大模型已然來到新的戰場，而一些此前相對低調的公司，正在被重新放到聚光燈下。

階躍星辰官方宣佈，印奇正式加入公司擔任董事長。與此同時，階躍已於近日完成超50億元B+ 輪孖展，並刷新了過去 12 個月大模型賽道單筆孖展紀錄。

無論是核心人才的補強，還是資本層面的明確下注，都讓這家被認為過分低調的公司開始顯露出不同以往的銳利感。

過去一年，仍然能完成大額孖展的大模型公司已不多，競技賽上半場已接近尾聲，勝出者也非常明瞭。

在當前模型公司孖展明顯分化的背景下，這筆孖展被視為資本對「下一階段大模型商業化路徑」的一次押注。

值得注意的是，就在此前幾周，大模型領域接連發生兩件標誌性事件：大模型獨角獸企業智譜和 MiniMax 相繼登陸資本市場，其中 MiniMax 上市後股價大幅上漲，市值一度突破千億港元。

這一連串變化，也在一定程度上表明，資本市場開始用更細分、更務實的商業邏輯，審視模型公司的長期價值。

但即便同處於大模型這一賽道，這幾家公司之間的路徑分化也正在加速顯現。在 AI 技術尚未全面轉化為社會層面的生產力之前，不同模型公司選擇了截然不同的落地方向：有的押注政企私有化，有的深耕 C 端應用，也有的試圖兩線並行。

而階躍星辰的不同之處在於，它是目前幾家頭部模型公司中，唯一重押「AI+終端」閉環賽道，且商業化路徑相對清晰的一家。這也成為外界重新審視階躍星辰的重要原因。

為什麼階躍星辰商業路徑更清晰？

在模型能力逐漸趨同的背景下，真正拉開差距的，已經不再是參數或架構，而是模型是否能規模化地投入商業應用。

階躍星辰選擇的商業路線是「AI+終端」。簡單來說，階躍星辰並不只是賣模型或API，而是把大模型能力直接落到汽車、手機等終端產品中，與硬件廠商綁定合作，通過深度參與到產品共創中，來實現更穩定、可持續的商業變現。

在車端，階躍星辰並未停留在「提供模型能力」這一抽象層面，而是直接嵌入到智能汽車這一確定性極高的終端載體中。過去一年，階躍星辰與吉利汽車集團和千里科技合作，將端到端語音交互、多模態理解與複雜指令執行等模型能力，應用在智能座艙Agent OS中。在 WAIC、CES 等重要行業展會上，搭載相關能力的吉利系車型多次亮相，成為「AI 上車」的具象案例之一。比如吉利銀河M9是行業內首個搭載端到端語音模型的量產車型，上市3個月銷量接近4萬輛。

相比通用意義上的 AI 應用，AI+車的商業模式極為清晰：模型並非以「調用量」或「token 消耗」計費，而是直接進入整車成本體系，通過車企採購、軟件授權、長期服務合同等方式實現規模化收入，比如NRE、License等模式。

這類收入具備三個顯著特徵——客戶集中、合同周期長、續費與升級路徑明確，這恰恰是大模型公司最稀缺的確定性。

除了車端，階躍星辰在手機這一超級終端上的佈局同樣具有指向性。

截至目前，階躍星辰已經與國內 60% 頭部手機品牌達成合作，覆蓋OPPO、榮耀、中興等品牌旗艦機型，顯現出頭部效應。

另外在端雲結合、VLA等技術方向上，階躍也跑在前面。2025 年 11 月，階躍星辰推出 Step-GUI 系列模型，支持端雲結合的技術方案，其中端側 4B 版本被認為是端側最強的 GUI 模型之一，可直接部署在手機本地運行。這意味着，每一部手機本身就可以成為 AI 手機的一部分能力載體。

在筆者看來，雲端結合已經成為行業裏的一種共識。一方面，大模型能力的提升仍然依賴大規模算力、數據與持續訓練，這決定了最高智能密度必然長期留在雲側；另一方面，終端設備數量巨大、使用場景高度碎片化，且對響應速度、穩定性和隱私極為敏感，又決定了部分能力必須下沉到端側。

