文 I 下海 fallsea，作者 I 胡不知
2026 年 1 月 26 日，AI 行业的融资寒冬被一笔巨额交易骤然刺破——成立不足三年的阶跃星辰（StepFun）宣布完成超 50 亿元人民币 B+ 轮融资，不仅刷新过去 12 个月中国大模型赛道单笔融资纪录，更在全行业 2025 年模型层合计融资仅 94.16 亿元的背景下，一己之力吞下超半数资金份额。
这并非一次普通的资本加注。当英国法律 AI 明星公司 Robin AI 因商业模式滞后、增长不及预期而黯然挂上破产交易网站，当澜码科技等曾经的赛道新星陷入 " 卖房发薪 " 的困境，阶跃星辰的逆周期崛起，正在宣告大模型行业的底层逻辑已彻底重构：从早期的 " 参数竞赛 "" 榜单论英雄 "，转向对 " 交付能力 "" 场景闭环 "" 系统效率 " 的终极拷问。
这笔融资的投资方阵容，更像是一份行业共识宣言——上国投先导基金、国寿股权等国资背景机构提供长期资金背书，华勤技术等产业资本注入场景资源，腾讯、启明创投等老股东持续跟投完成 " 二次确认 "。这种 " 国资 + 产业 + 市场化资本 " 的分布式布局，在当前谨慎的市场情绪中极为罕见，也暗示着阶跃星辰所代表的 "AI+ 终端 " 路径，已成为资本穿越周期的压舱石。
赛道洗牌
大模型行业的狂欢期早已落幕。2025 年，中国大模型模型层公司仅完成 22 笔融资，相较于 2024 年大额融资频出、估值翻番的热闹景象，融资频次与规模双双腰斩，市场正式进入 " 去泡沫 " 的结构性调整期。
资本的筛选标准已然剧变。曾经 " 只要沾到大模型就能融资 " 的普惠红利消失，单轮融资超 10 亿元的企业仅剩 MiniMax、智谱 AI、月之暗面三家，而大多数中小型玩家陷入 " 融资无门 " 的困境。更残酷的是，即便是已上市的头部企业，也未能摆脱 " 技术先进≠商业闭环 " 的魔咒—— MiniMax 2025 年前三季度亏损达 5.12 亿美元，智谱 AI 同期净利润亏损 23.58 亿元，持续亏损的压力让资本市场对 " 纯技术故事 " 失去耐心。
对比之下，阶跃星辰的突围逻辑清晰可见。当 Robin AI 因固守 "SaaS+ 服务 " 的传统模式、成本高企且增长乏力而失败，阶跃星辰选择了一条更重但更坚实的路径：将大模型能力深度嵌入终端硬件，在手机、汽车等高频场景中完成商业验证。这种 " 从实验室到货架 " 的落地能力，正是当前资本最稀缺的标的。
经过两年多的厮杀，中国大模型行业已形成 " 基模五强 " 主导的格局——百度、阿里、腾讯、字节跳动凭借自有生态与海量数据，占据超 80% 的市场份额，留给独立创业公司的空间愈发狭窄。在独立玩家中，以阶跃星辰、智谱 AI、MiniMax 为代表的 " 大模型六小虎 "，成为仅剩的突围希望。
但 " 六小虎 " 的命运已出现明显分化：智谱 AI 以 MaaS 模式完成 IPO，MiniMax 靠海外市场突破实现资本化，月之暗面凭借 Kimi 的长文本能力站稳脚跟，而阶跃星辰则走出了独树一帜的 "AI+ 终端 " 路线。这种差异化定位，使其成功避开与巨头在云端模型的正面竞争，转而在硬件终端的 " 最后一公里 " 建立壁垒。
赛道的结构性机会，也为阶跃星辰提供了土壤。全球多模态 AI 市场正以 37.2% 的复合年增长率爆发，2035 年市场规模将突破 555.4 亿美元；而 AI 终端化浪潮已不可逆转—— 2026 年中国 AI 手机出货量将达 1.47 亿台，渗透率首次过半，智能座舱、AI 穿戴设备等场景更是迎来爆发期。阶跃星辰精准踩中 " 多模态 + 终端 " 的双风口，自然成为资本追逐的焦点。
