从消费到科技
作者 | 吕敬之 来源 | #融中财经
这年头，“白酒大户”都开始搞AI了。
近期，面壁智能完成了一轮数亿元的融资，吸引了众多目光。这轮投资不仅有洪泰基金、国中资本等知名机构的参与，更引人注目的是茅台基金的加入。
作为中国白酒行业的巨头，茅台基金的跨界投资，不仅是对人工智能赛道的看好，更是传统产业资本寻求转型升级的积极探索。面壁智能凭借其在大模型技术上的创新和应用落地，成为了茅台基金布局科技领域的重要一步。这一事件背后，不仅反映了科技行业的巨大潜力，也揭示了传统消费投资机构在新时代背景下的转型趋势。
茅台投资AI
一家AI公司完成了新一轮融资，参与投资的机构里有一家白酒大户。
近日，清华系AI公司面壁智能宣布完成新一轮数亿元融资，由茅台基金、洪泰基金、国中资本等联合投资。中国头部酒企茅台集团旗下私募基金布局人工智能赛道，标志着传统产业资本对AI技术革命的高度关注。此次融资距离面壁智能上一轮融资仅隔半年，2024年以来该公司已累计完成三轮融资，资本热度持续攀升。
一直以来，面壁智能都专注于人工智能大模型技术创新与应用落地。面壁智能在技术方面实力雄厚。自2020年开始训练大模型，2024年推出高效低成本的端侧大模型“小钢炮”，2024年1月发布首个端侧全模态模型“小钢炮”MiniCPM-o 2.6，2024年9月5日发布最新一代端侧大模型MiniCPM 3.0。公司以“高效”为第一性原理，专注于打造同等参数下性能更高、成本更低、功耗更低、速度更快的高效大模型，并通过OpenBMB这个平台对外发布共享技术。
面壁智能的融资情况也十分亮眼。2023年4月完成由知乎领投的数千万元天使轮融资；2024年4月完成由春华创投、华为哈勃领投的数亿元融资；2024年12月完成新一轮数亿元融资；2025年5月完成由洪泰基金、国中资本、金信资本和茅台基金联合投资的数亿元融资。
面壁智能的愿景是“智周万物”，致力于创造安全、普惠的通用人工智能，让AI技术惠及千万家企业。
面壁智能的创始团队堪称“学术+产业”的黄金组合。公司脱胎于清华大学自然语言处理（NLP）实验室，联合创始人兼首席科学家刘知远为清华大学计算机系副教授，长期深耕预训练大模型研究；CEO李大海曾任知乎合伙人兼CTO，主导过亿级用户产品的技术架构。这种“科学家+产品经理”的搭配，使其兼具技术深度与商业化敏锐度。
面对全球AI竞赛，面壁智能选择了一条差异化的技术路线：专注端侧大模型研发。与依赖云端算力的OpenAI、DeepSeek等企业不同，面壁智能打造的MiniCPM系列模型以“轻量化、低成本、高性能”为核心，可在手机、汽车等终端设备本地化运行，解决了传统大模型高能耗、响应延迟、隐私安全等痛点。
“AI天才”
说起面壁智能就不得不提起其创业的队伍。
面壁智能的核心团队成员均在人工智能领域有着深厚的背景和丰富的经验，其中CTO曾国洋更是以其卓越的技术才能和创新精神被外界誉为“AI天才”。而很少有人知道的是，这位不折不扣的95后，曾国洋是面壁智能创始人刘知远的学生。
1998年出生的曾国洋，8岁自学编程、奥赛冠军保送清华。2015年年底，当奥尔特曼、马斯克等人创立OpenAI时，那时17岁的曾国洋，第一次接触AI概念。
到了中学时，曾国洋已经系统性地接触了C/C++，喜欢在网上看一些国内外的资料，尝试写出更复杂的程序。因为“写代码”的爱好，曾国洋在高二时先后获得全国青少年信息学竞赛金牌和亚太地区信息学竞赛金牌，并因此被保送到清华，为日后的大模型创业埋下了伏笔。
曾国洋最早接触大模型，是OpenAI于2020年5月发布的GPT-3，当时他第一时间就去注册账号尝试，他感觉到“人工智能将有重大突破性机会，在未来一定有很大想象空间”，这也促成刘知远、曾国洋等人在2020年年底决定做国内第一个大模型。
“2019年那段时间，我们觉得，在NLP（Natural Language Processing, 自然语言处理，是计算机科学领域与AI领域中的一个重要方向——编者注）领域，我们已和国外基本上没有太大差距。但是GPT-3出现后，对NLP领域带来很大冲击。”曾国洋曾经在接受采访的时候这样说道。
谈起“面壁智能”这个名字的由来，曾国洋作为核心创始人之一也解释过，当时他们先是创立一个人工智能开源社区叫OpenBMB，BMB读起来很像“面壁”。同时团队里有很多人是中国科幻作家刘慈欣科幻小说《三体》的粉丝，“面壁者”又在《三体》中扮演非常重要的角色，最后团队选择用“面壁智能”这个富有科技感的名字。曾国洋说，自己非常喜欢《三体》，“可以说，刘慈欣老师的《三体》影响了包括我在内中国一批人的职业方向”。
工作之余，曾国洋喜欢看新闻、去开源社区交流，甚至有时候还特别怀念写代码的日子。去年年初，面壁团队只有10个人不到，目前已经扩展到100多人，曾国洋需要整体负责大模型的研发工作。26岁，当很多年轻人大学刚毕业走上工作岗位，曾国洋已经是面壁智能公司的CTO。
