北大为什么没出智谱?

近期,没出DeepSeek与北京大学联合开源了DSpark推理加速框架,智谱这一“顶尖高校+头部大模型”的没出合作迅速引发行业热议。
该框架旨在解决大模型在线服务中的智谱工程难题:在高并发场景下,如何显著提升模型的没出响应速度。据公开数据,智谱DSpark已部署于DeepSeek-V4-Flash及V4-Pro预览版服务引擎中,没出使单用户生成速度提升约60%至85%。智谱
此前数月,没出北大计算中心曾联合华为发布DeepSeek全栈开源推理方案。智谱该方案依托北大自研的没出SCOW算力平台与鹤思调度系统,成功在昇腾平台上实现了DeepSeek的智谱高效推理部署。
回顾过去几年,没出另一所Top2高校——清华大学,智谱在大模型创业领域存在感极强。没出作为“大模型第一股”的智谱AI,脱胎于清华大学知识工程实验室与AMiner项目,随后完成公司化与资本化运作。此外,面壁科技、生数科技、月之暗面等知名AI企业,均被视为“清华系”大模型创业的典型代表。
相比之下,北京大学的路线并未聚焦于基础大模型(基模)赛道。
以银河通用为代表的北大孵化企业,主攻具身智能场景;晶泰科技则侧重于AI在药物研发与材料科学中的应用。
从现有成果来看,北大虽未孵化出类似智谱的企业,但其探索出了一条截然不同的高校AI产业化路径。
A. 北大的AI孵化机制:从实验室到具体产业场景
探讨北大的AI产业化,首先需了解其独特的孵化机制。
早在2018年,北大科技园人工智能专业孵化平台便入选国家专业化众创空间。资料显示,该平台涵盖项目筛选、孵化、加速及产业化全流程,并有效连接投资机构、产业资源与创业团队。

然而,这种平台化服务模式与智谱式的“实验室直接公司化”路径存在显著差异。
智谱的成长轨迹清晰可见:清华实验室成果转化为公司主体,进而切入大模型赛道并对接资本市场。而北大的AI技术外溢,更多是首先落地于具体的产业痛点。
目前,北大最具代表性的AI产业孵化成果出现在具身智能领域。
银河通用是一家专注于通用机器人与具身智能大模型的企业,致力于让机器人理解环境、操作物体并在多场景中自主完成任务。
2021年,王鹤博士从斯坦福大学毕业后回国,加入北京大学计算机学院,担任前沿计算研究中心助理教授,并建立具身感知与交互实验室。
两年后,他联合前ABB机器人专家姚腾洲创立银河通用,将实验室内的具身智能研究推向商业化。
在北大知名教授领衔且处于热门赛道的背景下,资本迅速涌入。2023年12月,银河通用完成亿元级天使+轮融资,由美团战略领投,北大燕缘创投、清华SEE Fund及IDG资本等跟投。
燕缘创投的介入,使得这家北大校友企业在资本层面与母校建立了紧密纽带。
2024年,“北大—银河通用具身智能联合实验室”正式成立,合作内容涵盖前沿理论、关键技术、成果转化及产业落地,实现了校企资源的深度对接。
事实上,教授创业在中国AI圈并非孤例。但作为Top2高校的北大,其AI孵化重心并未落在语言基座模型上,而是转向了其他方向。
AI for Science(科学智能),是另一条更具北大特色的路线。
晶泰科技是一家专注于AI制药与材料研发的公司,旨在通过算法、计算化学和自动化实验提升研发效率。
晶泰联合创始人赖力鹏本科就读于北大物理与数学专业,后赴麻省理工学院从事博士后研究。
2018年,据《人民日报海外版》报道,赖力鹏由北大引进回国,并通过北大科技园实现产学研转化,创办深圳晶泰科技。
随后,晶泰获得腾讯、真格基金、峰瑞资本、红杉中国及Google等机构投资,成为AI for Science赛道的标杆企业。
北大也将晶泰视为创企典型案例。2026年,北大创新创业学院“创企行”首站便选址晶泰,向学子展示AI for Science企业如何从科研问题走向产业应用。
