最近，知名研究機構 CB Insights 發佈了《State of Venture 2025》(《2025 年創業狀況》)年度報告。這份報告基於全球股權交易資料，全面回顧了 2025 年風險投資市場的表現。簡單來說：錢更多了，但更集中了，而 AI 幾乎成了唯一的主角。報告的核心結論可以用幾個數字概括：全球風險投資總額達到 4693億美元，同比增長 47%；AI公司拿走了其中 48% 的份額，創下歷史新高；機器人領域融資也創紀錄地達到 407億美元。下面我們就來逐一拆解這些關鍵亮點，聊聊這份報告究竟講了什麼。全球融資回暖，但“大錢”決定一切2025年，全球創投市場總融資額反彈至 4693億美元，第四季度單季就達到 1520億美元，是2022年第一季度以來最好的單季表現。不過，交易數量卻下降了 17%，只有 29501筆。為什麼總額漲了、筆數卻少了？答案是巨額融資輪（mega-rounds）徹底主導了市場。這類大額交易數量增長 77%，貢獻了全年融資的 65%。換句話說，少數頭部項目拿走了大部分錢，普通創業公司拿到融資的難度進一步加大。美國依然是絕對霸主，貢獻了 3280億美元，佔全球的 70%。其他地區雖然也有增長（亞洲+7%、歐洲+18%），但體量和增速都遠不如美國。一旦美國市場出現波動，全球創投都會受到明顯衝擊。AI 拿走近一半蛋糕，集中度前所未有報告最醒目的資料是：AI公司2025年融資 2260億美元，佔全球總融資的 48%，首次接近一半。這不僅是金額最高，更是佔比最高的一年。頭部玩家遙遙領先：OpenAI 融資 410億美元Anthropic 融資 325億美元Scale148億美元xAI128億美元Databricks 和 Aligned 各 50億美元投資者顯然在押注“贏者通吃”。但報告也提醒：如果AI技術進展受阻、成本失控或監管收緊，其他領域很難填補這麼大的資金缺口，整個創投生態都會受到重創。機器人成“下一波 AI”，融資創紀錄除了純AI模型，報告特別強調了機器人領域的爆發。2025年，機器人硬體和軟體公司總融資達到 407億美元，同比增長 74%，佔全球融資的 9%。其中，工業人形機器人最受追捧，成交 80筆。頭部項目包括：Scale（148億美元企業少數股權投資）Figure（10億美元C輪）物理智能（Physical Intelligence）（6億美元B輪）Applied Intuition（6億美元F輪）更值得注意的是，在Mosaic分數（CB Insights 衡量市場熱度和健康度的指標）排名前十的賽道中，有四個都與“物理AI模型”相關，包括大型視覺模型、視覺語言模型等。這意味著投資者已經開始把機器人視為 AI 的下一個重要落地場景。頂級獨角獸估值飆升，頭部更頭2025年，全球前十大私有公司總估值超過 2兆美元：ByteDance4800億美元SpaceX4000億美元OpenAI5000億美元（較2024年增長218%）Anthropic3500億美元（增長1802%）即使是非AI公司，ByteDance 和 SpaceX 依然保持極高估值。但AI公司的估值增速明顯更快，顯示資本對AI的追捧達到了新高度。頂級投資機構“All in AI”報告統計了過去十年表現最好的 25家 “聰明錢”投資機構（Smart Money VCs，簡稱SMVC）。2025年，這些機構中最活躍的是 General Catalyst，出手 213筆。更關鍵的是，它們前十大最愛賽道全部與AI相關：編碼代理、法律AI助手、端到端軟體開發代理、多模態模型開發者等。傳統意義上“多元化”的頂級VC，實際上已經變成了高度集中的AI基金。最後CB Insights 的這份報告傳遞出一個清晰訊號：2025年的風險投資市場，是 AI的天下。資金回暖、巨額交易頻出、機器人賽道崛起、頭部公司估值狂飆、頂級機構全面押注——所有趨勢都指向同一個方向。但集中也帶來了風險。一旦 AI 敘事出現任何裂痕，市場調整的幅度可能遠超以往。創業者、投資人、觀察者都需要保持清醒：今天的繁榮，很大程度上建立在對 AI 無限可能的信念之上。關注公眾號【AI資訊風向】，回覆 666，即可獲取這份 AI 行業報告。AI 技術正以前所未有的速度發展，它將如何塑造我們的未來？讓我們拭目以待。 (AI資訊風向)

網際網路大廠、頂級VC和地方政府抱團下注。投中網獨家獲悉，自變數機器人已於近期完成10億元A++輪融資。本輪融資由字節跳動、紅杉中國、深創投、北京資訊產業發展基金、南山戰新投、錫創投等頂級投資機構及多元地方平台聯合投資。除字節外，自變數此前也曾先後獲得美團、阿里的投資，由此成為國內唯一同時被這三家網際網路大廠投資的具身智能企業。阿里和美團，此前都押注了不少具身企業。在這輪投資競賽中，字節倒是鮮少出手，畢竟具身和機器人看起來跟字節的主業關聯沒那麼大，這個小背景也為此次出資增添了看點。再捋捋本輪的其他投資方。紅杉也出現在去年9月公佈的那輪A+輪投資人名單裡，所以，此次算是頂級VC二次出手自變數。有別於在AI上的高出手頻率，紅杉在具身和機器人賽道上頗為謹慎，宇樹和智元之外，兩次押注自變數足以說明對這家公司的看好。另一家頂級VC深創投，去年10月聯合匯通金控和深圳市引導基金，成立專門的人工智慧和具身機器人基金，目標規模20億元。出手自變數，是深創投AI基金成立以來的第一筆投資。此外，南山戰新投也出現在此前和本輪披露的投資方中，這是深圳南山區的戰略直投平台，主要投向戰略新興產業和未來產業。與此同時，自變數也吸引了來自其他地方政府的資金，比如，此前的北京機器人產業投資基金，這一輪的北京資訊產業發展基金以及錫創投。