北大為什么沒出智譜？

本文來自微信公眾號： 字母榜 ，作者：李炤鋒

近日，DeepSeek和北京大學聯合開源DSpark推理加速框架，這座全國頂尖高校和DeepSeek的牽手，一時間吸引了業內的諸多關注。

這套框架處理的是大模型線上服務里的工程問題：高并發場景下，怎樣讓模型更快生成答案。公開信息顯示，DSpark已經部署在DeepSeek-V4-Flash和V4-Pro預覽版服務引擎中，單用戶生成速度提升約60%至85%。

幾個月前，北大計算中心還聯合華為發布DeepSeek全棧開源推理方案。方案基于北大自研SCOW算力平臺和鶴思調度系統，在昇騰平臺上實現DeepSeek推理部署。

過去幾年，Top2中的另一家——清華在大模型創業圈里存在感十足。大模型第一股智譜從清華知識工程實驗室和AMiner走出，后來完成公司化和資本化。面壁科技、生數科技、月之暗面等AI企業，也都是清華系大模型創業的典型案例。

與之相比，北大的路線似乎并沒有聚焦在基模路線上。

以銀河通用為代表的北大孵化企業，瞄準了具身智能場景；晶泰科技則側重AI進入藥物和材料研發。

從目前結果上來看，北大的確沒有孵化出智譜一樣的企業，但它指向的是另一種高校AI產業化路徑。

討論北大的AI產業化，需要先了解下北大的AI產業孵化機制。

早在2018年，北大科技園人工智能專業孵化平臺就入選國家專業化眾創空間。公開材料顯示，這個平臺覆蓋項目篩選、孵化、加速和產業化，也連接投資機構、產業資源和創業團隊。

但這種平臺服務，和智譜式公司化路徑差別很大。

智譜的成長軌跡里，是清華實驗室成果長成公司，再進入大模型和資本市場。北大的AI外溢，更多先落到具體產業問題里。

目前，北大最知名的AI產業孵化成果，出現在具身智能方向。

銀河通用是一家做通用機器人和具身智能大模型的公司。它想解決的問題，是讓機器人理解環境、操作物體，并在不同場景中完成任務。

2021年，從斯坦福大學博士畢業后，王鶴回國加入北京大學計算機學院，擔任前沿計算研究中心助理教授，并建立具身感知與交互實驗室。

兩年后，他聯合前ABB機器人專家姚騰洲創辦銀河通用，把實驗室里的具身智能研究推向產業化。

北大知名教授親自帶隊，又是時下熱門的產業領域，迅速引發了資本進場。2023年12月，銀河通用完成億元級天使+輪融資，美團戰略領投，北大燕緣創投、清華SEE Fund和IDG資本等跟投。

燕緣創投的進入，使這家北大校友企業，在資本層面也和其母校建立了緊密連接。

2024年，“北大—銀河通用具身智能聯合實驗室”成立，合作內容覆蓋前沿理論、關鍵技術、成果轉化和產業落地。在實驗室層面實現了校企資源深度對接。

事實上，教授創業在中國AI產業圈并不稀奇。但作為Top2級別的北大，在AI領域的孵化落地，似乎沒有落在語言基座模型上。

AI for Science，是另一條更有北大底色的路線。

晶泰科技是一家AI制藥和材料研發公司。它試圖用算法、計算化學和自動化實驗，提高藥物研發效率。

晶泰聯合創始人賴力鵬，本科階段在北大學習物理和數學，后來去了麻省理工學院做博士后。

2018年，人民日報海外版報道披露，賴力鵬由北大引進回國，回國后通過北大科技園實現了產學研用的轉化，創辦深圳晶泰科技。

后來，晶泰拿到騰訊、真格、峰瑞、紅杉、Google等機構投資，逐漸成為AI for Science賽道里的代表公司。

北大方面后來也把晶泰作為創企的典型案例。2026年，北大創新創業學院“創企行”第一站就選擇走進晶泰，面向學生展示AI for Science企業如何從科研問題走向產業應用。

