2026年4月22日至24日，第20届中国投资年会·年度峰会于北京海淀盛大召开。本届大会以“K型曲线”为主题，由北京市海淀区人民政府指导，投中信息、投中网主办，北京中关村科学城创新发展有限公司协办。本届年会连续第二年扎根北京海淀，双方合作正从初次携手走向深度融合。超千名行业领袖、投资人及创业者齐聚海淀，共同研判中国私募股权市场的结构性变局。

群贤毕至，重磅嘉宾阵容

大会嘉宾阵容星光熠熠，政策、学术、投资与产业的领军人物跨界同席，共同为这场二十年节点上的行业盛会聚力。

大会开场，投中信息首席执行官杨晓磊以“K型曲线”为核心主题，描绘了当前中国创投市场两极分化的整体格局——共识与分歧并存、机遇与困境同在，上行与下行曲线同步演进。他表示，当下创投市场并不缺钱，而是进入了一个机会高度分化的时代。头部项目回报显著，只要能参与，往往就能为基金贡献收益；但同时约70%的存量项目仍未退出，幂律效应十分明显。

杨晓磊指出，如今一级市场正呈现两个平行世界：一边是AI、芯片、生物技术等赛道融资火热、估值走高；另一边则是大量存量企业长期面临融资困难。今年大会的主题，正是对这种向上与向下并存局面的概括。他认为，这种局面背后是政策、技术与资本三股力量共同推动。国家支持硬科技与新质生产力，二级市场给予科技更高溢价，资金也重新回流一级市场，财富和机会正向具备产业升级能力的赛道集中。

对于市场泡沫，他表示，有泡沫，但没有泡沫的市场往往也没有活力。在K型分化时代，关键是看清现实，根据自己的判断，决定是否站上那条上行曲线。

启明创投创始主管合伙人邝子平在“拥抱周期 穿越周期”主题演讲中表示，当前创投行业所面对的周期并非单一的资本市场冷暖，而是科技发展、宏观经济、政策环境、人才流动等多重周期交织共振。在他看来，资本市场低迷时，往往也可能正处于科技创新和人才积累的上升阶段，因此投资机构需要识别真正重要的周期，并以长期视角进行布局。启明创投过去20年始终围绕科技发展主线展开投资，在人工智能领域持续沿着技术演进路径布局，从大模型、多模态到具身智能，保持稳定出手节奏。

谈及人工智能投资热度，邝子平表示，人工智能并非短期风口，而是一场将持续30年至50年的深远技术革命，未来机会只会越来越多、越来越广。当前行业已跨越“是否具备商业价值”的验证阶段，进入持续投入、持续产出的正向循环。他表示，对于投资机构而言，周期不可怕，也难以控制，关键是坚持独立判断，专注做好自己的事情，才能真正穿越周期。

此外，在宏观与政策层面，新加坡著名外交家、新加坡国立大学李光耀公共政策学院创始院长马凯硕通过远程视频演讲，为大会注入了全球地缘政治与国际治理的深远视野；原中国银行保险监督管理委员会副主席陈文辉、中国政法大学教授、博导刘纪鹏则分别从监管实践与二级市场视角，为当前市场环境提供权威研判。

原中国银行保险监督管理委员会副主席陈文辉表示，当前创投市场信心回升、整体回暖，募资端人民币基金主导地位增强、国资 LP 成核心��源，投资端聚焦硬科技领域且案例数与金额显著增长，退出端IPO及并购案例增加，但退出存量压力仍存。

同时他指出市场存在耐心资本功能未充分发挥、硬科技认知不足、退出机制不完善等问题，强调需实现有效市场与有为政府的有机结合。针对创投市场高质量发展，他提出五点思考，包括完善国有资本LP/GP体制机制、壮大并优化耐心资本结构、提升创投机构赋能企业能力、优化退出机制（重点培育并购退出）、发挥CVC独特作用及健全金融服务体系，助力行业抓住科创大时代机遇，实现良性发展。

在投资圈方面，北极光创投创始管理合伙人邓锋、中科创星创始合伙人米磊、中信金石董事兼总经理常军胜、蓝驰创投管理合伙人陈维广、IDG资本合伙人牛奎光、国中资本首席合伙人兼董事长施安平、联想创投管理合伙人王光熙、鼎晖投资创始合伙人兼鼎晖VGC管理合伙人王霖、钟鼎资本创始合伙人兼CEO严力、毅达资本董事长应文禄、Monolith砺思资本创始合伙人曹曦等一线机构掌舵人悉数出席，涵盖早期风投、成长期基金、产业资本等多元视角，带来对当下市场最真实的判断与实战经验。

在产业前沿方面，世航智能创始人陈晓博、EverMind CEO兼盛大集团副总裁邓亚峰、星思半导体联合创始人兼CTO林庆等硬科技新锐创业者的加入，为大会带来产业一线的鲜活声音，在资本与产业之间架起了直接对话的桥梁。

多维议程，在碰撞中寻找答案

作为行业年度盛会，本届大会为期三天，以“趋势中国、投资中国、产业中国、科技未来”为核心主线，设置近40场主题演讲与巅峰对话，核心议程涵盖拾日谈、巅峰对话等重磅环节，以及并购、早期投资、出海投资等行业专场，和聚焦新一代年轻投资人的「NOVA FORUM」新星投资人论坛，覆盖私募股权投资全链条。

在《拾日谈：60、70、80后》对话环节中，投中信息CEO杨晓磊与北极光创投创始管理合伙人邓锋、中科创星创始合伙人米磊、Monolith砺思资本创始合伙人曹曦围绕三代投资人的时代际遇、行业认知与创投精神展开交流。嘉宾们一致认为，风险投资并非传统意义上的金融行业，更不是单纯依靠资本运作获利的“资本家生意”，其本质是通过认知判断、支持创新，与创业者共同推动产业进步。