成立於2023年的北京資訊產業發展投資基金，是北京市政府主導設立的四大百億級產業投資基金之一。錫創投，則是無錫當地管理規模最大的國有創投平台。總之，網際網路大廠、頂級VC和地方政府抱團下注，一方面說明，資本市場對具身基礎模型重要性已經達成集體共識，另一方面，也印證了資本對自變數這家公司技術和發展潛力的認可。正如我們此前在《具身智能創始人，找我面試了》裡寫過的，當下具身企業已經出現分層，投資人更多是在已經上牌桌的那幾家裡選擇自己相信的創始人和技術路徑。話說回來，具身模型這個方向的創業和資本熱度，其實要比人形機器人來得稍晚一點。近兩年，隨著具身智能持續吸引市場目光，機器人的運動與控制能力取得顯著進步，行業競爭焦點逐漸從“肢體”轉向“大腦”。如何為機器人建構能理解物理世界、能操作、能靈活應對複雜多變場景的智能“大腦”，使其真正勝任多樣化的實際物理世界的工作，成為突破的關鍵。自變數機器人創立於2023年12月，是國內最早一批聚焦自研具身模型的創業公司之一。創始人兼CEO王潛，本碩畢業於清華大學，博士在美國南加州大學從事機器人學習、人機互動及家庭服務機器人等前沿研究。他還曾創立量化基金，希望用賺到的錢支援自己的機器人研究。直到AI浪潮起勢，2023年年底，王潛解散基金回國，創立自變數機器人。聯合創始人兼CTO王昊，為北京大學計算物理學博士，其學術研究橫跨物理、自然語言處理及人工智慧等多個領域。他曾在粵港澳大灣區數字經濟研究院（IDEA研究院）擔任大模型團隊演算法負責人。曾有投資人告訴我，如果把當下的具身創業團隊按背景劃分類別，自變數大體屬於偏AI大模型背景的團隊，在行業內並不多見，這樣的履歷和人才配置或許有助於探索出解決實際問題的技術範式。具身智能這兩年在資本市場熱度非凡，但無法否認，這還是一個新興的概念，尚無統一、明確的定義。不妨來看看自變數是怎麼定義的。在他們給出的解釋中，具身智能基礎模型是獨立於、平行於大語言模型、多模態模型等虛擬世界基礎模型的物理世界的基礎模型。劃重點，這個定義強調“獨立於”“平行於”，落點是“物理世界的基礎模型”。強調獨立地位，意味著這個領域有一套不同於大語言模型和多模態模型的規則和設計邏輯。這點倒是不難理解，機器人畢竟不是只負責聊天，而要在真實世界裡完成任務，因此純粹以語言為基底的設計邏輯與物理世界的實際互動規律可能存在隔閡。無論是李飛飛的“空間智能”，楊立昆的“世界模型”，還是黃仁勳的“物理AI”，大體指向的都是這一點。另外，基礎模型的核心目標，在於突破泛化性與通用性瓶頸，物理現實世界的複雜性要求機器人能夠具備即時處理非結構化、動態及隨機任務的能力，自變數的具身智能基礎模型以所有機器人的感知資訊（例如視覺、觸覺、語音等）為輸入，直接輸出機器人的動作、視覺，以及語言等。在此背景下，自變數自研的WALL-A的核心架構，深度融合了VLA與世界模型。WALL-A，首先是一個原生多模態輸入輸出架構，能夠實現具身多模態思維鏈。此外，WALL-A利用世界模型機制進行時空狀態預測，協同視覺因果推理理解環境反饋，並通過可學習記憶機制從資料中內化物理常識。這一融合機制，能夠顯著提升機器人執行非結構化環境中移動操作任務的零樣本泛化能力。當中的關鍵一環，基礎模型進化的燃料，是資料。都知道大語言模型性能快速提升依託的是scaling law法則，但大語言模型所需要的文字類資料可以從網際網路上直接獲得，具身智能模型所需的真實物理互動資料則較難收集。對此，全球科技精英們正在從資料、模型、算力等多個方面加快投入。自變數機器人創始人兼CEO王潛也表示：“具身智能的下一階段競爭，本質上還是資料閉環建構的基礎模型與模型進化能力的競爭”。在資料採集的方法上，行業內大體分成真機採集、模擬生成和視訊學習幾種派系。作為國內最早規模化擴展真機資料採集的公司之一，自變數自研了主從遙操、外骨骼、無本體等多種數采裝置，實現了各種數采裝置上的資料驗證和模型突破。自變數還搭建了模型驅動的資料管線，通過資料生成、資料過濾、資料增強、資料標註等環節持續產生規模化的高品質資料。理想狀態下，硬體-資料-模型可以實現閉環迭代。基礎模型能夠給資料處理和硬體設計等各個環節提供反饋，從而迭代更高品質的資料和更高效率的數采裝置，如此又進一步提升了基礎模型的效果。2025年9月，自變數還開源了其自研端到端具身基礎模型WALL-OSS，推動具身智能技術的開放普及。模型的進化，讓自變數的機器人在真實場景中展現出對環境的適應力。據自變數介紹，在跨越室外與室內場景的移動操作場景裡，比如在外賣配送與紙箱回收中，面對強風乾擾或視線遮擋，機器人不僅能像人類一樣腦補被遮擋物體的全貌，還能在遭遇卡頓時通過強化學習策略自主糾錯，無需人工干預即可完成閉環。這種適應力也體現在複雜困難的物流場景。面對堆疊混亂的包裹，機器人憑藉基礎模型的零樣本泛化能力識別異形件，並利用強化學習快速適應工作節拍。從模型演算法、資料驅動的需求出發，自變數也定義了機器人的硬體架構。在過去一年，自變數設計發佈了“量子一號”、“量子二號”兩款高性能的機器人本體，同步實現了機械臂、關節模組、動力驅動器、主控製器等核心零部件的全面自研與演算法深度適配。全端自研硬體促成了整機成本的大幅下降，為具身智慧型手機器人的規模化量產與商業化普及奠定了基礎。我瞭解到，自變數已逐步進入工業製造、物流和養老等多個場景之中探索商業化落地。剛剛喜迎新年，可以預見的是，今年具身和人形機器人的大額融資還會不斷刷新。去年年底，投中嘉川CV Source統計了具身智能在2025年的投融資資料，得出的結論是：前10家公司，拿下了40%的融資。巧的是，當時的統計結果中，拿到最多融資的正是自變數機器人。除去當前這一輪，在兩年的時間內，自變數已連續完成8輪融資。去年9月份的A+融資中，阿里雲、國科投資、國開金融、美團、君聯資本、紅杉中國等頂級機構聯手注資近10億元，直接將其去年的融資總額推高到數十億。資本市場的青睞，可見其技術實力和團隊進化能力。錢，正在流向不缺錢的頭部企業，這對於剩下的具身公司來說未必是個好消息。2026年，在階段性的demo秀之後，這個行業到底有多少泡沫和水分，也將進一步在真實的商業場景中進行驗證。在我們此前的交流中，有投資人認為，2026 年行業可能會慢慢進入交成績單的階段，PMF（產品市場匹配）會逐漸成型，真正有商業價值的訂單會慢慢湧現出來。 (投中網)

