面壁智能

面壁智能

ModelBest

大模型(端侧智能)中国北京
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历史融资

融资轮次 · 投资方 · IPO 要素全记录(公开披露口径)

面壁智能

ModelBest · 历史融资详细分析(IPO 前 / IPO / IPO 后 全口径,按时间顺次 1→N) · 数据截止 2026-07
$7.40 亿
IPO 前累计募资(披露口径)
$7.40 亿
全口径累计(含 IPO 及上市后)
$29.60 亿
最新估值 / 市值(2026-07)
8
融资轮次(前 8 / 后 0)
28
披露投资机构(去重)
1×
首轮至今估值倍数

估值演进 · 投后估值时序

募资额口径:本页仅对**已披露金额**的轮次求和;共 7 轮未披露金额,不计入累计(不估算、不编数)。简介页「累计融资」为全口径动态求和,两者可能因未披露轮次而不同。

一、IPO 前融资 · 按时间顺次 1→8

#轮次时间募资额投后估值投资机构明细至最新回报
1天使轮2023-04未披露未披露
知乎(ZH.N,独家领投)智谱 AI(跟投)
—
2新一轮2024-04未披露未披露
春华创投华为哈勃北京市人工智能产业投资基金(跟投)
—
3A+轮2024-12未披露未披露
龙芯创投鼎晖百孚中关村科学城
—
4B轮2025-05未披露未披露
洪泰基金国中资本清控金信茅台基金
—
5C轮2025-12未披露未披露
京国瑞投资国科投资米聚资本和基投资
—
6D轮2026-02未披露未披露
中国电信中信金石中信投资控股(中信私募)
—
7D+轮2026-04未披露未披露
深创投汇川产投道禾长期投资国泰君安创新投武岳峰科创
—
8E轮2026-07-15$7.40 亿$29.40 亿
国家级基金央企汽车制造商知名财务投资人(各类产业方)
1.0×

四、投资人回报折算(按进入时投后估值 → 最新估值)

#轮次时间进入时投后估值最新估值 / 市值账面倍数年化(IRR 近似)
1E轮2026-07-15$29.40 亿$29.60 亿1.0×—
口径:账面倍数 = 最新估值/市值 ÷ 该轮投后估值,为**同股同权近似**,未考虑优先清算权、反稀释、后续稀释与锁定安排;年化为几何年化(按 2026-07 为终点)。未披露估值的轮次不参与计算。

★ 主要投资方图谱(机构 → 参与轮次)

投资机构(10)

知乎(ZH.N,独家领投)
参与 1 轮 · 天使轮 · 最高账面 —
智谱 AI(跟投)
参与 1 轮 · 天使轮 · 最高账面 —
春华创投
参与 1 轮 · 新一轮 · 最高账面 —
华为哈勃
参与 1 轮 · 新一轮 · 最高账面 —
北京市人工智能产业投资基金(跟投)
参与 1 轮 · 新一轮 · 最高账面 —
龙芯创投
参与 1 轮 · A+轮 · 最高账面 —
鼎晖百孚
参与 1 轮 · A+轮 · 最高账面 —
中关村科学城
参与 1 轮 · A+轮 · 最高账面 —
洪泰基金
参与 1 轮 · B轮 · 最高账面 —
国中资本
参与 1 轮 · B轮 · 最高账面 —

投资机构(10)

清控金信
参与 1 轮 · B轮 · 最高账面 —
茅台基金
参与 1 轮 · B轮 · 最高账面 —
京国瑞投资
参与 1 轮 · C轮 · 最高账面 —
国科投资
参与 1 轮 · C轮 · 最高账面 —
米聚资本
参与 1 轮 · C轮 · 最高账面 —
和基投资
参与 1 轮 · C轮 · 最高账面 —
中国电信
参与 1 轮 · D轮 · 最高账面 —
中信金石
参与 1 轮 · D轮 · 最高账面 —
中信投资控股(中信私募)
参与 1 轮 · D轮 · 最高账面 —
深创投
参与 1 轮 · D+轮 · 最高账面 —

投资机构(8)