嘉宾们表示，中国创投行业的发展，本质上也是一代代投资人与企业家共同成长的过程。60后完成了行业从无到有的启蒙与奠基，70后推动了行业专业化、细分化发展，80后及更年轻一代则在新技术浪潮中展现出更鲜明的独立判断与全球视野。面对AI等新一轮科技变革，年龄的界限正在被打破，持续学习、保持好奇心、理解未来趋势，成为所有投资人共同的核心能力。正如现场所言，无论身处哪个年代，能够与最优秀的创业者同行、参与定义未来，始终是创投行业最具吸引力的价值所在。

 主题演讲和巅峰对话环节，各位嘉宾围绕K型曲线下的行业分化格局，分板块深度研讨：趋势中国篇聚焦宏观，剖析地缘博弈、周期应对与K型分化底层逻辑，探讨投资突围路径；投资中国篇立足一级市场，分享创业投资高质量发展、前沿领域投资策略及投资机会再分配逻辑；产业中国及科技中国篇紧扣产投融融合，聚焦前沿赛道，探讨早期投资定价与全球化投资转型。各环节拆解募投管退核心痛点，分享实操性洞察，为行业参与者提供方向指引，助力其在分化浪潮中找准定位。

创新呈现，焕新盛会活力

本届大会除了在议程设计上创新突破外，还在会前特别邀请了太盟投资集团中国董事长邱忠伟，加华资本创始合伙人、董事长宋向前，海松资本CEO、管理合伙人陈立光，嘉御资本董事长、创始合伙人卫哲，启明创投合伙人叶冠泰录制投中深度对话视频类访谈节目《超级投资家》。嘉宾们围绕自身从业经历，分享深耕行业的实战经验与大咖观点，让更多行业从业者受益。

与此同时，大会创新特设“我的中国风险投资史”艺术展，以实物征集的独特形式，向行业内投资机构发出邀请，征集机构及个人手中具有纪念意义的老物件，用具象载体承载行业记忆、诉说创投故事。

该艺术展源于投中编辑团队《中国风险投资史》一书的出版，创新弥补了书籍文字记录的局限，将抽象的行业成就与高光时刻转化为可触可感的实物记忆，既彰显了对中国创投三十年发展历程的致敬，也以创新形式传承创投精神，丰富了盛会的行业内涵与人文价值。

特色专场，精准聚焦产业与新生力量

本届大会设置多个特色分会场，精准对接不同领域需求。

2026投海Tech Show专场活动作为第20届中国投资年会·年度峰会的重要组成部分，由中关村科学城管委会指导、中关村科学城公司主办、投中信息承办，聚焦AI与硬科技两大核心方向，摒弃传统路演模式，打造高效对接平台。

本次亮相展示的14家企业，均源自海淀区“五方六力”科技成果转化机制挖掘培育，是具备核心技术壁垒与高成长潜力的优质科创项目，涵盖端侧智能、商业卫星算力、光电融合芯片等前沿领域，吸引众多头部创投机构深度对接，为硬科技项目与资本的双向奔赴搭建了坚实桥梁。

另一大特色分会场——Nova Forum新星投资人论坛，则将焦点对准新一代年轻投资人。我们相信，风险投资最大的魅力在于它总是动态的、直面未知的，从不甘于周期、环境、方法论的限制，始终坚持向无人深空处寻找新的答案——这就是青春才能做到的一切。

Nova Forum为年轻投资人提供了交流学习、展示风采的平台，汇聚行业新生力量，探讨创新投资理念，助力培育兼具视野与能力的新一代创投人才，为行业发展注入持久活力，彰显中国创投行业的代际传承与创新精神。

榜单发布，彰显行业权威标杆

大会现场重磅发布投中2025年度榜单，涵盖投中2025年度中国最佳创业投资机构TOP100、投中2025年度中国最佳私募股权投资机构TOP100等，同时发布“投中榜·NOVA新星投资人榜单”。

作为国内股权投资行业的风向标，投中榜单依托投中嘉川CVSource的数据支撑，通过严谨的调研、核实与评选流程，全面衡量市场发展的真实状况和竞争格局，客观盘点年度行业成果，表彰在行业中表现突出的机构与个人。榜单的发布不仅为行业树立了标杆，更为LP出资、机构发展提供了重要参考，助力行业规范化、高质量发展。

为期三天的第20届中国投资年会·年度峰会圆满落幕。大会汇聚行业智慧、链接产业资源，为私募股权投资行业穿越分化周期提供了清晰指引。未来，大会将持续深化多方合作，搭建优质行业交流对接平台，助力产融深度融合，推动中国股权投资行业高质量发展、共启新征程。

大公司：

魔法原子：目标到2036年营收达140亿美元

36氪获悉，美西时间4月28日，魔法原子在硅谷举办全球具身智能创新大会（GEIS）落幕。会上发布自研世界模型Magic-Mix、灵巧手MagicHand H01及旗舰人形机器人MagicBot X1。大会上，公司首次对外披露魔法原子的长期营收目标：到2036年，公司将向140亿美元营收规模迈进，并宣布未来五年将持续投入10亿美元，打造面向机器人二次开发的专属生态。

吉利汽车：第一季度营收首破800亿元，核心归母净利润同比增长31%

36氪获悉，吉利汽车公布2026年第一季度业绩报告。2026第一季度，录得总销量709358辆，同比增长1%。受益于出口销量的强劲增长及高价值产品销售占比提升，本集团期内收入同比增长15%；核心归母净利润45.6亿元，同比增长31%；当期毛利率17.5%，同比提升11%。截至2026年一季度末，公司总现金水平达602亿元

