50亿融资+印奇入局，阶跃星辰的终端突围战

低调50亿融资+印奇入局：阶跃星辰的“AI+终端”，才是大模型下半场的破局关键？

最近这段时间，大模型圈的风向越来越明确了。上半场拼参数、拼榜单、拼融资速度的“军备竞赛”，基本已经落下帷幕；下半场的核心，只剩两个字：落地。那些曾经埋头做事、相对低调的公司，反而开始被资本和行业重新聚焦——阶跃星辰就是最典型的例子。

1月26日，阶跃星辰官宣了两个重磅消息：一是印奇正式加入担任董事长，二是完成了超50亿元的B+轮融资，直接刷新了过去12个月大模型赛道的单笔融资纪录。而就在不久前（1月8日、9日），智谱、MiniMax相继登陆资本市场，尤其是MiniMax上市首日大涨超109%，市值一度突破千亿港元。这一连串动作，在我看来，本质上是资本市场对大模型行业的一次“重新定价”：不再盲目追捧技术噱头，而是用更务实、更细分的商业逻辑，判断一家公司的长期价值。

现在的大模型赛道，早已不是“雨露均沾”的时代。曾经的“六小虎”分化明显，有的冲上市，有的转垂直，有的仍在摸索。而阶跃星辰最特别的地方在于，它是头部模型公司里，唯一一条路走到黑、重押“AI+终端”闭环的玩家。在ToB定制化难规模化、ToC变现难闭环的行业困境下，这条路到底能不能走通？印奇的入局又能带来什么？这不仅是阶跃星辰的未来，更是整个大模型行业下半场的核心疑问。

为啥说“AI+终端”，是目前最清晰的商业化路径？

做了这么多年AI科技观察，我最大的感受是：当技术能力逐渐趋同，真正能拉开差距的，从来不是实验室里的demo多惊艳，而是能不能把技术变成可持续的收入。这一点，阶跃星辰看得比很多同行都透彻。它没有跟风去做C端应用，也没有陷入ToB项目制的泥潭，而是选择了“AI+终端”这条看似不热闹，但确定性极强的路。

所谓“AI+终端”，核心不是卖模型API，而是把大模型能力深度嵌入汽车、手机这些硬件里，和厂商绑定共创，最终通过硬件出货实现规模化变现。这种模式的优势，在车端体现得最明显。阶跃星辰和吉利、千里科技的合作，不是简单地“提供模型”，而是把端到端语音交互、多模态理解这些能力，直接融入智能座舱的OS系统里。就像吉利银河M9，作为行业首个搭载端到端语音模型的量产车，上市3个月卖了近4万辆——这背后，是大模型真正成为了产品的核心竞争力，而不是附加功能。

更关键的是商业模式的闭环。车端的收入不是按token调用量计费，而是直接进入整车成本体系，通过NRE（一次性工程费用）、License授权、长期服务合同等方式收费。这种模式有三个无可替代的优点：客户集中（不用零散拓客）、合同周期长（收入稳定）、续费升级路径清晰（后续迭代有持续收入）。要知道，这正是当下大模型公司最稀缺的“确定性”——毕竟，再先进的技术，不能持续造血，最终也只能昙花一现。

手机端的布局同样有看点。现在阶跃已经和国内60%的头部手机品牌合作，OPPO、荣耀、中兴的旗舰机里都有它的技术身影。尤其是去年11月推出的Step-GUI系列模型，端侧4B版本能直接在手机本地运行，响应速度、隐私保护都更有优势。这里要纠正一个行业误区：端侧模型的价值，从来不是比参数大小，而是适配硬件厂商的商业逻辑——一次集成，长期出货，收入跟着硬件销量走。

对比之下，ToB和ToC的路径都有明显短板。纯ToB模式太重，项目定制化程度高，扩张慢、毛利率难提升；ToC看似用户基数大，但国内用户付费意愿还没完全培养起来，哪怕是豆包、DeepSeek这些头部应用，也还没跑通成熟的变现模型。而车、手机这些终端，本身就是被市场验证过的超级入口，AI正在成为它们的“新一代操作系统”。从数字世界走进物理世界，这才是大模型商业化的终极出路，而阶跃星辰，刚好踩在了这个风口上。

不是谁都能走“AI+终端”，阶跃的底气在哪？

很多人可能会说，“AI+终端”这条路听起来不错，为啥其他公司不跟风？其实答案很简单：这条路看着好走，门槛极高，不是光有技术就能行的。它需要技术、工程化、产业资源、商业能力的全方位叠加，而阶跃星辰的核心优势，恰恰在于它的“复合型基因”——尤其是印奇的入局，更是给这条路径加了一把关键的“钥匙”。

