多家企業建立深度量產合作，目前已有30萬輛搭載其城市領航輔助駕駛方案的車輛進入消費者市場，覆蓋十餘款熱銷車型，並率先以量產車建構Robotaxi演算法底座，拓展相關業務。拆紅籌赴IPO，流動性和資金興趣會下降元戎和Kimi不是唯二要求拆紅籌的AI公司。早前，隨著印奇擔任階躍星辰董事長，AI大模型獨角獸階躍星辰（StepFun）已於今年主動啟動拆解境外控股架構工作。企業研判，將主體營運實體落地國內，能夠有效縮短後續港交所上市的審批周期。天眼查最新顯示，今年4月26日，階躍星辰正式完成所有股改操作，從“股份有限公司(非上市、自然人投資或控股)”變更為“股份有限公司（港澳台投資、未上市）”，並且完成了增資、股權份額分配等操作。據知情人士透露，此次階躍星辰架構調整也已獲得現有投資方的支援。這意味著，階躍星辰最快在今年6月前實現IPO招股書公開——而印奇也有望實現第二家IPO上市公司，第一家是啟動赴港IPO的千里科技。2025年，港股IPO創四年新高，今年市場開局也創下歷史新高。未來還有更多公司即將上市。據香港交易所的資料顯示，截至1月底，已有超過400家公司正在籌備上市。畢馬威會計師事務所預測，市場募集資金可能達到六年來的最高水平，約為450億美元。而根據德勤發佈報告，2026年一季度，全球前十大IPO融資總額同比增長22%，港市場以1099億港元融資額位列全球新股融資額榜首。德勤預計，全年約160隻新股、融資額最少3,000億港元，港股可望穩守全球IPO前三甲。亞洲證券業與金融市場協會股票及後交易業務負責人趙良恩表示，AI 及前沿科技屬於戰略重點賽道，希望全面掌握這類企業的成長路徑、融資運作及資金流轉全貌。放眼全球，各國都會從產業安全形度出發，完善對重點科技企業的常態化體系。他進一步提到，當前全球產業競爭格局加劇，各方對前沿科技賽道的重視程度持續提升。在重點科技領域，國內也需築牢產業底盤，守住核心賽道發展主動權。私募銀行（Union Bancaire Privee ）董事總經理凌偉森表示，“但可以預見的是，未來一些中國初創企業可能會因此事起到警示作用，提醒他們謹慎行事。”事實上，當前不少國內科創企業將港交所作為上市優選目的地。比如阿里、中移動、中石油等，國內頭部科技企業大多採用境外紅籌架構佈局，多家網際網路龍頭均在離岸地區註冊主體。這類架構除便於境外募資外，還能靈活設定創始人特殊投票權、員工股權激勵體系，而國內現行規則在相關環節約束更為嚴格。但完成架構調整落地境內合資主體後，企業港股上市需發行對應品類證券，原有投資方股份鎖定期為 12 個月，相較傳統紅籌架構上市的鎖定期時長直接翻倍。因此，需要注意的是，企業拆解境外紅籌架構，也會削弱吸納境外美元資金的能力。境外投資方往往不願承擔境內合資主體投資的複雜流程，同時還要面對跨境匯兌、投資退出等多重合規門檻，投資意願或將明顯下降。不過，知情人士稱，目前並未對境外紅籌架構企業上市出台全面禁令。不少服務港股上市籌備的律所均建議客戶保持觀望，等待出台明確的架構整改指引後，再推進相關調整動作。此外，港股市場的散戶流動比例有下降趨勢。以最新IPO的曦智科技公佈的配發結果來看，公司全球發售約1379.52萬股股份，香港公開發售佔20%，國際發售佔80%。最終發售價每股183.2港元，全球發售淨籌約23.77億港元。顯然，未來AI公司IPO的最快選擇是港股，但壁流動性差導致估值低於A股——天數智芯、壁仞科技市值低於摩爾線程和沐曦股份，這或成為一種新的資本趨勢。 (智能紀元AGI)