掌阅科技：2026年将全面推进AI短剧工业化布局

掌阅科技在2025年年度业绩说明会上表示，2026年公司将全面推进AI短剧工业化布局，实现内容生态规模化突破；显著加大资源投入力度，加码海外市场战略布局。在国内市场，AI短剧的成本结构将显著发生变化；海外市场流量渠道相对多元，公司将大力推动数字阅读、精品短剧、AI漫剧等多内容形态协同出海，搭建覆盖多语种、多区域的全球化内容生产与分发体系。（证券时报）

中国人寿：一季度净利润195亿元，同比下降32.3%

36氪获悉，中国人寿披露一季报，公司2026年一季度实现营业收入932.91亿元，同比下降15.3%；归属于母公司股东的净利润195.05亿元，同比下降32.3%。

中国中车：一季度净利润33.78亿元，同比增长10.66%

36氪获悉，中国中车披露一季报，公司2026年一季度实现营业收入538.19亿元，同比增长10.57%；归属于上市公司股东的净利润33.78亿元，同比增长10.66%。

三六零：一季度净利润1.09亿元，同比扭亏为盈

36氪获悉，三六零披露一季报，公司2026年一季度实现营业收入20.11亿元，同比增长7.9%；归属于上市公司股东的净利润1.09亿元，同比扭亏为盈。

赣锋锂业：一季度净利润18.37亿元，同比扭亏为盈

36氪获悉，赣锋锂业披露一季报，公司2026年一季度实现营业收入91.96亿元，同比增长143.81%；归属于上市公司股东的净利润18.37亿元，上年同期亏损3.56亿元，同比扭亏为盈。

重庆啤酒：一季度净利润4.38亿元，同比下降7.4%

36氪获悉，重庆啤酒披露一季报，公司2026年一季度实现营业收入43.5亿元，同比下降0.12%；归属于上市公司股东的净利润4.38亿元，同比下降7.4%。

投融资：

“擎天租”完成数亿元Pre-A轮融资

4月29日，“擎天租”宣布完成数亿元Pre-A轮融资。本轮投资方包括正大集团旗下正大机器人、长信股份等产业方，美格智能、蓝思科技等多家上市公司参与，老股东明嘉资本、知行投资和睿资创投超额认购。融资资金将主要用于全国履约服务网络建设、机器人资产与调度系统升级、物流保险体系完善、标准化场景产品打磨及全球化服务网络拓展。

“寻明生科”完成3500万美元A+轮融资

36氪获悉，“寻明生科”近期已完成3500万美元A+轮融资。本轮融资由红杉中国领投，经纬创投、博远资本跟投，老股东五源资本、启明创投、纽尔利资本等持续加注。寻明生科方面表示，本轮募集资金将用于推动自研创新功能抗体设计平台AuraIDE™建设，加大基座模型与智能体能力建设、完善高通量高内涵实验平台设施，进一步打通智能体从立项、分子设计到转化落地的关键环节。

新产品：

腾讯ima推出全新知识Agent——copilot

36氪获悉，4月29日，腾讯ima正式推出知识Agent——copilot，支持用户创建专属Agent。copilot内置记忆系统，通过copilot设定、用户档案、长期记忆、经验技巧四大模块，记住用户的背景、习惯与推进事项，实现跨场景连续调用，减少重复输入。

今日观点：

滴滴：“五一”异地打车预计较节前上涨56%，租车预订量较去年同期上涨30%

滴滴出行预测，“五一” 节前打车高峰将于4月30日15时启动，17时达峰，并持续至19点。预计整个假期，异地打滴滴需求预计较节前上涨56%。租车市场同步升温，预计滴滴租车预订量较去年同期上涨30%，过半订单来自新用户。取车城市Top10依次是：北京、广州、乌鲁木齐、成都、深圳、上海、杭州、兰州、贵阳、南宁。半数用户选择新能源车型，达去年同期2.1倍。

其他值得关注的新闻：

北京市场监管局约谈雅迪、爱玛等8家电动自行车企业

4月29日，从北京市市场监管局获悉，今年以来，北京市市场监管部门通过暗访暗查、突击夜查、溯源追查、检验检测等多种手段，严厉打击电动自行车超标改装违法行为。针对专项整治行动中发现的典型问题，近日，北京市市场监管局对雅迪、爱玛、台铃、九号、小牛、小刀、新日、绿源8家电动自行车生产企业及其在京销售代理企业开展警示约谈，明确提出“两落实、五严禁”要求。即企业需严格落实质量安全主体责任、严格落实强制性产品认证规定；严禁生产销售与认证样品不一致的车辆，严禁预留改装空间，严禁销售未经认证车辆，严禁销售不合格车辆，严禁加装改装电动自行车，切实保障消费者出行安全。（北京青年报）

文｜周鑫雨 王毓婵

编辑｜杨轩

解读DeepSeek V4的技术报告，是这几天AI行业最狂热的集体活动。

V4很强吗？在工程优化的维度中，答案是毋庸置疑的。过去，大家信奉“Scaling Law的暴力美学”——也就是靠堆更多优质算力、更大参数规模来提升模型性能。而V4走的是一条完全不同的路，它定义了一种“模型训练的克制美学”：

它不靠疯狂堆算力和参数，而是通过一系列组合优化和重构：

注意力机制（让模型学会“抓重点”，像人读长文章时会自动关注关键句子一样）

MoE架构（混合专家模型，可以理解为“让不同的专家负责不同类型的问题，每次只激活少数专家，省时又省力”）

后训练（模型初步练成后再针对性地补课强化）

推理系统工程（优化实际运行时各个环节的效率）

这样做的成果是把V4-Pro在处理百万Token（大约几十万字）长上下文时需要的算力，压低到了上一代V3.2的27%，同时用来临时存储对话上下文的KV缓存（可以理解为模型在跟你聊天时“记笔记”的草稿纸）被压缩到了原来的10%。