先说说印奇。在我看来，他不是“空降兵”，而是早就在阶跃星辰的战略布局里了。作为清华姚班出身、创办旷视的创业者，印奇几乎完整经历了中国AI的两个周期。旷视能在AI 1.0时代活下来，并且把AI+IoT真正落地到工厂、园区，而不是停留在demo层面，这段经历让印奇对“技术如何落地”有着远超普通创业者的体感。更重要的是，他和吉利、千里科技的深度绑定，能为阶跃星辰带来最核心的产业资源——“AI+终端”，缺了硬件厂商的深度合作，一切都是空谈。而且从官宣信息来看，印奇将负责公司整体战略节奏与技术方向的制定，和现有核心管理团队形成互补。

但印奇的加入，只是“锦上添花”，真正支撑阶跃星辰走下去的，是它的核心团队配置。CEO姜大昕来自微软，长期负责必应搜索的核心研发，懂如何把AI嵌入大流量产品，工程化和产品化能力极强；技术大牛张祥雨，作为ResNet的核心作者，学术影响力毋庸置疑，Google Scholar引用量超41万次，保证了底层算法的领先性；系统负责人朱亦博，有多次万卡级集群建设经验，懂算力调度、成本控制，能解决端云协同的核心难题。

这种团队配置，在大模型行业里是极为罕见的。它既有顶尖的算法能力，又有强大的工程化落地能力，还有对接产业的资源和经验。做“AI+终端”，既要懂技术，又要懂硬件厂商的需求，还要平衡端侧和云侧的能力，缺一不可。比如端云协同，现在行业内虽然是共识，但真正能做好的没几家——云侧要保证智能密度，端侧要兼顾速度、功耗和隐私，这需要系统层面的整体设计，而不是简单的技术堆砌。阶跃星辰的团队，刚好补齐了所有短板。

大模型下半场，比拼的不再是“技术高低”

走到今天，大模型行业的洗牌已经临近尾声。曾经的“六小虎”，命运各不相同：智谱、MiniMax率先上市，零一、百川转向垂直领域，只剩下阶跃星辰和月之暗面还在“悬置”状态。但这两家公司的路径，却有着本质区别：月之暗面更偏向通用模型的技术突破，激进投入文本模型能力；而阶跃星辰则聚焦多模态，早早押注“AI+终端”，先跑通商业闭环。

在我看来，大模型下半场的竞争，评判标准已经变了。基座模型能力固然重要，但已经不是唯一的衡量指标。能不能长期留在牌桌上，关键看三个核心：资金储备是否充足、收入结构是否健康、商业路径是否清晰。在模型能力没有代际差距的情况下，谁能先跑通现金流，谁就能拥有更长的时间窗口，等待下一次技术跃迁。就像阶跃星辰这次50亿融资，既有国资、产业资本加持，又有老股东跟投，足以支撑其“AI+终端”战略的长期落地。

现在行业里有个误区，总觉得“刷榜”就是技术强，技术强就一定能商业化。但事实恰恰相反，很多在榜单上表现亮眼的模型，在真实场景里根本落地不了。而阶跃星辰的聪明之处，在于它没有陷入“技术内卷”，而是把精力放在了“技术如何被使用”上。它不追求大而全，而是聚焦车、手机这些具体的终端场景，把模型能力转化为可计价、可复用的产品，这种务实的态度，在当下的行业环境里，反而更难能可贵。

当然，“AI+终端”这条路也不是没有挑战。比如，如何平衡和硬件厂商的关系，如何应对字节、谷歌等玩家在终端AI领域的布局（像豆包就和中兴合作了手机助手，但明确不自研手机），如何持续迭代技术以适配不断变化的终端场景。但不可否认的是，这是目前大模型商业化最清晰、最有确定性的一条路。

总的来说，阶跃星辰今天官宣的50亿融资和印奇入局，加上此前智谱、MiniMax的密集上市，不仅是对阶跃自身“AI+终端”路径的认可，更是整个行业的一个信号：大模型的竞争，已经从“技术竞赛”转向“商业竞赛”。低调做事、深耕落地，或许比追逐热点、高调营销，更能在这场下半场的竞争中胜出。至于阶跃星辰能不能最终跑通，让我们拭目以待。