香港政府唯一押注的大模型公司，一把融了170亿

国产大模型赛道单轮融资记录，即将刷新。

近日，有消息称，国产大模型公司阶跃星辰即将完成近25 亿美元的 Pre-IPO 轮融资，创下国内大模型行业单轮融资纪录。与此同时，阶跃星辰也已拆除红筹架构，终止海外控股公司对境内运营实体的控制安排。

这个动作通常被视为赴港IPO 的关键前置步骤。

当然，这个纪录可能不会维持太久。

此后不久，外媒报道，DeepSeek 正在寻求首次外部融资，目标金额高达 500 亿元人民币，约合 73.5 亿美元。如果这笔融资最终落地，阶跃星辰刚刚创下的新纪录很快就会被改写。

但对阶跃星辰来说，这次融资背后的意义，已经远超融资数字大小的本身。

相比声量巨大的DeepSeek，成立仅三年的阶跃星辰，已经一跃成为“AI六小虎”之一，并且有望成为投后估值冲击百亿美元级别的独角兽，与智谱AI、MiniMax并列，成为潜在的港股大模型公司代表。

而且，在阶跃星辰股东名单中，还出现了被称为“港版淡马锡”的香港投资管理有限公司（HKIC），而阶跃星辰更是其唯一投资的大模型公司，这让阶跃星辰的港股IPO，得到了进一步背书。

这家成立时间如此之短的公司，凭什么被资本提前看上？

把 AI 做成产业链

阶跃星辰最容易被资本相信的第一张牌，出乎很多人的意料：

它从一开始就没打算只做一个AI 应用。

相比一些先做聊天机器人、AI App，再靠用户规模讲故事的公司，阶跃星辰的路线更靠“后端”：

模型要能拿得出手，系统要足够稳定，数据要能持续供给，还要能适配手机、汽车等终端场景。

这也解释了为什么阶跃星辰的团队配置，和一般的AI 创业公司不太一样。

创始人姜大昕负责算法方向；首席科学家张祥雨是国内多模态领域最知名的学者之一，曾参与撰写经典论文ResNet，论文引用量超过 30 万次，后来担任旷视科技研究院院长。

系统负责人朱亦博曾在谷歌、字节、微软等公司任职，拥有万卡级AI 基础设施经验；数据负责人焦斌星来自微软必应搜索核心团队，长期从事数据挖掘与 NLP 优化。

而在2026 年初，印奇的加入，则进一步补上了商业化和产业协同的一块拼图。

这支团队真正特殊的地方，不只有明星科学家，还在于把大模型落地所需要的几块能力基本凑齐了：算法、多模态、系统、数据、产业资源，几乎都有人坐镇。

换句话说，阶跃星辰不是只想做一个用户看得见的聊天入口，而是想成为AI 终端时代的底层能力提供方，提供的是“一条龙服务”。

这条路听起来虽然没有那么让人热血沸腾，传播声量也很难像C 端产品一样迅速破圈，但它却非常受资本的欢迎。

因为大模型竞争走到今天，已经越来越不像早期互联网产品那样，靠一个入口、一个爆款、一个流量池就能定胜负。

模型结构、数据质量、算力效率、推理成本、端侧适配、商业场景，每一环都可能决定最终结果。

阶跃星辰要做的，就是把这些环节全部打包起来。

也正因如此，它吸引来的投资方，并不只有财务投资人。在最新一轮融资中，华勤技术、龙旗科技、豪威集团、中兴通讯等消费电子与硬件产业链资本集中入场，几乎覆盖了从整机制造到上游器件的多个关键环节。

这也是它区别于很多大模型公司的地方：别人还在争谁的模型更强、谁的App 用户更多，阶跃星辰已经把故事讲到了手机厂商、车企和硬件供应链里。

或者说，它追求的是，自己一家公司，就能成为一条完整的AI 产业链。

押注原生多模态

如果说团队决定了阶跃星辰的气质，那么技术路线则决定了它的命运。

过去两年，中国大模型公司已经分化出几条不同路线：有公司主攻最强语言模型，有公司押注视频生成，有公司靠C 端产品获取用户，也有公司转向企业服务和 API 调用。

阶跃星辰选择的是另一条路：原生多模态+ AI 终端。

从创立开始，阶跃星辰就没有选择“先做语言模型，再外挂视觉、语音、视频能力”的渐进路线，而是坚持端到端原生多模态训练，希望模型从一开始就能同时理解文本、图像、语音和视频。