不过，工程只是工程，榜单只是榜单。

评价一个模型，我们不希望只停留在纸面参数上，而是放到部署、开发、投资的真实场景中去讨论V4的价值。为此，我们邀请了近10名开发者、应用创业者和投资人，进行了三天左右的体验和测试。

先说一个反直觉的结论：DeepSeek对应用层带来的影响，或许比模型层更大。

在惊叹极致的工程优化之余，正如DeepSeek自己在V4技术报告中坦言的那样：发展轨迹大约滞后前沿闭源模型3至6个月——V4如今的成果，就好比与魔鬼做交易：拉长了推理和Agent（智能体）能力的长板，代价是牺牲了部分准确性。

闭源模型厂商们，暂时可以松一口气。对于注重稳定、精确的商业世界而言，V4显然不是一款能够直接落地的模型。

Pine AI首席科学家李博杰，以及某头部Coding Agent创业者Chillin都对我们直言，工具调用稳定性+幻觉率，这两点必须在harness（给智能体套上的“缰绳”和“安全带”，用来规范它的行为、降低出错风险）层面补足，V4落地离不开“脚手架”。

但智力大脑的迭代方向，往往牵动着下游应用的生态。AI应用创业，将会面对技术和资本更严厉的双重考验。

“基模的性能还在快速迭代”——这句业内的共识，也意味着应用随时可能成为被模型颠覆的沙砾。一名双币基金的投资人举了不少“昨日黄花”的案例：“Workflow、Coding……”

AI应用公司“涌跃智能”创始人兼CEO陈炜鹏总结：未来，AI应用的壁垒，是把模型、Agent、产品场景和数据反馈组织成一个可靠、低成本、可规模化的生产系统。

亮点：不只有长文本和编程能力，而是高能力还成本低

写在前面：核心优势——代码与智能体能力

在几个关键的代码和软件工程评测中，V4-Pro展现出了当前开源模型的最高水平，与顶尖闭源模型几乎不相上下。我们把核心数据整理如下：

AI制图

🧑‍🏫PingCAP联合创始人兼CTO 黄东旭

我正在把自己的Hermes工作流迁移到DeepSeek V4上。原来我用得比较浪费，是用Claude Opus和GPT5.4来做Agent，但后来我发现，大多数日常工作其实并不需要特别高的coding能力。

日常办公任务，主要包括：(a)日常邮件整理；(b)文章撰写；(c)日历管理；(d)内容总结；(e)网络浏览。

现在我已经完全切换到DeepSeek V4了。它的效果比我想象中要好，可能是针对中文做了一些优化，整体语言能力比Opus和GPT更符合中文母语者的使用习惯。

所以我第一个结论是：如果你现在正在用一些更贵的模型来作为日常工作助理的Agent，其实可以比较放心地切换到DeepSeek V4 Pro上。

它的能力大概在Claude Sonnet 4.5到4.6的水平，但价格只有头部模型的四分之一还不到。现在我基本上已经不用再关注Agent的成本开销了。

DeepSeek V4的论文里一直在强调1M的上下文，但这点我其实感觉不是太强，因为现在主流的SOTA模型基本上至少也都是1M的上下文了，这只是追赶上了。

它真正的点在于：

1.成本真的非常低；

2.它是一个开放开源的模型。

我不用太担心Anthropic或者OpenAI如果断供，我之前的一些工作流就不能用了，这种事情之前其实发生过。在这一点上，切到DeepSeek V4，安全感是更高的。

其次，看编程能力。因为测试时间还比较短，我还没有用它来开发非常复杂的大型系统应用。

但在大概几千行代码的规模，或者做一些小型应用，以及处理充满各种外部第三方系统调用的场景（比如去Supabase或者TiDB Cloud上，通过阅读文档去接入一个它不太熟悉的工具），目前我的体感是基本上没有出现太大的问题。

在几千到一万行的规模里，V4 one-shot（一次性给足例子和指令，不额外调试）的成功率还是比较高的。

所以如果你只是做一些简单的小网站或者小型应用，我觉得DeepSeek的编程能力肯定比前一代要强非常多。

因为现在我的Harness框架其实并没有太复杂的人为编排，更多是依靠模型自身的协同能力（使用Slock.ai）。

简单来说，有以下两点：

1.它能够跟使用其他模型的Agent进行协同；

2.它完成一些简单的/具体的任务。

所以，如果前面有一些比较强的模型（例如像GPT5.5这种级别的）去给DeepSeek V4 Pro指方向，然后让它负责执行，这种模式我觉得能让整个Harness Engineering的成本大幅下降。

🧑‍🏫零一万物技术与产品中心副总裁 赵斌强

DeepSeek V4不是“最全能的”，但它是“最值得信赖的”——坚定的开源承诺、完整的技术报告、极低的推理成本、全技术栈国产化，让它成为ToB（面向企业）场景下性价比最优的基础模型选择。

DeepSeek V4最让我惊艳的是两件事。

第一，模型架构的底层创新。在100万Token上下文窗口下依然保持高质量推理能力，背后是混合注意力机制的底层创新。这种机制可以通俗地理解成：“粗读”着眼大局整体含义，“精读”精确理解细节。

尤其是在Context压缩方面的探索非常先进，而且DeepSeek在技术报告中毫无保留地公开了细节。这种坦诚和开源精神，在竞争激烈的大模型行业中极为宝贵。

第二，国产算力全栈适配。DeepSeek完成了华为昇腾910B/950的适配，在量化、稀疏化机制、领域expert优化等方面的工作做得非常细致。

这意味着从芯片到底层软件到模型训练、推理，国产全栈解决方案已在正确的方向上迈出了实质性一步。虽不能说完全摆脱对英伟达生态的依赖，但已经找到了正确的发展方向。这件事的难度和意义，怎么强调都不为过。