中國AI圈近期傳出一個令人振奮的消息，兩家領軍級AI創業公司DeepSeek（深度求索）和Kimi（月之暗面），在底層技術的突破上打出了一套漂亮的“組合拳”，在一周內相繼發佈各自兆參數等級的開源大模型。老胡看到，有人把這比作中國AI界的“兩彈一星”時刻，當“人工智慧+”上升為國家戰略，兩家技術路徑各異卻節奏同頻的公司，確實正在共同揭示科技社會的一次深刻演進。兩家公司展現了一種難得的開源協作精神：Kimi模型參考了DeepSeek架構，而DeepSeek新模型則採用了Kimi大規模驗證的關鍵最佳化器技術，直接挑戰了西方壟斷十年的技術標準。這種“你中有我，我中有你”的超越零和博弈的協作關係，在高度競爭的科技圈並不多見。▲權威機構Artificial Analysis公佈的全球大模型“智能指數”老胡想說的是，這不僅僅是兩家公司的勝利。一方面，我們要看到，西方對華的技術封鎖緊鑼密鼓，試圖在算力和底層演算法上把中國困在“石器時代”；但另一方面，中國人的韌性和創新能力，往往也在壓力最大的時候爆發。這兩家公司把兆量級的開源模型做到了逼近美國頂尖閉源模型的效果，而且價格只有人家的不到十分之一，這說明什麼？說明中國AI正在形成一種基於成本優勢和技術迭代的“非對稱作戰”能力。Deepseek和Kimi的創始人梁文鋒和楊植麟，時隔一年先後參加了總理座談會。這釋放出的訊號非常明確：國家不僅支援創新，更支援那種能解決“卡脖子”問題的實戰派。他們不是在實驗室裡空談，而是實實在在地與中國國產晶片“共生”。DeepSeek研究在華為昇騰晶片上做推理，Kimi搞混合式推理架構，讓中國國產晶片和西方晶片能“同台競技”。這種現實主義的突圍路徑，正是中國科技產業最需要的底氣。同時，我們離全球最頂級的生態位還有一段路要走，美國人的先發優勢依然客觀存在。但老胡相信，只要不亂陣腳，堅持開源共享，堅持底層自研，那些試圖通過封鎖來遲滯中國進步的企圖，終將在歷史的洪流面前撞得頭破血流。輝達的黃仁勳在GTC演講中，用這兩個中國模型來給自家下一代晶片“驗貨”，美國的Cursor、日本的樂天都在套殼使用中國模型。那些希望技術封鎖者的“如意算盤”，恐怕要落空了。老胡最後想說，中國太大了，這種充滿活力的民間創新與國家意志的同頻共振，是任何力量都難以遏制的。讓我們給這些年輕人一點時間，給中國AI一點耐心。中國人的“AI核彈”已經造出來了，接下來的戲，一定會越唱越精彩。 (胡錫進觀察)

近日，中國國產自主研發的人工智慧大模型DeepSeek正式發佈全新V4系列版本，在百萬級超長上下文處理、全球即時知識儲備、複雜邏輯推理等核心技術維度實現跨越式升級。資料顯示，中國國產開源大模型全球累計下載量突破100億次，中國已成為全球人工智慧專利最大擁有國。DeepSeek-V4系列大模型發佈 記者實測其性能表現超長上下文處理能力，是衡量大模型工業級應用價值的核心指標。針對這款模型百萬級超長內容處理能力，記者提前準備了總量達97萬字的多類型素材包，其中涵蓋長篇文學作品、多領域新聞稿件等多元文字內容，一次性匯入模型。在首輪測試中，記者要求模型精準提煉指定新聞稿件第四部分的核心內容。用約7秒鐘時間，大模型就輸出了五個核心要點的結構化精準總結。隨後，記者提出了需要橫跨全部近百萬字內容才能回答的問題：“在這套素材裡，一共涉及多少行業？”大模型給出了共涉及約45個細分行業的答覆。記者聚焦全球基建與民生實事提問：“2025年下半年，全球有那些國家開通了中國援建的新鐵路線路？這些線路給當地老百姓帶來最直觀的變化是什麼？”面對這一兼具時間限定、地域跨度、事實核查與深度解讀的複合型問題，模型不僅精準說出了多個國家的鐵路項目，還詳細講述了每條線路帶來的改變——比如坦贊鐵路啟動項目完工後，貨物運輸時間預計縮短近三分之二，運力將提升至每年240萬噸。從能記住百萬字內容的“超級記憶力”，到涵蓋全球的“海量知識庫”，再到複雜場景的深度邏輯推理，記者通過實測，直觀感受到了中國國產大模型技術的快速迭代。多款中國國產開源大模型近期完成迭代升級DeepSeek-V4一個重要的標誌，是“開源”模型。