在全球 AI 竞争格局中，美国仍占据头部优势—— OpenAI 估值达 5000-7500 亿美元，Anthropic 估值 3500 亿美元，其技术迭代速度与商业化规模均领先全球。但中美之间的技术差距正在快速收窄，斯坦福大学《2025 人工智能指数报告》显示，中美顶级大模型的性能差距已从 2023 年的 17.5% 骤缩至 0.3%，在中文处理、垂直场景应用等领域，中国模型已实现反超。
中国的优势更体现在 " 效率革命 " 与开源生态。阶跃星辰的 Step-3 模型在国产芯片上的推理效率最高可达 DeepSeek-R1 的 300%，推理解码成本仅为后者的 1/3，这种极致的效率优化，恰好契合终端硬件对算力成本的敏感需求。而在开源领域，阿里巴巴通义千问衍生模型数量突破 20 万个，累计下载量超 10 亿次，2025 年 7 月中国开源模型下载量首次超过美国，为独立创业公司提供了低成本创新的土壤。
资本逻辑与估值密码
超 50 亿元的单轮融资，绝非资本的盲目押注，而是对行业趋势的精准判断。2025 年 AI 模型层全年融资仅 94.16 亿元，阶跃星辰一笔交易就占据半壁江山，这种集中度背后，是资本对 " 头部效应 " 的极致认可——在行业洗牌期，资金会加速向具备确定性的玩家聚集，而阶跃星辰正是那个 " 能穿越周期 " 的标的。
更值得关注的是资金结构的变化。国寿股权作为首只获批的保险资金私募股权投资基金，向来以审查严苛、追求长期稳定回报著称，其入局意味着阶跃星辰的商业模式已通过最严格的风险评估；华勤技术作为全球智能手机 ODM 龙头，其投资则释放出 " 制造链条向 AI 原生生态靠拢 " 的强烈信号，为阶跃星辰带来终端硬件的深度协同资源；而老股东的持续跟投，更是对公司中长期发展逻辑的 " 用脚投票 "。
对比国际市场，虽然 OpenAI 的 400 亿美元 D 轮融资仍是绝对王者，但阶跃星辰的 50 亿元融资在亚洲 AI 创业公司中已属顶级水平，这不仅体现了中国资本对本土 AI 企业的信心，更说明 "AI+ 终端 " 的中国路径，正在获得资本的全球认可。
根据公开信息推算，阶跃星辰本轮融资后投后估值或达 200-300 亿元人民币，跻身 " 六小虎 " 估值前列。若以 2025 年预计 10 亿元营收计算，其市销率（P/S）约为 25 倍，相较于国际同行 OpenAI、Anthropic 39-41 倍的 P/S，以及国内腰部大模型企业 80-100 倍的高估值，处于相对合理区间。
估值的支撑点的在于 " 可验证的增长 "。截至 2025 年底，阶跃星辰终端 Agent API 调用量连续三个季度增长近 170%，开放平台 API 调用量增长近 20 倍，活跃用户增长 5 倍；在商业化落地层面，其模型已在 OPPO、荣耀等头部手机品牌装机超 4200 万台，日均服务近 2000 万人次，与吉利合作的银河 M9 车型上市 3 个月销量近 4 万辆，预计 2026 年 " 上车 " 超百万辆。这种 " 技术 - 产品 - 收入 " 的正向循环，让 25 倍 P/S 具备了坚实的业绩支撑。
阶跃星辰明确表示，本轮 50 亿元融资将全部聚焦两大方向：基础模型研发与 AI+ 终端战略落地，这种 " 集中火力 " 的策略，恰好避开了很多 AI 公司 " 多元化扩张 " 的陷阱。
