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速递｜代季峰押注 LLM 下一轮机会，7 个月融了 4 亿美元，腾讯红杉经纬再下注
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速递｜代季峰押注 LLM 下一轮机会，7 个月融了 4 亿美元，腾讯红杉经纬再下注

速递｜代季峰押注 LLM 下一轮机会，7 个月融了 4 亿美元，腾讯红杉经纬再下注 Z Finance
2026-09-18
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导读：告别从零预训练，撕开大模型中后训新切口
据外媒 The Information 报道，由知名 AI 学者代季峰于今年 2 月创立的大模型企业 Naive AI，在成立 7 个月内连续完成三轮融资，总额达 4 亿美元，投后估值跃升至 14.2 亿美元。
这家总部位于北京的独角兽企业发展迅猛：首轮融资 1 亿美元，第二轮 1.8 亿美元，最新一轮斩获 1.2 亿美元。投资方阵容豪华，囊括腾讯、红杉中国、IDG 资本及经纬创投等顶级机构。
尽管资本动作频繁，Naive AI 却极为低调。其官网仅展示标语"100x Intelligence for the pioneers"，官方 X 账号亦无实质内容。据悉，该公司最快将于本月发布首个大语言模型，并坚持开源权重路线，全面开放供开发者本地部署与定制微调。

不从头训练一个大模型

与多数初创团队不同，Naive AI 并未选择“从零开始预训练”的重资产路线。
据报道，Naive AI 正基于一款现有的国内开源/开放权重模型构建核心产品，具体底座尚未公开。团队的技术重心在于：在微调现有模型部分结构的基础上，通过中期训练、后训练以及强化学习等关键工序，深度重塑并提升模型在多场景任务下的性能边界。
这是一条更轻盈、务实的技术路径。从头预训练前沿模型往往伴随天文数字级的算力、高质量数据与海量工程消耗。在当前国内大模型格局已被阿里、DeepSeek、月之暗面和智谱等头部企业割据的背景下，新入局者若沿袭旧路正面硬拼，突围胜算微乎其微。
代季峰的押注逻辑在于：即便不碰全量预训练，一支在“中训 + 后训”阶段拥有深厚积累的顶尖团队，依然有能力突破现有模型的天花板，打造出具备差异化竞争力的全新产品。
与此同时，Naive AI 还在布局前沿的递归自我改进技术，即赋予模型持续自评估、自纠错与自迭代升级的能力，这正是 OpenAI、Anthropic、Google 等巨头目前聚焦的方向。
这种借力生态的打法在海外亦有先例：Thinking Machines Lab 发布的首个模型 Inkling，其底层架构便深度借鉴了 DeepSeek-V3；AI 编程工具 Cursor 也曾基于智谱的开放权重底座开发专属代码模型。开放权重模型正逐步蜕变为新一代 AI Lab 的基础设施，初创公司无需再重复耗资“造底座”，而是能将宝贵资源彻底聚焦于后训练、强化学习以及垂类核心能力攻坚上。

从计算机视觉走向 Agent

作为 Naive AI 的核心掌舵人，代季峰是清华大学电子工程系长聘副教授，本硕博均在清华自动化系完成。其履历横跨微软亚洲研究院、商汤科技以及上海人工智能实验室，深耕深度学习、计算机视觉、多模态基座模型、Agentic AI 及持续学习等前沿领域。
在微软亚洲研究院的五年间（2014–2019），他主攻视觉模型演进，官至首席研究经理；2019 至 2022 年，出任商汤研究院执行研究总监；2022 年转战上海人工智能实验室，牵头多模态基座模型研发；2025 年，他又进一步主导了 MiroMind 的相关探索。
在计算机视觉领域，代季峰是多项标杆性成果的核心开创者，深度参与推动了 Deformable ConvNets（可变形卷积）、Deformable DETR、InternImage 以及开源社区广泛采纳的知名多模态基座 InternVL。过去两年，他的技术思考逐渐超越传统的“视觉感知与图文理解”，深度转向 Agentic AI、持续自迭代与复杂任务执行。
据报道，多位一线资方之所以在 7 个月内重注 4 亿美元，本质上是对代季峰十年跨周期技术积淀与工程突破能力的全面认可。

中国 neolab 中少数押注 LLM 的公司

2026 年以来，以科学家与大厂技术领袖为核心的"neolab"模式成为中国 AI 创投的新常态。这类初创机构凭借精简组织和早期高额资本注入，旨在绕开传统大厂体制掣肘，推进下一代模型架构创新。
目前国内 neolab 呈现明显的路线分野：主流力量主要流向世界模型，侧重物理环境仿真与具身智能底座；Naive AI 则是为数不多坚定保留在语言大模型核心赛道的团队。
资本热度上，Naive AI 处于第一梯队，另一标杆案例为前阿里千问负责人林俊旸创立的语用科技（Pragmatik Labs）。后者背靠腾讯、红杉中国与高榕创投，前期估值达 20 亿美元左右。技术路线上，Pragmatik Labs 采取“数字智能体 + 物理实体智能体”双轮驱动，而 Naive AI 的策略则更偏向纵深攻坚，致力于通过语言模型的持续自进阶来实现技术突围。
值得关注的是，中美两地 neolab 的估值水位仍存在数量级落差。以 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab 为例，其近期洽谈的单轮融资金额高达 50 亿至 60 亿美元，投前估值至少达 400 亿美元。该估值差异不仅受制于美元基金与本土人民币/混合币种资本的规模深度，亦反映出两地资本退出环境及商业变现逻辑的根本差异——在国内大模型商业化高度倚重企业端 API 调用与云厂商分发的当下，独立基础模型企业的商业化天花板仍处于实质性的验证期。

尾声

在 The Information 披露的资方名单之外，根据工商信息显示，君联资本亦位列 Naive AI 的早期投资方之席。腾讯、红杉中国、经纬创投、IDG 资本、君联资本——这些名字此前各自重仓了智谱、MiniMax、月之暗面等上一代中国大模型领头羊。国内在生成式 AI 浪潮中出手最早、下注最重的一批顶级资本，时隔数年，又在一家新面孔身上默契会合。
经历过前几轮激进的资本烧钱与残酷洗牌，市场在 2026 年依然愿意掷出数亿美元，重注一家创立仅七个月、甚至尚未端出成熟产品的初创团队，这一动作本身即是行业水温剧变的强烈信号。
相比不惜代价去复制另一家高耗能的基座模型工厂，眼下顶级投资人们押注的显然是另一种解法：当开放权重模型彻底蜕变为技术公用底座，大模型战局的下半场重心，正在不可逆转地向中期训练、深度后训练、强化学习以及持续自我改进转移。属于大模型的新一轮叙事，正是在这一缝隙中重新裂变。
【声明】内容源于网络
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