茅臺，投了一個98年的“AI天才”

這年頭，“白酒大戶”都開始搞AI了。

近期，面壁智能完成了一輪數(shù)億元的融資，吸引了眾多目光。這輪投資不僅有洪泰基金、國中資本等知名機構(gòu)的參與，更引人注目的是茅臺基金的加入。

作為中國白酒行業(yè)的巨頭，茅臺基金的跨界投資，不僅是對人工智能賽道的看好，更是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)資本尋求轉(zhuǎn)型升級的積極探索。面壁智能憑借其在大模型技術(shù)上的創(chuàng)新和應(yīng)用落地，成為了茅臺基金布局科技領(lǐng)域的重要一步。這一事件背后，不僅反映了科技行業(yè)的巨大潛力，也揭示了傳統(tǒng)消費投資機構(gòu)在新時代背景下的轉(zhuǎn)型趨勢。

茅臺投資AI

一家AI公司完成了新一輪融資，參與投資的機構(gòu)里有一家白酒大戶。

近日，清華系A(chǔ)I公司面壁智能宣布完成新一輪數(shù)億元融資，由茅臺基金、洪泰基金、國中資本等聯(lián)合投資。中國頭部酒企茅臺集團旗下私募基金布局人工智能賽道，標(biāo)志著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)資本對AI技術(shù)革命的高度關(guān)注。此次融資距離面壁智能上一輪融資僅隔半年，2024年以來該公司已累計完成三輪融資，資本熱度持續(xù)攀升。

一直以來，面壁智能都專注于人工智能大模型技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用落地。面壁智能在技術(shù)方面實力雄厚。自2020年開始訓(xùn)練大模型，2024年推出高效低成本的端側(cè)大模型“小鋼炮”，2024年1月發(fā)布首個端側(cè)全模態(tài)模型“小鋼炮”MiniCPM-o 2.6，2024年9月5日發(fā)布最新一代端側(cè)大模型MiniCPM 3.0。公司以“高效”為第一性原理，專注于打造同等參數(shù)下性能更高、成本更低、功耗更低、速度更快的高效大模型，并通過OpenBMB這個平臺對外發(fā)布共享技術(shù)。

在業(yè)務(wù)布局方面，面壁智能在AI Phone、AI PC、智能座艙、智能家居與具身機器人等終端領(lǐng)域深入布局。例如在智能座艙領(lǐng)域，發(fā)布了落地車端的純端側(cè)智能助手“小鋼炮超級助手cpmGO”，并實現(xiàn)了多款量產(chǎn)車型定點。公司還作為聯(lián)合研發(fā)團隊參與的“法信法律基座大模型”在最高人民法院發(fā)布，并與清華大學(xué)聯(lián)合推出AI學(xué)生成長助手“清小搭”。此外，面壁智能還提供ChatDev多Agent協(xié)作平臺，助力企業(yè)提高業(yè)務(wù)效率。

面壁智能的融資情況也十分亮眼。2023年4月完成由知乎領(lǐng)投的數(shù)千萬元天使輪融資；2024年4月完成由春華創(chuàng)投、華為哈勃領(lǐng)投的數(shù)億元融資；2024年12月完成新一輪數(shù)億元融資；2025年5月完成由洪泰基金、國中資本、金信資本和茅臺基金聯(lián)合投資的數(shù)億元融資。

面壁智能的愿景是“智周萬物”，致力于創(chuàng)造安全、普惠的通用人工智能，讓AI技術(shù)惠及千萬家企業(yè)。

面壁智能的創(chuàng)始團隊堪稱“學(xué)術(shù)+產(chǎn)業(yè)”的黃金組合。公司脫胎于清華大學(xué)自然語言處理（NLP）實驗室，聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家劉知遠為清華大學(xué)計算機系副教授，長期深耕預(yù)訓(xùn)練大模型研究；CEO李大海曾任知乎合伙人兼CTO，主導(dǎo)過億級用戶產(chǎn)品的技術(shù)架構(gòu)。這種“科學(xué)家+產(chǎn)品經(jīng)理”的搭配，使其兼具技術(shù)深度與商業(yè)化敏銳度。

面對全球AI競賽，面壁智能選擇了一條差異化的技術(shù)路線：專注端側(cè)大模型研發(fā)。與依賴云端算力的OpenAI、DeepSeek等企業(yè)不同，面壁智能打造的MiniCPM系列模型以“輕量化、低成本、高性能”為核心，可在手機、汽車等終端設(shè)備本地化運行，解決了傳統(tǒng)大模型高能耗、響應(yīng)延遲、隱私安全等痛點。

“AI天才”

說起面壁智能就不得不提起其創(chuàng)業(yè)的隊伍。

面壁智能的核心團隊成員均在人工智能領(lǐng)域有著深厚的背景和豐富的經(jīng)驗，其中CTO曾國洋更是以其卓越的技術(shù)才能和創(chuàng)新精神被外界譽為“AI天才”。而很少有人知道的是，這位不折不扣的95后，曾國洋是面壁智能創(chuàng)始人劉知遠的學(xué)生。