IPO 不是對勝者的獎賞，而是下一輪競賽的鼓點。接連兩天，大模型創業公司智譜和 MiniMax 港股 IPO。對比移動網際網路的幾次上市盛宴，大模型領域的 IPO 並不發生在大戰告一段落之後。它不是對勝者的獎賞，而是下一輪競賽的鼓點。在智譜和 MiniMax 前後腳登陸二級市場後，他們將開啟更大規模的定增。這是一個商業化仍不確定、持續的研發投入卻十分確定的領域。IPO 的實質意義是更高效地獲得更多資源。MiniMax 上市前夕，我們採訪了 MiniMax 團隊和他們的多位投資人，共同還原過去 3 年多里，市場對大模型創業機會的多種視角，以及這家公司的特質。上市前的 7 輪融資中，30 家機構共投資 MiniMax 15 億美元。阿里投了最多的錢；高瓴是第一輪領投方，按份額計算僅次於阿里，是第二大外部股東；明勢參與了最多輪次。在今天（1 月 9 日）早上前往港交所敲鐘前，MiniMax 創始人閆俊傑對《晚點 LatePost》分享了他此刻的想法：希望我們後續能有機會對整個行業智能水平的提升做出更大的貢獻。我們初步探索了一條純草根 AI 創業的路徑，儘管後面還是非常挑戰，如果能對 AI 創新創業生態的發展有啟發我們會感到很光榮。截止午間收盤，MiniMax 股價較發行價 165 港元上漲超 78% 至 294 港元，市值達到 898 億港元。熱潮前出發高瓴：最早投資，最大的外部財務投資人MiniMax 成立於 ChatGPT 熱潮前夕的 2022 年初，高瓴是它的第一個投資人。創業籌備期，在當時 MiniMax 的北京辦公室，高瓴合夥人李良和閆俊傑、贠燁禕聊了 3 小時後，拿出了一張估值為空白的 TS（投資意向書）：你們可以寫一個想要的估值和投資金額。閆俊傑給出了計畫中的數字：融資 3000 萬美元，估值 2 億美元。創業前，閆俊傑和贠燁禕是商湯的同事。閆俊傑出生於 1989 年，在河南縣城長大，博士畢業於中國科學院自動化所。在商湯的 7 年，閆俊傑從研究員成為商湯最年輕的副總裁，先後擔任研究院執行院長，負責過智慧城市、遊戲等業務；贠燁禕畢業於約翰斯·霍普金斯大學，曾任商湯 CEO 辦公室戰略負責人。第一個接觸到 MiniMax 的高瓴投資人薛子釗告訴《晚點 LatePost》，在與李良見面的前幾天，閆俊傑給高瓴團隊講了一場 9 小時的 “技術課”：Transformer 架構模型的 Scaling Laws，GPT-3 的進展，DeepMind 做的強化學習，擴散模型帶來的圖像生成，CLIP 怎麼把圖像和語言結合到一起……“當時很少有人能把這些技術拼到一起。我個人也很難相信肯定能做出來，但事後看，IO（閆俊傑）寫的這些判斷都是對的。”MiniMax 創立早期，團隊在白板上拆解技術變化和市場機會。MiniMax 的思路是同時做文字、語音和圖像模型，以大模型和多模態技術做出可以服務普通人的 AI 應用。這是 MiniMax 成立時確立的願景：Intelligence with everyone。高瓴當時判斷，這是一個系統工程，團隊不僅要懂演算法，還需要硬體底層、資料、工程和應用的綜合能力。閆俊傑在商湯帶過 1000 多人的團隊，在演算法、工程、組織和 AI 商業化上都有經驗。不到兩周，高瓴走完了 TS、投決會，拿下 MiniMax 天使輪領投。稍晚一周接觸到 MiniMax 的紅杉沒有投進這一輪，1 年半後的 2023 年 7 月，在投前 15.5 億美元的第四輪融資中，紅杉成為 MiniMax 股東。2022 年 11 月，張磊組織了一次小範圍的中東行，同行的少數企業家有亞迪創始人王傳福和地平線創始人余凱，也有當時名不見經傳、剛剛創業不到 1 年的閆俊傑。在卡達世界盃的 VIP 休息室裡，閆俊傑用不太熟練的英語向中東朋友解釋什麼是 AGI（通用人工智慧）。半個月後，這個當時還比較小眾的詞彙隨 ChatGPT 發佈傳遍全球。最早接觸 MiniMax 的高瓴投資人薛子釗在 2023 年正式加入 MiniMax：“把自己投進去了。”高瓴在天使輪後多次投資 MiniMax，上市前，共計持有 MiniMax 7.14% 的股份，僅次於阿里，是 MiniMax 第二大的外部投資人和第一大財務投資人。米哈游劉偉：“Super smart 被高估了，而韌性被低估了”2021 年初，米哈游創始人蔡浩宇曾在一次演講中說：想在 “2030 年打造 10 億人生活在其中的虛擬世界”。MiniMax 最初設想的應用形態與之契合：用多模態技術做出和普通人互動的 AI 智能體（註：此處 “AI 智能體” 指 “AI 角色”，並非現在常說的 AI Agent）。米哈游三位創始人中的 “大偉哥” 劉偉和 “羅爺” 羅宇皓也與 MiniMax 團隊相識已久，他們幾乎和高瓴同時得知了閆俊傑創業的消息，投資順其自然。米哈游是那類創始人最喜歡的投資人。贠燁禕告訴《晚點 LatePost》：他們並不特別過問公司的營運細節，每次見面，更多聊 “人生道理”，這是基於相信團隊。