其實近期，中國多家科技企業都密集完成開源大模型的迭代升級。記者梳理髮現，本輪中國國產開源大模型迭代，覆蓋了技術降本、工業級應用、專項能力突破、端側適配等多個核心方向，實現了多維度的技術升級。騰訊開放原始碼的混元模型，大幅降低AI推理部署成本，讓中小企業無需高額投入即可快速搭建專屬AI應用；月之暗面發佈的Kimi模型，能把複雜任務拆解開，讓多個AI小助手協同幹活，能應對更複雜的工業場景；稀宇科技的Minimax在程式碼生成與程序理解領域實現顯著躍升。全球最大的AI開源社區Hugging Face發佈的2026年春季全球開源AI生態報告顯示，過去一年，該平台上41%的大模型下載量來自中國研發的模型，中國已成為全球開源大模型供給最活躍、增長最快的地區之一。開源開放的發展模式，打破了AI技術的行業應用壁壘，推動中國國產大模型從“能聊天、會問答”的通用互動能力，向“能執行、可落地、提效率”的生產力工具全面轉型，深度融入製造、能源、交通、金融等實體經濟重點領域。資料顯示，中國國產開源大模型全球累計下載量突破100億次，中國已成為全球人工智慧專利最大擁有國，專利申請量全球佔比達60%。目前，中國AI企業數量已超過6200家，2025年人工智慧核心產業規模超過1.2兆元。 (深科技)

近日，英國《經濟學人》發表題為《中國正贏得人工智慧人才競賽》的文章，指出中國正在全球AI人才競逐中，逐步擴大對西方國家的領先優勢，為贏得AI競爭增加更多可能。西方媒體並非第一次有這類言論和預期，事實上，他們說得都對。相比算力，電力而言，人才，才是贏得AI競爭的終極籌碼，而中國正建立自己的領先優勢。《經濟學人》那篇文章拋出了一個判斷：在中美競爭中，中國“贏得”AI人才戰的方式是：留住增量，吸引更多存量回流。先看增量。文章援引了卡內基國際和平基金會的一份報告：2019年，全球頂尖的AI會議NeurIPS上，華裔研究者的比例是29%，已經超過了美國本土的20%；到了2022年，這個數字接近一半；而來自中國機構的作者佔比，從2019年的11%猛漲到28%——雖然還落後於美國的42%，但升勢已十分顯著。與此同時，中美之間的緊張關係也在悄悄改變年輕人的選擇。STEM專業的中國學生，前往美國讀博的機率降了大約15%，畢業後留在美國的機率又降了4%。過去，最頂尖的中國AI研究者大多把“去美國”當成理所當然的下一步；現在，越來越多人開始把目光留在中國。種種跡象指向同一個結論：美國正在失去吸引下一代的能力，進而在人才增量上出於被動。再看存量。黃仁勳說過一句很直白的話：“美國絕對有可能在AI上落後於中國，因為人才在變。”所謂人才在變，核心是流向在變，是美國的頂尖AI人才正在流往或回到中國。2025年3月，齊國君回到中國。他在美國工作了十幾年，先後在IBM研究中心、華為美國研究中心、OPPO西雅圖研究中心任職，履歷漂亮得像教科書；回國後，他全職加入杭州西湖大學，帶著一支近20人的團隊，組建了“MAPLE實驗室”。差不多同一時候，純外籍的Alex Lamb也前往中國。這位前微軟研究院高級研究員，師從圖靈獎得主Yoshua Bengio，在亞馬遜、Google Brain和微軟研究院都留下過足跡。他宣佈加入清華大學人工智慧學院，成為了一名助理教授。頂尖學者的回流只是冰山的一角，更密集的變化發生在產業界。姚順雨，前OpenAI研究員，加入騰訊成為其史上最年輕的首席AI科學家；吳永輝，前GoogleDeepMind研究副總裁，去了字節跳動；潘欣，前Google大腦研究員，加入了美團……再往前推兩年，楊植麟從卡內基梅隆大學博士畢業後，沒有留在美國，而是回到中國創辦了月之暗面。如今，成立不過三年的月之暗面已是估值超過180億美元的世界級獨角獸，其大模型也被不少美國初創公司改採用。