阶跃星辰姜大昕：今年目标收入10亿元，不着急IPO

来源：市场资讯

　　来源：硅谷AI见闻

　　作者| 常博硕

　　编辑 | 杨锦

　　7月25日，在2025世界人工智能大会开幕前一天，上海AI独角兽阶跃星辰正式发布了新一代基础大模型Step 3，并将于7月31日向全球开源。

　　据CEO姜大昕表示，Step 3在国产芯片上的推理效率最高可达 DeepSeek-R1 的300%，且对所有芯片友好。在基于英伟达Hopper 架构的芯片进行分布式推理时，Step 3 相较于DeepSeek-R1的吞吐量提升超 70%。

　　CEO 姜大昕在发布会上表示，Step 3的优势用四个字就可以概括：多、开、好、省。

　　所谓“多”，就是多模态。姜大昕认为，在大量的应用场景当中，相比于大语言模型，多模态反而是刚需：“大家有没有发现在很多场合，其实我们并不需要这个模型是一个数学奥赛的金牌选手，但我们往往需要这个模型能够读懂一张图的含义，能够用语音和我们的用户进行交流。”

　　“开”指的就是开源，姜大昕解释道：“开源的模型不仅有利于私有化部署，而且也可以很方便的去做后训练和微调，能极大的帮助模型更好地适应在下游应用中的需求。”而“好”和“省”则代表了模型严谨的逻辑能力和足够低的成本。

　　今天，沉寂了许久的AI六小龙之一此次终于带着自己的新产品又回归了大众的视野，但值得注意的是，这家大模型企业除了在基础模型的更新上发力之外，此次回归更是联合了近10家芯片厂商发起“模芯生态创新联盟”，旨在打通芯片、模型和平台全链路技术。

　　联盟首批成员包括华为昇腾、沐曦、壁仞科技、燧原科技、天数智芯、无问芯穹、寒武纪、摩尔线程、硅基流动等。目前，华为昇腾芯片已首先实现Step 3的搭载和运行。沐曦、天数智芯和燧原等也已初步实现运行 Step 3，其它联盟厂商的适配工作正在开展。

　　姜大昕还透露，阶跃星辰计划将全年收入冲刺目标定为10亿元人民币。会后在接受搜狐科技等媒体采访时，他表示：“这个目标是基于商业化的落地情况与增长趋势制定的。” 他透露，终端方面，阶跃星辰已经与国内一半以上的手机厂商合作开发AI助手，在车载智能座舱上也与吉利等合作紧密，在金融领域，已经和财联社、国金证券、海通等大型金融机构都有深入合作，还有内容领域的商业化也在推进中。这些都带来了显著的收入。

　　以下为此次对话精编：

　　媒体：当前基座大模型厂商正逐渐分化，分别侧重中国市场、AIGC、海外应用等方向。作为同时布局基础模型与产业化的企业，如何兼顾“做基模”和“做应用”？

　　姜大昕：我们观察到，大模型行业确实正在经历显著分化。我们认为，大模型已从1.0阶段进入2.0阶段。1.0阶段是模仿学习，2.0阶段强化学习范式开始占主导地位。这种范式升级每轮都会淘汰一些厂商。坚持做大模型，尤其是基础大模型，非常艰苦，投入巨大。但我们一直强调“超级模型+超级应用”，两者相辅相成。一方面，模型能力决定应用上限，另一方面，应用反过来提供了真实场景与数据，推动模型进步。我们不认为这是二选一，而是一个协同演进的闭环。

　　媒体： 芯片适配方面，尤其是国产芯片适配，具体是怎么推进的？目前模型联盟的工作机制是怎样的？

　　姜大昕： 我们的思路是对芯片友好地设计模型结构，不是创造全新的算子，而是通过结构优化，使模型在国产芯片上运行更高效。这是一种“矩阵乘法优化”思路，是对硬件更友好的结构设计。适配是一种“双向奔赴”的合作，我们提前数周将模型交给芯片厂商，同时提供高性能部署方案，目前X3芯片已经与我们完成适配。我们还与包括昇腾、寒武纪等在内的国产芯片厂商成立了模型联盟，推动统一的软件部署标准，避免重复造轮子。

