營收7億元、虧損超過46億元、市值超6200億元……懸殊的數據下，是市場給予“大模型第一股”智譜華章的成長空間，也反映了當前資本對AI（人工智能）大模型的集中看好。

“當風口來了的時候，我們也不要吝惜自己的子彈。”6月中旬，在第28屆上海國際電影節上，另一家風頭正勁的大模型公司“智象未來”聯合創始人兼首席運營官王科在接受《每日經濟新聞》記者（以下簡稱“NBD”）專訪時說出這樣一句話。這家成立三年多的大模型公司，2025年全年營收過億元，2026年保持迅猛增長態勢。

王科參加“2026影視產業海上論壇” 圖片來源：主辦方

在6月新鮮出爐的全球第三方文生圖評測榜單中，智象未來的商用圖像模型（HiDream-O1-Image-1.5）綜合評分超越谷歌同類模型，排名位居全球第三，僅次于OpenAI的兩款模型。而依托這套全模態架構延伸出的AI視頻能力，正是該公司切入商業營銷、影視賽道、社媒創作并拉動業務的核心支點。

在如今的國內各大影視節展上，視覺類AI大模型廠商風頭正勁：Minimax攜手上影節推出AI影視工作坊，快手“可靈”、字節跳動“Seedance”主動奔走對接上下游影視企業。背后的邏輯清晰：在燒錢的大模型研發競速中，影視賽道正是各家尋求變現、跑通商業閉環的核心抓手。

“圖像是通往世界模型、讓大模型讀懂真實物理世界的關鍵入口，勢必會成為大家技術角逐的核心焦點。”王科認為。

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“選B”還是“選C”，創始人也糾結過

6月10日，智象未來的模型在Artificial Analysis（全球知名獨立AI模型評測與分析平臺）的文生圖榜單拿到總榜第三、國內第一的成績，這代表著中國公司用極少的訓練算力，通過全新的UiT架構（統一原生全模態架構）和算法突破，就能達到世界領先水平。用王科的話來說，這是中國大模型公司企業跳出“大力出奇跡”的行業慣性，依靠底層架構迭代走出獨有的技術路徑。

NBD：智象未來是“硬科技圈”風頭正勁的關注對象，僅4月、5月兩輪融資合計突破6億元，為什么你們這家C端用戶不熟悉的大模型公司，卻備受投資人青睞？

王科：雖然公司成立才三年多，但我們的團隊在AI視覺、多模態領域已深耕近二十年。我們的CEO（首席執行官）梅濤院士（加拿大工程院外籍院士）有二十多年經驗，是這個領域最權威的科學家之一。UiT架構是我們首創自研的底層架構，也是我們區別于OpenAI、Google、可靈等國內多數視頻廠商DiT（擴散模型）路線的核心技術底座，核心目標是適配世界模型，讓AI統一理解文字、圖片、視頻、空間物理信息。這讓我們脫離了“大力出奇跡”的路數，通過算法的迭代，用極少的算力資源，實現大模型的突破。我們認為，這是突破當前技術天花板的架構。

其次，在2023年成立之初，我們就聚焦多模態生成式AI。那一年，（大語言模型）ChatGPT橫空出世，大家都認為生成式大模型時代已至，我們就有一種強烈的使命感——多模態的“ChatGPT時刻”應該由我們來完成，于是一拍即合，三位創始人迅速搭建團隊創業。當時市場的主流關注度是大語言模型，還沒有多少人押注多模態，結果到2024年所有人都在說多模態時，我們已經“跑了一年”。

智象未來原生全模態模型架構(UiT) 圖片來源：企業供圖

NBD：為什么你們在大眾領域有些“隱身”？

王科：一個很重要的原因是我們是以To B端業務為主的大模型公司。其實到底選B還是選C，我們幾個創始人也討論過。這個過程中我們嘗試過很多，后來回到“第一性原理”：生成式AI是生產力革命，先從供給側改變，降本增效、提升質量，B端是最直接的價值變現，給客戶創造真實價值。而C端本質還是流量生意，利潤都被流量平臺賺走了，AI目前撬不動流量寡頭的商業模式。所以，我們沉淀下來聚焦B端。

