资本对AI还没有失去耐心。12月11日，面壁智能宣布完成新一轮数亿元融资，这是继去年4月和今年4月后，该公司公布的第三次融资信息。今年下半年，大模型投融资市场仍然活跃，业内人士指出，资本的关注重点更多转向大模型应用落地及商业化前景。

　　在商业化落地方面，面壁智能和其他AI厂商一样做垂直领域的模型，不过其更重要的一个标签是“端侧AI”，截至目前，该公司已经在、汽车、AI PC等终端市场推进端侧模型的应用。不过，在业内人士看来，这一技术方向目前仍面临着计算资源和存储限制、能耗效率、硬件适配和软件生态等挑战。

　　热钱仍在涌入大模型圈

　　此次融资由龙芯、鼎晖百孚、科学城基金和赛富投资基金联合领投，北京市产业投资基金与清科跟投，万甲资本担任本轮独家财务顾问。

　　面壁智能表示，此轮融资完成后，公司将进一步提速以端侧 AI 为代表的高效大模型商业化布局，以同等参数、更高性能、更低能耗、更快速度的高效大模型深度服务行业，为用户创造具体可感知的价值。

　　自2022年8月成立以来，面壁智能共公开过三次融资信息，除了这一次，2023年4月，面壁智能公开了一轮天使轮融资，由领投，为跟投方；今年4月，面壁智能完成新一轮数亿元融资，由春华领投，北京市产业投资基金等跟投，作为战略股东持续跟投支持。

　　对于新一轮融资，面壁智能CEO李大海表示，大模型正在开始进入真刀真枪的比拼阶段，从大跃进转向持久战。

　　从今年下半年大模型领域的融资情况来看，AI仍然是资本的宠儿。7月，百川智能确认完成A轮融资，总融资金额达50亿元，并且将以200亿元的估值开启B轮融资；同样在7月，发布公告称，全资子公司与海南智桥私募基金管理合伙企业（有限合伙）共同设立盐城智华创业投资基金合伙企业（有限合伙），盐城智华将直接或间接投资于股权；8月，月之暗面被曝完成了超3亿美元的新一轮融资，这轮融资将这家公司的估值推到了33亿美元的高位；同样在8月，零一万物也被曝完成新一轮融资，金额达数亿美元，此轮融资参与方包括某国际战投、东南亚财团等多家机构。

　　据IT桔子统计数据，截至12月12日，2024年国内AIGC领域共发生111条投资事件。

　　“2024年下半年以来，大模型投融资市场仍然保持活跃度，但态度日趋理性，关注重点更多转向大模型应用落地及商业化前景。” 易观分析研究合伙人陈晨对《华夏时报》记者表示，相较而言，海外厂商更注重大模型前沿技术突破与全球市场的布局拓展，国内厂商更侧重于本土市场的需求和特点，通过技术赋能推动产品和商业模式的创新与持续增长，因此这一阶段的重点在于验证PMF，通过大模型能力提升产品的市场竞争力和商业回报。

　　值得一提的是，面壁智能的股东名单中有一家同样在AI领域非常知名的企业——。面壁智能曾在去年公开天使轮融资信息时提到过，智谱AI不仅跟投了天使轮，还是该公司的种子轮股东。

　　业务重点聚焦于端侧AI

　　与智谱AI一样，面壁智能同样出身清华系，其创始团队来自于清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（TsinghuaNLP)。

　　然而，与其他大模型企业不同的是，面壁智能的发力重点不是通用基座大模型，而是端侧模型。今年2月，面壁智能发布了第一代旗舰端侧的模型面壁小钢炮 MiniCPM，之后又陆续推出了2.0版本和3.0版本。

　　在这方面，面壁智能的业务已经覆盖 AI Phone、AI PC、智能座舱、与具身等领域。今年以来，面壁智能公布了端侧AI的多个合作案例，包括在AI PC领域与的合作，在汽车领域与达成合作协议，在网络存储领域与极空间共同推动产品落地，在领域与加速进化、大象机器人达成合作。至于目前的订单规模，《华夏时报》记者采访了面壁智能方面，截至发稿，对方未给出回复。

　　除了在主流硬件和新兴硬件融入端侧 AI，面壁智能还与华为云、智能云等达成战略合作，布局端云协同的未来范式。

　　李大海今年曾在接受媒体采访时表示，端侧模型是一个非常广阔的市场，有更早更快落地的可能性。“端侧模型有独特的生态位，它离用户更近、更能匹配个体和企业单位数据隐私的需求，是大模型走进千家万户、千行百业的关键。”

　　其实更早之前，行业内并不是没有关注到端侧模型，而是提出这一技术的普遍为终端企业，比如荣耀。荣耀CEO赵明去年在谈到大模型领域的发展趋势时就表示，未来大模型技术应该是云侧和端侧相结合，端侧大模型可以帮用户更好地与云侧大模型进行沟通，提升后者的使用效率。“端侧大模型对用户理解最深，可以把一些基本的信息交互到云侧，帮助用户在保护个人数据隐私的同时，把背后的潜藏意识跟云侧大模型沟通，从而平衡端侧和云侧提供的服务。”

　　不过，理论上更容易落地，不代表实施起来容易。陈晨认为，端侧技术可以使智能设备实现模型的轻量化部署，但仍然面临着计算资源和存储限制、能耗效率、硬件适配和软件生态等挑战，目前端云混合模型可以一定程度上解决资源与效率问题，支持更大规模和复杂场景的AI应用，是端侧部署的主要模式之一，未来仍然需要进一步通过完善工具链、推进软硬件协同优化、加态建设等手段，加快端侧应用的落地普及。

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