汇川产投
参与 1 轮 · D+轮 · 最高账面 —
道禾长期投资
参与 1 轮 · D+轮 · 最高账面 —
国泰君安创新投
参与 1 轮 · D+轮 · 最高账面 —
武岳峰科创
参与 1 轮 · D+轮 · 最高账面 —
国家级基金
参与 1 轮 · E轮 · 最高账面 1.0×
央企
参与 1 轮 · E轮 · 最高账面 1.0×
汽车制造商
参与 1 轮 · E轮 · 最高账面 1.0×
知名财务投资人(各类产业方)
参与 1 轮 · E轮 · 最高账面 1.0×

🏦 股权结构(前 10)

#股东类型持股比例
1中信金石投资机构%
2中关村科学城基金国家股/国资%
3中国互联网投资基金(中网投)国家股/国资%
4中国电信国家股/国资%
5中金资本投资机构%
6京国瑞国家股/国资%
7北京市人工智能产业投资基金国家股/国资%
8华为哈勃投资机构%
9国科投资国家股/国资%
10春华创投投资机构%

📈 融资全景分析

以下指标由本页逐轮数据自动计算,口径与逐轮明细一致;无法可靠解析的金额/日期一律留空,不做估算填充。

① 估值演进

#轮次时间投后估值较上轮间隔
8E 轮(新一轮,部分口径称 E+ 轮)2026-07-15超 200 亿元人民币——
「较上轮」按相邻两个有披露估值的轮次计算;部分轮次估值未披露或口径分歧,已在逐轮明细中标注,此处不做平滑。

② 融资节奏

融资跨度
39 个月
2023-04 → 2026-07-15
融资频率
2.5 轮/年
按有明确日期的事件计
最短间隔
2 个月
最长 12 个月
融资事件
8 笔
含战略投资与债务(债务单列标注)
已披露募资合计
2,026 亿
仅含明确金额且非「最高」口径的轮次
单轮最大
2,026 亿
币种同原披露

③ 投资方结构

逐轮披露投资方去重29 家
资本属性分布财务投资人 10 · 产业资本 6 · 地方国资 3 · 创始团队/持股平台 1 · 央企 1
投资方层级P0 5 · P1 6 · P2 10

🎯 关键里程碑

融资之外的关键经营与产业化节点,用于判断估值跃迁的基本面支撑。
  • 2020-12
    技术起点 · 清华 THUNLP 发布 CPM-1技术
    清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室发布中文开源模型 CPM-1,该团队后来参与了「悟道」系列大模型研发。实验室负责人刘知远此后出任面壁智能首席科学家。
  • 2022-08
    面壁智能正式成立创立
    由清华 NLP 实验室孵化,先确定英文名「ModelBest」,中文名取「面壁」二字,取其自省之意。创始人兼 CEO 李大海为北大数学系硕士、谷歌中国创始员工之一、前知乎 CTO。
  • 2023-04
    天使轮数千万元 · 知乎独家领投融资
    智谱 AI 跟投,大模型赛道早期少见的公司间互投。⚠️ 公司库缺失本轮。
  • 2024-02
    发布 MiniCPM-2B · 端侧路线确立产品
    2B 参数规模,可在 CPU 上运行;随后推出 MiniCPM 2.4B,公司称其为全球首个端侧基座大模型。当时国内大模型竞争集中在云端参数规模,面壁选择转向端侧,成为关键战略转折。
  • 2024-04
    数亿元新一轮 · 华为哈勃、春华创投领投融资
    芯片/终端巨头产业资本入局,北京市 AI 产业基金跟投。⚠️ 公司库缺失本轮。
  • 2024-05
    Llama3-V 抄袭风波 · 国际关注度跃升事件
    斯坦福团队发布 Llama3-V 被质疑大量套用清华与面壁联合发布的 MiniCPM-Llama3-V 2.5,两名成员公开道歉并下架项目。面壁第一次在国际开源社区引发广泛关注。
  • 2025-11
    「密度定律」登上 Nature Machine Intelligence 封面技术
    论文分析 51 个开源基础模型,拟合出经验曲线:开源模型的最高能力密度约每 3.5 个月翻一倍。这一学术成果成为面壁融资叙事的核心支点。
  • 2026-02
    D 轮 · 中国电信领投融资
    央企领投,中信金石、中信私募跟投,2026 年融资加速起点。⚠️ 公司库缺失本轮。
  • 2026-04
    D+ 轮 · 深创投、汇川产投联合领投融资
    深圳国资入场,北京+深圳两地国资均进入股东名单。⚠️ 公司库缺失本轮。
  • 2026-05-25
    开源 MiniCPM5-1B产品
    1B 参数在 AA-Index 榜单取得 17.9 分,超越 Qwen3.5-2B(16.3 分)等全部 4B 以下开源基座模型,延续「密度定律」。同日 FlagOS 助力在 9 款芯片(含 ARM)适配。
  • 2026-06-17
    上交所明确支持 AI 大模型企业适用科创板第五套标准政策
    证监会主席吴清在陆家嘴论坛宣布扩大第五套上市标准适用范围至人工智能领域,面壁智能境内上市通道变得更清晰。
  • 2026-07-15
    E 轮 · 上半年累计融资超 50 亿元、估值超 200 亿元融资
    投资方包括国家级基金、央企、汽车制造商等,成为端侧智能赛道公开估值最大的独角兽。
  • 2026-07-19
    WAIC 发布 MiniCPM-Robot 具身智能系列产品
    通用 VLA 模型 MiniCPM-RobotManip(1.5B 参数)与移动跟踪模型 MiniCPM-RobotTrack。同场公布 MiniCPM 系列全球累计下载量突破 3,800 万次。
  • 2026-08-11
    启动 A 股 IPO 辅导备案(中信证券)IPO
    在北京证监局完成辅导备案登记,辅导机构中信证券,律所北京中伦,会计所容诚。市场普遍预期目标板块为科创板。

