国有资本与产业资金竞相布局 人工智能赛道融资热度飙升
□本报记者 魏昭宇
近期，国内人工智能（AI）领域再度掀起“吸金”热潮。从业界知情人士透露DeepSeek计划募集500亿元资金，到月之暗面（Kimi）累计融资额突破376亿元，再到底层算力服务商无问芯穹获得7亿元新融资——短短一周内，巨额资金密集涌入AI赛道。
大模型独角兽加速奔跑
5月8日，据外媒援引知情人士消息报道，国内大模型DeepSeek正在进行首轮融资洽谈，拟最多募集500亿元人民币（约合73.5亿美元）。若交易成功，不仅将刷新中国AI企业单笔融资规模纪录，其整体估值更有望超过3500亿元（约515亿美元）。同时，腾讯控股、国家集成电路产业投资基金等行业巨头均被传出有投资意向。
而DeepSeek的竞争对手们近期也频繁传来融资进展。以月之暗面（Kimi）为例，这家企业的融资节奏尤为紧凑：2025年12月完成5亿美元C轮融资，2026年2月再度完成超7亿美元融资，近期又完成了20亿美元融资。
华峰资本5月7日表示，月之暗面总融资额超过376亿元人民币，成为国内大模型创业公司中累计融资最多的企业。目前，月之暗面估值已突破200亿美元。最新一轮融资由美团龙珠领投，水木资本、中国移动(96.680, 0.00, 0.00%)、CPE（中信产业基金）等跟投。
从商业化数据来看，Kimi的估值支撑源于可落地的收入预期：得益于模型能力迭代，月之暗面ARR（年度经常性收入）在4月已超2亿美元，付费订阅与API收入快速增长。结合智谱、MiniMax等竞争对手已在港股上市、市值处于2000亿-4000亿港元区间的情况，市场对其后续成长空间仍保持较高预期。
算力“卖水人”受热捧
近日，无问芯穹宣布此前已再度获得超7亿元融资，持续位居中国AI原生基础设施公司融资规模之首。联合领投方为杭州高新(32.560, 0.00, 0.00%)（维权）金投集团和惠远资本，跟投方包括国兴资本、秦淮数据、广发乾和、力合清瞳、中保投资、AEFNextGen、腾瑞资本、卡莱特(85.020, 0.00, 0.00%)、中信建投(22.920, 0.00, 0.00%)资本和宽德智能学习实验室（Will），老股东君联资本、上海国投孚腾和元智未来也追加投资。
据悉，本轮融资将重点投向三大方向：一是巩固无问芯穹多元异构技术的领先地位，扩大Token（词元）经济时代极致优化的可用算力规模；二是持续强化软硬协同的技术优势，加快从“电能到Token”的生产效率跃升；三是构建具备自主进化能力的AI基础设施，依托企业级智能体服务平台，面向不同行业场景提供解决方案，提升从“Token到生产力”的价值转化。
无问芯穹方面同步披露了业务进展：其核心AgenticMaaS大模型服务平台已上线160余种大模型，支持开箱即用，截至2026年4月底平台日均Token调用量较2025年底增长超20倍，系统吞吐量较行业平均水平提升2-3倍，首字延迟控制在500ms以内，精度对齐率超99.9%。
公司还首次提出“AI生产力=智能规模×Token生产效率×Token价值转化”的公式，将自己定位为Token经济时代的核心枢纽，类比石化产业链中的炼化厂，把能源转化为数字石油（Token）输送给上层应用。
无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪表示：“在Token经济时代，AGI基础设施扮演的角色，如同石化产业链中的炼化厂，它把能源转化为数字石油（Token），为各类AI终端应用和服务输出基础资源，是Token经济的关键枢纽。无问芯穹提出的AI生产力公式，是我们对如何建造高效率、大规模、智能化的Agentic Infra这一命题的系统性回答。”
从投资逻辑来看，此类底层基础设施标的受青睐，反映出资本对AI产业化落地阶段的“卖水人”逻辑认可：不管上层大模型、应用谁能跑出来，底层算力调度、效率优化的需求具有确定性。
从“炒概念”到“拼确定性”
有业内人士分析，国内AI产业正从“技术探索期”进入“生产力兑现期”：前几年资本愿意为参数规模、技术可能性买单，现在核心考量变成了三个问题：有没有真实订单？能不能形成持续收入？是否具备规模化落地能力？无问芯穹的Token调用量暴增、Kimi的ARR破2亿美元，都是“可验证的商业价值”的典型体现。
此外，近期AI领域大额融资中的产业资本、国资背景机构占比明显提升，也反映出AI作为国家战略产业的属性增强，资本不仅看重财务回报，也关注产业链自主可控、生态协同等长期价值。
不过，也有投资人认为，当前头部项目估值抬升速度较快，部分项目估值已经提前透支了未来2年-3年的成长预期，后续商业化兑现压力不小。对整个行业而言，融资热是产业加速的信号，但最终谁能穿越周期，还是要回到技术落地、价值创造的本质上来。
落脚到投资端，招银国际认为，国产算力已从主题交易进入收入、交付与生态适配验证阶段，DeepSeek新版本强化低成本模型与国产芯片多平台适配闭环，有望推动国产算力需求扩容；但真正决定放量节奏的仍是先进制程产能、设备、封装及供应链稳定性。因此，国内配置仍应以确定性为先，重点关注设备、光模块及PCB材料等环节，同时关注国产算力芯片在2026年的放量弹性。