这两家企业的迅速崛起,作为北大AI孵化的名片,其路径与清华孵化智谱的模式形成了鲜明对比。
B. 清华与北大的路径分野:基座模型 vs. 垂直应用
相较于北大的平台孵化逻辑,清华与智谱的案例代表了典型的“实验室孵化”路线。
智谱的前身可追溯至清华知识工程实验室和AMiner。AMiner早期作为学术搜索与知识挖掘系统,长期积累了知识图谱、学术网络、自然语言处理及数据挖掘能力。
随着大模型创业周期的到来,这条技术路线找到了公司化的出口。
2019年,李涓子、唐杰等清华教授共同创立智谱。唐杰任首席科学家,张鹏任CEO。实验室成果、教授团队、公司主体与资本市场由此形成了一条清晰的转化链路。

图注:智谱创始人唐杰
智谱上市后,清华的孵化模式迅速转化为资本回报。根据招股书披露,清华大学旗下华控技术转移有限公司持有智谱1553.44万股,持股比例约3.5%。
若按近期约1万亿港元的总市值计算,这部分股权对应市值超300亿港元。加上清华大学教育基金会出资的JinYi Capital作为基石投资者认购的股份,业内测算清华相关主体持有智谱股份对应市值约380亿港元。
此外,清华在大模型创业潮中并非只有智谱一家。
面壁智能成立于2022年,创始团队源自清华大学计算机系自然语言处理实验室。公开资料显示,公司早期获北京智源人工智能研究院孵化支持,种子轮引入智谱投资,完成了从实验室、科研平台到创业公司的延伸。
2023年,清华校友杨植麟创办月之暗面并推出Kimi。与智谱、面壁不同,月之暗面未沿袭实验室成果转化路径,却迅速跻身国内最受关注的大模型创业公司行列。
若将时间回溯一年,这几家公司曾在同一平台交汇。
2018年,北京启动建设北京智源人工智能研究院,旨在整合高校、科研院所及企业的AI力量。
北大计算机学院教授黄铁军参与创立智源并任首任院长;清华大学计算机系教授唐杰后任智源学术副院长,主持“悟道”大模型等项目。
几年后,该平台成为北京AI创业故事的核心节点。唐杰参与创办智谱,刘知远联合创办面壁智能,杨植麟在参与“悟道”项目后创办月之暗面。黄铁军曾透露,智源成立七年来,已孵化约20家人工智能创业公司。
这反映了北京AI创业的一个特点:许多被归为“清华系”的大模型公司,其根源均能看到高校、科研平台与产业资源长期交汇的痕迹。
前文提到的银河通用与晶泰科技,亦在同一时期沿另一条路径成长。与基础模型创业相比,北大的产业化成果更多集中于科学智能、具身智能及企业智能等垂直领域。
这种差异,也体现在北大AI领域的旗帜性人物身上。
朱松纯,北京大学人工智能研究院院长及北京通用人工智能研究院院长,其研究核心可概括为:机器如何进入真实世界。
2023年,他在北大开学典礼上指出,通用智能体至少需具备“完成无限任务、自主产生任务及由价值驱动”三大特征,并警示许多人误将大语言模型视为通用人工智能,因为它们“不具备这三大基本特征中的任何一个”。
2026年3月,北京通用人工智能研究院发布机器人核心引擎“通脑”,旨在让机器人摆脱“遥控演示”,具备自主决策与持续学习能力。北大的通用智能研究由此聚焦于具身机器人与真实任务。
另一面,北京大学计算机学院教授黄铁军(曾任北大人工智能研究院副院长、北京智源人工智能研究院院长)长期深耕视觉信息处理与神经形态计算。
2021年,黄铁军团队的超高速脉冲相机亮相国家“十三五”科技创新成就展。北大及北大科技成果转化基金围绕此成果成立脉冲视觉公司,推动产业化。
两位北大AI领军人物,一位聚焦通用智能与机器人,另一位聚焦机器视觉与视觉芯片。这在一定程度上解释了同在海淀区的两所Top2高校在AI产业研究路线上的差异。
C. 从互联网时代到大模型时代:北大AI的新名片
