茅臺，投了一個98年的“AI天才”

這年頭，“白酒大戶”都開始搞AI了。

近期，面壁智能完成了一輪數億元的融資，吸引了眾多目光。這輪投資不僅有洪泰基金、國中資本等知名機構的參與，更引人注目的是茅臺基金的加入。

作為中國白酒行業的巨頭，茅臺基金的跨界投資，不僅是對人工智能賽道的看好，更是傳統產業資本尋求轉型升級的積極探索。面壁智能憑借其在大模型技術上的創新和應用落地，成為了茅臺基金布局科技領域的重要一步。這一事件背后，不僅反映了科技行業的巨大潛力，也揭示了傳統消費投資機構在新時代背景下的轉型趨勢。

茅臺投資AI

一家AI公司完成了新一輪融資，參與投資的機構里有一家白酒大戶。

近日，清華系AI公司面壁智能宣布完成新一輪數億元融資，由茅臺基金、洪泰基金、國中資本等聯合投資。中國頭部酒企茅臺集團旗下私募基金布局人工智能賽道，標志著傳統產業資本對AI技術革命的高度關注。此次融資距離面壁智能上一輪融資僅隔半年，2024年以來該公司已累計完成三輪融資，資本熱度持續攀升。

一直以來，面壁智能都專注于人工智能大模型技術創新與應用落地。面壁智能在技術方面實力雄厚。自2020年開始訓練大模型，2024年推出高效低成本的端側大模型“小鋼炮”，2024年1月發布首個端側全模態模型“小鋼炮”MiniCPM-o 2.6，2024年9月5日發布最新一代端側大模型MiniCPM 3.0。公司以“高效”為第一性原理，專注于打造同等參數下性能更高、成本更低、功耗更低、速度更快的高效大模型，并通過OpenBMB這個平臺對外發布共享技術。

在業務布局方面，面壁智能在AI Phone、AI PC、智能座艙、智能家居與具身機器人等終端領域深入布局。例如在智能座艙領域，發布了落地車端的純端側智能助手“小鋼炮超級助手cpmGO”，并實現了多款量產車型定點。公司還作為聯合研發團隊參與的“法信法律基座大模型”在最高人民法院發布，并與清華大學聯合推出AI學生成長助手“清小搭”。此外，面壁智能還提供ChatDev多Agent協作平臺，助力企業提高業務效率。

面壁智能的融資情況也十分亮眼。2023年4月完成由知乎領投的數千萬元天使輪融資；2024年4月完成由春華創投、華為哈勃領投的數億元融資；2024年12月完成新一輪數億元融資；2025年5月完成由洪泰基金、國中資本、金信資本和茅臺基金聯合投資的數億元融資。

面壁智能的愿景是“智周萬物”，致力于創造安全、普惠的通用人工智能，讓AI技術惠及千萬家企業。

面壁智能的創始團隊堪稱“學術+產業”的黃金組合。公司脫胎于清華大學自然語言處理（NLP）實驗室，聯合創始人兼首席科學家劉知遠為清華大學計算機系副教授，長期深耕預訓練大模型研究；CEO李大海曾任知乎合伙人兼CTO，主導過億級用戶產品的技術架構。這種“科學家+產品經理”的搭配，使其兼具技術深度與商業化敏銳度。

面對全球AI競賽，面壁智能選擇了一條差異化的技術路線：專注端側大模型研發。與依賴云端算力的OpenAI、DeepSeek等企業不同，面壁智能打造的MiniCPM系列模型以“輕量化、低成本、高性能”為核心，可在手機、汽車等終端設備本地化運行，解決了傳統大模型高能耗、響應延遲、隱私安全等痛點。

“AI天才”

說起面壁智能就不得不提起其創業的隊伍。

面壁智能的核心團隊成員均在人工智能領域有著深厚的背景和豐富的經驗，其中CTO曾國洋更是以其卓越的技術才能和創新精神被外界譽為“AI天才”。而很少有人知道的是，這位不折不扣的95后，曾國洋是面壁智能創始人劉知遠的學生。