在基础研发端，资金将重点投入 Step 系列模型的迭代升级，尤其是多模态融合与 VLA（视觉 - 语言 - 行为）技术突破——前者强化模型对多维度信息的理解能力，后者则聚焦 " 大脑与执行器件的协同 "，打造差异化竞争壁垒。同时，公司将加大算力基础设施建设，吸引顶尖 AI 人才，巩固在多模态与端云协同领域的技术优势。
在商业化落地端，资金将用于深化手机、汽车两大核心场景的合作，扩大模型装机量与用户规模；同时拓展智能穿戴、智能家居、具身智能等新场景，构建 " 个体 - 出行 - 家庭 " 的全终端 AI 生态。这种 " 研发 + 落地 " 双轮驱动的资金分配，既保证了技术领先性，又强化了商业闭环能力。
从技术创新到商业闭环
阶跃星辰的技术护城河，始于对大模型架构的底层创新。不同于行业主流的 " 单模态模型拼接 " 模式，公司从成立之初就坚持 " 原生多模态 " 路线，Step 系列模型通过全参数端到端联合训练，实现了视觉、语言、语音等多维度信息的底层语义对齐，这种架构优势让其在跨模态交互场景中表现更出色。
Step-3 模型的 MoE（混合专家）架构设计，更是兼顾了性能与效率的平衡。该模型总参数量达 321B，但通过动态激活机制，每次推理仅激活 38B 参数，实现 8.4 倍的参数效率提升。这种设计不仅降低了推理成本，更让大模型在终端硬件上的部署成为可能——其 INT8 量化版本仅需 5GB 显存，可轻松适配主流手机与汽车座舱硬件。
最新开源的 Step3-VL-10B 多模态模型，更印证了其技术实力。在多项关键评测中，这款 10B 参数的模型性能媲美甚至超越规模大 10-20 倍的开源模型（如 GLM-4.6V 106B、Qwen3-VL-Thinking 235B），以及 Gemini 2.5 Pro 等顶级闭源模型，展现出极强的技术性价比。
在 AI 行业，" 技术先进 " 与 " 商业成功 " 之间往往隔着一道鸿沟，而阶跃星辰的核心优势，正是打通了这道鸿沟。公司构建的 "1+2" 基模体系（1 个基座模型 + 多模态、端云结合两大方向），能够快速适配不同终端场景，形成 " 模型 - 中间件 - 硬件 " 的完整交付链路。
在手机场景，阶跃星辰与 OPPO 合作开发的 " 一键问屏 " 功能，让用户通过拍照或截图即可直接获取信息，无需手动切换应用，这种轻量化的交互创新，快速实现了规模化落地，目前模型装机量已超 4200 万台，日均服务近 2000 万人次。在汽车场景，与吉利合作的 AgentOS 智能座舱，搭载端到端语音模型 Step-Audio，首包延迟降低 30% 以上，实现了 " 听得懂、想得明白、说得自然 " 的全链路交互，银河 M9 车型的热销，印证了市场对其产品能力的认可。
更重要的是，这些落地场景不仅带来了收入，更构建了 " 数据闭环 " ——终端用户的交互数据反哺模型迭代，让模型在实际场景中持续优化，形成 " 技术迭代 - 产品落地 - 数据反馈 " 的正向飞轮。
阶跃星辰的崛起，离不开一支 " 算法 - 系统 - 商业化 " 三位一体的核心团队。创始人兼 CEO 姜大昕作为微软前全球副总裁，深耕 AI 商业化多年，具备强大的产品落地与团队管理能力；首席科学家张祥雨作为 ResNet 作者之一，在计算机视觉领域拥有世界级影响力，为技术创新提供核心支撑；CTO 朱亦博则是国内少有的具备万卡集群建设经验的专家，保障了算力基础设施的稳定性与效率。