從商業角度看，端側模型的價值並不在於「參數規模」，而在於它天然適配硬件廠商的商業邏輯：一次集成、長期出貨、規模複製。收入隨着硬件出貨量的增加而遞增。無論是通過芯片方案、系統級集成，還是與手機廠商的深度綁定，端側模型都更接近消費電子時代的盈利方式，而非 SaaS 式的長期燒錢競爭。比如License模式，模型廠商收入會隨着硬件出貨量提升而遞增，另外當終端Agent應用生態形成，有極大可能也會出現訂閱制或者按分發模式付費的方式。

正是在這一背景下，AI+終端被認為是當前所有大模型路徑中，最容易跑通商業閉環的一條。

作為對比，純 ToB 路線雖然收入可觀，但模式偏重：項目制、交付制、定製化程度高，不僅擴張速度受限，毛利率也難以持續抬升；而 ToC 路線在國內則面臨更現實的問題——用戶規模並不等同於商業化能力，且獲取用戶規模也需要投入營銷成本。直到今天，國內 AI 應用中 MAU 破億的產品仍然屈指可數，且即便是豆包、DeepSeek 等頭部應用，也尚未真正跑通成熟的變現模型。

車、手機、硬件終端，本質上都是已經被市場驗證過的超級入口，而 AI 正在成為它們的新一代「操作系統」，隨着大模型技術開始從數字世界進入物理世界，全新的入口級產品形態業績有可能從終端上長出來。

有接近階躍方面的知情人士向虎嗅透露，截至2025年年底，其終端Agent API調用量連續三個季度增長近170%；過去一年，階躍星辰開放平台API調用量增長近20倍，活躍用戶增長5倍。

在大模型行業逐步從「排行榜競賽」走向「落地競賽」的階段，階躍星辰所選擇的，並不是最熱鬧的一條路，但很可能是最先跑通現金流、最先建立規模壁壘的一條路。

階躍星辰為什麼可以走這條路？

如果說「AI+終端」是一條對商業化最友好的路徑，那麼問題也隨之而來：並不是每一家模型公司，都有能力跑通這條路。憑什麼階躍可以？

而印奇的加入又將會給階躍星辰的「AI+終端」佈局帶來新的變量。

從公開信息來看，印奇目前的身份並不僅限於創業者本身，他同時與吉利體系及千里科技保持着緊密聯繫，長期深度參與產業側的技術與業務協同。首先，他是千里科技的董事長，且千里科技與吉利汽車保持着長期的深度合作。

但更不為人知的是，多位接近階躍星辰的知情人士向虎嗅透露，印奇並非「空降」至今。早在階躍星辰成立初期，他就已經參與到階躍的戰略規劃中。放在今天階躍明確押注 AI+終端的路徑選擇上回看，這段經歷也成為理解其戰略底氣的重要註腳。

事實上，印奇本人的職業軌跡，幾乎完整穿越了中國 AI 產業的兩個周期。他畢業於清華「姚班」，2011 年創辦「曠視」。在很多人眼中，彼時的印奇，與今天創辦月之暗面的楊植麟有着高度相似的標籤：技術出身、起步極早、站在時代風口之上。

但不同之處在於，曠視在此後十餘年裏，經歷了完整的市場周期考驗。它不僅在 AI 1.0 時代存活下來，且一度成為勝出者之一，更重要的是，曠視推動了 AI+IoT 在產業側的真實落地，讓算法不止停留在 demo 層面，而是進入工廠、園區與真實業務流程之中。這段經歷，使印奇對技術如何被真正用起來，有着遠超多數模型創業者的體感。

不過，即便如此，印奇的加入，也只是為階躍星辰提供了一張敢於走向終端的底牌和鉤子。真正決定這條路能否走通的，取決於階躍在算法、系統、數據、產品化、商業戰略幾方面的綜合能力。

在階躍星辰內部，CEO 姜大昕是公司日常運營的實際話事人。

在加入階躍星辰之前，姜大昕曾擔任微軟全球副總裁、微軟亞洲互聯網工程院首席科學家，長期負責微軟必應搜索引擎的核心研發工作。他所帶領的四百餘人團隊，覆蓋網頁排序、智能問答、知識圖譜卡片、圖片與視頻搜索等多個關鍵模塊，這些工程化、產品化經驗，使姜大昕本人十分熟悉如何將 AI 嵌進全球大流量產品裏。這也是這家公司的基因。