C端我們也在做，但不是靠投流，而是靠自然流量，主要目的是獲取用戶反饋數據來反哺模型迭代。目前，我們有5000萬C端用戶，他們給的數據比付的錢更重要。未來，當流量平臺模式改變后，C端才可能成為主戰場。過去三年，我們“隱形”是因為我們選擇深耕B端、不炒焦慮、不追熱度。現在，隨著榜單成績和業務爆發，我們會適當走到臺前，但節奏仍然克制。

圖像驅動的全模態模型必將成為競爭的焦點

用“日新月異”甚至都不足以形容當下的大模型競爭格局。廠商一邊加碼技術研發，一邊全力尋找商業化落地窗口。AI短劇、AI影視工具成為大模型公司的兵家必爭之地。王科透露，近期一家專業短劇工作室已整體加入智象未來，不是在意其收益，而是想要拆解短劇領域“know-how”（技術訣竅）。

NBD：今年字節跳動的Seedance2.0發布后，AI短劇的大規模生產迅速成為現實，而第一個打出視頻類大模型旗號的Sora已悄然退場。對此，你怎么看？

王科：字節有足夠的財力、足夠的數據、足夠的人才密度，它訓練了一個基于紅果和抖音場景、針對中國社交媒體和短劇生態的大模型Seedance。其最大特點就是把影視導演的一些能力融到模型里面去了。短時間內，我覺得它領先于很多外國視頻類模型。

而國外視頻類大模型發展的一個標志性事件就是Sora的退場。雖然Sora研發成本高昂，但行業競爭激烈，且其用戶多為娛樂創作的普通個人，盈利空間有限。疊加OpenAI的估值居高不下，資本市場對其業務增長要求嚴苛。因此，當Sora相關業務未能跑出增長后，OpenAI會義無反顧地把它砍掉。

這給我們一個很大的啟發——不要貪圖炫酷和一時的輝煌，不要想著要把所有光環都集于一身，而是要老老實實把一個行業、一個場景甚至是一個痛點吃透。

NBD：視頻類模型賽道接下來的競爭重點是什么？

王科：圖像是所有視覺的入口，所以我們叫多模態大模型。在這個領域，中美科技公司“必有一戰”。圖像最典型的特征是“一圖勝千言”。相比文字，圖像包含的信息量大得多，也更直觀。此外，圖像是跨國界的，不存在語言障礙。基于這兩點，圖像可視為未來世界模型的入口。

這一仗我們正在打。智象未來在文生圖模型領域已經超越了Google，下一步要挑戰OpenAI。我們認為，圖像模型一定會成為視頻模型的新起點。未來視頻應用，需依托圖像模型能力，搭建更強的視頻生成模型。最終目標是全模態，即任意模態輸入、任意模態輸出。

未來，若想搶占制高點，圖像驅動的全模態模型必將成為競爭的焦點。我們希望在這次競爭中擔當主力，也有信心打贏這場仗。

6月發布的Artificial Analysis文生圖榜單，智象未來模型已經超過Google同類模型，排名第三 圖片來源：企業供圖

當風口來臨時，也不要吝惜自己的子彈

創業第四年，主要負責市場的王科每天都非常忙碌，“不是在見客戶就是在見客戶的路上”。這也是他今年出現在網絡視聽大會、上影節等影視類行業活動中的原因。他表示，前幾年“公司缺資金時”，自己還有很多沮喪時刻，但今年明顯感覺“沒時間沮喪了”，更多的是興奮。

現在，他時常思考的是如何迅速把生態搭建起來。“隨著業務爆發，我們看到希望，心態是：風來了，不要吝嗇子彈，要加大力度獲取用戶、賦予價值。”