▲月之暗面在過去一年迅速完成多輪融資，受到頭部基金、網際網路巨頭與產業資本的密集下注。圖源：VCG值得注意的是，所有這些回流，都不遠遠不是“為國效力”的口號在驅動，而是最樸素的理由——選擇更好的發展環境與空間。越來越多的頂尖AI研究者發現，“在中國”就是最好的職業路徑。中國擁有發展科創的巨大政策支援，也有一批頭部公司和頂尖高校，算力不缺，資料全面，工程體系完整，更重要的是，有大量可落地的應用場景。而且，中國公司，包括中國資本現在也都捨得為頂級人才投入，給錢、給空間，乃至給權力。不少人在矽谷可能是“螺絲釘”，但回到中國就能獨當一面，當負責人。最重要的是，中國不斷湧現的成功案例，大大增加了對美國矽谷人才的吸引力。過去幾年，中國湧現出一批10億美金，百億美金的AI初創公司，它用真金白銀告訴全球優秀人才，這裡是實現夢想的理想殿堂。如今，談中國的科創人才優勢，核心的核心，還在於自身強大的教育體系。自改革開放，尤其鄧小平提出科技是第一生產力以來，中國的理工科教育就一直備受重視。國家不斷出台政策支援理工科人才培養，民間也曾長期有著“學好數理化，走遍天下都不怕”的理工崇拜。這些的積累，為中國造就了一個領先全球的AI人才底座。現在，中國不但擁有全球最大的高等教育體系，每年培養以千萬計的大學學子，而且還約有四成的大學生攻讀STEM專業，這個比例幾乎是美國的兩倍。早在“人工智慧”這個詞還沒流行起來的時候，這片土地就已經為它儲備了最龐大的人才池。當AI的浪潮真的拍過來時，中國的這一優勢立刻湧出了驚人的勢能。到今天，中國已有80多所高校設立了AI學院，僅2025年一年，就有包括人大、北理工、西北工大在內的二十多所名校加入這個行列。五年間，AI專業新增了406個布點，在所有本科專業中增量最大。其中，清華在2025年擴招了150名本科生，全部進入新成立的通識書院，眼下已有117門課程、147個班級在嘗試AI賦能教學；而在另一頭，深圳技術大學這樣的地方院校，則選擇與華為、騰訊、百度聯手，把課堂無限延伸，讓實習直通產業。從頂尖名校到普通院校，中國搭起了一座人才培養金字塔——塔尖培養能“開天闢地”的領軍人才，塔身和底座則源源不斷地輸送應用型人才。教育端的播種，持續在產業端開花結果。2025年，中國企業發佈了超過300款AI產品，遍佈醫療、教育、物流。其中，其中，DeepSeek以不到150人的研發團隊、十分之一的成本，打造出可與GPT-4“掰手腕“的大模型。但DeepSeek最讓人感慨的不是技術本身，而是這支隊伍的底色——核心研發團隊平均年齡僅28歲。創始人梁文鋒曾坦言：“目前在人工智慧領域，前50名頂尖人才可能都不在中國，但也許我們能自己打造這樣的人。”這句話像一枚石子投進湖面，漣漪很快擴散到了招聘市場。據一家頭部AI獵頭透露，當下各家都在爭搶“C9”院校的高端人才。一位清華大學電腦系的博士畢業後，同時收到了華為“天才少年”項目、某大模型創業公司以及海外網際網路巨頭的Offer，最終他選擇了那家中國創業公司，年薪過百萬。這並非個例。脈脈資料顯示，2025年中國AI崗位的招聘量一年漲了十倍，平均月薪超過六萬，一半以上的應屆AI崗月薪破五萬。大模型演算法工程師的起薪，已經超過了不少傳統行業老專家的天花板。市場的熱度，反過來推動著教育繼續擴張——人才培養、產業吸納、再反哺教育，一個完整的閉環悄然成形。而在這套系統的底層，是國家的力量在穩穩托舉。2025年8月，國務院印發了《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》，明確提出到2030年，人工智慧要全面賦能高品質發展；同月，八部門聯合發文，提出要“超常規”建構領軍人才培養的新模式。政策支援不僅是檔案上的表態。2024年，中國的研發經費超過了3.6兆元，投入強度2.68%，已經超過歐盟的平均水平；2025年中央科技預算接近4000億元，同比增長一成，重點投向人工智慧、積體電路這些關鍵戰場。