🧑‍🏫Pine AI首席科学家 李博杰

最惊艳的是DeepSeek把MoE、CSA+HCA混合注意力、mHC、Muon、FP4QAT这一长串架构创新真正在1.6T（1.6万亿参数）这个目前最大开源规模上跑通了。

这就像把一堆理论上很先进、但在小规模实验里经常失效的技术，成功组合到一台巨型引擎上并稳定运转起来。我们自己试过20多种架构创新，结论几乎都是“在70亿参数规模上可行，一上规模就掉链子甚至反作用”。

其他家的模型架构创新大多也卡在这一步。能在最大规模上让多项创新协同工作，说明DeepSeek底层训练的技术积累极深，仅其中一项“mHC”技术，就把原来在27B实验里近3000倍的信号放大，压到了约1.6倍，让训练变得稳定可控。

🧑‍🏫联想集团副总裁，联想创投首席投资官、高级合伙人 宋春雨

DeepSeek证明了“AI性价比”可以成为一种主动设计出的结构性优势。

27%、显存占用仅10%。同时，其1.6T总参数量大，但每次仅激活49B参数，效率极高。

这种结构性降本，再加上V4-Flash版本API 1元/百万Token的低价策略，使得“平民化超长上下文”成为了AI应用的新基准。

🧑‍🏫涌跃智能创始人兼CEO 陈炜鹏

DeepSeek V4最让我振奋的，不只是某个单点能力的提升，而是它说明国内大模型已经从“追赶基座能力”，进入到“参与Agent时代系统竞争”的阶段。

过去大家更关心模型会不会回答、推理、写代码；但到了今天，真正重要的是模型能不能在复杂任务中稳定完成目标，能不能以足够低的成本、足够高的效率接入真实产品系统。

遗憾：真正落地，V4还缺一些“脚手架”

写在前面：相对劣势——事实性知识与极端复杂推理

DeepSeek官方和各评估平台指出了V4-Pro的几个明显弱点。为了更直观，我们将关键弱项数据整理成下表：

AI制图。

🧑‍🏫Pine AI首席科学家 李博杰

我主要使用的是代码类和Agentic任务。这一类工作里：

V4-Pro的工具调用能力和通用世界知识，基本追平了前沿模型的次一档版本（大致相当于Claude 4.6 Sonnet水平）；

但工具调用稳定性+幻觉率仍然是硬伤——这两点必须在Agent Harness层面补足（比如加强校验、失败后自动重试、用外部知识库让模型“接地气”、把工具使用规范定得严格清晰），否则在长链条任务里，任务链路一拉长，错误就会被不断放大；

一旦Harness层补好了这两个缺陷，整体推理成本能比前沿模型低好几倍。这才是真正的杠杆。

另一条线是：V4-Flash作为垂直微调的“甜点”是非常好的。什么叫垂直微调？就是在通用模型基础上，用特定领域的专业数据再“补课”，让它成为某个行业的专家。

1.6万亿参数的超大模型做后训练（SFT/RL）成本太高，一般公司根本负担不起，而2000亿到3000亿参数的模型才是市场做后训练的主力尺寸。我们之前在千问235B（2350亿参数）上做后训练，效果明显弱于同尺寸的V4-Flash。

Flash的性能已经追上前一代万亿级开源模型，超过600B多的DeepSeek V3.2和老版Kimi。Flash会成为做业务微调的首选基座。

🧑‍🏫Coding Agent创业者 Chillin

我们内部测评后得出的结论是：在Coding Agent场景下，DeepSeek V4是Claude一年多前的水平。

问题可能出现在两方面，一是参数规模，二是数据。DeepSeek和Anthropic还有比较显著的差距。

如果要真正落地，DeepSeek V4还需要一些特殊的脚手架，比如SWE-Agent（软件工程智能体）、OpenHands（一个开源Coding智能体）、Claude Code、OpenClaw。这都需要开发者额外配置。

🧑‍🏫涌跃智能创始人兼CEO 陈炜鹏

以Loopit（涌跃智能旗下的AI互动内容产品）的实际使用（主要是Coding场景）来看，要客观看到，DeepSeek V4在执行复杂长程任务的稳定性和任务完成率上，距离海外最强闭源模型仍有差距。

国内头部模型之间的能力差异在变小。这说明模型竞争正在进入一个新阶段：在Agent时代，模型能否理解长上下文、适应复杂框架、稳定完成长程任务，并以可接受的成本和速度运行，会变得同样重要。

真正拉开差距的，不只是模型本身，而是模型、后训练、Agent框架、评估体系和工程效率形成的整体系统。

🧑‍🏫联想集团���总裁，联想创投首席投资官、高级合伙人 宋春雨

V4的发布没有包含原生多模态版本（即同时能处理文字、图像、声音等的模型），这在当前市场环境下稍显遗憾。

但结合其全面拥抱国产算力的战略，这很可能是为了集中资源攻克最核心的算力底座问题而做出的阶段性取舍。

🧑‍🏫零一万物技术与产品中心副总裁 赵斌强

说“不及预期”有点鸡蛋里挑骨头。

但如果从ToC（面向个人用户）角度来看，产品化打磨还不够——Flash版本涉及创作、编程等复杂任务，能力略显不足；Pro版本虽然接近顶级闭源模型水准，但起步算力要求较高，存在入门门槛。

影响：AI并不是简单地越来越便宜

🧑‍🏫涌跃智能创始人兼CEO 陈炜鹏

一个重要趋势是，AI并不是简单地越来越便宜。

全球最旗舰模型的调用成本其实在上升，因为它们承载的是更高复杂度、更长上下文、更高价值的任务。真正快速变便宜的，是中层模型、开源模型和可自部署模型。

所以未来应用公司不会只问“哪个模型最强”，而是要建立一套模型调度系统：哪些任务必须用最强模型，哪些任务可以用高性价比模型，哪些能力可以通过Agent框架和工程系统补足。