閆俊傑親歷過上一輪 AI 熱潮的起伏。“我經歷過一年半一直輸，也經歷過做對之後，一直贏。” 閆俊傑近期與羅永浩的訪談中，回顧了在商湯做人臉識別時的波折，頂著巨大壓力逆風追趕後，他有了更強的技術自信。他也見證過整個電腦視覺時代，全行業高開低走的困頓。一位 AI 四小龍創始人曾如此評價閆俊傑：他吃過 AI 1.0 的苦。去年有一次聊起大模型，劉偉對我們說：在大模型創業者中，Super smart 的部分總是被高估，而韌性總是被低估。但創業是長跑，韌性彌足珍貴。雲啟、IDG 加入，天使輪收關贠燁禕在商湯期間就與多位投資人相熟，包括約翰斯·霍普金斯的校友、雲啟管理合夥人陳昱，和曾經多輪投資過商湯的 IDG 合夥人牛奎光。這兩家機構很快加入了 MiniMax 的天使輪陣容。陳昱更早時就和閆俊傑、贠燁禕交流過技術趨勢。當閆俊傑正式決定創業後，上海的一頓晚餐下來，陳昱當場說想投：“我想去賭一個有可能能夠顛覆現有技術方案的路線，以前都是小模型，閆俊傑比較早看到了基礎大模型的價值。”牛奎光在米哈游、高瓴發出 TS 後不久聯絡了贠燁禕，上午電話，晚上就飛到上海與閆俊傑和核心團隊面聊，很快敲定了投資。整個天使輪，MiniMax 共融資 3100 萬美元，估值 2 億美元。這與團隊最初的計畫——融資 3000 萬美元、投後估值 2 億美元——相差無幾。MiniMax 拒絕了拿更多錢、獲得更高估值的提議。明勢：MiniMax 第二輪的唯一新股東，投資 MiniMax 輪數最多的機構ChatGPT 發佈前，MiniMax 有兩輪融資，第二輪的唯一新股東是明勢資本。明勢創始合夥人黃明明和明勢合夥人夏令第一次見到閆俊傑，是在北京的一個酒店大堂，當時閆俊傑拿著 iPad 正在看論文。直到現在，他依然保持儘量每天花 1 小時瀏覽新論文的習慣。第一次見面聊了 2 個多小時，閆俊傑講述的起點是技術變化。夏令第一次從閆俊傑口中聽到 AGI，他一邊聊，一邊現場搜尋。現在，很多人在同樣情形下的第一反應已不再是百度一下，而是問 ChatGPT 或豆包。“坦白說，當時對 AGI 沒有很敏感，但他很快講到了 GPT 是端到端資料驅動的模型。” 明勢曾投資理想汽車 7 輪，自 2021 年起，智能駕駛領域的一大趨勢就是端到端模型帶來的大幅提升。閆俊傑也聊了技術變化如何改變商業邏輯：上一批 AI 公司的長期難點是，當時的模型不夠通用，針對不同場景和任務，往往需要重新訓練模型。而大模型是 “One Model for all”（一個模型可以服務多種場景和任務），這意味著 AI 的商業化能跳出過去 to B、to G 定製開發的老路。2022 年初，夏令又見了閆俊傑兩次。這之前不久的明勢年底總結會上，夏令做了一次未來 5 年的 AI 技術趨勢推演，當他把 “多模態技術值得把 Adobe 重做一遍”、Agency、更智能的機器人等想法告訴閆俊傑後，對方放下筷子，分享了 MiniMax 具體想做什麼方向的應用。再下一次見面，正好趕上 2 月 14 日。這次夏令想驗證：MiniMax 更看好 to C 還是 to B？“to C。” 閆俊傑說，不會再走定製化 to B 項目的老路，這也是夏令心中所想。講得投入，兩人都沒怎麼吃菜，這個節日沒有鮮花，夏令給家裡打包回了一盤魷魚花。與高瓴相似，明勢也看重閆俊傑從演算法、工程到業務的綜合經驗。這在投資當年得到驗證：2022 年下半年，已經訓了幾版文字模型的 MiniMax 開始在全國四處尋找 GPU，正好一批自動駕駛公司退場，不少 GPU 算力被退租，MiniMax 以大模型熱潮到來後的半價租到了算力。明勢創始合夥人黃明明如此描述閆俊傑創業時的決心：“那時 ChatGPT 還沒發佈，OpenAI 也不溫不火，在商湯已經做到中高層的閆俊傑跳出來要創業。” 明勢是投資 MiniMax 輪次最多的機構之一，算上 IPO 的基石輪投資和上市前的 7 輪投資，明勢投了 8 輪中的 6 輪。ChatGPT 來了，一切不一樣了快共識下的投資盛況2022 年 10 月，MiniMax 發佈第一款產品 Glow，沒做什麼投放，在 2 個月裡積累了上百萬二次元使用者。對一個正式營運不到一年，嘗試 AI to C 新路徑的創業公司，這本是一個不錯的開局。但很快，11 月上線的 ChatGPT 掀起巨浪，Glow 成了一朵小水花。快共識下，MiniMax 一方面直接受益，它在 2023 年初迅速開啟第三輪，總計融到了 2.6 億美元，是此前兩輪融資之和的 3 倍多，投後估值達到 11.57 億美元。騰訊、小米、小紅書等戰投方，順為、綠洲等新股東加入，老股東全部繼續投資。另一方面，MiniMax 也不再是市場上僅有的幾個選擇。百模大戰開啟，一批各有特點和優勢的創業公司湧現：王慧文自投 5000 萬美元成立光年之外，做出過搜狗輸入法等超級應用的王小川創立百川智能，李開復成立零一萬物。新銳技術力量中，有同樣更早起步、成立於 2019 年的智譜；開發過 XLNet、Transformer-XL 的楊植麟創立的月之暗面，他的學術背景與大語言模型直接相關。這些公司都迅速獲得了融資。一些投資方則同時投資多家公司，如阿里、騰訊和順為。MiniMax 的策略是更多保留主動權，不要太快稀釋股份。騰訊本想在 MiniMax 的第三輪中投資更多，最終 MiniMax 拿了騰訊 5000 萬美元。字節跳票、紅杉入局2023 年 5 月，王慧文因健康原因結束光年之外，後來影響中國大模型格局的另一個重要角色也做出選擇：字節跳動。字節當時已組建大模型團隊，但也考慮對外投資。類似 Google 投資 Anthropic；騰訊、阿里自研和投資雙線並進。