1998年出生的曾國洋，8歲自學編程、奧賽冠軍保送清華。2015年年底，當奧爾特曼、馬斯克等人創立OpenAI時，那時17歲的曾國洋，第一次接觸AI概念。

到了中學時，曾國洋已經系統性地接觸了C/C++，喜歡在網上看一些國內外的資料，嘗試寫出更復雜的程序。因為“寫代碼”的愛好，曾國洋在高二時先后獲得全國青少年信息學競賽金牌和亞太地區信息學競賽金牌，并因此被保送到清華，為日后的大模型創業埋下了伏筆。

曾國洋最早接觸大模型，是OpenAI于2020年5月發布的GPT-3，當時他第一時間就去注冊賬號嘗試，他感覺到“人工智能將有重大突破性機會，在未來一定有很大想象空間”，這也促成劉知遠、曾國洋等人在2020年年底決定做國內第一個大模型。

“2019年那段時間，我們覺得，在NLP（Natural Language Processing,自然語言處理，是計算機科學領域與AI領域中的一個重要方向——編者注）領域，我們已和國外基本上沒有太大差距。但是GPT-3出現后，對NLP領域帶來很大沖擊。”曾國洋曾經在接受采訪的時候這樣說道。

談起“面壁智能”這個名字的由來，曾國洋作為核心創始人之一也解釋過，當時他們先是創立一個人工智能開源社區叫OpenBMB，BMB讀起來很像“面壁”。同時團隊里有很多人是中國科幻作家劉慈欣科幻小說《三體》的粉絲，“面壁者”又在《三體》中扮演非常重要的角色，最后團隊選擇用“面壁智能”這個富有科技感的名字。曾國洋說，自己非常喜歡《三體》，“可以說，劉慈欣老師的《三體》影響了包括我在內中國一批人的職業方向”。

工作之余，曾國洋喜歡看新聞、去開源社區交流，甚至有時候還特別懷念寫代碼的日子。去年年初，面壁團隊只有10個人不到，目前已經擴展到100多人，曾國洋需要整體負責大模型的研發工作。26歲，當很多年輕人大學剛畢業走上工作崗位，曾國洋已經是面壁智能公司的CTO。

所有大模型的創業者都逃不過一項理論，Scaling law。

Scaling law（規模法則）是人工智能領域中一個重要的概念，它描述了模型性能與模型規模（如參數數量、數據量、計算資源等）之間的關系。簡單來說，Scaling law揭示了如何通過增加模型的規模來提升模型的性能，同時也指出了這種提升的效率和成本。在實際應用中，Scaling law幫助研究人員和工程師預測模型性能，通過小規模模型的實驗結果，預測大規模模型的性能；優化資源分配，合理分配計算資源和數據，避免不必要的資源浪費；降低成本，通過優化模型結構和訓練方法，降低模型的訓練和部署成本。面壁智能在大模型的研發中，積極探索高效的Scaling law。他們通過小模型實驗來預測大模型的性能，并優化模型結構和訓練方法，以實現更高的性能和更低的成本。

而與所有大模型創業者相似的，面壁智能也意識到一個問題，如果大模型作為實現AGI的關鍵路徑，但成本卻無比高昂，那么即使實現了AGI，但AGI比人還貴、那也沒太大意義，所以要降低模型成本，這其中最關鍵的就是高效訓練。

面壁智能在2024年初的一篇論文中提出了高效訓練的思路：如果大模型還未訓練出來時就能預測性能大約在什么水平，可以先通過小模型做實驗、調參數，再按照相同的數據配比、數據調整等方法訓練大模型。

早在2023年，面壁智能就開始探索高效的Scaling Law，用小十倍參數模型預測大十倍參數模型的性能，并且取得了不錯的成績：旗艦端側基座模型MiniCPM用2.4B的參數量，在性能上越級超越Mistral-7B、Llama2-13B乃至更大的全球知名模型；旗艦端側多模態模型MiniCPM-V刷新了開源模型最佳OCR表現，部分能力比肩世界級多模態模型標桿Gemini-Pro與GPT-4V。前兩天發布的端側最強多模態模型MiniCPM-Llama3-V 2.5，超越多模態巨無霸Gemini Pro、GPT-4V實現了「以最小參數，撬動最強性能」的最佳平衡點。“大”并非是唯一選項，小模型也可以實現同樣的效果。