DeepSeek V4的意义在于，它进一步丰富了模型供给层。

对企业来说，它不是简单替代某一个海外模型，而是让应用可以更灵活地做多模型编排、自部署和成本优化。

未来AI应用的壁垒，也不会是简单调用一个模型，而是把模型、Agent、产品场景和数据反馈组织成一个可靠、低成本、可规模化的生产系统。

对Loopit来说，这个趋势非常关键。我们做的是AI互动内容，模型能力决定创作上限，成本和速度决定创作能否规模化。

只有当不同层级的模型都足够可用，并且能够被有效编排，普通用户的大量创意才有可能被实时生成、互动和传播。DeepSeek V4的进展，会加速这个过程。

🧑‍🏫Pine AI首席科学家 李博杰

在垂直微调市场，千问、Llama等200-300B档基座被V4-Flash系统性替换。

所有做该尺寸后训练的团队都会重新评测；Flash同尺寸效果反超、推理框架Day-0适配齐全（SGLang/vLLM/TileLang），6个月内会成为国内开源垂直模型的默认起点。

华为昇腾950 SuperNode推理生态正式起步，并冲击英伟达芯片溢价。

这是第一个完整跑通的“国产芯+国产顶级开源模型”方案（NVIDIA/AMD都没拿到V4的早期适配），下半年950大规模出货后，Agent长上下文场景里会出现一波纯本土推理替换；

这间接影响是英伟达在中国市场的估值与溢价被重新定价——不是销量崩，是议价能力被压。

能完成复杂长程任务的Agent整体使用成本大幅下降。

V4-Pro输入(缓存未命中)1.74美元/输出3.48美元+1M上下文高效KV+MegaMoE已经把单Token成本压到前沿模型的1/6-1/7；

只要业界在Agent Harness层把V4的工具调用稳定性和幻觉率补齐（验证器、外部接地、严格Schema、自一致性投票），那些过去因为成本无法实用化的多步研究、长程代码Agent、深度搜索类应用会在今年下半年走出demo进入真实业务，Agent经济性的拐点就在这一波。

以及，闭源前沿厂商不会因此降价——它们的产品仍然显著领先，V4不构成定价压力。

🧑‍🏫零一万物技术与产品中心副总裁 赵斌强

ToB AI应用的核心命题是：在保证效果的前提下实现全周期的成本控制。DeepSeek V4的出现为这一命题提供了极具竞争力的解法。

Flash覆盖简单任务，Pro覆盖高复杂度场景，整体成本相比主流闭源方案会大幅降低，让零一万物在交付时能够显著提升方案性价比。

更重要的是，DeepSeek的开源是坚定的、不摇摆的，不会突然宣布闭源让应用的投入打水漂。这种坚定的开源姿态为企业级技术选型提供了宝贵的确定性。

零一万物内部已经全面启动基于DeepSeek V4的产品评测与能力验证，重点评估其在生产调度、智能办公、投资管理等企业核心场景中的表现，验证达标后会考虑替换原有模型，让更多行业客户用上顶级国产大模型。

V4发布后，我认为行业会主要产生三个变化：

1.国产全技术栈解决方案进入发展轨道，国产化替代从“梦想”变“现实”

DeepSeek成功适配华为昇腾，意味着国内AI产业在“芯片+框架+模型+应用”全技术栈国产化的方向上迈出了实质性一步。

对于有合规要求的政企客户，这是刚需。ToB市场的国产化替代进程将明显加速。

2.开源大模型倒逼闭源降价，AI应用业务减少被闭源模型吸血

DeepSeek用远远低于顶级闭源模型的价格实现了接近顶级闭源模型的效果，它的示范效应会进一步拉高开源模型的整体性能。

这也会迫使Anthropic、OpenAI等闭源模型厂商的高价策略面对压力。行业利润中心将从基座模型向深度行业应用迁移，对AI长期的发展极有益处。

3.开源模型≠企业应用，Harness能力成为新分水岭

开源降低了基座门槛，Harness决定了落地高度。从优质开源模型到稳定可靠的企业级产品，中间还隔着Harness这一层，包括幻觉消除、指令遵循、错误校验、专业性注入等工程能力。

每个行业的需求不同，没有一套Harness是通用的。这恰恰是零一万物的核心优势所在：基于自动评测、自动反馈、自动改进、专业性注入，为不同行业快速构建专属的Harness体系，让大模型真正在业务中用起来。

🧑‍🏫联想集团副总裁，联想创投首席投资官、高级合伙人 宋春雨

第一，百万级上下文成为应用层的“标配”，催生Agent爆发：V4将超长上下文能力下沉为普惠基础设施。

第二，行业竞争从“卷模型”转向“卷应用与数据”：当顶级开源模型性能逼近闭源、成本大幅下降后，模型本身将不再是稀缺壁垒。未来的投资与竞争焦点，将更明确地转向谁能利用这些基础模型，在医疗、金融、法律等高价值垂直场景中建立数据与应用闭环，形成商业护城河。

第三，国产算力产业链迎来巨大投资机遇：V4的成功，向业界证明了大模型在国产算力上也能摘取“皇冠上的明珠”。这必然催生对国产算力的确定性需求，带动从芯片设计、服务器到云服务的全产业链投资热潮。