到 2023 年 6 月前後，字節已給兩家大模型公司發出投資意向，MiniMax 和當時組建完不久的階躍星辰。但年中的一次高層會後，字節決定不再對外投資大模型公司。張一鳴的態度是：我們為什麼不自己做大模型？我們應該自己做，我們也能自己做好。同期，紅杉中國領投 MiniMax A+ 輪，此時高瓴擁有的三輪 Super Pro-rata（優先投資權）已經結束。這一輪，MiniMax 融資 5000 萬美元，投後估值來到 16 億美元。紅杉在此後多輪加持，這也是迄今為止紅杉中國在大模型領域投資金額最大的項目之一。IPO 前，紅杉中國持有 MiniMax 3.81% 的股份，為第三大財務投資方。紅杉也投資了光年之外、月之暗面、階躍星辰等大模型公司。據《晚點 LatePost》瞭解，紅杉和高瓴就這一輪中各自份額多少，討論到了小數點後三位數。阿里大額出手，那個改變很多人命運的春節在上一輪 AI 熱潮中，阿里既是重要的支持者，也與創業公司有微妙的競爭，恰如此時此刻大廠與 AI 創業公司的關係。阿里曾同時在商湯和曠視的董事會。2017 年，兩家公司都有意收購中國安防領域的老三：宇視，給視覺 AI 找到硬體載體，方法是收購宇視母公司千方科技。但最後，阿里以 37 億元人民幣收購了千方，把宇視納入囊中，這是為了幫阿里雲開拓政企市場。時過境遷，阿里雲逐漸淡出了以私有部署為主的政企業務。大模型熱潮後，阿里第 6 號員工吳泳銘在 2023 年回歸，擔任集團 CEO 和雲 CEO，他提出阿里雲新戰略：AI 驅動，公共雲為先。阿里開始廣泛投資大模型公司，這是雲上 AI 算力的主要客戶。2023 年下半年，阿里陸續投資了智譜、百川智能、零一萬物。到 2023 年底，阿里開始同時接觸 MiniMax 和月之暗面。這是月之暗面後來居上的關鍵一輪。當時月之暗面原本尋求以 9 億美元投前估值獲得小紅書等的投資，而春節前，阿里殺出，投前估值跳漲至 15 億美元，阿里大手筆投了近 8 億美元。早期公司一般會慎重接受如此大額的投資，因為佔股太高。但阿里帶來的影響力立竿見影：8 億美元投資迅速成為 AI 行業頭條；配合 Kimi 2024 年上半年的產品投放和增長，月之暗面的聲量達到了頂點。阿里最初也想在 MiniMax 佔到約 30%~40% 的股比，後來雙方談下來的方案是接受了阿里 4 億美元的投資。這是 MiniMax 的第 5 輪融資，於 2024 年 3 月交割，總融資額 6.54 億美元，MiniMax 投後估值達到 25.5 億美元。同期加入的新股東還有經緯中國和中國人壽等。上市前，阿里持有 MiniMax 超 13% 的股份，是最大的外部股東。險資、製造業家辦，當更多機構投資大模型2024 年初阿里對大模型的大額投資後，2024 年到 2025，基礎模型領域的融資頻率明顯降低。字節、阿里等科技巨頭加大對 AI 模型和產品的全面投入，有數倍於創業公司的人力、算力，並掌握流量和廣告平台。暫時不考慮商業化壓力、聚焦模型研發的 DeepSeek，極致、簡單、純粹，把一批需要融資的典型創業公司擠到了聚光燈之外。能繼續融到錢的公司少了，能投出大錢的投資方也是。風險投資之外的更多類型投資方成為 MiniMax 股東，包括中國最早開始做股權投資的險資——國壽投資；李澤楷掌管的盈科拓展；寧德時代聯合創始人、副董事長李平單獨出資成立的柏睿資本等。他們提供了看待大模型的不一樣的視角。中國人壽：看到了一個讓人放心的團隊“歲數不大、決心很大，總是笑眯眯的，講話也不緊不慢。” 這是顧業池對閆俊傑的第一印象。顧業池是國壽投資保險資產管理公司股權業務負責人，曾在監管部門工作過十年，後來又做了十年股權投資。中國人壽是險資，不能投錯，這比獲得超額回報更重要。在陸續見了幾乎所有頭部大模型公司創始人後，顧業池和中國人壽投資團隊選擇了 MiniMax，在 2024 年年初和年底連投兩輪。顧業池大概每兩個月就會見一次閆俊傑。他認為閆俊傑是一個 “真實、有前瞻性深度思考、篤信技術、一以貫之” 的創始人：“2023 年時，俊傑開始講 MoE（混合專家系統），接著就訓了 MoE，這也是現在行業的主流架構；一年多以前，他和我講大模型公司應該主要依靠技術而不是投流，他們後來就這麼做了，現在這也是行業的主流敘事。”“這讓我們很放心。” 顧業池說。柏睿資本：想找到能成為企業家的科學家“如果沒有 MiniMax 這個項目，我們不一定會投大模型。” 柏睿資本管理合夥人王利民告訴《晚點 LatePost》。柏睿資本是寧德時代副董事長李平作為唯一出資人支援的創投機構。李平在 2010 年作為聯合創始人創辦寧德時代，現任寧德時代副董事長。ChatGPT 後，原本重點關注先進製造、硬科技的柏睿資本也開始研究大語言模型推動的生成式 AI 革命，他們並不急於出手。2023 年 11 月，李平和柏睿團隊在上海錦江飯店和閆俊傑聊了 3 小時後有了初步投資意向。柏睿後來參與了 2024 年初交割 MiniMax 第四輪融資，這也是柏睿第一次投資軟體資訊技術。閆俊傑的成本控制意識，MiniMax 當時對算力的提前佈局和成批探索應用、儘早為研發造血的想法，讓柏睿感到熟悉。寧德時代在汽車動力電池發展早期也經歷了類似過程：靠大巴和商用車業務先形成第一個商業閉環，用這些早期業務的收入投入後續研發，提升電池性能，驅動電池成本陡峭下降。“閆俊傑很清醒今天的大模型創業的公司、尤其是中國的大模型創業公司，沒有那麼多錢燒，也沒有那麼多最先進的算力叢集，中國的大模型公司必須走自己的路，在成本和算力受限的條件下發展自己的基礎模型。”“我們從 Robin（曾毓群）身上學到的一點就是，一個頂級的科學家也要頂級的商業思維，才能把企業做好。” 