⚡ 融资节奏:2026 上半年 3 轮密集融资的资本逻辑

面壁智能的融资史有一条清晰主线:从清华实验室的技术项目,逐步变成「国资 + 产业资本」共同托举的准上市公司。2026 上半年尤其密集——短短 6 个月内完成 D 轮、D+ 轮、E 轮三轮融资,累计超 50 亿元。

时间轮次主导资本资本属性
2023-04天使轮知乎(独家领投)、智谱 AI产业资本 / 同业互投
2024-04新一轮(数亿元)春华创投、华为哈勃财务投资人 + 芯片产业资本
2024-12A+ 轮龙芯创投、鼎晖百孚、中关村科学城国产算力 + 地方国资
2025-05B 轮洪泰基金、国中资本、茅台基金财务投资人 + 传统产业资本
2025-12C 轮京国瑞、国科投资、中金系北京国资 + 券商系
2026-02D 轮中国电信(领投)、中信金石央企 + 券商系
2026-04D+ 轮深创投、汇川产投(联合领投)深圳国资 + 工业自动化
2026-07E 轮国家级基金、央企、汽车制造商国家队 + 汽车产业

为什么没有互联网巨头?这份股东名单里几乎看不到阿里、腾讯、字节这类同时布局云端模型、终端硬件和用户入口的互联网巨头——相比之下,智谱、MiniMax 等大模型公司都曾不同程度获得大厂资本支持。面壁的资方结构明显偏向「国资 + 产业资本」:既有电信运营商、汽车制造商,也有地方国资基金和工业自动化企业。

平台中立是一把双刃剑:面壁希望成为车企、手机厂商和机器人公司的模型供应商,保持相对中立有利于拓展客户——如果被某一家互联网巨头深度绑定,反而可能影响它与其他生态的合作。但这也意味着面壁的产品始终要建立在其他公司的芯片、操作系统和硬件入口之上。李大海在 2026-06 的采访中承认,端侧模型规模化落地的最大制约已经不只是模型本身,而是模型与芯片的结合。

📐 「密度定律」:学术成果如何成为融资叙事

面壁智能能够讲出「我们更早看懂端侧」这个故事,核心支点是刘知远团队提出的密度定律(Densing Law)。这一定律所说的「能力密度」,是模型的有效参数规模与实际参数规模之比——简单理解,就是用更少的参数和更低的推理成本,做到过去只有更大模型才能完成的事情。