在互联网时代,北大曾拥有清晰且响亮的产业名片。
最知名的案例莫过于李彦宏创办百度。这一代北大技术人才抓住了搜索与互联网平台的早期风口,迅速成为行业中流砥柱。
进入大模型时代,北大人才依然处于核心链条中。虽未涌现出智谱这样的头部基模公司,但北大系AI人才广泛进入头部公司的模型研发团队、开源生态及研究机构。
已从阿里Qwen团队离职的林俊旸,便是典型代表。

图注:林俊旸
林俊旸北大毕业后进入阿里达摩院,参与M6和OFA等项目。在Qwen开源体系阶段,他已处于阿里大模型研发链条的核心位置。
2026年1月,在AGI-Next前沿峰会上,林俊旸与智谱唐杰、月之暗面杨植麟、腾讯姚顺雨同台。该活动由清华大学基础模型北京市重点实验室发起,智谱参与组织。
现场有一个细节:林俊旸原演讲题目为“Generalist Model”,后改为“Generalist Agent”。他解释,Agent比模型本身更宏大,需像人一样使用工具并在环境中完成任务。
今年3月,林俊旸从阿里Qwen团队离职,投资圈迅速跟进其动向。近期媒体报道称,林俊旸正筹备新AI创业项目,种子轮目标估值高达20亿美元(约合135亿元人民币)。
这使他有望成为北大AI校友创业的新样本,或许在他的主导下,北大校友创业将多出更接近大模型主线的案例。
在另一家AI巨头DeepSeek的团队建设中,也有北大出身的大模型人才身影。
现任小米MiMo大模型负责人罗福莉,曾在北大攻读计算语言学硕士,后先后任职于阿里达摩院与DeepSeek。
媒体常称罗福莉为“天才少女”,但她本人对此标签并不认同。
2021年6月,罗福莉在阿里达摩院专访中回忆,她曾是计算机领域的“低起点者”。大三至北大实习期间,受北大语言计算与互联网挖掘研究室研究员万小军启蒙,发表人生第一篇顶会论文。
2017年,罗福莉保送至北京大学计算语言学专业。她回忆,冲刺论文那年,大年二十九回家,大年初五又返校赶稿,直至正月十五。
2019年,罗福莉因在NLP顶会ACL上发表8篇论文走红。她后来在知乎澄清,自己仅投中一长一短两篇,其余为参与实验室同学研究;“我付出了足够努力,当然也有运气成分”。
罗福莉的职业轨迹清晰:从达摩院到DeepSeek,再转战小米。与此同时,北大与DeepSeek的合作日益深入。
近期,随着DSpark进入DeepSeek线上服务引擎,北大与华为的推理方案也进入国产算力部署链条。北大正通过系统工程层面的成果,不断切入大模型产业底层。
若以清华—智谱路径为参照,北大确实尚未形成同样清晰的基础模型公司样本。但若拓宽AI产业视野,北大的位置仍在产业中心。
今年1月,北大临港科创中心披露,燕缘创投管理的首支全盲池基金完成备案,规模1亿元,重点投向半导体、人工智能、软件等新一代信息技术及北大科技成果转化项目。
另一方面,去年6月举办的首期北大AI创业营,从全校100多个报名项目中遴选35个项目、66位青年创业者,方向覆盖机器人、脑机接口、科学智能、智慧医疗和类脑芯片。
至2026年初,第二期已有45个项目入营,超60%的项目已完成公司注册。
这些举措指向另一条AI产业路线:北大不仅等待校友外部创业,更通过基金、创业营和成果转化平台,加速AI成果落地。
清华的AI名片,已通过基础模型公司打响。北大的AI名片,可能会在更垂直的领域出现:机器人、类脑芯片、科学智能、AI for Science等。
回到开头的问题,北大的答案或许不是复制一家智谱。两所Top2高校在产业基因上,从一开始便存在差异。
在众多孵化企业中,北大仍需一张AI产业名片,但那未必会是一家通用基模公司。
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