王利民說。“留在浪潮裡”過去 3 年多，共識快速形成，又被更快推翻：2023 年是追隨賽，所有人都錨定 GPT-4；2024 年始於阿里的巨額下注，結束在豆包的後來居上；2025 年，DeepSeek 以極低成本開源了世界一流的推理模型，全球頂尖創業公司的估值來到數千億美元，誰會成為中國 OpenAI 的問題失去意義。MiniMax 的生存方式不是極致強化某個長板，而是不斷調整腳下，逼近讓 AI 服務普通人的方向。它既做大語言模型，又不放棄多模態生成，因為閆俊傑認為服務普通人的 AI 需要聰明，也需要視覺和語音的多模態互動。做模型、也做應用；閆俊傑曾說 “如果沒有產品承接，即使你有技術進展，它最終也不是你的”。做國內市場，也做海外。星野/Talkie 等陪伴型 AI 應用，生成視訊、語音內容的海螺 AI 和 MiniMax 語音，以及開放平台的 API 業務各自給 MiniMax 帶來約 3 成的收入，平衡的 1:1:1。而在閆俊傑直接負責的技術類股，他願意冒險。2023 年下半年，MiniMax 幾乎把全部研發資源投入到做 MoE（混合專家模型）模型，訓練失敗了兩次；2024 年，又把 80% 的資源投入做線性注意力架構的新模型，即後來在 2025 年初發佈的 M1，這都是重注他當時看到的上限最高的技術方向。四處嘗試商業化的可能性和力出一孔的技術研發是一體兩面。就像 MiniMax 這個名字，在極大的不確定性裡，用有限資源尋找極小的成功機率。2025 年初，閆俊傑說，希望自己一直在浪潮裡：“一是能參與推動浪潮繼續發生；二是我們能讓公司持續發展下去。”所以，先留在浪潮裡。 (晚點LatePost)

200億美元！1月6日，馬斯克麾下的xAI正式宣佈超額完成E輪融資。這一數字輕鬆碾壓了最初150億美元的目標，將xAI的估值推高至2300億美元。本輪投資者包括Valor Equity Partners、Stepstone Group、富達、卡達投資局、MGX和Baron Capital集團等關鍵合作夥伴。戰略投資者包括輝達和思科，他們將繼續支援xAI快速擴展計算基礎設施並建設全球最大的GPU叢集。這筆融資讓馬斯克的彈藥庫瞬間充盈，他甚至在社交平台上高調發文感謝“金主們”的信任。手握超過100萬個H100當量的GPU算力，在每月狂燒10億美元的極速擴張下，馬斯克正以一種近乎瘋狂的姿態，用最頂級的硬體堆砌，強行撞開通往AGI的大門。在這場如果不贏就是輸的豪賭中，馬斯克用這筆巨款向全世界宣告：在通往“理解宇宙”的賽道上，他不僅要贏，還要贏得最徹底。投資人為何瘋狂？因為馬斯克手裡有“真傢伙”xAI的這輪融資之所以能引來如此規模的“超額認購”，很大程度上源於該公司在2025年交出的那份極具壓制力的成績單。首先是算力基建的“暴力美學”。xAI旗下的Colossus（巨像）超級電腦叢集，目前已擁有超過100萬個H100 GPU當量的算力。 這種規模的計算資源，不僅是目前全球最頂級的AI訓練基礎設施，更是xAI能夠快速迭代Grok系列模型的核心底氣。在此次融資中，輝達和思科作為戰略投資者的現身，也進一步確立了xAI在硬體供應鏈上的絕對優先地位。而在模型端，基於Colossus驅動的Grok 4系列已將強化學習推向了新高度，利用預訓練規模的計算資源實現了智能與推理能力的質變。更令人興奮的是，xAI官方已確認Grok 5正在訓練跑道上加速。馬斯克去年10月曾發帖稱，該模型有10%的機率達到“AGI水平——這是一個能使其像人類一樣執行任務的基準。與此同時，xAI的生態佈局也正悄然成型。從具備多模態編輯能力的圖像生成模型Grok Imagine，到覆蓋數十種語言、深度整合到特斯拉汽車和移動端的語音智能體Grok Voice，xAI正試圖將AI無縫嵌入人類的每一個生活場景中。（圖片由AI生成）有網友評論稱，xAI真正的王牌在於其與X平台的深度耦合。當友商還在啃過時的網際網路存檔時，Grok已經能通過X上的即時全球對話進行線上學習，這種“即時性”溢價才是投資人眼裡的真金白銀。更何況，xAI僅成立兩年多，其觸達的月活躍使用者規模（6億，包括X使用者及Grok聊天機器人使用者）和創始人控股權結構相較於Anthropic等對手來說，顯得更具“進攻性”。02. 缺錢？馬斯克正在玩一種“很新的”借錢方式儘管融到了200億美金，但馬斯克的AI夢依然是一個深不見底的“吞金獸”。據知情人士透露，xAI每月在伺服器運行、人才引進和電力供應上的支出就高達10億美元。（圖片由AI生成）為了支撐這種高頻燒錢模式，馬斯克甚至在融資結構上玩出了花樣。據彭博社爆料，本輪融資包含約75億美元的股權和高達125億美元的特殊目的實體（SPV）債務。這種結構的巧妙之處在於：馬斯克以輝達晶片本身作為抵押，向華爾街金融家貸款。這種“以租代買、GPU抵債”的獨特模式，不僅減少了公司的股權稀釋風險，也為其他急需資本的科技巨頭提供了一個全新的融資範本。（圖片由AI生成）不僅如此，馬斯克的商業帝國也開始產生協同效應。特斯拉股東已經投票支援向xAI注資，雖然是非約束性投票，但馬斯克此前已明確提出了50億美元的注資計畫。在他眼中，xAI的能力是未來自動駕駛汽車（FSD）和人形機器人的靈魂。xAI此次融資是AI公司狂熱浪潮的一部分，投資者正以超高估值向快速增長的初創企業注入巨額資金。根據追蹤私募市場融資的PitchBook資料，2025年前九個月，近三分之二的創投資金流向了AI公司。這一轉變很大程度上由最大的AI初創公司推動，包括OpenAI、Anthropic和xAI。這三家“基礎模型”公司的私募市場總價值已超過1兆美元。