424万家！中国AI公司正在爆发式增加……

据天眼查专业版数据显示，截至目前，我国已拥有424.3万家人工智能相关企业。

而上个月，这项数据还是200万家。

一个被严重低估的真相：中国AI公司正在爆发式增加。

过去一年，关于“中国AI”的讨论密集涌现。从政策推动到资本狂热，从大模型军备竞赛到终端落地之争，仿佛整个行业一夜之间集体“觉醒”。一个最直观的标志是：AI创业不再是技术圈的默默耕耘，而是当下媒体舆论的焦点。

比如，今年年初，DeepSeek（深度求索）发布多项自研模型，并在多个任务上实现领先指标，率先在大家的朋友圈引爆，随即也迅速在技术圈和投资圈引发轰动。

再比如前日，“AI六小虎（月之暗面、零一万物、MiniMax、智谱AI、百川智能、阶跃星辰）”之一的智谱AI，更是迈出历史性一步，向中国证监会北京证监局提交了上市辅导备案，成为国内大模型中首家公开启动IPO进程的企业。

为什么AI的火焰在中国迅猛燃起？

是偶然，还是必然？

混沌君向DeepSeek deep seek了一下，大模型的答案很让混沌君意想不到，现在分享给大家：

“资本+政策+产业”的高度协同

中国AI产业在过去两年经历了前所未有的资本“聚能”。2023年以来，中国AI初创企业融资规模迅速上扬。以月之暗面为例，这家由杨植麟团队创立的公司，在成立不到一年内即获得红杉、高瓴、阿里等机构的巨额注资，估值飙升至25亿美元。其推出的大模型“Kimi”以长文本处理能力为突破口，在技术指标与用户体验之间找到了罕见的平衡点。

更值得关注的是，资本不只是“撒钱”，而是在推动产业资源的重组与集成。一方面，投资机构联动上下游资源，打通数据、算力、平台和应用场景，为初创公司搭建发展通路；另一方面，政策扶持迅速响应，地方政府争相引入AI企业，提供税收优惠、办公场地、人才政策等配套条件。这套“资本+政策+产业”的高协同机制，是中国AI公司能够迅速启动、成型甚至量产的根本原因。

不在于技术的完美

而在于闭环能力的强大

与欧美AI企业偏向学术和探索型路径不同，中国AI公司自诞生之初就展现出一种高度实用主义的技术文化——强调工程效率、快速部署和用户闭环。在模型未必足够强大的时候，也敢于上线、迭代、优化。这种“以用促优”的路径让AI产品以极快速度走向市场，获取真实反馈，并在产品中进一步打磨算法能力。

典型如讯飞星火、百度文心、阿里通义、字节豆包等大厂系模型，它们的演进不是纸面算法的升级，而是产品端的多轮升级。用户在使用，系统在学习，工程团队在同步优化。这种“自我强化”的体系形成了一种中国特色的AI成长路径：不在于技术的完美，而在于闭环能力的强大。

中国复杂且高度数字化的社会结构，使得从内容生成、教育、金融到智能客服的每一个场景都在倒逼大模型加速演进。零一万物与阿里云共建的“产业大模型实验室”，就是典型的场景牵引机制。不同于通用模型空谈参数，其合作项目已在零售、制造等具体行业中部署试点模型，训练数据更接地气，反馈机制也更短闭环。

同时，像MiniMax这样的公司，也在C端市场快速试水，旗下对话产品“小美”已在多个App内嵌上线，不断迭代使用体验。这种B、C两端同时落地的路径，使模型更接近“真实世界”，而不再困于技术的象牙塔。

第一生产要素：人才

技术从来不是自动演化的，它的每一步跃升都与人有关。“第一生产要素”的重构，是这场产业跃迁最具决定性的“内因”。过去十年间，大量顶尖AI人才流向海外科研机构或跨国企业。但自2020年前后起，全球产业结构的变化、国内创业环境的成熟以及国家对核心技术的高度重视，使得这股“人才流出”的趋势悄然反转，逐渐演化为“回流+裂变”的双重路径。

月之暗面创始人杨植麟曾任职于Google Brain，是Transformer架构的核心作者之一，其回国后迅速组建团队，并在一年内完成了国内少有的技术闭环与产品化突破。零一万物的王小川，则是从搜索引擎时代一路走来的连续创业者，熟悉从技术研发到商业落地的完整链条。MiniMax创始团队则由多位前OpenAI、腾讯AI Lab成员构成，代表着一股“在全球试炼过、在中国生根发力”的技术中坚。DeepSeek的团队核心成员大多来自前字节、微软亚洲研究院，工程能力与算法功底兼具，尤其擅长在大模型训练和多模态融合等领域进行快速迭代。

值得注意的是，这些“回流者”不再仅仅将自己视为研究者，而是有意识地转向“技术创业者”的身份。他们更了解国内的政策取向、资金生态和产业节奏，更擅长搭建敏捷高效的工程团队，使得曾经高高在上的AI前沿研究得以加速下沉，走向真正意义上的场景落地与商业化复制。

从“国家战略”到“社会共识”：

AI成为社会工程

中国AI产业爆发的另一个重要变量是，AI从单纯的技术议题变成了社会议题、国家议题。从《新一代人工智能发展规划》到“人工智能+”战略方向，从“东数西算”到“智能算力中心”的城市分布，AI已经深度嵌入中国社会发展的结构性布局之中。

AI不再是“锦上添花”的选项，而是“基础能力”的必需。从城市治理到教育改革，从工业制造到传媒内容，几乎所有行业都在探讨AI如何重构流程、提升效率、降低成本。政府在规划，企业在试水，用户在参与，一种“全民参与、系统试错”的氛围正在快速形成。

这种社会共识的强度，是很多国家难以比拟的。在欧美，AI仍面临伦理、监管、劳动力替代等高敏感问题。而在中国，社会普遍更为务实，对技术本身的应用价值抱有极高期待。这种“技术发展=国家进步”的集体心理，为AI产业爆发提供了持续燃料。

结语：爆发之后，审慎前行

回顾这波AI产业的爆发，我们看到的不只是几家公司的快速崛起，而是一种全局性的生态跃迁。这些AI公司并非孤立存在，只是浪潮最前端的折射者。它们背后的力量，是一整代新兴创业者在对“大模型时代”做出的集体响应。正如月之暗面的融资记录已改写全球AI创业史，也许未来真正构建世界级AGI系统的，不是硅谷的某个“天才实验室”，而是在深圳、北京、上海的某间联合办公间里缓步前行的创业团队。

中国AI的爆发值得骄傲，但也应保持清醒。技术跃迁不等于产业成熟，估值升高也不等于竞争优势。未来的挑战也随之而来：模型能力如何持续进化？产品形态如何从工具走向平台？政策如何在鼓励创新与风险防控之间取得平衡？企业如何在资本退潮后穿越周期，构建长期价值？

从跟跑、并跑，到如今局部领域的领跑，中国AI的进程是一次艰难而审慎的攀升。下一个十年，谁能真正撑起“通用智能”的想象力，不只取决于融资轮次和模型规模，更取决于是否愿意做一件“跑得慢，但走得远”的事。真正的竞争，才刚刚开始。

本文来源：混沌学园