百川智能晋升200亿大模型独角兽

百川智能向创投日报记者确认，大模型创企百川智能已完成50亿元A轮融资；百川智能已成为国内第三家估值200亿元的大模型独角兽。

从包括百川智能在内的大模型创业企业的融资情况看，当前，选择出手大模型项目的资方出现从早期VC转向大厂和国资系基金的趋势。

今日，创投日报从大模型创业企业百川智能处获悉，公司确已于近期完成了A轮融资，总融资金额达50亿元人民币，并且将以200亿估值开启B轮融资。

A轮的投资方有阿里、小米、腾讯、亚投资本、中金等头部大厂和市场化投资机构，也包括北京市人工智能产业投资基金、上海人工智能产业投资基金、深创投等国资背景产业投资基金。

从包括百川智能在内的大模型创业企业的融资情况看，当前，选择出手大模型项目的资方出现从早期VC转向大厂和国资系基金的趋势。

一位投资过国内大模型创企的投资人告诉创投日报记者，目前百川智能的估值规模已经到200亿元，本轮融资的参与方已集齐了三个国内一线城市的政府及国资平台，一定程度上说明，当前市场环境下可以承接这一估值水平的投资方已经不多了。智谱AI引进中东资本的做法或许是一个方向。“但在商业化方面，国内几大头部大模型厂商目前始终没有交出较为满意的答卷，这一波大模型融资行情也许即将见顶”。

01 应用落地聚焦医疗领域

百川智能是于2023年4月成立的国内第一批AI大模型公司，由前搜狗公司CEO王小川创立。其核心团队由来自搜狗、Google、腾讯、百度、华为、微软、字节等科技公司的AI人才组成。

百川智能表示，公司一直坚持 “超级模型+超级应用” 双轮驱动的发展战略。在模型层，成立至今，已先后发布了12款大模型，包括Baichuan7B/13B、Baichuan2-192K、Baichuan-NPC、Baichuan 4等，覆盖开源、闭源领域。

在成立之初，百川智能就获得了天使轮5000万美元的启动资金。去年10月，百川智能宣布完成3亿美元的A1轮战略融资，并表示参投方有阿里、腾讯、小米等科技巨头及多家顶级投资机构。

上述投资人认为，百川智能得以收获大额融资，其技术实力、产品迭代能力、团队执行力等都是原因，“其搜索技术助力大模型数据处理和解决幻觉问题；产品迭代几乎达到了“月更大模型”的速度。

在应用层面，百川智能对大模型在医疗场景的落地“情有独钟”。

在2024世界人工智能大会上，百川智能发布了内测版本的 AI 健康顾问，其能持续和用户对话，并综合判断给出诊断结果和用药建议。

王小川此前还在2024全球数字经济大会人工智能专题论坛上表示， 医疗是大模型“皇冠上的明珠”，大模型有望做到院内、院外的全病程管理，并在预防、诊断、干预环节实现精准医疗。

“我们也对AI医疗进行了等级划分，从L0到L5，这一分级类似于无人驾驶。其中，L2是多模态辅助，AI可以整合病历、影像等多种数据提供信息；L3是条件自动化诊疗，类似于现在的自动驾驶。公司的目标是，在今年到明年，做到L3的水平；L5是完全自动化健康管理，可以超越AGI，从预防、诊断到治疗，可以管理患者的全部健康旅程。”王小川说。

02 成为国内第三家200亿AI独角兽

今年上半年，国内头部大模型企业融资消息不断。创投日报记者注意到，此前，国内已有两家大模型创业公司在以约200亿元的估值水平进行新一轮融资，即智谱AI与月之暗面。

今年2月，月之暗面完成A轮超10亿美元融资，投后估值25亿美元，投资方包括红杉中国、小红书、美团龙珠、阿里等知名公司。5月，公司完成了B轮融资，投后估值达到30亿美元，投资方包括腾讯、高榕创投等机构。

智谱AI在今年初完成C轮融资，北京市人工智能产业投资基金、光速光合参与投资。上个月，有市场消息称，中东石油巨头沙特阿美旗下的Prosperity7基金参与了对智谱AI约4亿美元的一轮投资，这笔投资将使智谱AI的估值达到约30亿美元。有接近智谱AI人士对创投日报记者透露，该融资消息属实，但智谱AI未做公开回应。

此外，新晋大模型公司阶跃星辰也跻身AI独角兽序列。今年6月，该公司被传正在进行一轮估值约20亿美元的新融资，阿里在投资者之列。

目前，百川智能已成为国内第三家估值200亿元的大模型独角兽。可以看到，国产大模型的竞争格局，已经初步形成了一线大模型独角兽虹吸市场资金的局面。

但是，商业化仍然是一个摆在所有大模型厂商面前的问题。从公开的大模型招投标市场数据中，或许可以窥见当前国产大模型的商业化现状。

相关数据显示，今年上半年，招投标市场已经产生了498次大模型相关招标项目，招标金额超过13.4亿元。在供应商中标次数上，智谱AI、百度、科大讯飞、华为位居前列。智谱AI今年中标18个项目，涵盖金融、教育、能源、医疗等多个领域。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