這兩家公司迅速成長為各自領域的知名企業，只是作為北大的AI產業孵化的名片，這些成果和清華孵化智譜的路徑出現了顯著差異。

相比起北大的平臺孵化邏輯，清華和智譜的案例，卻是實驗室孵化的一條典型路線。

智譜的前身可以追溯到清華知識工程實驗室和AMiner。AMiner最早是學術搜索和知識挖掘系統，長期積累知識圖譜、學術網絡、自然語言處理和數據挖掘能力。

到大模型創業周期來臨時，這條技術路線有了公司化出口。

2019年，李涓子、唐杰等清華教授共同成立智譜。唐杰擔任首席科學家，張鵬擔任CEO。實驗室成果、教授團隊、公司主體和資本市場，由此連成一條比較清晰的鏈路。

智譜上市后，清華的孵化也迅速收獲了資本回報。按照招股書披露，清華大學旗下華控技術轉移有限公司持有智譜1553.44萬股，持股比例約3.5%。

如果按近期約1萬億港元總市值計算，這部分股權對應市值超過300億港元。再加上清華大學教育基金會出資的JinYi Capital作為基石投資者認購的股份，有行業內報道測算，清華相關主體持有智譜股份對應市值約380億港元。

此外，清華在這一輪大模型創業里，也不只有智譜。

面壁智能成立于2022年，創始團隊來自清華大學計算機系自然語言處理實驗室。公開資料顯示，公司成立早期獲得北京智源人工智能研究院孵化支持，種子輪引入智譜投資。從實驗室、科研平臺到創業公司，這條成果轉化鏈不斷延伸。

2023年，清華校友楊植麟創辦月之暗面，推出Kimi。和智譜、面壁不同，月之暗面沒有沿著實驗室成果轉化的路徑成長，卻很快成為國內最受關注的大模型創業公司之一。

如果把時間再往前推一年，這幾家公司又會在同一個地方相遇。

2018年，北京啟動建設北京智源人工智能研究院，希望把高校、科研院所和企業里的AI力量組織到同一個平臺。

北大計算機學院教授黃鐵軍參與創立智源，并擔任首任院長；清華大學計算機系教授唐杰后來擔任智源學術副院長，主持“悟道”大模型等項目。

幾年后，這個平臺不斷出現在北京AI創業故事里。唐杰后來參與創辦智譜，劉知遠聯合創辦面壁智能，楊植麟參與“悟道”項目后創辦月之暗面。黃鐵軍后來透露，智源成立七年來，已經孵化約20家人工智能創業公司。

這也是北京這一輪AI創業的一個特點。很多后來被歸入“清華系”的大模型公司，往前追溯，都能看到高校、科研平臺和產業資源長期交匯的痕跡。

前文提到的銀河通用、晶泰科技，也是在同一時期沿著另一條路徑成長起來。相比基礎模型創業，北大的產業化結果更多落在科學智能、具身智能和企業智能等方向。

這種差異，也能從北大AI的旗幟性人物身上看出來。

朱松純是北京大學人工智能研究院院長，也是北京通用人工智能研究院院長。他的研究方向，用一句話總結，就是機器能不能進入真實世界。

2023年，他在北大開學典禮上說，通用智能體至少要能“完成無限任務、自主產生任務以及由價值驅動”。他還提醒，很多人把大語言模型看作通用人工智能，但這些模型“不具備這三大基本特征中的任何一個”。

2026年3月，北京通用人工智能研究院發布機器人核心引擎“通腦”，目標是讓機器人擺脫“遙控演示”，具備自主決策和持續學習能力。北大的通用智能研究，由此接到了具身機器人和真實任務上。

另一邊，北京大學計算機學院教授黃鐵軍，曾任北京大學人工智能研究院副院長，也曾任北京智源人工智能研究院院長。他長期做視覺信息處理和神經形態計算。

2021年，黃鐵軍團隊的超高速脈沖相機亮相國家“十三五”科技創新成就展。北大和北大科技成果轉化基金圍繞這一成果成立脈沖視覺公司，推動產業化。

所以，兩位北大的AI產業旗幟性人物，一位聚焦通用智能和機器人，另一位聚焦機器視覺和視覺芯片。這似乎在一定程度上，也解釋了同在海淀區的兩家Top2高校的AI產業研究路線差異。