03. 算力與爭議齊飛：孟菲斯的煙囪與監管紅線隨著融資到帳，xAI在田納西州孟菲斯的資料中心園區正以前所未有的速度擴張。馬斯克計畫購買該地區的第三座建築，將人工智慧計算能力提升至驚人的2吉瓦。然而，這種規模的“算力巨獸”也帶來了副作用。由於資料中心依賴天然氣渦輪機供電，當地居民對空氣質量和噪音排放表示了強烈擔憂。此外，Grok模型在內容生成的邊界上也頻頻試水，因涉及未經同意的裸體圖像生成，已引起了包括歐盟、英國、印度在內的多國監管機構的嚴厲調查。儘管身處漩渦，xAI的商業版圖仍在野蠻生長。除了與美國國防部達成協議，將Grok接入AI智能體平台外，它還成為了預測平台Polymarket的主要聊天機器人。甚至遠在沙烏地阿拉伯，xAI也正與當地企業合作建設依賴輝達晶片的大型資料中心。04. AGI衝刺2026：機器人、太空計算與能源戰在馬斯克的宏大藍圖中，2026年是一個關鍵的時間節點。這不僅是Grok 5預期爆發的一年，更可能是實現AGI的黎明時刻。馬斯克曾在2023年預測， AGI將在2025或2026年實現，而Grok 5的訓練處理程序正完美契合這一時間線。這種加速得益於全球AI投資的狂熱推動，而計算資源的擴展被視為最終能否在AGI競爭中勝出的關鍵差異化因素。為了應對高科技基礎設施的勞動力短缺，特斯拉的人形機器人Optimus極可能融入xAI生態。想像一下：在24小時不停運轉的Colossus算力工廠裡，Optimus機器人正自動化地管理伺服器、處理硬體維護任務，從而大幅減少人為錯誤並提升營運效率。（圖片由AI生成）隨著資料中心能耗飆升，馬斯克開始將目光投向太空。通過星鏈（Starlink）軌道資料處理潛力，未來可能將部分分佈式AI處理任務移至軌道網路，以克服地面的冷卻與電力限制。從商業角度看，xAI的戰略不僅限於聊天機器人，還包括將Grok授權給雲服務以獲取經常性收入。這種“開源+商業授權”的差異化路徑旨在培育生態系統。然而，合規性依然是頭等大事，無論是歐盟的《AI法案》還是美國的AI安全行政命令，都要求xAI在保持透明度的同時，確保AGI的安全性。05. 結語：理解宇宙的代價（圖片由AI生成）馬斯克曾說過，xAI的終極使命是“理解宇宙的本質”。現在看來，這張進入宇宙真理大門的門票，起步價就是200億美元。這筆資金不僅將加速Grok 5的誕生，更預示著一系列消費級和企業級產品的全面爆發。當6億月活躍使用者、百萬級H100叢集與馬斯克那不計代價的野心碰撞在一起時，AI界的現有格局或許正面臨一次最劇烈的洗牌。xAI的員工阿什·賈伊斯瓦爾（Ayush Jaiswal）在社交媒體上興奮地呼籲頂尖工程師加入這個“密度驚人”的小團隊，共同建構未來。那麼問題來了，當資本的狂熱遇到技術的瓶頸，馬斯克這一次，還能像造火箭那樣創造奇蹟嗎？ (網易科技)

2025年，A股與港股的人形機器人類股經歷了過山車般的行情洗禮。投資者見證了從年初對特斯拉Optimus量產預期的狂熱追逐，到年中因技術瓶頸與停產傳聞引發的恐慌性拋售，再到年末因產業併購、訂單落地而引發的價值重估。這一“N型”走勢背後，折射出的是市場對於一項顛覆性技術從“PPT願景”走向“工廠實操”過程中必然經歷的陣痛與認知迭代。儘管“特斯拉鏈”依然是類股波動的核心指揮棒，中國人形機器人賽道憑藉政策紅利（新質生產力）、供應鏈成本下降以及場景開放（中國移動、各大車企），正在走出一條具有獨立定價權的增長曲線。01融資熱今年具身智能領域融資空前火爆。技術突破與產業政策共振下，賽道熱度持續走強。據IT橘子統計，2025年前三季度中國內地機器人行業新增一級市場融資事件達到610筆，較去年同期的294筆實現翻倍增長，創下近三年新高。進入下半年後，資本加碼趨勢更加明顯，單3季度融資事件高達243筆，同比增102%。從融資規模來看，2025年前三季度國內機器人創業企業累計融資約500億元，是去年同期的2.5倍，呈現出“事件數量與金額同步放量”的特徵。其中單3季度融資額達到198.13億元，同比增長172%，成為本輪投資熱度的高點。資金集中化趨勢愈發明顯——根據投中網，前10家公司拿走了全年融資額的約四成。國內9家公司完成13筆超1億美元融資，近期銀河通用單筆拿下3億美元刷新行業紀錄。美國市場更為瘋狂，FigureAI的C輪融資讓估值從26億美元暴漲至390億美元，專注機器人大腦的PhysicalIntelligence估值從24億美元躍升至56億美元，SkildAI也正與軟銀、輝達洽談超10億美元融資，估值有望達140億美元。IPO衝刺幾乎同步發生，今年被譽為人形機器人的“證券化元年”。十余家企業扎堆遞交IPO申請。極智嘉、雲跡科技已成功登陸港股，宇樹科技有望成為A股"人形機器人第一股"，智元機器人通過收購上緯新材獲得上市平台並完成管理層更迭，後者成為了今年機器人概念裡的第一家“十倍股”。此外，樂聚機器人、銀河通用、雲深處等頭部玩家也在加速推進上市處理程序。已上市與未上市企業的核心差異主要在於商業化成熟度與產品形態。譬如極智嘉、雲跡科技均以非人形機器人為主，聚焦物流、酒店等標準化場景，上市前已形成穩定營收和現金流；而待上市或籌備中的企業多以人形機器人為核心產品，當前仍處於試點驗證+小批次交付階段，營收規模有限且依賴訂單，且場景聚焦於製造與toC，對精度和穩定性要求苛刻，商業化速度比較緩慢。驅動人形機器人玩家走向上市之路的根本動力，在於行業已經邁入產品驗證標新立異的階段，接下來將競爭重點放在了：訂單獲取和規模化量產。02訂單初具規模2025年年終將至，這一年被業內稱為中國機器人產業商業化的關鍵拐點。