文 | 高见Pro，作者 | 高贵萍

印奇回到了AI竞技场的中心。但这一次，他面对的是不同的战场。

2026年初，他多了一个新头衔：阶跃星辰董事长。与新身份一同官宣的，还有这家大模型公司一笔超50亿元的融资。他的另一重身份，是上市公司千里科技的董事长。

阶跃星辰和千里科技，前者专注基座模型研发，主打“AI+硬件”。后者攻坚AI落地最大终端场景“车”。两家公司均指向AI与智能终端的结合。

更大的时代背景是，全球AI竞争进入深水区，始于2023年的大模型创业热潮冷却为2026年的生存焦虑。资本不再为单纯的技术故事买单，商业化能力成为衡量AI公司的头号标尺。

印奇在2026年的目标清晰而具侵略性：

第一仗是巅峰之战。带领阶跃星辰重返基础模型能力的 “世界第一梯队” ，在百亿参数、千亿token的战场上与全球顶尖团队正面交锋。

第二仗是规模之战。在智能驾驶这场“后发逆袭”中，让千里智驾系统（ASD）实现百万台车的搭载量。

第三仗，他计划在阶跃体系内，用12-15个月孵化出“有意思”的AI硬件，为“软硬一体”的商业闭环补上关键拼图。

如今大模型“季后赛”赛程过半，智驾窗口期仅剩三年。印奇的日程表上，排满了与时间和同行们的赛跑。

但他的目标，不仅是赢得单一场“战役”，更是要验证：在烧钱与梦想之外，中国AI创业距离真正跑通商业闭环还有多远。

印奇为阶跃星辰改命？

“比预想中残酷。”印奇用“淘汰赛已过半”来形容中国大模型创业企业之间的竞争。

这种残酷，源于多重压力的叠加：

先是 DeepSeek 以极致性价比的开源模型，从根本上动摇了闭源商业模式的逻辑；紧接着，字节（豆包）、阿里（千问）、腾讯（元宝） 等互联网巨头，携带着碾压级的流量、数据与资本全面入场挤压；与此同时，资本市场的叙事也悄然转向，从崇尚技术信仰变为追求商业确定性。

行业洗牌加速。站在2026年年初回望，“AI六小龙”已然走向分岔路。

智谱AI，率先在2026年1月登陆港交所，其战略收缩C端业务，聚焦To G与To B市场。MiniMax紧随其后上市，凭借在多模态上的优势，面向全球市场构建起以C端原生应用（如海螺AI、星野）为主的收入支柱。

月之暗面(Kimi)从依靠“长文本”技术光环转向务实，停止大规模投流后，回归底层模型研发。

百川智能放弃通用大模型，聚焦医疗垂类。零一万物停止自研超大规模模型，转而为企业提供基于开源模型的私有化部署和定制化解决方案。

阶跃星辰锚定“AI+终端”。它是“AI六小龙”中唯一一家将“软硬一体”作为核心战略、并同时挑战基础模型与终端硬件落地的公司。

和智谱抢占“大模型第一股”的高光、kimi时不时收获一波行业关注相比，阶跃星辰一度显得不温不火，甚至“有点软”。

在印奇加入前，阶跃由CEO姜大昕、首席科学家张祥雨、CTO朱亦博组成的“技术铁三角”主导，技术顶尖但被指组织“偏平”，商业化节奏有待提升。

印奇的加入，在外界看来，更像是在行业关键淘汰赛中的一次“补位”与战略聚焦。“他为阶跃带来的最大转机，是为技术找到一个看起来能跑通的商业化出口。”某投资人表示。

事实上，印奇与阶跃的渊源始于创立之初。2023年4月公司成立时，他便以发起人及战略顾问身份深度参与。

他坦言，最初认为大模型是巨头的战场，但半年后ChatGPT带来的颠覆性让他意识到任何AI创业者都“不得不入局”。之所以未选择在旷视内部孵化，因为当时旷视行业属性“已经固化”，而阶跃需要一个新平台。

他判断自己此时加入阶跃“还来得及”：一是阶跃拥有来自旷视、微软等顶尖机构的豪华技术团队；二是公司“至少没有做不该做的事”，即未陷入“To大B或To G的汪洋大海”，商业化路径从一开始就指向了“AI+终端”。