然而在早期，这条路线也被广泛认为“激进”“步子迈太大”。

因为原生多模态意味着训练难度更高、算力成本更重、产品验证周期也更长。尤其是在大模型行业还在比拼聊天能力、知识问答和文案生成时，阶跃星辰押注多模态，看起来并不是一条最快变现的路径。

但随着Agent 成为行业新共识，这条路线开始显得更有前瞻性。

特别是就在最近，特别是DeepSeek 新模型开始补齐多模态能力之后，阶跃星辰早早押注这条路线，也更容易被市场重新理解。

而且，未来真正进入现实世界的AI，不能只会聊天。它需要理解屏幕、图片、语音、视频、操作界面，甚至理解车内、家中、机器人所处的物理环境，并在这些复杂场景里完成感知、推理和行动。

这正是阶跃星辰希望提前卡位的关键。

目前，阶跃星辰已经发布38 款基座模型，其中 31 款为多模态模型。其 Step 3 系列采用 MoE 架构，总参数达到 321B，激活参数约 38B，在视觉语言推理、语音生成、视频理解等方向取得了不错的开源成绩。

不过，对阶跃星辰来说，模型能力只是第一步。它真正想讲的故事，是让模型从云端走进终端。

所以，阶跃星辰一直强调推理效率和端侧部署。无论是硬件感知设计、国产芯片适配，还是小模型优化，最终目标都很明确：让大模型真正进入手机、汽车和更多终端设备。

这也能解释，为什么它会被消费电子和硬件产业链资本集中押注。

因为AI 终端真正要落地，光有一个强模型还不够。

模型能不能在设备上稳定运行，能不能控制推理成本，能不能适配不同芯片和系统，能不能进入手机厂商、车企的产品周期，才是AI 终端能否真正做大的关键。

阶跃星辰押注原生多模态，本质上是在为这个终端入口提前做准备。

它赌的是，未来AI 的竞争不会只停留在云端模型和聊天窗口里，还会进入手机、汽车、机器人、智能硬件这些真实场景。

终端生意，没那么好赚

从商业化进展来看，阶跃星辰确实已经交出了不错的成绩。

2025 年，阶跃星辰收入约为 5 亿元；2026 年目标则提升到 10 亿元。

对于一家成立三年的大模型公司来说，这个增长速度称得上非常不错了。

其中，终端业务是最核心的增长来源。

目前，阶跃星辰已经与OPPO、荣耀、中兴通讯等手机品牌合作，覆盖国内约60%的头部手机品牌，累计装机量超过4200万台，日均服务用户接近2000万人次。

与此同时，其开放平台API调用量过去一年增长近20倍，活跃开发者数量增长约5倍。

汽车业务同样被视为下一阶段的重要增量。随着吉利汽车智能座舱项目逐步放量，包括银河M9等车型开始量产落地，阶跃正在试图把“AI Agent”真正推向车端场景。

这种业务模式的好处也非常显著。

相比单纯依赖C 端订阅或者 API 调用，终端合作更容易形成长期绑定。手机厂商、车企和硬件产业链一旦接入模型能力，后续就会产生持续适配、版本升级和场景扩展需求。

尤其是在智能手机、汽车、机器人等方向，未来真正的竞争，已经开始从“谁模型更强”，转向谁更早完成“模型+硬件+场景”的闭环。

但是这种在当下能给阶跃星辰带来营收和声量的商业模式，也成了其的隐患。装机量不等于收入，日活不等于利润，产业链合作也不等于真正形成壁垒。

当前阶跃星辰的收入规模为5 亿元左右，哪怕按照 2026 年 10 亿至 12 亿元的收入目标计算，距离百亿美元级估值依然有巨大差距。

而且“终端 AI ”本身也不是一门轻松生意。

手机厂商和车企的定制需求相当繁重，适配周期长，交付成本高，公司利润率未必好看。

更现实的是，阶跃星辰越深入硬件场景，也越容易受到硬件周期影响。手机出货波动、汽车销量变化，都会传导到AI 收入。

与此同时，手机厂商和互联网巨头也不会把核心AI 能力长期交给外部创业公司。手机厂商可以自研模型，云厂商可以继续打价格战，巨头也可以用生态和算力优势压低模型调用成本。

对阶跃星辰这样的创业公司来说，越接近产业核心，越要面对巨头的正面竞争所以，阶跃星辰现在的处境相当耐人寻味。

它已经证明，原生多模态和AI 终端不是一句空话。它也证明，大模型公司除了聊天机器人、API 和 C 端应用之外，确实还有另一种商业化路径。

但事到如今，它还需要继续证明，这条路，究竟能不能走出一家真正长期可持续的大模型公司。

本文来自微信公众号“蓝字计划”，作者：Chester，36氪经授权发布。