时间公开口径场合/出处
2024 年中知识密度平均每 8 个月翻一倍刘知远、李大海的多次演讲和采访(概念性观察)
2024 年底约每 100 天(3.3 个月)翻一倍正式提出「密度定律」时的口径
2025-11约每 3.5 个月翻一倍《Nature Machine Intelligence》封面论文(分析了 51 个开源基础模型,五项常用基准拟合)

⚠️ 需要谨慎解读:这几组数字并非完全可比——早期说法更接近概念性观察,正式论文则限定了模型样本、时间范围和评测方法。这意味着密度定律更适合被理解为一条需要不断更新的经验曲线,而不是可以稳定预测未来数年的自然规律。论文自身也承认,目前对模型能力的测量仍依赖有限的基准测试,可能受到数据污染、评测集饱和等因素影响,能力密度不可能无限增长。

「追平 GPT-4」的说法同样需要打折:2026 智源大会期间,李大海援引 AA-Index 榜单称 MiniCPM5-1B 得分已接近 2024 年的 GPT-4o。这一比较能说明小模型效率提升很快,但单一榜单无法覆盖不同模型在推理、代码、多模态和真实任务中的综合表现,把它概括为「智能水平追平 GPT-4」还不是经过统一基准和第三方交叉验证的技术结论。

💼 商业化三条管线与关键数据缺口

面壁智能目前的商业化主要依靠汽车、手机和企业级市场,具身智能是新加入的一条线。但公司至今没有公开披露实际收入、毛利率和客户续约情况——对一家半年融资超 50 亿元、估值突破 200 亿元的公司来说,商业数据的缺席值得关注。

管线进展已披露数据数据缺口
汽车落地最清晰MiniCPM 已搭载长安马自达 EZ-60、吉利银河 M9 等量产车型智能座舱;与安波福签署战略合作框架协议⚠️「30 万台」是 2026 年底目标,不是已交付量;未披露单车价值量
手机进入备案阶段2026-07 国家网信办生成式 AI 服务备案名单中,三星「盖乐世 AI」获批,面壁作为端侧模型提供方参与备案具体机型、出货节奏、面壁可获得收入均不清楚
企业级规模化商用宣称智能体平台 PilotDeck 称已规模化商用;WAIC 2026 发布 CPM for Legal(18 个法律专家智能体)未披露客户数量、合同金额和收入贡献
具身智能最新一条线2026-07-19 发布 MiniCPM-RobotManip(1.5B,RMBench 约 53 分,π0.5 约 10 分)RMBench 主要考察依赖上下文记忆的操作任务,不能代表全部机器人场景
开源生态下载量最大佐证MiniCPM 系列全球累计下载量突破 3,800 万次下载量不等于收入,转化率未知

C 端的主动放弃:对话助手「面壁露卡 Luca」于 2023-05 发布、同年 11 月面向公众开放,此后公开渠道很少再看到持续更新的用户数据。目前豆包月活已达 3.82 亿、千问月活 1.67 亿。面壁没有继续重投入 C 端,更主要是资源取舍——它把主要筹码压在了车企、手机厂商和机器人公司的底层模型供应上。这条路避开了昂贵的用户获取和运营成本,却也加深了对少数大客户、硬件周期和项目交付的依赖。

⚠️ 合计判断:上表数字单独看都不小,但大多是下载量、计划搭载量、合作数量和评测成绩。在上市通道逐渐明确之后,公开市场最终需要看的不是模型下载量,而是收入质量和现金流。

🌊 端侧 AI 竞争格局:从蓝海到红海

面壁智能确实是国内较早把端侧模型作为主线的大模型创业公司之一,2024-02 发布的 MiniCPM 让它在轻量模型和终端部署上建立了较强辨识度。但放在全球,情况就不同了;而当端侧 AI 从冷门路线变成共识后,牌桌上的玩家已经完全不同。