同時，人社部也在去年發佈了42個新工種——生成式人工智慧系統測試員是其中之一，同時頒布了73個國家職業標準，為AI賽道上的年輕人畫出了清晰的成長路線圖。教育、產業、政策，三股力量交織在一起，讓中國的AI人才培養不再是一個個孤立的點，而是一張綿密、可持續的網。當世界還在爭論“去那兒搶人”的時候，中國已經默默搭好了“自己造人”的底座。這場人才戰，贏得的不只是眼前，更是未來十年。人才培養的底座越築越厚實，但遠沒到高枕無憂的時候。這場人才戰的敘事裡，依然藏著幾道繞不過去的坎。首先，眾多頂尖人才還漂在海外。卡內基基金會追蹤了100位在2019年NeurIPS上亮相的中國籍研究者，六年後再看，87%的人還留在美國機構裡。▲2019–2025年，頂尖中國籍AI研究人員的職業路徑 註：國家隸屬關係基於研究人員目前所在機構的總部所在地 來源：保爾森基金會與卡內基國際和平研究院“回流”確實在發生，但還只是“涓涓細流”，星星之火。美國為什麼能留住他們？一來，它從基礎研究到技術轉化再到產業應用的鏈條，已經打磨得足夠成熟；二來，中國與西方頂尖創新生態之間，還橫著一條看得見的“鴻溝”。諾獎、圖靈獎的突破，至今仍然高度集中在西方。中科院院士唐本忠點破了一個尷尬的事實：“中國在AI領域擅長‘從1到10’的最佳化升級和‘從10到100’的規模擴張，但在‘從0到1’的原創突破上步履維艱。”他進一步拆解了根源——我們太推崇實用主義了，科研工作總盯著短期的成果和落地的應用，卻忘了基礎研究和原創探索才是一切的根。其次，本土人才的供需矛盾突出，AI產業的人才缺口依然巨大。2025年，AI技術類崗位的需求比前一年漲了四成。而另一邊，真正能駕馭垂直領域大模型訓練和最佳化的人，供需比已經掉到了0.3左右。高性能計算工程師更誇張——0.15，相當於七個崗位搶一個人。再者，美國政策的不確定性，既是機遇，也是變數。簽證收緊、經費削減、對華裔學者的懷疑氣氛，在一定程度上推動了美國AI人才向中國流動。2025財年，H-1B簽證的中國留學生中籤率跌到了11.7%。Meta、亞馬遜這樣的科技巨頭，已經宣佈不再為部分崗位的留學生提供擔保；那些研究半導體材料、AI演算法最佳化的學生，如果研究方向被貼上“受控技術”的標籤，連簽證都可能拿不到；美國眾議院甚至還提出議案，打算限制中國人在美國從事AI和機器學習相關的職業。這些變化，都在讓年輕一代重新思考“要不要出去”。▲北京的招生會上，中國赴美留學生人數近年來有所下降 圖源：紐約時報但問題的另一面是：這類因素極不穩定。政策會隨著選舉、隨著地緣政治的風向來回搖擺，不能把它當成可以長期依賴的變數。AI競爭，表面是算力之爭、模型之爭，乃至電力之爭，但真正的底層卻是教育體系、產業結構與人口結構的長期較量，人才，才是贏得競爭的終極變數。人才之戰，不是一場百米衝刺，而是一場漫長的馬拉松。曾經，中國不但本土優秀人才有限，而且優秀人才大規模外流。如今，中國不但本土優秀人才湧現，而且還迎來外流人才的回流。趨勢已經逆轉，但要真正長期形成超越優勢，還任重道遠。當下，或許只是這場競賽的起點。 (華商韜略)

【硬核科技導讀】月之暗面正式發佈並開源 Kimi K2.6 模型，在程式碼生成、長程任務執行及 Agent 叢集能力上實現全面升級。實測顯示，該模型可連續編碼13小時，編寫或修改超過4000 行程式碼，多項基準測試成績持平或優於GPT-5.4、Claude Opus 4.6等閉源模型。中國大模型程式碼能力首次躋身全球第一梯隊。4月20日晚，月之暗面（Moonshot AI）扔出一枚「重磅炸彈」。其最新研發的Kimi K2.6模型正式發佈並開源，即日起所有使用者均可通過官（kimi.com）、最新版Kimi應用、Kimi API以及Kimi Code程式設計助手免費使用。