與此同時，在部署方面，面壁智能是模型廠商中最早提出“端云協同”的，通過協同推理的方式降低推理部署的成本、時延和能耗，讓大模型可以跑在手機、電腦、汽車、音箱等低功耗的芯片。

茅臺的跨界投資

在這次參與面壁智能的投資機構中，有一家顯得“格格不入”，那就是茅臺基金。

茅臺基金成立在2014年，最開始，毫不意外地，茅臺基金的主要標的都是自己所在的也是自己所擅長的消費賽道。

低調的茅臺基金在消費賽道實際上表現非常不錯，參與的嘉美包裝、李子園等項目均成功實現A股IPO。以李子園為例，根據公開報道，茅臺基金曾在2018年以7379萬元投資李子園，獲得658.92萬股股份，李子園2021年上市，以其20.04元/股發行價計算，茅臺基金該筆投資的收益約為5800萬元。

之后，茅臺的投資開始和當下的科技投資熱潮接軌，往合成生物學、芯片、新能源等硬科技領域布局。

科技領域，茅臺基金最成功的投資就是京東物流。此外，茅臺基金開始布局生物技術領域，聯系投資珈硅能源新能源儲能、虹摹生物合成生物學、星賽生物單細胞分析三家企業。據報道，茅臺基金出資最高的便是虹摹生物，持股占比為5.13%，認繳出資373.33萬元，參與投資虹摹生物的機構還包括中金資本、北海蒙牛創業投資有限公司。

這一次，押注大模型，茅臺也是“緊跟時事”。

從消費，轉向科技，其中一個原因自然是科技賽道背后巨大的潛力。隨著全球大模型市場規模的持續增長，眾多科技巨頭紛紛加大在大模型領域的投入，搶占技術制高點。茅臺基金投資面壁智能等科技企業，能夠分享大模型行業快速發展帶來的紅利，還有機會借助這些企業的技術優勢，為自身在其他領域的發展提供支持和創新動力。

另一方面，茅臺基金自身的經營戰略也在推動其轉型。據公開報道，在茅臺集團2024年度科技創新工作會上，時任茅臺集團黨委書記、董事長丁雄軍表示，要圍繞創新鏈布局產業鏈，“茅臺是一家傳統企業，也是一家現代企業，未來發展要圍繞茅臺在物質科學、生物科學、生命科學等的創新鏈，加速發展新興產業，謀劃布局未來產業。”

最為消費賽道當之無愧的“現金王者”，茅臺基金投資的轉型也給了其他擅長消費投資的機構一些啟示，要關注行業發展趨勢，及時調整投資方向。消費投資機構不能局限于傳統的消費領域，而應敏銳地捕捉到科技等新興行業的發展機遇，提前布局，以獲取更大的投資回報；其二，要重視產業協同效應。投資機構在選擇投資項目時，不僅要考慮項目的獨立價值，還要關注其與自身業務的協同效應。茅臺基金投資科技企業，不僅是為了財務回報，更是為了借助科技力量提升自身主業的競爭力。消費投資機構也可以借鑒這種思路，尋找與消費行業有協同效應的科技項目進行投資，實現互利共贏；其三，則是是要有長遠的戰略眼光。茅臺基金的轉型并非短期行為，而是基于對未來產業發展的深入思考和戰略布局。消費投資機構在制定投資策略時，也應具備長遠的戰略眼光，不被短期的市場波動所左右，堅定地投資于具有長期發展潛力的行業和項目。

茅臺落子大模型，是傳統消費玩家從消費到AI投資賽道的一次嘗試，也意味著整個AI賽道不論是玩家還是投資人都在不斷迎來新的血液和基因。