玩家动作时间掌控环节
谷歌发布 Gemini Nano(运行于手机芯片)2023-12云端模型 + 芯片 + OS
苹果公布约 30 亿参数端侧基础模型;2026 推出 Core AI 框架2024-06 / 2026芯片 + OS + 入口
阿里持续开源不同尺寸千问模型,接入夸克 AI 眼镜等硬件持续云端模型 + 硬件 + 入口
字节豆包 + AI 眼镜;仍在调整终端产品计划持续云端模型 + 入口
高通 / 联发科 / 英特尔各自搭建端侧 AI 平台持续芯片 + 工具链
手机厂商把大模型与智能体能力嵌入操作系统持续OS + 入口
面壁智能MiniCPM 系列 + 密度定律 + 平台中立适配2024-02 起仅模型层

市场规模与政策:据弗若斯特沙利文预测,全球端侧 AI 市场规模将从 2025 年的 3,219 亿元增至 2029 年的 1.22 万亿元,年复合增长率约 39.6%。政策信号也明确——2026 年政府工作报告首次提出「打造智能经济新形态」,《关于深入实施「人工智能+」行动的意见》提出到 2027 年新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70%。北京智源研究院在 WAIC 2026 将 2026 年定义为端侧智能「规模化落地元年」。

护城河正在向芯片和系统转移:这些巨头分别掌握云端模型、芯片、操作系统或用户入口,其中不少同时占据多个环节。端侧 AI 的竞争重点正从「谁的模型更小、更强」延伸到「谁能把模型、芯片和系统调到一起」。面壁已完成对 AMD、英特尔、联发科、高通等主流平台的适配,并通过 BitCPM-CANN 推进华为昇腾平台的原生训练——这体现工程能力和平台中立性,但也意味着其产品始终建立在其他公司的硬件入口之上。

🏛️ 科创板 IPO 路径与政策窗口

2026-08-11,北京面壁智能科技股份有限公司在北京证监局完成辅导备案登记,目标市场是 A 股而非港股——这与智谱、MiniMax、阶跃星辰等选择港股的同业形成明显分野。

要素内容
辅导备案日2026-08-11
辅导机构中信证券股份有限公司
律师事务所北京市中伦律师事务所
会计师事务所容诚会计师事务所(特殊普通合伙)
预期板块科创板(市场普遍预期,辅导备案文件未披露具体板块)
适用标准科创板第五套上市标准(2026-06-17 上交所指引明确扩大至人工智能领域)
后续流程辅导验收 → 申报受理 → 审核问询(仍存在不确定性)

政策窗口至关重要:2026-06-17,上交所发布专门指引,明确支持尚未形成规模收入的优质 AI 大模型企业适用第五套上市标准;2026-06 陆家嘴论坛上,证监会主席吴清宣布将科创板第五套标准的适用范围扩大到人工智能领域。这对尚未形成稳定利润的面壁智能意义重大——境内上市通道由此变得更清晰,对这一轮进入的国资和产业资本来说,面壁也不再只是一个需要长期等待的技术项目,而是一笔有明确退出方向的投资。

⚠️ 风险提示:辅导备案登记仅是企业登陆资本市场的第一步。按流程后续还需完成辅导验收、申报受理、审核问询等环节,其间仍存在不确定性。截至目前,并未有面壁智能同步推进港股上市的相关公开信息。

📚 数据来源与口径说明

  • 证券时报 2026-08-11《估值超200亿元 面壁智能启动A股IPO辅导》(全轮次序列、股权结构、IPO 辅导细节)
  • 投资界 2026-07-15《首发|面壁智能融资超50亿,估值超200亿》(E 轮、上半年累计融资)
  • 钛媒体/强调Next《面壁200亿,壁垒有多厚》(融资史主线、密度定律口径演变、商业化数据缺口、竞争格局)
  • 瑞财经 2026-08-11《半年融资超50亿、华为及深创投加持,面壁智能拟冲刺A股IPO》(成立时间、辅导机构)
  • 面壁智能官网 modelbest.cn(产品矩阵、MiniCPM 系列技术指标)
  • 上海证券报/中国证券网(科创板第五套标准政策窗口)
  • 物界前沿公司库 robot_db(仅 1 条记录,缺失 7 轮)
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