　　媒体：在模型参数量上，Step 3采用的是不到一万亿参数的设计，是否意味着你们放弃了参数更大的模型？是否受到本土算力限制？

　　（阶跃星辰CTO）朱亦博： 我们没有放弃向上扩展模型规模的可能。当前选择小于万亿参数，是为了更好地控制推理成本和部署效率，即在固定预算下获得更高的智能能力。这一代模型强调高效推理，而非纯粹追求预训练时的“参数越大越好”。未来随着技术演进，我们仍会探索更大规模的模型。但当前的重点是让国产芯片在推理端实现性价比上的真正突破，在不依赖补贴的条件下，与国际先进芯片PK。

　　媒体：阶跃是否有明确的芯片路线？未来是否考虑全面“去英伟达化”？

　　姜大昕： 我们并不刻意排斥任何一种芯片。在当前阶段，我们的首要目标是技术追赶美国顶尖模型能力，不能被拉开差距。用什么芯片不是主观选择，而是现实条件决定的。我们会根据实际算力情况灵活使用。

　　媒体： 多模态目前的主要技术卡点在哪里？

　　姜大昕： 最大的技术挑战来自“模态对齐”。文本是离散的、低维的，并且语义空间闭环；而视觉是高维、连续的，且语义空间和感知空间不一致。让视觉和语言对齐，是极其复杂的问题。此外，理解和生成的架构尚未统一，当前大多是将理解部分用自回归架构处理，生成用扩散模型完成，形成断裂。我们一直在投入理解生成一体化方向的研究，也取得了一定成果，比如图像编辑能力就是我们一体化设计的体现。

　　媒体： 阶跃与车企、手机厂商的合作在定制化程度上有多高？是否具备迁移复用能力？

　　（阶跃星辰副总裁）李璟： 当前我们已经服务超过50%的主流手机厂商。车端方面与吉利的合作也在快速扩展。我们的产品构建是高度模块化的，0-1阶段虽需投入较多，但后续在其他客户中迁移的成本极低。当然，不同厂商可能在UI交互、应用逻辑上有细微定制，但核心模型和服务是统一的，支持快速规模化部署。

　　媒体： 在国产大模型技术差距较小、迁移成本较低的背景下，阶跃如何确保客户不轻易流失？

　　姜大昕： 技术本身是一个窗口期。关键是你是否能在窗口期内形成“数据闭环”和“产品优势”。我们与客户的合作并非简单交付模型，而是深入到行业场景中，形成能力与数据双向耦合。从模型层面看，我们有领先的多模态推理能力；从产品层面看，我们强调用户反馈驱动的迭代机制，这决定了客户黏性非常高。

　　媒体：阶跃如何看待与国产芯片厂商的深度绑定？是否希望未来能推动整个“芯片+模型”的国产闭环生态？

　　朱亦博： 我们不希望行业走向“只剩一家芯片、一家模型”的垄断局面，而是希望建立一个多元合作生态。目前我们与寒武纪、昇腾等国产厂商形成了“模型联盟”，不是搞封闭，而是促进协同。我们真诚欢迎国产开源模型厂商加入，共同推进国产适配。这不是排他性联盟，而是面向开放、合作、共赢的机制。

　　媒体：阶跃的图像编辑、视频生成等能力是否具备技术护城河？尤其在推理大模型普遍幻觉严重的背景下，有何应对策略？

　　姜大昕： 多模态推理是我们重点突破方向之一。当前我们将推理范式从文本延展到图像和视频，使得模型具备跨模态判断能力。这对于传统的“扩散生成模型”是质的飞跃。关于“思维链过长”与“幻觉”，我们正在设计新算法，使推理链更简洁高效；同时引入更强的反馈机制来修正幻觉。这是我们科研团队当前重点攻坚的问题之一。

　　媒体： 阶跃未来是否有明确的上市计划？

　　姜大昕：我们没有设定具体上市时间表，也不着急。更看重的是公司在产品、技术、资本三方面的动态平衡。港股、科创板等都是潜在选项，但现阶段我们的核心任务还是继续夯实商业化基本盘与模型能力。