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金磊 發(fā)自 凹非寺，量子位 | 公眾號 QbitAI
杭州在有了六小龍之后，下一個目標，“盯”上了北京的六小虎——智譜。
因為就在最近，從智譜傳出來的最新融資消息是這樣的：
在杭州的大力支持下，近日智譜完成一筆金額超10億元人民幣的戰(zhàn)略融資，參與投資方包括杭州城投產業(yè)基金、上城資本等。
而這筆資金的用途，在這次融資消息中也有所透露，會用于智譜國產基座GLM大模型的技術創(chuàng)新和生態(tài)發(fā)展。
當然，反過來，智譜也會將這筆資金用于更好服務浙江省和長三角地區(qū)蓬勃發(fā)展的經濟實體，全面推動基于人工智能技術的數字產業(yè)轉型升級。
據悉智譜節(jié)后不到一個月收入超過1億，API平臺付費增長超過30%。
隨之而來的一個問題就是：六小虎中有四家base在北京，但杭州為什么會pick智譜？
為什么是智譜？
如果用一句話來總結，那或許就是智譜夠全、夠快和夠實力。
首先，從大模型發(fā)展的版圖來看，智譜可以說是國內唯一一個可以全面對標OpenAI的大模型玩家。
在千億基座模型、對話模型、代碼模型、多模態(tài)模型、推理模型和Agent技術等領域，智譜已經實現了全覆蓋。
并且它自主研發(fā)的GLM架構全面對標GPT系列，形成了一套完整的超大規(guī)模智能模型體系。
GLM架構從底層算子到訓練框架均實現自主研發(fā)，可以說是突破了西方技術封鎖，形成自主可控的創(chuàng)新體系。
OpenAI的GPT系列則主要使用自回歸模型，這種模型在生成文本時是單向的，即它只能基于之前的詞來預測下一個詞。
但這種單向性可能限制了模型在某些自然語言理解（NLU）任務中的表現，因為它無法充分捕捉上下文之間的依賴關系。
而智譜的GLM采用了自回歸填空（autoregressive blank infilling）作為主要的預訓練目標。這種方法允許模型在生成文本時同時考慮上下文信息，從而增強對語言結構的理解和生成能力。
值得一提的是，GLM原創(chuàng)算法還獲得了《自然》期刊報道。
其次，智譜近幾年在大模型的迭代速度，在國內大模型玩家范圍內，稱得上是夠快的。
2024年推出的基座模型GLM-4-Plus、Agent模型AutoGLM、推理模型GLM-Zero等，性能比肩OpenAI同類產品，并在多模態(tài)和長文本推理場景中表現突出。
而這還只是智譜眾多“發(fā)布動作”的一隅，僅是去年，按照時間軸來排序，“打開方式”是這樣的：
12月，發(fā)布GLM-Zero-Preview，Zero推理模型，擅長通過邏輯推理來解決數理問題。
11月，發(fā)布AutoGLM升級版，可自主執(zhí)行超50步的長步驟操作，也可以跨app執(zhí)行任務，開啟“全自動”上網新體驗，支持基于瀏覽器的數十個網站的無人駕駛。
11月，發(fā)布GLM-PC內測，基于智譜多模態(tài)模型CogAgent，探索“無人駕駛”PC?？纱嬗脩魠⑴c視頻會議、處理文檔、搜索網頁并總結、遠程定時操作。
11月，視頻模型CogVideoX升級，支持10s時長、4k、60幀超高清畫質、任意尺寸以及更好人體動作和物理世界模擬。CogVideoX v1.5-5B、CogVideoX v1.5-5B-I2V同期開源。
10月，GLM-4-Voice端到端情感語音模型發(fā)布，并上線清言app，能夠理解情感，有情緒表達、情感共鳴，可自助調節(jié)語速，支持多語言和方言，并且延時更低、可隨時打斷。
10月，AutoGLM內測版發(fā)布，只需接收簡單的文字/語音指令，就可以模擬人類操作手機，不受限于API調用。
10月，和三星、高通宣布合作，分別共同打造AI產品和端側多模態(tài)交互大模型。
8月，發(fā)布跨文本音頻和視頻模態(tài)實時推理大模型GLM-4-Videocall，實現AI與人實時視頻通話。通過API接口可無縫部署在包括手機在內各類帶攝像頭端側設備。
8月，新一代基座大模型GLM-4-Plus發(fā)布，語言理解、指令遵循、長文本處理等方面性能全面提升。