這不是一次普通的版本迭代。在博士級難度的完整版「終極人類考試」（Humanity's Last Exam）、評估真實軟體工程能力的SWE-Bench Pro、Agent深度檢索基準 DeepSearchQA 等測試中，Kimi K2.6均取得行業領先成績，表現持平或優於GPT-5.4、Claude Opus 4.6和Gemini 3.1 Pro等閉源模型。**中國大模型的程式碼能力，第一次真正站在了世界之巔。程式碼能力暴漲20%，13小時不間斷作業程式碼能力是此次升級的核心亮點。在Kimi內部嚴格程式碼評測基準Kimi Code Bench中，K2.6得分68.2，較前代K2.5的57.4 提升約20%。什麼概念？實測顯示，該模型可以連續編碼13 小時，編寫或修改超過4000行程式碼**，完成複雜系統的開發與最佳化。這不是簡單的「寫得多」，而是「寫得深」。在一個實測案例中，K2.6成功在Mac本地下載並部署了Qwen3.5-0.8B模型，使用小眾的Zig 語言實現並最佳化模型推理。經過4000多次工具呼叫、超過12小時不間斷運行、14 輪迭代，將吞吐量從約15 tokens/s 提升至約193 tokens/s，最終推理速度比LM Studio快20%。另一個案例更硬核。K2.6 自主完成了對擁有8年歷史、接近性能極限的開源金融撮合引擎 exchange-core 的深度重構。13 小時連續作業，迭代12套最佳化策略，通過1000餘次工具呼叫，精準修改4000多行程式碼。結果如何？中位吞吐量從0.43MT/s 躍升至1.24MT/s（增幅185%），峰值吞吐量從 1.23 MT/s 飆升至2.86 MT/s（增幅133%）。接近性能極限的老舊系統，被硬生生提升了近兩倍。Agent叢集架構升級，300個子Agent 平行作戰如果說程式碼能力是「單兵作戰」，那Agent 叢集就是「集團軍衝鋒」。K2.6的Agent 叢集架構迎來重大升級，現支援300個子Agent 平行完成4000 個協作步驟，任務完成度與交付質量較K2.5 顯著提升。這意味著什麼？Agent叢集能夠將搜尋、深度研究、文件分析和長文創作等能力進行組合，在單次運行中獨立完成從文件到網頁、再到 PPT 和表格的多產物端到端交付。一個實測案例：針對全球100個半導體標的，Agent叢集設計並執行了5套量化策略，將麥肯錫風格的 PPT 邏輯沉澱為可復用技能，最終交付了詳盡的建模表格和整套匯報演示文件。另一個案例更震撼。Agent叢集將一篇包含大量視覺資料的天體物理論文轉化為可復用學術技能，提取論文的推理流程和可視化方法，產出40頁、7000字的研究論文，以及包含**2 萬多條資料的結構化資料集和14 張天文級圖表。這已經不是「輔助工具」，而是「數字員工」。程式碼+視覺融合，專業級Web應用一鍵交付通過程式碼與視覺能力的深度融合，K2.6將程式碼驅動的設計能力提升到了新高度。在Kimi Agent模式下，K2.6能夠製作具有設計感和視覺衝擊力的網站。憑藉對圖像和視訊生成工具的熟練呼叫，該 Agent 可以生成視覺風格高度統一的素材，建構視覺焦點突出的首屏區，並實現互動元素和滾動觸發動效。月之暗面不侷限於前端頁面編寫，也支援基礎的後端資料庫模組，例如在網頁中嵌入表單資訊收集功能。為此，月之暗面建立了一套專門的前端開發設計評測基準Kimi Design Bench，涵蓋視覺輸入、落地頁建構、全端應用開發及通用 Web 開發四個維度。對比Google AI Studio中的Gemini 3模型，基於Kimi K2.6的Agent展現出了明顯領先優勢。5 天不間斷自主運行，維運Agent正式上線K2.6 顯著增強了 Agent 的自主化執行能力。