作者：Omnitools
2026年5月，月之暗面被曝组织架构从B端调整回C端，负责人因高强度和成本压力住院。几乎同一时间，这家公司完成了约20亿美元的新一轮融资，估值突破200亿美元。一边是“烧钱烧到人扛不住”，一边是资本排队进场。
这不是个例。央视财经数据显示，2026年一季度中国AI领域融资近600起，总额超1100亿元，同比激增185.4%。仅5月单月，月之暗面和阶跃星辰两家大模型企业就拿走了超300亿元。具身智能赛道同样火热，一季度披露融资超50起，累计约200亿元。
当单季度融资过千亿、头部企业融资额超过其年营收数十倍，这些钱正在把中国AI竞争推向什么方向？OmniTools基于公开融资数据，盘点了2026年一季度融资最多的国产AI项目，试图回答三个问题：谁在拿钱、做什么、以及这背后的趋势意味着什么。
钱去哪了：近600起融资，算力吃掉三到五成
先看宏观格局。央视财经援引创投机构数据，2026年一季度中国AI领域融资总额超1100亿元，融资事件近600起。1100亿是什么概念？相当于2025年同期的近3倍。即便放在全球科技融资史上，这也是一个值得记录的数字。
钱主要去了两个赛道。大模型企业拿走大头，仅5月单月，月之暗面和阶跃星辰两家的融资就超过300亿元。具身智能紧随其后，一季度披露融资超50起，获投企业超30家，累计约200亿元，同比增长近60%。
更值得关注的是钱的去向。央视财经报道明确指出了三大流向：研发、算力、人才。头部大模型公司2025年研发投入普遍达数十亿元；GPU采购与云服务租赁占融资额的30%至50%；全球顶尖人才引进是第三大支出。
30%至50%砸向算力，这个数字是理解本轮融资潮的关键。它意味着每10亿融资里，有3到5亿会直接变成硬件和云服务账单。这不是浪费，而是在当前技术阶段下的入场券。训练一代大模型需要万卡集群，推理服务需要广覆盖的算力节点，这些都不是轻资产能解决的。融资的本质，就是将资本快速转化为硬件壁垒。
与此同时，研发投入数十亿元这个数字，需要放在一个背景下看：大部分大模型企业2025年的营收远不及这一水平。年收入数亿、研发投入数十亿的模式，意味着融资是维系竞争的唯一血液。
大模型赛道：三家百亿美金玩家，三张牌打法不同
这一轮融资潮中，最引人关注的三家大模型企业是月之暗面、阶跃星辰和DeepSeek。它们的共同点是估值都已突破或逼近百亿美元，但打法截然不同。
月之暗面：开源路线跑出商业化加速度
月之暗面是这半年融资节奏最密集的公司。根据证券时报和投资界的报道，从2025年12月到2026年5月，月之暗面半年内完成多轮融资，累计金额超39亿美元（约376亿元），估值从43亿美元飙升至200亿美元。半年时间，估值翻近五倍。
支撑这个估值的，是Kimi K2.5发布后的商业化表现。投资界引述数据显示，K2.5发布20天收入超2025全年，全球支付榜单从百名外升至第9位。这意味着月之暗面的商业化不是“有起色”，而是出现了拐点级的跳跃。
K2.5的开源策略是推动这一拐点的关键变量。该模型成为Cursor唯一接入的中国开源模型、OpenClaw官方主力模型，直接打入了海外开发者生态。硅谷风投a16z联合创始人Marc Andreessen评价其“基本上复制了GPT-5级别的推理能力”，投资人Chamath Palihapitiya将其称为“Kimi K2.5时刻”——开源模型第一次真正撼动闭源体系。
阶跃星辰：万亿参数基座，押注终端落地
阶跃星辰走的是另一条路。2026年1月，公司完成超50亿元B+轮融资，创下当时大模型赛道12个月单笔纪录。5月，新一轮近25亿美元融资又将完成。
与月之暗面的开源路线不同，阶跃星辰更强调基座模型的参数规模和终端落地。其万亿参数Step-2模型定位为企业级基座，多模态能力覆盖视觉理解、视频生成等场景。产品侧，Step 3.5 Flash发布首日登上OpenRouter最快模型榜单。
更值得关注的是谁在给阶跃星辰投钱。5月这轮融资中，华勤、龙旗、豪威、中兴等手机产业链公司集体入场。这不是巧合。原旷视联合创始人印奇已出任阶跃星辰董事长，公司已拆除红筹架构，冲刺港股IPO。手机产业链资本入场，意味着阶跃星辰的战略不是做一家纯软件公司，而是将AI能力嵌入终端设备，走“模型+硬件”的融合路线。
DeepSeek：从不融资到450亿美元估值
DeepSeek的首轮融资是2026年最具标志性的事件之一。根据证券时报和财经网的报道，DeepSeek已启动首轮融资，估值飙升至450亿美元，拟融资金额超500亿元，大基金正在洽谈领投。
在此之前，DeepSeek从未进行过外部融资。创始人梁文锋个人出资200亿元支撑公司运营。DeepSeek以开源模型和极致性价比著称，其技术路线对全行业API价格产生了显著的下压效应，推动主流商用模型进入“厘时代”。