所有大模型的创业者都逃不过一项理论，Scaling law。
Scaling law（规模法则）是人工智能领域中一个重要的概念，它描述了模型性能与模型规模（如参数数量、数据量、计算资源等）之间的关系。简单来说，Scaling law揭示了如何通过增加模型的规模来提升模型的性能，同时也指出了这种提升的效率和成本。在实际应用中，Scaling law帮助研究人员和工程师预测模型性能，通过小规模模型的实验结果，预测大规模模型的性能；优化资源分配，合理分配计算资源和数据，避免不必要的资源浪费；降低成本，通过优化模型结构和训练方法，降低模型的训练和部署成本。面壁智能在大模型的研发中，积极探索高效的Scaling law。他们通过小模型实验来预测大模型的性能，并优化模型结构和训练方法，以实现更高的性能和更低的成本。
而与所有大模型创业者相似的，面壁智能也意识到一个问题，如果大模型作为实现AG《福彩有没有手机客户端》I的关键路径，但成本却无比高昂，那么即使实现了AGI，但AGI比人还贵、那也没太大意义，所以要降低模型成本，这其中最关键的就是高效训练。
面壁智能在2024年初的一篇论文中提出了高效训练的思路：如果大模型还未训练出来时就能预测性能大约在什么水平，可以先通过小模型做实验、调参数，再按照相同的数据配比、数据调整等方法训练大模型。
早在2023年，面壁智能就开始探索高效的Scaling Law，用小十倍参数模型预测大十倍参数模型的性能，并且取得了不错的成绩：旗舰端侧基座模型MiniCPM用2.4B的参数量，在性能上越级超越Mistral-7B、Llama2-13B乃至更大的全球知名模型；旗舰端侧多模态模型MiniCPM-V刷新了开源模型最佳OCR 表现，部分能力比肩世界级多模态模型标杆 Gemini-Pro 与 GPT-4V。前两天发布的端侧最强多模态模型MiniCPM-Llama3-V 2.5 ，超越多模态巨无霸 Gemini Pro 、GPT-4V实现了「以最小参数，撬动最强性能」的最佳平衡点。“大”并非是唯一选项，小模型也可以实现同样的效果。
与此同时，在部署方面，面壁智能是模型厂商中最早提出“端云协同”的，通过协同推理的方式降低推理部署的成本、时延和能耗，让大模型可以跑在手机、电脑、汽车、音箱等低功耗的芯片。
茅台的跨界投资
在这次参与面壁智能的投资机构中，有一家显得“格格不入”，那就是茅台基金。
茅台基金成立在2014年，最开始，毫不意外地，茅台基金的主要标的都是自己所在的也是自己所擅长的消费赛道。
之后，茅台的投资开始和当下的科技投资热潮接轨，往合成生物学、芯片、新能源等硬科技领域布局。
科技领域，茅台基金最成功的投资就是京东物流。此外，茅台基金开始布局生物技术领域，联系投资珈硅能源新能源储能、虹摹生物合成生物学、星赛生物单细胞分析三家企业。据报道，茅台基金出资最高的便是虹摹生物，持股占比为5.13%，认缴出资373.33万元，参与投资虹摹生物的机构还包括中金资本、北海蒙牛创业投资有限公司。
这一次，押注大模型，茅台也是“紧跟时事”。
从消费，转向科技，其中一个原因自然是科技赛道背后巨大的潜力。随着全球大模型市场规模的持续增长，众多科技巨头纷纷加大在大模型领域的投入，抢占技术制高点。茅台基金投资面壁智能等科技企业，能够分享大模型行业快速发展带来的红利，还有机会借助这些企业的技术优势，为自身在其他领域的发展提供支持和创新动力。
另一方面，茅台基金自身的经营战略也在推动其转型。据公开报道，在茅台集团2024年度科技创新工作会上，时任茅台集团党委书记、董事长丁雄军表示，要围绕创新链布局产业链，“茅台是一家传统企业，也是一家现代企业，未来发展要围绕茅台在物质科学、生物科学、生命科学等的创新链，加速发展新兴产业，谋划布局未来产业。”
最为消费赛道当之无愧的“现金王者”，茅台基金投资的转型也给了其他擅长消费投资的机构一些启示，要关注行业发展趋势，及时调整投资方向。消费投资机构不能局限于传统的消费领域，而应敏锐地捕捉到科技等新兴行业的发展机遇，提前布局，以获取更大的投资回报；其二，要重视产业协同效应。投资机构在选择投资项目时，不仅要考虑项目的独立价值，还要关注其与自身业务的协同效应。茅台基金投资科技企业，不仅是为了财务回报，更是为了借助科技力量提升自身主业的竞争力。消费投资机构也可以借鉴这种思路，寻找与消费行业有协同效应的科技项目进行投资，实现互利共赢；其三，则是是要有长远的战略眼光。茅台基金的转型并非短期行为，而是基于对未来产业发展的深入思考和战略布局。消费投资机构在制定投资策略时，也应具备长远的战略眼光，不被短期的市场波动所左右，坚定地投资于具有长期发展潜力的行业和项目。
茅台落子大模型，是传统消费玩家从消费到AI投资赛道的一次尝试，也意味着整个AI赛道不论是玩家还是投资人都在不断迎来新的血液和基因。
责任编辑：韦子蓉