他给自己定的目标是，带领阶跃重返基模 “世界第一梯队” 。

“做基模代表一年至少投入30-50亿人民币才能留在牌桌上，”印奇毫不讳言行业的烧钱现象。

在他看来，独立的基模创业公司走“基模+To C软件应用”或“基模+To B”道路都“算不过账来”。前者缺乏互联网大厂的数据飞轮，后者则面临项目周期长、回款难的困境。

因此，阶跃的“偏向”非常清晰：做基模，用终端（硬件）牵引商业化。近期公司发布的百亿参数多模态模型Step3-VL-10B，追求在小参数下实现顶尖性能，目标正是高效部署于各类终端。

“当你跟一个聪明人打交道多了，你就不想跟笨的模型打交道。”印奇相信，最强的模型将汇聚所有应用，而硬件是为这个“最强大脑”提供最佳载体的实体。

这种“软硬一体”的打法儿和马斯克有些像：一边是xAI，一边是特斯拉，基础模型优先服务于自有核心硬件生态，形成自我强化的数据与价值闭环。

为实现“重返世界第一梯队”和在“AI+终端”场景拿出过硬产品的目标，接下来阶跃聚焦三大技术方向：基模（base Model）、全模态融合和VLA（视觉-语言-动作），打造服务于物理世界交互的“超级大脑”。

近期，阶跃进行了组织重构：融合算法与工程团队，打破部门墙；将数据团队并入算法体系，让算法深度参与数据质量决策。

印奇与CEO姜大昕形成明确分工。姜大昕主持日常经营，印奇则聚焦战略方向与专项突破，“基模方面的组织变革和技术攻坚需要我和大昕一起来管，终端商业化方面我会管的更多。”印奇对外透露，“我们需要有更多优秀的人才，人才密度是支撑AGI 愿景与商业化落地的根本。”

当年旷视的技术星火，如今已散落成国内AI领域的点点星光。智谱、Kimi、MiniMax等公司的核心团队中，均有其身影。印奇的言外之意，是希望散落的“星火”重新聚拢，至少能有一部分回流。

除了优秀人才上的需求，接下来的阶跃还面临一些挑战。比如，同时打赢技术攻坚与硬件产品化两场仗需要极强的组织战斗力；双重路径对战略定力、资源分配等提出了较高要求。

“当同行通过上市获得阶段性“胜利”时，印奇坦言“上市不是目标，好的产品、好的利润、可持续的良性循环才是本质。”

这和朱啸虎的观点相同，“上市不上市，意义不大。关键是你最终怎么商业化。”“现在不管是火山还是阿里，Token给的很便宜，模型又足够好，本身又是云服务的一部分，创业公司靠什么去和大厂竞争？”

印奇正试图为阶跃注入一条相对可控商业闭环的生命线。“软硬一体”的优势就在于通过赋能硬件获得明确反馈、专属数据及可持续收入，避免在通用API市场与大厂消耗，也绕开了定制化项目的泥潭。

不过，在中国AI赛场，一条依托实体产品、追求内生循环的路径，是否行得通？以及需要多久才行得通，这仍是个有待验证的行业命题。

智驾江湖，后发者的突围

“今年的CES挺让人失望的。”2026年初，首次亲赴这场全球科技盛会的印奇，毫不掩饰地表示。

这份挑剔，或许正源于他手中足以重新定义竞争的筹码。

在此次CES上，吉利发布了全域 AI 2.0 技术体系，核心产品是与千里智驾联合研发的新一代高含模量智能辅助驾驶解决方案——千里浩瀚 G-ASD（Geely Afari Smart Driving）。该系统已搭载于吉利旗下极氪、领克16款车型，覆盖车辆超30万辆。

