独苗大模型创业者 登GTC主舞台 暗示AI新拐点

发布时间：2026-02-03 21:10:05  浏览量：1

2026年英伟达GTC大会嘉宾名单出炉，月之暗面创始人杨植麟成为唯一受邀的独立大模型创业公司代表，与特斯拉AI总监、DeepMind核心架构师同台。这不仅是对杨植麟个人的认可，更暗藏英伟达对AI行业下一个风口的预判。

回顾英伟达GTC近三年的嘉宾选择，几乎每次都精准踩中行业风口：2023年邀请OpenAI的Ilya，直接引爆生成式AI浪潮；2024-2025年聚焦机器人企业，推动具身智能成为资本新宠。

而2026年选择杨植麟，标志着英伟达的叙事逻辑正在发生转变。过去两年，“大力出奇迹”的算力竞赛让企业客户陷入成本焦虑：买了大量GPU，训练出大模型，部署了机器人，但实际ROI却远低于预期。

英伟达急需给客户一个新的故事：算力不仅能用来训练超大模型、驱动机器人干活，更能通过优化推理效率，实现低成本的深度思考。杨植麟团队死磕的K2.5模型，恰好是这个故事的完美样板——它在推理效率上的突破，证明了算力可以用在更有价值的地方。

这一转向也符合黄仁勋在CES 2026提出的“物理AI”延伸逻辑：当具身智能的硬件落地逐渐成熟，软件层的效率优化就成了下一阶段的核心，只有让AI的“思考”更高效，才能真正释放具身智能的价值。

杨植麟的这一次登堂入室，并非一帆风顺。2024年，Kimi曾靠疯狂投流与头部AI产品形成双寡头格局，一度被视为AI创业的流量神话。但2025年DeepSeek以极低推理成本冲击市场，直接击碎了Kimi的流量护城河，日活数据大幅下滑。

这场危机反而让杨植麟清醒过来：AI创业的核心壁垒从来不是流量，而是技术。他随即砍掉数亿元营销预算，带领团队闭关172天，专注于模型技术研发。

这种“反互联网”的选择，在当下的AI创业圈尤为难得。很多创业公司受资本驱动，沉迷于用流量数据换取更高估值，却忽略了AI技术的底层研发。而杨植麟的回归，恰恰证明了技术深耕才是穿越行业周期的唯一路径。

闭关之后，K2模型发布即开源，随后的K2.5模型在HLE-Full、BrowseComp等测试集中超越GPT-5.2、Claude 4.5 Opus等旗舰模型，成为抱抱脸平台的第一名。同时，月之暗面完成5亿美元C轮融资，投后估值43亿美元，现金储备超100亿元，为长期研发提供了充足弹药。

杨植麟的崛起，本质上是AI行业从“规模竞赛”转向“效率竞赛”的缩影。过去几年，大模型行业陷入“参数越大越好”的误区，动辄万亿参数的模型层出不穷，但实际落地时却面临推理成本高、响应速度慢等问题。

企业客户的痛点已经从“有没有大模型”变成“能不能用得起大模型”。根据行业调研数据，很多企业的AI部署成本中，推理成本占比超过60%，而提升推理效率可以直接将这一比例降低30%以上。

K2.5模型的成功，正是抓住了这一痛点。它通过优化模型架构、强化学习路径，实现了单次调用调度上百个智能体的能力，同时大幅降低了推理成本。这种“精准高效”的技术路线，正在成为行业新的风向标。

对比之下，之前的具身智能风口虽然热闹，但多数机器人企业仍停留在“能干活”的阶段，并未解决AI思考效率的问题。而英伟达选择杨植麟，正是要向市场传递信号：下一阶段的AI竞争，将是效率的竞争。

在同行先后登陆港股IPO的背景下，杨植麟选择保留100亿元现金储备，而非急于上市变现，这背后是对AGI的长期主义追求。

上市虽然能让企业获得更多资金，但也会带来资本市场的压力：需要定期披露财报，满足短期业绩预期，这往往会迫使企业放弃长期研发，转向短期变现。而100亿元现金储备，能让月之暗面在未来3-5年里不受资本市场干扰，持续投入AGI的底层研发。

这种长期主义在AI创业圈并不多见。很多创业公司在拿到融资后，要么快速烧钱做流量，要么通过并购扩大规模，很少有公司愿意沉下心来做5年以上的技术布局。但AGI的研发恰恰需要这种耐心，它不是一蹴而就的，需要持续的技术积累和投入。

杨植麟的选择，或许会让月之暗面成为AGI赛道的黑马。当其他公司忙于应对资本市场的短期考核时，月之暗面可以专注于技术突破，最终在AGI的竞争中占据先机。

杨植麟登上GTC主舞台，不仅是个人和企业的高光时刻，更是AI行业转向的信号。从规模到效率，从流量到技术，从短期变现到长期主义，AI行业正在进入一个更务实、更理性的发展阶段。而英伟达的这一次选择，或许会成为下一个行业浪潮的起点。