印奇的加入，更是补齐了商业化与产业整合的最后一块拼图。作为旷视科技创始人，印奇成功带领企业穿越 AI 1.0 到 AI 2.0 的周期，在计算机视觉商业化领域积累了丰富经验；同时，他掌舵的千里科技与阶跃星辰形成 "AI 大脑 + 终端躯干 " 的协同效应，打造中国版 "xAI+ 特斯拉 " 模式——阶跃星辰提供大模型能力，千里科技提供汽车终端场景，这种产业联动让技术落地速度大幅提升。
这支 "1+3 黄金战队 " 的独特之处在于，既有技术理想主义者的深耕，又有商业现实主义者的落地能力，老中青结合的梯队结构，既保证了战略的前瞻性，又具备强大的执行力。
阶跃星辰的挑战
尽管手握 50 亿元融资与清晰的路径，阶跃星辰仍面临多重考验。首先是巨头竞争的压力——百度、阿里、腾讯等大厂正加速布局 AI 终端，百度文心一言已嵌入小米、荣耀等手机，阿里通义千问与上汽合作智能座舱，阶跃星辰需在巨头的生态壁垒中寻找生存空间。
其次是商业化规模化的挑战。目前公司营收仍处于亿元级别，虽然增长迅速，但要支撑 200-300 亿元的估值，需在 2-3 年内实现营收的指数级增长，这对其场景拓展与变现能力提出了极高要求。同时，随着装机量提升，用户体验的一致性、数据安全与隐私保护等问题，也将成为新的考验。
最后是技术迭代的风险。AI 技术更新速度远超其他赛道，OpenAI、Anthropic 等国际巨头仍在持续突破，若阶跃星辰不能保持技术迭代速度，可能快速被竞争对手超越。此外，VLA 等前沿技术的商业化落地尚处于早期，存在技术路线不确定性。
阶跃星辰的逆周期崛起，为中国大模型行业提供了重要启示：大模型的终局不是 " 云端的超级大脑 "，而是 " 嵌入物理世界的智能体 "。当纯云端模型陷入 " 亏损魔咒 "，当 " 参数竞赛 " 失去意义，只有将技术与终端硬件、实际场景深度结合，才能走出商业化困境。
这种趋势已在全行业显现——华为、阿里、京东纷纷推出 AI 玩具、智能穿戴设备，运营商也加速布局 AI 泛终端，中国电信的天翼 AI 智能眼镜、中国移动的家庭机器狗 " 灵犀 "，均是 "AI+ 终端 " 的落地实践。阶跃星辰的成功，正是踩中了这一趋势，其 "AI+ 终端 " 模式或将成为独立大模型公司的主流突围路径。
对资本而言，阶跃星辰的案例也重塑了投资逻辑：从早期追逐 " 技术故事 "，转向看重 " 交付能力 " 与 " 数据闭环 "。未来，具备 " 模型 - 工程 - 产品 " 完整链路能力的公司，将成为资本的核心标的，而那些停留在实验室阶段、缺乏落地场景的企业，将加速被市场淘汰。
结语
50 亿元融资，是阶跃星辰的里程碑，也是中国大模型行业的转折点。它标志着行业正式告别 " 野蛮生长 "，进入 " 精耕细作 " 的新阶段——技术创新不再是唯一的竞争维度，商业化能力、场景把控力、系统效率将成为决定企业生死的关键。
对阶跃星辰而言，融资只是起点。随着印奇的加入与资金的注入，公司将在 " 基模能力、全模态融合、VLA 技术 " 三大方向持续攻坚，同时加速手机、汽车场景的规模化落地，向 "8000 万台手机装机量、百万辆汽车上车 " 的目标冲刺。若能顺利实现这些目标，阶跃星辰有望从 " 赛道黑马 " 成长为 "AI+ 终端 " 领域的领航者。
对整个行业而言，阶跃星辰的路径证明，中国大模型企业无需在 " 参数竞赛 " 中与国际巨头硬拼，而是可以通过 " 效率革命 + 场景创新 " 实现差异化突围。当 AI 技术从云端走向终端，从实验室走向千家万户，中国大模型行业或将迎来真正的 " 黄金时代 "，而阶跃星辰，正站在这个时代的风口之上。