千里智驾是由千里科技、吉利、迈驰智行等共同投资的合资公司，自去年8月起，公司整合了极氪智驾团队、吉利研究院智驾团队及旷视旗下“迈驰智行”。

整合后，吉利通过开放真实场景加速了千里智驾的模型迭代，缓解了其缺乏量产数据的问题；千里为吉利输出了智能驾驶核心技术，弥补了传统车企在先进AI能力上的短板。

近期，奔驰入股千里科技成为第五大股东，再次印证了其核心战略：深度绑定少数核心车企客户，通过资本纽带与技术闭环构建长期壁垒。

印奇对于智驾终局的判断清醒而残酷：市场最终仅能容纳3-4家核心玩家。这一判断基于以下逻辑：

成本与规模的死循环，智驾研发投入巨大但单车利润被极致压缩；产业分工的必然性。智舱与品牌个性、用户交互强关联，车企自研意愿高，智驾的专业壁垒和规模经济更符合传统Tier 1的供应模式。

客户格局决定供应商格局，未来头部车企需要能伴随其全球扩张的强实力供应商，大量中腰部车企则需要稳定、可靠、高性价比的外部方案。

如果这一预判正确，那么最终留在牌桌上的3-4家核心玩家会有谁？

“华为肯定是一家。”印奇坦然承认巨头地位，但他相信，千里有机会成为剩下的那两三家之一。地平线、Momenta同样是这个有限席位的有力竞争者。

地平线，成立于2015年，提供乘用车高级辅助驾驶（ADAS）和高阶自动驾驶（AD）的软硬件一体化解决方案，已于2024年10月在港交所上市。截至2月10日收盘，股价为8.26港元/股，总市值1210亿港元。

Momenta，成立于2016年，自动驾驶解决方案提供商，提供全栈式智能驾驶软件解决方案。目前城市领航辅助驾驶（NOA）市场份额领先，与梅赛德斯-奔驰、宝马等国际车企有深度合作。

Momenta背后的投资人团队阵容强大：蓝湖资本、创新工场、真格基金为其天使投资人；顺为资本、纪源资本、淡马锡、腾讯等多次加注；丰田、上汽、通用、奔驰、蔚来等车企相继助力其发展。具体融资情况如下：

Momenta融资历程

值得注意的是，新势力车企如理想和小鹏，也将竞争维度升维至“跑通AI+实体世界”。

2025年12月，理想发布AI眼镜Livis。近日传出重组组织聚焦“基座模型+软件本体+硬件本体”的消息；小鹏则希望成为“物理AI世界的出行探索者”，布局AI汽车、机器人、飞行汽车，并研发超大规模世界模型。

它们的探索路径尽管不同，但目标均为用户提供更无缝、更智能的物理世界交互体验。

这个目标和阶跃异曲同工地达成了一致。

一个有意思的场景是，当印奇被问及对新势力车企AI“野心”的看法时，他脱口而出：“AI确实是一个很有感召力的东西，感觉大家知不知道、懂不懂，都觉得AI是人类的一个终极......这些很牛的大产品经理，都觉得做一个机器人类的东西可能是终极的产品形态。”

正如他不看好硅谷大多数AI 新贵和其它中国AI小龙们的商业化，他好像也不看好奔向AI的这一波新势力车企。似乎他们并不在千里的竞争对手范围内。

但对于智驾这场仗，印奇也并非毫无压力。千里作为后发者面临的“时间窗口很短，需要有很强的组织能力，并且要很快拿出结果。”

千里的对策是“以新打旧”。行业技术路线大幅收敛至“模型驱动”路径。“许多先发者的系统因历史包袱混杂了大量规则代码，复杂且难以迭代。千里最大的优势是‘没有包袱’，能更纯粹地采用端到端架构，追求高含模量，实现快速迭代。”印奇说。

破解后发者最致命的场景与数据短板，他找到的钥匙是一个无可替代的 “Alpha客户”——吉利。他定义理想中的Alpha客户有两个标准：坚定共赴从0到1的突破；成功后，开放支持从1到N的扩张。“这两件事情在车厂里面，除了吉利之外，可能都找不到第二家。”

通过和吉利的深度绑定，千里跳过了从零验证产品的漫长阶段，直接进入了规模化应用与迭代的快速通道。

千里团队同样是一支集齐关键拼图的“混编部队”：旷视的AI算法基因提供模型能力；HW系的工程交付基因确保系统稳定落地；吉利系的汽车制造基因提供深刻产业理解与落地土壤。可以说，这支队伍融合了互联网的敏捷、硬科技的严谨与制造业的厚重。