在互聯網時代，北大曾經有過清晰的產業名片。

其中最知名的校友案例，莫過于李彥宏創辦百度。這一代北大技術人才趕上搜索和互聯網平臺周期，抓住了互聯網時代的早期技術風口，迅速成為了行業內的中流砥柱。

到了大模型時代，北大人才仍在核心鏈條里，雖然沒有涌現出智譜這樣的頭部基模公司，但北大系的AI人才也紛紛進入頭部公司的模型研發團隊、開源生態和研究機構。

已經從阿里Qwen團隊離職的林俊旸，就是一個典型例子。

林俊旸北大畢業后進入阿里達摩院，參與過M6和OFA等項目。到Qwen開源體系階段，他已經站在阿里大模型研發鏈條的核心位置。

2026年1月，AGI-Next前沿峰會上，林俊旸和智譜唐杰、月之暗面楊植麟、騰訊姚順雨同臺。這場活動由清華大學基礎模型北京市重點實驗室發起，智譜參與組織。

現場有一個細節。林俊旸原本準備的演講題目是“Generalist Model”，后來改成了“Generalist Agent”。他解釋，Agent比模型本身更大，要能像人一樣使用工具，也要能在環境中完成任務。

今年3月，林俊旸從阿里Qwen團隊離職。此后，投資圈很快開始跟進他的下一步動向。近期，多家媒體報道稱，林俊旸正在籌備新的AI創業項目，種子輪目標估值高達20億美元，約合135億元人民幣。

這讓他有可能成為北大AI校友創業的一個新樣本，也許在他的主導下，北大校友創業，也會多出一個更接近大模型主線的案例。

而在另一家AI巨頭DeepSeek的團隊建設中，也有北大出身的大模型人才的身影。

目前擔任小米MiMo大模型負責人羅福莉，曾在北大讀計算語言學碩士，后來先后進入阿里達摩院和DeepSeek工作。

媒體后來常把羅福莉寫成“天才少女”，但她本人并不喜歡這個標簽。

2021年6月，羅福莉在阿里達摩院專訪中回憶，自己曾是計算機領域的“低起點者”。大三到北京大學實習期間，她受到北大語言計算與互聯網挖掘研究室研究員萬小軍的科研啟蒙，并發表了人生中第一篇頂會論文。

2017年，羅福莉被保送至北京大學計算語言學專業。她后來回憶，沖刺論文那一年，大年二十九回家，大年初五又回學校趕稿，一直趕到正月十五。

2019年，羅福莉因在自然語言處理頂會ACL上參與發表8篇論文走紅。她后來在知乎回應稱，自己只是投中了一長一短兩篇，其他論文是參與實驗室同學的研究；“我付出了足夠的努力，當然也有運氣成分加持”。

北大校友羅福莉后面的職業軌跡已經為人熟知：從達摩院到DeepSeek，再轉戰小米。而北大和DeepSeek的合作，也在同一時間愈發深入。

最近一段時間，隨著DSpark進入DeepSeek線上服務引擎，北大與華為的推理方案進入國產算力部署鏈條。北大正在通過系統工程層面的成果，不斷切入大模型產業底層。

如果以清華—智譜的路徑作參照，北大確實還沒有形成一個同樣清晰的基礎模型公司樣本。但把AI產業看得更寬，北大的位置仍然在產業中心。

今年1月，北大臨港科創中心披露，燕緣創投管理的首支全盲池基金完成備案，規模1億元，重點投向半導體、人工智能、軟件等新一代信息技術，以及北大科技成果轉化項目。

另一邊，去年6月舉辦的首期北大AI創業營，從全校超過100個報名項目中遴選35個項目、66位青年創業者，方向覆蓋機器人、腦機接口、科學智能、智慧醫療和類腦芯片。

到2026年初，第二期又有45個項目入營，超過60%的項目已經完成公司注冊。

這些動作卻指向了另一條AI產業路線：北大不只是等校友在外部創業，也在用基金、創業營和成果轉化平臺，加速AI成果落地。

清華的AI名片，已經通過基礎模型公司打響。北大的AI名片，可能會在更垂直的地方出現：機器人、類腦芯片、科學智能、AI for Science等領域。

回到開頭的問題，北大的答案也許不是再復制一家智譜。兩所Top2級別的高校，在產業基因上，從一開始就存在一些差異。

在眾多孵化的企業中，北大仍然需要一張AI產業的名片，但那未必會是一家通用基模公司。

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