被杭州选中?智谱完成10亿元战略融资
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2025-03-03 11:04:39
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3月3日,《每日经济新闻》记者获悉,国产AI大模型“六小虎”之一的智谱近期完成一笔金额超10亿元人民币的战略融资,参与投资方包括杭州城投产业基金、上城资本等。

据悉,本轮融资旨在推动智谱国产基座GLM大模型的技术创新和生态发展。

智谱方面表示,作为国内最早开源大模型的人工智能公司,智谱一直致力于推动AI普惠。2025年将是智谱的开源年,智谱很快会发布全新大模型,包括基座模型、推理模型、多模态模型、Agent等,并将其开源。

清华系智谱被杭州选中

智谱此番完成超10亿元人民币的战略融资,参与投资方包括杭州城投产业基金、上城资本等。

诞生于杭州的多家科技新秀在2025年强势崛起,从DeepSeek到宇树科技,再包括之前凭借《黑神话:悟空》名声大噪的游戏科学、深耕轮式机器人的云深处科技、专注脑机接口的强脑科技、从事GPU(图形处理单元)集群和人工智能技术的群核科技在内,被外界统称为“杭州六小龙”。值得注意的是,这也是在杭州孵化“杭州六小龙”之后,选中了这家北京的大模型公司——智谱。

知名经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林在接受《每日经济新闻》记者采访时表示,杭州在科技上的布局逻辑是以未来产业方向为主,以硬核科技为大方向,引进的企业侧重于需要长期投入,研发创新遵循长期主义的科技初创企业。

盘和林认为,杭州诞生明星科技企业,其一是因为民营经济发达壮大了民营资本;其二是因为杭州政府积极优化营商环境,无事不扰,同时优化各类要素供给;其三是因为杭州拿出真金白银鼓励企业长期持续性研发。

据悉,目前智谱已在杭州成立浙江智谱新篇科技有限公司,依托前沿人工智能和大模型技术,更好服务浙江省和长三角地区蓬勃发展的经济实体,全面推动基于人工智能技术的数字产业转型升级。

据天眼查App显示,浙江智谱新篇科技有限公司法定代表人为刘德兵,注册资本4.5亿元,经营范围包括人工智能基础软件开发、人工智能应用软件开发、软件开发、数据处理和存储支持服务、数据处理服务、信息技术咨询服务、人工智能理论与算法软件开发等,由智谱AI关联公司北京智谱华章科技有限公司全资持股。

此外,智谱方面表示,智谱GLM系列大模型已在金融、医疗、教育等多个行业得到广泛应用,通过智谱与地方国资的深入合作,将有助于发挥杭州乃至浙江省人工智能产业布局优势,以大模型带动全产业链生态智能化发展。

加速迈向AGI,智谱称2025年是开源关键年

随着DeepSeek的火热,全球AI大模型开源趋势正愈演愈烈,《每日经济新闻》记者了解到,2025年将是智谱的开源年。

此前,DeepSeek开源周刚刚结束,更早之前,OpenAI的创始人萨姆·奥特曼公开表示,闭源是“站在历史错误的一边”;百度也于2月宣布,将在未来几个月陆续推出文心大模型4.5系列,并于6月30日起正式开源。百度创始人李彦宏此前曾公开表示,开源大模型是“智商税”,闭源更有助于商业化落地和技术领先。

智谱方面也表示,很快会发布全新大模型(包括基座模型、推理模型、多模态模型、Agent等)并将其开源。在开源路上,智谱主要依托于其GLM(General Language Model,通用语言模型)架构,凭借GLM-10B、GLM-130B等开源大模型构建技术优势。

在开源竞争之外,2024年,智谱开始在AGI之路的探索,开始由从基座模型能力延展为多模态和Agent(智能体)。

2024年8月,智谱清言App上线视频通话功能,在此之前,OpenAI发布多模态大模型GPT-4o,曾凭借自然流畅的实时音视频交互引发关注;10月,智谱再度推出自主智能体AutoGLM,只需接收简单的文字或语音指令,就可以模拟人类操作手机的“Phone use能力”,目前,智谱已与三星手机展开合作。

在推出AutoGLM时,曾有接近智谱的人士对《每日经济新闻》记者表示,AutoGLM可以看作智谱在人工智能能力分级L3“使用工具能力”方面的探索和尝试,借此努力推动人机交互范式实现新转变,为构建GLM-OS,即以大模型为中心的通用计算系统打好基础。进而,基于已有All-Tools能力(全工具能力)加上内存记忆(memory)和自我反馈(self-reflection)机制,GLM-OS有望实现模仿人类的Plan—Do—Check—Act(计划—执行—检查—行动)循环。

此前,智谱CEO张鹏曾谈及对面向AGI(通用人工智能)的分级的思考,他认为,L1是语言能力,L2是逻辑与思维能力,L3是工具能力,L4级人工智能意味着AI可以实现自我学习、自我反思和自我改进。L5则意味着人工智能全面超越人类,具备探究科学规律、世界起源等终极问题的能力。

彼时,张鹏的判断是,AGI仍处于L2向L3过渡的关键阶段,尽管Scaling Law(规模定律)仍然有效,但模型的突破依赖于超大规模高质量数据、算法创新及算力提升。

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