“打车这场仗不是为了打车，是为了打更大的仗——具身智能。”智驾之战在印奇的蓝图中，有着更深远的战略意义。

汽车作为最复杂的民用移动终端，打磨出的感知、决策、执行与控制能力，正是通往机器人时代的入场券。千里在智驾上的每一次攻坚，都是在为5-7年后的战场积蓄力量。

创造AI 硬件新物种

印奇毫不掩饰对制造业的偏好。

“在互联网模式之前，制造业是一个非常好的商业模式。它涉及到整个制造流程，能解决很好的就业，他有比较重的CAPEX，这些其实都是护城河和壁垒。”

他表示，参观制造业会让他感到一种实实在在的“存在感”。这或许能部分解释坚信AGI的他为何会身兼双职，并坚信软硬一体这条路。

注：CES展上的农业机械展示品，来自印奇小红书账号

在印奇看来，未来AI将是硬件、模型、软件三位一体的完整服务闭环。阶跃的大战略是AI与终端结合。终端有三大核心场景：个体，以手机和穿戴设备为核心；出行，以车为中心；家庭，未来具身智能的核心场景。

“要切入这三个大场景，车是第一个入口，同时我们也希望大模型能够跟更多To C的消费电子产品结合。所以这两点是我们当下在‘阶跃+千里’大体系下，希望商业化的两大方向。”印奇表示，“除了车和手机，未来一定会有很多创新品类的AI native硬件出现。”

在AI 2.0时代，硬件正被重新定义：核心逻辑正从承载功能，转变为作为智能体的物理化身。随着语音、手势、多模态感知与理解走向成熟，人机交互将逐步解放对固定屏幕的强依赖，硬件形态得以围绕特定场景的最优服务体验进行重构。

这将催生一波由交互驱动、以专属服务为核心的硬件浪潮。

面对小米、华为在硬件供应链与集成上的深厚壁垒，以及字节跳动等在软件生态与内容上的强大优势，阶跃在AI硬件上的策略是：避开存量市场的消耗战，通过创造服务于新体验的新物种，在巨头格局未定的新战场中，争夺宝贵的定义权与入场券。

阶跃将推出的AI硬件新物种，目前具体形态尚未可知。不过据印奇透露，围绕家庭场景终端的具身智能，之后大概率会因“与人类物理环境的兼容性更高”，以通用机器人本体呈现。

结语

如果要选出一位创业者，来完整映照中国AI产业的发展历程，印奇可能是最贴切的人选之一。

从清华天才少年、旷视创始人，到如今的千里科技、阶跃星辰董事长，他的个人转型，某种程度上也标志着中国AI创业从技术理想主义迈向商业现实主义的新阶段。

与十年前相比，如今的印奇更加审慎。旷视时期的经验让他认识到：不能仅凭技术优越感征服市场，必须尊重行业规律，并构建与之匹配的组织能力。

他不再相信没有明确商业价值和客户价值的东西，将“商业闭环”提升到与“技术信仰”同等甚至更高的战略高度。

对于AGI这个终极命题，即便强大如Deepseek，一直往前走探索AGI的边界，但至今也没有成功变现。AGI见顶似乎成为行业的共识。

印奇坚信，AGI须通过与物理世界的交互来实现。阶跃锤炼“大脑”，千里打磨“车辆”这一移动终端，未来再延伸至机器人与更广泛的具身智能。

这是一张跨越5至7年，甚至更久的演进路径。

拉长视角，中国AI产业正面临关键抉择。

海外市场中，头部企业间的AI入口之争愈演愈烈。Google、meta竞争日益白热化，OpenAI则验证了C端用户的高付费意愿与强粘性，形成了“技术优势、市场扩张”的强化循环。

相比之下，中国市场展现出更强的 应用优先与产业协同。字节、豆包、千问等大厂依托自身生态优势，推动AI与各行各业融合。

对于寻求破局的中国AI创业公司，尤其是大模型企业而言，印奇所笃信的 “软硬一体”路径，试图绕过与大厂正面消耗，通过将AI能力深度植入硬件终端，在物理闭环中寻找规模化利润与可持续经营的空间。

若成了，将是印奇对“商业闭环”执念的注解和释放，更意味着他为在巨头阴影与资本苛求下挣扎的中国AI创业，走通了一条生存之路。