1998年出生的曾國洋，8歲自學(xué)編程、奧賽冠軍保送清華。2015年年底，當(dāng)奧爾特曼、馬斯克等人創(chuàng)立OpenAI時，那時17歲的曾國洋，第一次接觸AI概念。

到了中學(xué)時，曾國洋已經(jīng)系統(tǒng)性地接觸了C/C++，喜歡在網(wǎng)上看一些國內(nèi)外的資料，嘗試寫出更復(fù)雜的程序。因為“寫代碼”的愛好，曾國洋在高二時先后獲得全國青少年信息學(xué)競賽金牌和亞太地區(qū)信息學(xué)競賽金牌，并因此被保送到清華，為日后的大模型創(chuàng)業(yè)埋下了伏筆。

曾國洋最早接觸大模型，是OpenAI于2020年5月發(fā)布的GPT-3，當(dāng)時他第一時間就去注冊賬號嘗試，他感覺到“人工智能將有重大突破性機會，在未來一定有很大想象空間”，這也促成劉知遠、曾國洋等人在2020年年底決定做國內(nèi)第一個大模型。

“2019年那段時間，我們覺得，在NLP（Natural Language Processing,自然語言處理，是計算機科學(xué)領(lǐng)域與AI領(lǐng)域中的一個重要方向——編者注）領(lǐng)域，我們已和國外基本上沒有太大差距。但是GPT-3出現(xiàn)后，對NLP領(lǐng)域帶來很大沖擊。”曾國洋曾經(jīng)在接受采訪的時候這樣說道。

談起“面壁智能”這個名字的由來，曾國洋作為核心創(chuàng)始人之一也解釋過，當(dāng)時他們先是創(chuàng)立一個人工智能開源社區(qū)叫OpenBMB，BMB讀起來很像“面壁”。同時團隊里有很多人是中國科幻作家劉慈欣科幻小說《三體》的粉絲，“面壁者”又在《三體》中扮演非常重要的角色，最后團隊選擇用“面壁智能”這個富有科技感的名字。曾國洋說，自己非常喜歡《三體》，“可以說，劉慈欣老師的《三體》影響了包括我在內(nèi)中國一批人的職業(yè)方向”。

工作之余，曾國洋喜歡看新聞、去開源社區(qū)交流，甚至有時候還特別懷念寫代碼的日子。去年年初，面壁團隊只有10個人不到，目前已經(jīng)擴展到100多人，曾國洋需要整體負(fù)責(zé)大模型的研發(fā)工作。26歲，當(dāng)很多年輕人大學(xué)剛畢業(yè)走上工作崗位，曾國洋已經(jīng)是面壁智能公司的CTO。

所有大模型的創(chuàng)業(yè)者都逃不過一項理論，Scaling law。

Scaling law（規(guī)模法則）是人工智能領(lǐng)域中一個重要的概念，它描述了模型性能與模型規(guī)模（如參數(shù)數(shù)量、數(shù)據(jù)量、計算資源等）之間的關(guān)系。簡單來說，Scaling law揭示了如何通過增加模型的規(guī)模來提升模型的性能，同時也指出了這種提升的效率和成本。在實際應(yīng)用中，Scaling law幫助研究人員和工程師預(yù)測模型性能，通過小規(guī)模模型的實驗結(jié)果，預(yù)測大規(guī)模模型的性能；優(yōu)化資源分配，合理分配計算資源和數(shù)據(jù)，避免不必要的資源浪費；降低成本，通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，降低模型的訓(xùn)練和部署成本。面壁智能在大模型的研發(fā)中，積極探索高效的Scaling law。他們通過小模型實驗來預(yù)測大模型的性能，并優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，以實現(xiàn)更高的性能和更低的成本。

而與所有大模型創(chuàng)業(yè)者相似的，面壁智能也意識到一個問題，如果大模型作為實現(xiàn)AGI的關(guān)鍵路徑，但成本卻無比高昂，那么即使實現(xiàn)了AGI，但AGI比人還貴、那也沒太大意義，所以要降低模型成本，這其中最關(guān)鍵的就是高效訓(xùn)練。

面壁智能在2024年初的一篇論文中提出了高效訓(xùn)練的思路：如果大模型還未訓(xùn)練出來時就能預(yù)測性能大約在什么水平，可以先通過小模型做實驗、調(diào)參數(shù)，再按照相同的數(shù)據(jù)配比、數(shù)據(jù)調(diào)整等方法訓(xùn)練大模型。

早在2023年，面壁智能就開始探索高效的Scaling Law，用小十倍參數(shù)模型預(yù)測大十倍參數(shù)模型的性能，并且取得了不錯的成績：旗艦端側(cè)基座模型MiniCPM用2.4B的參數(shù)量，在性能上越級超越Mistral-7B、Llama2-13B乃至更大的全球知名模型；旗艦端側(cè)多模態(tài)模型MiniCPM-V刷新了開源模型最佳OCR表現(xiàn)，部分能力比肩世界級多模態(tài)模型標(biāo)桿Gemini-Pro與GPT-4V。前兩天發(fā)布的端側(cè)最強多模態(tài)模型MiniCPM-Llama3-V 2.5，超越多模態(tài)巨無霸Gemini Pro、GPT-4V實現(xiàn)了「以最小參數(shù)，撬動最強性能」的最佳平衡點。“大”并非是唯一選項，小模型也可以實現(xiàn)同樣的效果。