尤其在與OpenClaw、Hermes Agent等主動式 Agent 框架協同工作時，這類場景要求 AI 能夠跨應用實現 24/7 不間斷運行。月之暗面的RL 基礎設施團隊使用基於K2.6的Agent 實現了連續5天自主運行。該Agent負責監控、故障響應和系統維運，展現了持久的上下文維持能力、多線程任務處理能力以及從接收告警到徹底解決的全流程執行能力。Kimi內部的Claw Bench 測試結果顯示，K2.6相比K2.5綜合性能提升了10%，涵蓋程式設計任務、即時通訊生態整合、資訊檢索與分析、定時任務管理及記憶呼叫五大維度。在需要長時間自主運行且無需人工干預的工作流中，優勢尤為顯著。技能系統上線，Office文件一鍵轉技能借助K2.6更強的程式碼和視覺理解能力，Kimi Agent模式現在支援建立和呼叫技能（Skill）。系統已內建上百個官方推薦技能，包括投研技能包，可一鍵生成專業排版的A股、港股、美股公司一頁紙或深度投資研報。使用者在Kimi Agent模式下輸入斜槓「/」即可開始建立和呼叫技能。更有趣的是「Office 文件轉技能」功能。上傳高品質Office文件後，模型會嘗試理解原文件的結構與風格基因，生成專屬的可復用文件建立技能。這意味著，你的PPT範本、Excel報表格式、Word公文規範，都可以被 AI學習並復現。「Claw 群組」內測開啟，人機協同時代來臨月之暗面同時宣佈開啟「Claw 群組」小範圍內測。該群組的目標是讓多個 Agent 與人類作為真正的協作者共同運行。使用者可以接入來自任何裝置、任何供應商、運行任何模型的全天候 Agent（首批支援 OpenClaw，後續將加入對 Hermes Agent 等框架的支援），每個 Agent 可攜帶各自的專業工具包、技能和持久化記憶上下文。在 Claw 群組中，K2.6 擔任協調者，根據 Agent 的技能畫像和可用工具動態匹配任務。當某個Agent遇到故障或停滯時，協調者會檢測到中斷並自動重新分配任務或生成子任務。Kimi Claw使用者將陸續收到內測邀請。企業客戶提前測試，口碑炸裂Baseten、Blackbox AI、CodeBuddy、Factory（Droid）、飛書妙搭、Fireworks AI、Nous Research（Hermes Agent）、Kilo Code、Ollama、OpenCode、Qoder 和 Vercel 等企業客戶已提前測試該模型。評價如何？Baseten：K2.6 在程式設計任務上已可與領先閉源模型掰手腕，對第三方框架底層邏輯理解更深。Blackbox AI：指令遵循能力更強，能挖掘出深藏不露的隱蔽Bug。CodeBuddy：內部評測顯示程式碼生成精準率提升12%，長上下文穩定性提升18%，工具呼叫成功率達 96.60%。API限時優惠，最高充贈30%Kimi K2.6現已面向所有免費使用者、付費訂閱使用者、Kimi Code和企業 API使用者開放。企業和開發者在Kimi API中指定模型為kimi-k2.6即可開始使用。為慶祝K2.6模型API上線，Kimi開放平台同步開啟了最高30%的限時充贈活動。同時，Kimi K2.6官方API已經首發登陸騰訊雲TokenHub等平台。月之暗面推薦直接呼叫官方API復現基準評測成績，如需使用第三方API 服務，可通過Kimi模型供應商驗證服務（Kimi Vendor Verifier, KVV）挑選精度更高的服務商。十年磨一劍。從2023年Kimi橫空出世，到如今K2.6 對標全球頂尖閉源模型，月之暗面用三年時間走完了歐美大廠十年的路。這一次，中國大模型不再是「追隨者」。而是真正的「並跑者」，甚至在某些領域成為「領跑者」。AGI 的奇點，或許比我們想像的更近。 (硬核科技資本論)