我们判断，“今年的国产算力，就是去年的海外算力”，其产业趋势和资本市场的映射效应将尤为强劲。

我们会把资源向“能快速商业化、能落地行业、能形成产品壁垒”的项目集中，同时保持对底层架构与算力基础设施的长期投资。

🧑‍🏫某双币基金投资人

我今年的愿望是：基模Portfio（被投资方）顺利上市。

DeepSeek启动融资后，一定会吸收一级市场（尤其是国资）的大量资金。对剩下几家还没IPO的基模公司来说，继续滚动融资是不可持续的。

我还有个比较悲观的观点：今年应用层融资会比较困难。

基模能力还在快速迭代，意味着一大批应用会被颠覆。就像去年非常火热的Coding、Workflow，今年一级市场已经没什么人提了。

🧑‍🏫Coding Agent创业者 Chillin

开源是一个好事，DeepSeek V4能进一步推动交流和优化。但是这个时间距离拉的很大，让人感觉比较难受；

DeepSeek V4会迫使模型厂更加正面地面对规模和数据的问题，然而这两个问题极难解决，这是资本量的问题；

它也进一步地证明了Scaling Law的极限。工程化带来的性能跃升是有限的，这迫使所有人去找更底层的解。路漫漫其修远兮。

Bonus：一份DeepSeek V4实用指南

适合干什么？

编程与代码学习：如果你是编程初学者或需要编写个人脚本，DeepSeek V4是目前最顶级的选择之一。它能非常可靠地理解上下文、生成高质量代码，并且极擅长代码调试。

中文及中日韩（CJK）内容创作：无论是写文章、润色文案还是进行翻译，V4在中文、日文和韩文环境下的表现极其优异。

超长文本阅读与分析：V4原生支持高达100万Token的上下文窗口。你可以一次性将整本书、数万字的长篇报告或完整的代码库直接喂给它，让它帮你总结或提取关键信息。

不适合干什么？

搜索与查证客观事实：V4是一款“推理模型”而非“百科全书”，它在事实性知识（如历史细节、特定实体信息）的回忆测试中表现较弱，且极容易产生幻觉。特别是V4-Flash版本，在事实问答测试中得分仅有34.1%。建议：不要用它来当搜索引擎，查证事实请使用带搜索功能的其他AI或自己核实。

处理图片或文档排版：DeepSeek V4是一个纯文本模型，不支持任何图像输入或输出（No Vision）。如果你需要分析图表或图片，请使用其他多模态模型（如GPT-5.4 Mini）。

纯英文的高级创意写作：虽然它能写英文，但它的英文输出有时会显得行文生硬（stilted phrasing），如果你需要创作高度自然、地道或富有创意的纯英文内容，建议使用其他西方主流模型。

其他须知：

给予充分的思考空间：如果你使用的是具备显式思维链（CoT，即模型在给出答案前会先一步步推理，类似于“先打草稿再誊写”）的Pro版本，遇到难题时，不妨在提示词中鼓励它“多想几步”或开启“Think Max”模式，它推导得越深入，给出的答案往往越准确。

容忍偶尔的啰嗦：评估显示V4是一款相对“啰嗦”的模型，输出速度也偏慢。如果你只想要简短的答案，可以在提示词中明确要求“请用一句话回答”或“请尽量简短”。

欢迎交流！

欢迎交流！

作者 | 李小霞

编辑 | 乔芊

LABUBU电影官宣后，泡泡玛特城市乐园也有了新动静。

近日，泡泡玛特正式宣布，坐落于北京朝阳公园的城市乐园新区域将于4月30日向游客开放。这座占地约4万平方米、国内首个沉浸式潮玩IP主题乐园，自2023年9月开业以来，刚刚完成历时一年多的升级改造。

此次升级围绕两大热门IP：THE MONSTERS（LABUBU）与DIMOO，开放了三大全新区域和五个大型游乐设施，并首次引入大型游乐设备，包括跳楼机、海盗船等。

运营第一年，乐园就实现了盈利。泡泡玛特管理层曾在去年中期业绩发布会上披露，“2025上半年人流量与收入均已超过去年全年”。

不同于传统乐园的运营思路，泡泡玛特城市乐园将乐园视为「作品」而非单纯的盈利项目，泡泡玛特国际集团副总裁、城市乐园总经理胡健强调，“盈利和营收长远来看固然重要，但并不是现阶段最重要的事“。

值得一提的是，泡泡玛特还趟出了一条非常规乐园客群画像轨迹：园内非亲子家庭游客占比高达59%，非本地游客占比达58%。

近日，在乐园部分新区开放之际，36氪和其他媒体一起和胡健聊了聊，以下为对话节选（经编辑）：

 把乐园当成一个作品来打磨

Q：去年在24年业绩会上，你曾表示，乐园以前规划的时候，因为经验不足，有一些错误，接下来很快会进行调整和规划。这些调整和规划在这次开放区域中有所体现吗？

胡健：其实很多核心点也没有完全按照我们的图纸去落地。比如原本规划的过山车，我们做了大量调研考证，确认这里不具备落地条件，这类项目可能会放到更靠后的规划里。

现在至少是往前推了一部分。比如可玩性上，我们不追求做很多游乐设备。在这个位置、环境下，我们更想做商业和游乐的融合，希望所有东西都自带有趣的点，本身都能成为游玩体验的一部分。

Q：非家庭用户占比接近60%，外埠及入境游客占比同样约60%，客群画像与传统主题乐园截然不同。你认为泡泡玛特城市乐园能够吸引这类“非典型客群”的核心原因是什么？

胡健：原来因为园区游乐项目不多，仅有的也大多是无动力设施，一开始我们不太有信心吸引成年客群。

我们一直在软件和运营层面优化升级，餐饮、甜品等业态都在慢慢变好；其次演艺内容这两年对乐园的带动作用非常大。很多游客并不只是单纯冲着游乐设备来，更多是想来见见星星人、看看labubu是不是换了新衣服。

多是想来见见星星人、看看labubu是不是换了新衣服、是不是又没穿裤子。

我觉得核心有两点：第一，泡泡玛特自身 IP 本身就在不断出圈、影响力持续走高；第二，乐园很好地承接住了这份 IP 流量，把它转化成了年轻人愿意接受的娱乐形态，也慢慢吸引到了更多非亲子家庭的游客。