而階躍星辰之所以能夠持續吸引頂級技術人才，還與另一位關鍵人物密切相關。

張祥雨，師從孫劍，曾參與西安交通大學與微軟亞洲研究院的博士聯合培養項目，是經典論文 ResNet（殘差網絡）的四位作者之一。近一年 ResNet 再次在學術圈被頻繁提及， DeepSeek 的新論文中提出的 mHC 方法，其理論脈絡可以一路追溯到HC，再溯源至 ResNet 體系本身。

博士畢業後，張祥雨追隨導師進入曠視，其在學術界的影響力極為直觀：截至 2026 年 1 月，其 Google Scholar 引用數已超過41 萬次。

與張祥雨所代表的前沿算法能力相對應，階躍星辰在系統與基礎設施層面，同樣配置了分量極重的核心負責人——系統負責人朱亦博。作為國內 AI Infra 領域真正擁有多次單集群萬卡以上系統建設與長期運維經驗的從業者之一，朱亦博的履歷並不止於搭過系統，而是覆蓋了算力調度、訓練穩定性、系統效率與整體成本結構等關鍵問題，對大模型工程化所面臨的現實約束有着充分認知。

更重要的是，這類系統經驗並非割裂於算法之外。朱亦博長期參與算法與硬件協同相關工作，圍繞模型訓練與推理效率展開系統設計與資源調配。在 AI+終端這一需要在端側與雲側、不同芯片架構與功耗約束之間不斷權衡的路徑下，真正決定模型能力能否落入真實產品形態的正是這種系統層面的整體設計。

這類人物的存在，使階躍星辰在模型底層能力、系統能力、工程化經驗與前沿研究之間，形成了一種極為罕見的疊加。

從結果來看，階躍星辰之所以能夠堅定選擇 AI+終端，是源於這樣豐富的產業經驗與技術路徑的疊加。在階躍星辰的人才軍團中，既有人把技術「落到地上」的經歷，也有人長期在全球頂級工程體系中，處理過大規模系統與真實用戶。

當大模型開始走出實驗室，真正進入產業與終端場景，這種複合型人才結構，反而成為最難被複制的壁壘之一。

大模型競技賽已進入下半場

走到今天，大模型行業的第一階段洗牌，已經臨近尾聲。

曾經被反覆提及的大模型六小虎，在過去一年裏已出現明顯分化：智譜和MiniMax率先登陸資本市場，零一和百川兩家轉向更垂直或更保守的業務形態，市場在等着階躍星辰和月之暗面出牌。

但即便同處於懸置狀態，兩者的基因與所選擇的商業路徑卻幾乎完全不同。對比來看，月之暗面在文本模型能力上的投入更為激進，其目標依然指向通用模型的持續突破；而階躍星辰，則在多模態模型的領先優勢更為明顯，在商業化層面，已經率先找到了一條能夠長期存活、並儘早形成現金流閉環的路徑。

在筆者看來，在當前的國內環境下，無論是 ToB 還是 ToC，基座模型在國內的商業化路徑，至今都尚未完全清晰：ToB 需要長期定製與交付，規模受限；ToC 則面臨用戶規模與變現能力錯位的結構性問題。

而在這種背景下，階躍星辰具備一種在終端/硬件方面的天然優勢。相比於模型的刷榜，階躍星辰已經將目光聚焦至終端的實際落地應用上，在面對車端、手機等終端場景時，更容易將模型能力轉化為可計價、可複用的產品形態，而非停留在能力展示層面。

也正是在這一階段，行業競爭的評判標準正在發生變化。基座模型能力固然重要，但已經不是唯一的衡量指標，三個更為現實的變量同樣發揮了關鍵作用，決定一家公司能否長期留在牌桌上：資金儲備是否充足且可持續、收入結構與成本控制是否健康、系統工程能力如何，以及商業路徑是否足夠清晰。在模型能力尚未徹底拉開代際差距的情況下，誰能率先跑通商業模式，誰就擁有更長的時間窗口去等待下一次技術躍遷。

行業觀察