“连不需要钱的公司也开始拿钱了”，这个信号比任何融资数字都重要。它说明当前AI竞争的烈度已经到了一个临界点：即便拥有技术优势和成本优势，面对行业整体的算力军备竞赛和人才争夺，不融资就可能被拉开差距。大基金洽谈领投，则意味着国资正式进入大模型核心层。450亿美元的估值，对应的是尚未大规模商业化的公司，估值消化压力不言自明。
具身智能：10余家估值破百亿，是风口还是泡沫？
具身智能是一季度融资的另一条主线。IT桔子和证券时报数据显示，一季度该赛道披露融资超50起，累计约200亿元，同比增长近60%。广州日报的统计显示，已有10余家企业估值突破百亿元。
银河通用是这条赛道估值最高的项目 。2026年3月，公司完成25亿元融资，估值超200亿元，投资方包括大基金三期、中石化和中信。这是大基金三期首次在具身智能领域出手。银河通用的核心产品是通用人形机器人及“银河星脑”具身大模型体系。其机器人与宁德时代合作，在电池工厂实现7×24小时全自主作业。
千寻智能连续完成近20亿元两轮融资 ，成立26个月估值破百亿，云锋基金、混沌投资、红杉等参与。千寻的人形具身智能产线已在宁德时代中州基地投运。
自变量机器人完成10亿元A++轮和数亿元战略轮 ，估值超100亿元。它是唯一同时获得阿里、美团、字节三家互联网巨头投资的具身智能公司。创始人王潜是全球最早在神经网络中引入注意力机制的学者之一。自变量走软硬件全栈自研路线，已推出“量子一号”“量子二号”人形机器人本体。
至简动力是这轮融资中最特殊的项目 。公司2025年7月才成立，8个月内连融5轮，累计20亿元，估值超10亿美元，成为最年轻的具身智能独角兽。红杉、腾讯、阿里均参与投资。成立不到一年估值破10亿美元，这种速度在硬件赛道极其罕见。
灵心巧手聚焦单一品类做到极致 。公司完成近15亿元B轮融资，估值超100亿元，是全球唯一月产千台高自由度灵巧手的厂商，占全球80%以上市场份额。在一个细分硬件品类做到全球第一，灵心巧手的路径不同于做整机的人形机器人公司，它更像是具身智能产业链上的“隐形冠军”。
维他动力和鹿明机器人代表了消费级和产业资本两个方向 。维他动力Pre-A轮融资近5亿元，创消费级具身智能赛道最大单笔纪录，Vbot超能机器狗已启动首批500台交付。鹿明机器人累计融资近10亿元，三菱电机领投，创始人为前追觅高管，预期2026年营收达亿元级别。
具身智能赛道正在批量制造百亿独角兽，这是事实。但已披露营收的企业寥寥。宇树科技2025年营收17.08亿元、乐聚智能营收2.58亿元并申请IPO，头部企业确有真实收入。但多数百亿估值企业仍处于早期验证阶段，估值与营收之间的鸿沟是最大的不确定性。当10余家企业同时估值破百亿，行业的估值泡沫压力不容忽视。资本的高期待最终需要走到客户现场、走到产线上去兑现。
账本背后：五个正在发生的趋势
基于以上融资数据和项目盘点，OmniTools归纳出五个正在成型的趋势。
趋势一：资本结构从VC主导转向产业资本与国家队混合。 大基金三期投银河通用、大基金洽谈领投DeepSeek首轮、三菱电机领投鹿明机器人、手机产业链资本投阶跃星辰。产业资本带着订单和场景进来，国资带着战略意图进来，纯财务投资者的占比在下降。这对企业意味着：拿了钱不只是要回报，还要对产业落地和合规负责。
趋势二：估值天花板快速抬升，马太效应加剧。 月之暗面200亿美元、DeepSeek 450亿美元、银河通用210亿元，头部企业吸走了大部分资金。与此同时，具身智能赛道获投企业超30家，但融资超10亿元的不过10家左右。资金集中流向头部，腰部以下项目的出清风险正在上升。
趋势三：IPO通道加速打开。 乐聚智能创业板IPO已获受理，拟募资26亿元，成为首家适用创业板第四套标准的AI企业。阶跃星辰拆除红筹冲刺港股，智谱和MiniMax也已启动上市流程。一级市场的高估值需要二级市场接盘，2026到2027年可能成为中国AI企业的集中上市窗口期。
趋势四：开源路线获得差异化竞争力。 Kimi K2.5通过开源打入海外开发者生态，DeepSeek以开源策略拉低全行业价格。开源不再是“免费策略”，而是获取全球开发者入口、建立生态壁垒的手段。对下游客户而言，这意味着有更多高性价比的模型可选，API成本持续走低。
趋势五：具身智能从概念验证进入小批量交付。 维他动力Vbot交付首批500台、银河通用机器人在宁德时代实际作业、宇树科技2025年出货5500台人形机器人。不再全是PPT，部分产品已经在客户现场工作。但从“小批量”到“大规模”之间，供应链、品控、售后、成本控制，每一关都不好过。
2026年一季度的1100亿融资，正在将中国AI竞争推入一个新的阶段。这个阶段的特点不再是“谁的模型参数大”，而是“谁的钱能撑到商业化兑现的那一天”。研发投入数十亿、算力吃掉三到五成、百亿估值批量出现，这些数字既是行业活力的证明，也是高烈度消耗战的信号。当融资节奏成为核心竞争力，当GPU储备决定模型迭代速度，这一轮AI创业的终局，可能不由单次技术突破决定，而由现金流和管理能力来决定谁能留在牌桌上。
