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"> 近期 ，国内人工智能（AI）领域再现“吸金”狂潮。从有业内人士爆出DeepSeek计划融资500亿元，到月之暗面（Kimi）总融资额超376亿元人民币 ，再到底层算力设施服务商无问芯穹斩获7亿元新融资——短短一周内 ，重磅资金密集砸向AI赛道 。
大模型独角兽加速奔跑
5月8日，据外媒援引知情人士消息称 ，国内大模型DeepSeek正在寻求其首轮融资 ，或募集最多500亿元人民币（约合73.5亿美元） 。若交易达成，不仅将创下中国AI企业史上最大单笔融资纪录，其整体估值更有望突破3500亿元（约515亿美元）。与此同时 ，腾讯控股 、国家集成电路产业投资基金等巨头均被传出有投资意向 。
而DeepSeek的竞争对手们近期也频传融资动作 。以月之暗面（Kimi）为例 ，这家公司的融资节奏尤为密集：2025年12月公司完成5亿美元C轮融资，2026年2月再完成超7亿美元融资 ，近期该公司又完成了20亿美元融资。
华峰资本5月7日表示 ，月之暗面总融资额超376亿元人民币，成为国内大模型创业公司中累计融资最多的企业。目前 ，月之暗面投后估值突破200亿美元 。最新一轮由美团龙珠领投 ，水木资本 、中国移动、CPE（中信产业基金）等参投 。
从商业化数据看，Kimi的估值支撑来自可落地的收入预期：受益于模型能力迭代 ，月之暗面ARR（年度经常性收入）在4月已超2亿美元 ，付费订阅与API收入加速增长。叠加智谱 、MiniMax等同行已在港股上市 、市值处于2000亿-4000亿港元区间的背景，市场对其后续成长空间仍有较高预期 。
算力“卖水人 ”受热捧
近日 ，无问芯穹宣布此前已再获超7亿元融资 ，持续稳居中国AI原生基础设施公司融资规模之首 。联合领投方为杭州高新金投集团和惠远资本，跟投方包括国兴资本、秦淮数据、广发乾和 、力合清瞳 、中保投资、AEFNextGen 、腾瑞资本 、卡莱特、中信建投资本和宽德智能学习实验室(Will)，老股东君联资本 、上海国投孚腾和元智未来也追加投资。
据悉 ，本轮融资将重点投向三大方向：一是夯实无问芯穹多元异构技术的领先地位 ，扩大Token（词元）经济时代极致优化的可用算力规模；二是持续强化软硬协同的技术优势，加快从“电能到Token”的生产效率跃升；三是构建具备自主进化能力的AI基础设施 ，依托企业级智能体服务平台 ，面向不同行业场景提供解决方案，提升从“Token到生产力 ”的价值转化 。
无问芯穹方面同步披露了业务进展：其核心AgenticMaaS大模型服务平台已上线160余种大模型 ，支持开箱即用 ，截至2026年4月底平台日均Token调用量较2025年底增长超20倍，系统吞吐量较行业平均水平提升2-3倍 ，首字延迟控制在500ms以内 ，精度对齐率超99.9% 。
公司还首次提出“AI生产力=智能规模×Token生产效率×Token价值转化 ”的公式，将自己定位为Token经济时代的核心枢纽 ，类比石化产业链中的炼化厂 ，把能源转化为数字石油（Token）输送给上层应用。
无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪表示：“在Token经济时代，AGI基础设施扮演的角色，如同石化产业链中的炼化厂 ，它把能源转化为数字石油（Token） ，为各类AI终端应用和服务输出基础资源，是Token经济的关键枢纽 。无问芯穹提出的AI生产力公式 ，是我们对如何建造高效率 、大规模、智能化的AgenticInfra这一命题的系统性回答 。”
从投资逻辑来看 ，此类底层基础设施标的受青睐，反映出资本对AI产业化落地阶段的“卖水人 ”逻辑认可：不管上层大模型 、应用谁能跑出来 ，底层算力调度 、效率优化的需求具有确定性。
从“炒概念 ”到“拼确定性”
有业内人士分析 ，国内AI产业正从“技术探索期 ”进入“生产力兑现期 ”：前几年资本愿意为参数规模、技术可能性买单，现在核心考量变成了三个问题：有没有真实订单？能不能形成持续收入？是否具备规模化落地能力？无问芯穹的Token调用量暴增 、Kimi的ARR破2亿美元 ，都是“可验证的商业价值”的典型体现 。
此外 ，近期AI领域大额融资中的产业资本 、国资背景机构占比明显提升，也反映出AI作为国家战略产业的属性增强 ，资本不仅看重财务回报 ，也关注产业链自主可控、生态协同等长期价值 。
不过，也有投资人认为，当前头部项目估值抬升速度较快 ，部分项目估值已经提前透支了未来2年-3年的成长预期 ，后续商业化兑现压力不小。对整个行业而言，融资热是产业加速的信号 ，但最终谁能穿越周期 ，还是要回到技术落地、价值创造的本质上来。
落脚到投资端，招银国际认为 ，国产算力已从主题交易进入收入 、交付与生态适配验证阶段 ，DeepSeek新版本强化低成本模型与国产芯片多平台适配闭环，有望推动国产算力需求扩容；但真正决定放量节奏的仍是先进制程产能 、设备、封装及供应链稳定性 。因此 ，国内配置仍应以确定性为先 ，重点关注设备 、光模块及PCB材料等环节，同时关注国产算力芯片在2026年的放量弹性 。
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