NBD：智象未來的2025年全年收入約1億元，2026年單季度已超過這個數，爆發式增長的核心引擎是什么？

王科：增長的爆發主要是兩個浪潮疊加。第一個浪潮是今年春節前后AI應用“龍蝦”的爆發。

第二個多模態的浪潮主要歸功于中國影視文化全產業鏈的生態優勢。中國人口眾多，短視頻普及率全球最高；同時，短劇徹底改變了中國人的文化消費習慣。

當視頻模型的效果接近實拍，或者觀眾無法分辨內容是AI生成還是傳統拍攝時，行業界限就被打破了。這個突破始于2025年6月，當時“漫劇”成為爆發點。傳統漫劇需要設計師手繪、排版、渲染，逐幀制作，成本極高；而AI通過幾個指令搭建工作流，先生圖再生視頻，或使用首尾幀控制就能完成制作。在盲測中，AI生成的效果與傳統方式已難以區分，而前者成本只有后者的五分之一甚至十分之一。

我們公司雖然低調，但也趕上了風口。

NBD：在AI短劇、AI短視頻營銷領域，你們的市場占有率如何？

王科：市占率不好說，因為市場還在爆發初期。比如紅果平臺每天大量短劇上線，雖然我們只喝到一口湯，但空間巨大，因為我們會逐漸被市場熟知。AI短視頻營銷的市場體量是AI短劇的百倍量級。在AI短視頻營銷領域，我們既服務頭部電商平臺，也覆蓋中小跨境商家與線下實體門店，同時還有軟硬件一體化的營銷產品。

今年一季度，我們的簽約收入已經超過去年全年。我們會盡力保證收入質量的長期可持續，并且在風口來臨時也不會吝嗇投入，加大力度獲取用戶，為用戶創造更多價值。最終目的是在模型迭代、產品迭代和用戶信任三個方面實現長期發展。

大模型的終局不會“贏家通吃”

智象未來的機構股東呈現多元化布局。其中，既有安徽省、合肥市系列國有產業基金長期加注，也匯集東方富海、深創投等一線創投；科大訊飛、京東科技提供技術產業協同，長江電影集團、華策影視等影視企業相繼入股，為公司AI影視、短劇業務落地帶來內容與渠道資源支撐。戰略性融資不斷時，盈利問題也備受關注。

NBD：AI研發投入很大，智象未來的盈利路線是什么？何時能夠盈利？

王科：賺錢當然要思考，這也是投資人會問我們的問題。如果把研發的投入成本算上，我們目前肯定還是虧損的。但我們愿意持續投入，因為我們有能力、有使命去打這場仗。

NBD：芯片問題仍然是制約中國大模型公司的因素之一嗎？

王科：客觀來說是的。如果我們缺芯片，訓練速度就會慢。

NBD：之前你們提到投入了“超2000億參數”，這意味著什么？會不會“技術越強、虧得越快”？

王科：首先，“2000億參數”不是盲目堆算力就能訓出來的，參數大了，模型容易崩潰。根據我們掌握的信息，當前市面上能用2000億參數訓練且模型還不崩的只有兩家，我們是其中之一。這考驗的是算法架構和數據能力。

其次，算力消耗不是隨參數線性增長的。我們比較克制，不會為了爭“月度榜單第一”而狂燒算力，而是選擇“兩三個月一個大版本迭代”。

所以，我覺得“技術越強虧得越快”這個論斷不成立。技術強不等于燒錢多，它體現在算法架構、數據回流、算力使用效率上。“2000億”不是客戶體驗的直接賣點，而是底層能力的支撐。

NBD：有一種觀點認為，大模型的終局是“一家通吃”，其他公司只有被收購或合并。你如何看待這一觀點？

王科：我不認可。AI本身是技術平權，應該是百花齊放。各家大廠有其自身的基因和路線，Google、OpenAI、字節、阿里、智譜等都在做，誰都沒有獨門秘技。所以，我覺得“一家通吃”可能性不大，當前也沒有看到哪家有這樣的能力。唯一值得警惕的是，有的海外公司正試圖通過壟斷數據來建立壁壘，比如在掃描典籍后銷毀原始數據。我覺得，這種做法是對人類的不負責，會受到反噬。真正的壁壘是服務于整個生態，生態起來才是真壁壘。