技術的長期積累、成本的持續下探與市場真實需求的集中湧現，共同推動行業越過臨界點，駛入規模化商業落地的快車道。企業訂單的接連突破，成為這一處理程序中的重要註腳。根據艾邦機器人資料，2025年已有多家企業年度訂單突破10億元，其中優必選四季度接連簽下大單，訂單金額接近14億位居第一。宇樹科技全年訂單總額接近12億元，出貨量超過1萬台。越疆機器人2025年訂單金額約達11億元，全年出貨量約2萬台，其中海外市場貢獻近半。03量產拐點無論是跨國企業還是本土創新玩家，都在圍繞2026年這一關鍵節點加速產業化準備，量產規模與成本拐點有望同步出現，人形機器人行業正從“技術競爭”邁向“製造競爭”與“商業競爭”的新階段。海外龍頭方面，特斯拉原定於2025年生產5000台Optimus的計畫有所調整，最新規劃顯示將於2026年1季度發佈第三代Optimus，並同步建設一條年產百萬台規模的專用產線，計畫在2026年底正式投入生產。美國初創公司Figure03首期年產能預計1.2萬台，計畫在未來四年累計生產10萬台，表明其正向“可落地的商業規模”目標快速邁進。國內外多家企業也在同步壓縮研發周期、加速量產處理程序。小鵬汽車已明確2026年底實現IRON的量產，硬體和軟體將於2026年4月進入量產準備階段，並在年底實現規模化生產。在中國內地生態中，宇樹、智元、樂聚等企業均已啟動上市處理程序，並有量產計畫。量產的主要難點仍然聚焦於成本和硬體和工程化難題上。譬如手部控制能力。儘管過去一年，人形機器人的運動控制能力得到了巨大的提升，大部分應用場景依然限制在文娛表演上。而進工廠比例更高的輪式機器人，大多仍採用夾爪方案。靈巧手是工業裝配、醫療護理及家庭服務等場景落地的關鍵突破口，直接決定了機器人工作能力的上限，但行業仍然缺少一雙足夠好用、且成本與性能平衡的靈巧手。今年外媒及供應鏈傳出消息，特斯拉Optimus因靈巧手的複雜性與執行器良率問題，暫停了生產線。報導指出，其手部在執行精細操作時不僅缺乏觸覺反饋，甚至因電機過熱而頻發故障。國內針對靈巧手已建立起完整的產業鏈條，將單手成本從數十萬元大幅降至3-8萬元，為大規模商用奠定了基礎。實現“像人手一樣靈活，比人手更加耐用”是靈巧手技術迭代的終極目標。未來靈巧手的發展將聚焦於幾大方向，一個解決當前“高成本低壽命”的痛點，其次要在指尖整合更高精度的觸覺與力覺感測器，以配合大模型實現更細膩的操作反饋，最後推動從單一的硬體降本向標準化的智能執行單元轉變。04AI的物理化在具身智能的架構中，大模型—尤其是視覺-語言-動作（VLA）模型，扮演著至關重要的“智慧大腦”角色。過去，機器人需要工程師編寫數千行程式碼來定義每一個動作軌跡。而現在，大語言模型（LLM）和視覺語言模型（VLM）的結合，使得機器人能夠理解自然語言指令（如“把那瓶水遞給我”），並自動將其分解為一系列複雜的物理動作。目前，全球範圍內已湧現出一批極具代表性的具身智能大模型。但資料的匱乏是具身智能面臨的主要瓶頸。網際網路上有兆等級的文字資料用於訓練LLM，但卻缺乏機器人與物理世界互動的高品質資料。2025年的解決方案是“模擬資料+真實資料+開源資料集”。所謂虛實遷移（Sim-to-Real），即利用高品質的模擬環境進行大規模低成本訓練，並無縫遷移至真實世界，從而大幅降低資料採集成本並加速機器人的進化速度。真實世界的資料依然不可或缺，一種新的商業模式——“資料工廠”在中國和美國興起。譬如，智元機器人在上海建立了大型資料採集中心，僱傭“機器人訓練師”通過VR裝置和觸覺手套遠端操控機器人執行複雜任務（如剝雞蛋、穿針引線）。這些資料被用於微調（Fine-tuning）端到端的神經網路。泛化能力將是未來評價人形機器人智能化的一大標誌。隨著多模態對齊與泛化能力的飛躍，大模型將不再侷限於特定場景，而是通過海量資料訓練實現跨場景、跨任務的通用操作能力。05供應鏈革命與國產化突圍根據摩根士丹利，2025年，利用中國供應鏈製造一台人形機器人的物料清單（BOM）成本約為4.6萬美元，而非中國供應鏈的成本約為13萬美元。也就是說，在沒有中國供應鏈的情況下製造人形機器人，成本要高出接近3倍。報告預測，依靠中國供應鏈的持續最佳化，到2034年，有望將BOM成本降至1.6萬美元。中國內地人形機器人產業在政策紅利、技術迭代與供應鏈本土化的多重合力下，迎來價格下探，多家頭部企業的新款產品直擊C端痛點，產業鏈降本效果加速顯現，為大眾消費級市場打開突破口。譬如宇樹科技7月推出的僅售2.99萬元的UnitreeR1AIR，這款身高1.23米、體重僅25kg的“運動型”人形機器人，整合26個智能關節、雙六軸IMU和專有高扭矩執行器，支援下坡衝刺、側手翻和快速跌倒恢復，遠超前代G1的敏捷性。松延動力10月發佈的“小布米”，更是首次將人形機器人拉入“萬元時代”。價格下探的本質源於部分核心零部件國產化率得到突破，諧波減速器（綠的諧波）、行星滾柱絲槓（五洲新春）、六維力感測器（漢威科技）等關鍵部件實現技術突破，國產化率超90%。疊加AI大模型驅動的軟體開源生態，單機BOM（物料清單）成本大幅下降。06尾聲年末多家機器人整機廠的上市節奏明顯提速，預計未來將有更多企業進入資本市場，持續提振市場情緒。站在2025年末，展望2026年，人形機器人行業正處於類似於新能源汽車2015-2016年的前夜——產業奇點已至，但是隨著技術路線的收斂和初步規模量產提上進度，分化也即將來臨。雖然本土企業的上市處理程序、訂單落地及技術突破均可能成為推動類股情緒的重要催化劑，但與2025年相比，2026年投資者的關注重點預計將從情緒驅動逐步轉向企業實質進展，聚焦訂單落地、產能釋放和技術突破三個維度。 (環球老虎財經app)