與此同時，在部署方面，面壁智能是模型廠商中最早提出“端云協(xié)同”的，通過協(xié)同推理的方式降低推理部署的成本、時延和能耗，讓大模型可以跑在手機、電腦、汽車、音箱等低功耗的芯片。

茅臺的跨界投資

在這次參與面壁智能的投資機構(gòu)中，有一家顯得“格格不入”，那就是茅臺基金。

茅臺基金成立在2014年，最開始，毫不意外地，茅臺基金的主要標(biāo)的都是自己所在的也是自己所擅長的消費賽道。

低調(diào)的茅臺基金在消費賽道實際上表現(xiàn)非常不錯，參與的嘉美包裝、李子園等項目均成功實現(xiàn)A股IPO。以李子園為例，根據(jù)公開報道，茅臺基金曾在2018年以7379萬元投資李子園，獲得658.92萬股股份，李子園2021年上市，以其20.04元/股發(fā)行價計算，茅臺基金該筆投資的收益約為5800萬元。

之后，茅臺的投資開始和當(dāng)下的科技投資熱潮接軌，往合成生物學(xué)、芯片、新能源等硬科技領(lǐng)域布局。

科技領(lǐng)域，茅臺基金最成功的投資就是京東物流。此外，茅臺基金開始布局生物技術(shù)領(lǐng)域，聯(lián)系投資珈硅能源新能源儲能、虹摹生物合成生物學(xué)、星賽生物單細胞分析三家企業(yè)。據(jù)報道，茅臺基金出資最高的便是虹摹生物，持股占比為5.13%，認(rèn)繳出資373.33萬元，參與投資虹摹生物的機構(gòu)還包括中金資本、北海蒙牛創(chuàng)業(yè)投資有限公司。

這一次，押注大模型，茅臺也是“緊跟時事”。

從消費，轉(zhuǎn)向科技，其中一個原因自然是科技賽道背后巨大的潛力。隨著全球大模型市場規(guī)模的持續(xù)增長，眾多科技巨頭紛紛加大在大模型領(lǐng)域的投入，搶占技術(shù)制高點。茅臺基金投資面壁智能等科技企業(yè)，能夠分享大模型行業(yè)快速發(fā)展帶來的紅利，還有機會借助這些企業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢，為自身在其他領(lǐng)域的發(fā)展提供支持和創(chuàng)新動力。

另一方面，茅臺基金自身的經(jīng)營戰(zhàn)略也在推動其轉(zhuǎn)型。據(jù)公開報道，在茅臺集團2024年度科技創(chuàng)新工作會上，時任茅臺集團黨委書記、董事長丁雄軍表示，要圍繞創(chuàng)新鏈布局產(chǎn)業(yè)鏈，“茅臺是一家傳統(tǒng)企業(yè)，也是一家現(xiàn)代企業(yè)，未來發(fā)展要圍繞茅臺在物質(zhì)科學(xué)、生物科學(xué)、生命科學(xué)等的創(chuàng)新鏈，加速發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，謀劃布局未來產(chǎn)業(yè)。”

最為消費賽道當(dāng)之無愧的“現(xiàn)金王者”，茅臺基金投資的轉(zhuǎn)型也給了其他擅長消費投資的機構(gòu)一些啟示，要關(guān)注行業(yè)發(fā)展趨勢，及時調(diào)整投資方向。消費投資機構(gòu)不能局限于傳統(tǒng)的消費領(lǐng)域，而應(yīng)敏銳地捕捉到科技等新興行業(yè)的發(fā)展機遇，提前布局，以獲取更大的投資回報；其二，要重視產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)。投資機構(gòu)在選擇投資項目時，不僅要考慮項目的獨立價值，還要關(guān)注其與自身業(yè)務(wù)的協(xié)同效應(yīng)。茅臺基金投資科技企業(yè)，不僅是為了財務(wù)回報，更是為了借助科技力量提升自身主業(yè)的競爭力。消費投資機構(gòu)也可以借鑒這種思路，尋找與消費行業(yè)有協(xié)同效應(yīng)的科技項目進行投資，實現(xiàn)互利共贏；其三，則是是要有長遠的戰(zhàn)略眼光。茅臺基金的轉(zhuǎn)型并非短期行為，而是基于對未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深入思考和戰(zhàn)略布局。消費投資機構(gòu)在制定投資策略時，也應(yīng)具備長遠的戰(zhàn)略眼光，不被短期的市場波動所左右，堅定地投資于具有長期發(fā)展?jié)摿Φ男袠I(yè)和項目。

茅臺落子大模型，是傳統(tǒng)消費玩家從消費到AI投資賽道的一次嘗試，也意味著整個AI賽道不論是玩家還是投資人都在不斷迎來新的血液和基因。