7月，視頻生成模型“清影”在清言PC端、移動應用端以及小程序端正式上線，提供文本生成視頻和圖像生成視頻的服務，30秒即可完成6秒視頻生成，真實還原物理世界中的運動過程。
6月，GLM-4-9B模型開源，支持100萬Tokens長文本和26種語言，并首次開源了基于GLM的視覺模型GLM-4V-9B，多模態(tài)能力比肩GPT-4V。
1月，新一代基座大模型GLM-4發(fā)布，整體性能相比上一代大幅提升，支持更長上下文，具備更強多模態(tài)能力，推理速度更快，支持更高并發(fā)，大大降低推理成本。
除此之外，和OpenAI所打的“close”路數不同，智譜還是國內最早開源大模型的企業(yè)。
從2021年發(fā)布百億模型GLM-10B，到2022年推出首個千億開源模型GLM-130B，再到2023年上線ChatGLM，智譜可以說是通過開源推動了中國大模型技術的普及。
而且據了解，智譜今年還計劃開源包括基座模型、多模態(tài)模型等在內的新一代產品，進一步擴大技術輻射范圍。
不僅如此，從市場范圍來看，這也不是智譜第一次受到資本的認可。
就在去年12月份，智譜完成一輪30億人民幣融資，而時隔僅2個月，又得到了來自杭州的10億元融資。
更早的，就在去年9月，中關村科學城公司宣布以投前200億估值領投智譜，智譜也是國內估值率先超過200億的大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)。
并且智譜的商業(yè)化路徑也是清晰，已經形成“模型即服務（MaaS）+私有化部署+智能體平臺”的多元模式，已經形成了龐大開發(fā)者生態(tài)，商業(yè)價值高且發(fā)展穩(wěn)定 。
由此，杭州選擇智譜，本質上是基于技術自主性、生態(tài)開放性、前沿前瞻性、商業(yè)可行性四重邏輯。
這一投資不僅是資本行為，更是杭州打造“全國數字經濟第一城”的關鍵落子，有望在AI時代重塑城市競爭力。
會是下一個DeepSeek嗎？
在AI競賽的全球版圖上，“DeepSeek時刻”已成為大模型領域的圣杯——它象征著技術突破、生態(tài)重構與商業(yè)價值的共振。
智譜首席科學家唐杰昨天也在微博公開表示：
DeepSeek的成功不僅激發(fā)了產業(yè)界的熱情，也讓學術界為之一振。它讓大學和研究機構意識到了大模型基礎理論和技術的重要性。各個大學紛紛加大投入，尤其是理論研究，看來理解AGI的本質就在眼前了。。。大家一起加油。AGI是一個馬拉松，我們要調整好節(jié)奏，分配好體力，調整心態(tài)。
從上述種種總結來看，智譜在國內算的上是非常全面的選手，并且和DeepSeek一樣，本著開源、降本的打法。
而一座城市需要的不僅是技術明星，更是能串聯(lián)芯片廠商、開發(fā)者社區(qū)、行業(yè)用戶的生態(tài)級企業(yè)。
從杭州pick智譜這一舉動來看，可以說明智譜是符合這一“氣質”的企業(yè)。
站在更宏大的視角，回望工業(yè)革命史，真正改變文明進程的從不是單一技術突破，而是技術擴散引發(fā)的系統(tǒng)性變革。
因此，比起智譜能否在全球范圍內再打出一次“DeepSeek時刻”，或許我們更應該期待的是能否打出更系統(tǒng)性的“智譜時刻”。
對于這一點，智譜其實也有自己的布局，提出了一套富有前瞻性的AGI分級架構。
L1是預訓練大模型，作為基座，就像知識的“超級富礦”，海量知識匯聚其中，為AI發(fā)展筑牢根基。
L2為對齊&推理階段，堪稱“智能激活”時刻。一方面精準匹配人機意圖，橫跨文本、圖像、視頻、音頻等模態(tài)實現對齊；另一方面讓機器掌握類人推理與規(guī)劃能力，告別機械，開啟智能蛻變。
發(fā)展至L3自我學習階段，AI實現重大突破。此前L1、L2靠人類引導學習，到這里AI學會自我批評、反思，甚至沉思，憑此應對開放域難題，即便未知挑戰(zhàn)，也能像人類般反復嘗試、探索求解。
來到L4自我認知階段，AI新增一項關鍵能力，能對自身行為、決策結果給出清晰解釋，明白因果關聯(lián)，提升智能的可解釋性。
L5意識智能則是AGI頂峰。最終達成”機器科學發(fā)現者”的終極形態(tài)，使AI不僅能夠解決已知問題，更能像人類科學家般提出原創(chuàng)性科學假設。
總而言之，今年國產AI的發(fā)展進程，智譜絕對是值得關注的玩家之一。