Q：我记得乐园刚开业那会儿，二次消费占比在开业首月就达到72%，这次在衍生品开发和餐饮业态方面会有哪些新动作来进一步放大这一优势？

A：我们并不会刻意追求拉高二消占比，希望二次消费是自然发生的结果。我们也更希望优化体验。另外我们也和衍生品团队一直在聊，希望今后推出的商品能和乐园场景、景观以及未来要讲述的故事深度绑定，这样更有意义。

Q：集团会给乐园设定一些盈利目标吗？

A：乐园开业第一年已经实现盈利，我更希望团队短期内不要把盈利当成核心指标，否则做事容易变形，要把乐园当成一个作品来打磨。盈利和营收在长远来看固然重要，但现阶段并不是最重要的事。

内部说的比较多的是不要用短期 ROI 来衡量（一切）。虽然我们经常做一些看起来不那么商业的决定，但是从长期来看，最后商业的效果还挺好的。

 改造重点就是做出差异化

Q：相比其他主题乐园，泡泡玛特乐园的差异化在哪里？

胡健：核心主要有两点：第一是IP本身的差异化，这是最关键的。第二是我个人认为，我们对消费者有着深刻的理解与洞察，能够精准捕捉用户需求，这和我们当年做玩具的逻辑是一样的。

Q：此次新开的区域增加了很多大型的设施，为什么会选择这些设施来开放？和传统的游乐场的大型设施有什么不同？

胡健：首先要说明，这次一期升级改造并不是完全从零规划，场地本身有不少客观条件限制，很多特别新颖、前沿的业态和设备其实没法落地，可选范围是有限的。但即便选择空间有限，我们也坚持要做出自己的差异化。

我们不是一个做设备的公司，也不应该让内容去服务于游乐设备，所以核心点是所有的游乐设备和技术应该都是为我们的IP和体验服务，所以我们选的是适配IP属性的一些设备。

比如LABUBU本身可爱又古灵精怪、带点调皮的性格，相应游乐设备全部都是按照这个气质来匹配的；而 DIMOO 身处云之王国，调性梦幻浪漫，对应的设备也完全贴合这种梦幻氛围。

第二，我们在选的时候其实是考虑整体的体验。

先说跳楼机。做景观设计时，我需要一个制高点，所以我们选用了高设备。传统乐园的跳楼机，主打失重感和刺激感，但我们不是这个思路。我很早就看好周边的湖景、城堡与森林，所以特意选了可旋转式跳楼机，本质更像一座观光塔。既有观光的浪漫，又有跌落的刺激，是非常冲突和矛盾，也特别LABUBU的一个设备。

像旋转木马。从一开始我就和团队明确：不能只把旋转木马当成普通游乐设施，它一定是为拍照和摄影服务的景观设备。所以它的外观造型，我们前后调整了无数版设计，开模工艺非常复杂。包括配色、表层闪粉的用量，都经过不同光照场景反复测试，就是要满足那个梦幻感。昨天，我们还在现场调试运行速度，从45调到35，就是担心速度太快不方便拍照、录视频；同时搭配专属背景音乐，整体浪漫氛围比初版提升了很多。

海盗船也是特别符合LABUBU的状态的。我们需要一个偏刺激点的项目，海盗船可能是这里面最刺激的，它的包装花了我们很多精力。外表看是温馨可爱的 Labubu 主题海盗船，实际运行后会发现反差感很强，刺激性远超预期，坐在两侧位置体验感尤其强烈。

我们还为它定制了专属背景音乐，融入LABUBU趣味喊号子的音效；现场工作人员也会配合氛围带动节奏、互动加油。现场画面很有意思：船上游客被吓得紧张不已，下面游客一边拍照一边跟着喊节奏，又好玩又有反差感。这种外表温柔、内里调皮捉弄人的感觉，完全就是LABUBU的性格本色。

海盗船

实话实说，这些设备没有什么非常稀奇的东西，但我们希望通过整体的设计和体验让它有一���差异化。

Q：从2023年落地至今，乐园已经走完完整运营周期。如果抛开IP光环，乐园沉淀出了哪些独立的专业硬实力？

胡健：抛开IP的光环，这个事情很重要。最开始做乐园时我们完全没有经验，就是摸着石头过河，过程中也走了不少弯路、犯过不少错误。

现在，乐园建成运营已近三年，我们彻底摸清了哪些问题要在设计阶段前置考虑，哪些要留到运营阶段优化。现在再做新项目，从选址研判、交通通达性评估，到地块优劣势分析、整体规划布局、业态组合定位，都有了成熟判断。面对各种天马行空的设计方案，我们能清晰分辨哪些可以落地、哪些不具备落地条件，也清楚该找什么样的合作方落地。整套规划、设计、建设的全流程逻辑已经跑通、非常成熟，后续只是在此基础上做增量完善。

我当时就说，这个项目最重要就是借事修人。一方面是我们in-house团队在逐渐升级；另一方面也筛选沉淀出一批行业优秀合作伙伴。

运营端我觉得更有趣，运营就是人与人的接触，比你的硬件更重要，而且所有的硬件是应该为运营去服务的。

泡泡玛特原本有成熟的商品线下运营能力，而这几年我们慢慢沉淀出全新能力：游客服务运营、餐饮业态运营、常规演艺运营、园区动线规划、大客流管控等基础能力。当然客观来说，目前还处在逐步爬坡阶段，和游乐设备专业运营、大型主题演艺制作运营相关的能力，还需要继续提升。

Q:乐园在 labubu 最火热的时候，关闭了森林区域去做了升级，这个背后的原因和考虑是什么？

胡健：我们做这次改造，没有考虑火不火这个事儿。在我们眼里，作品不够好，就得优化调整。

首先说改造的初衷，这件事从一开始就在规划里，不是单纯出于商业逻辑。如果只算商业账、看ROI，园区历年经营数据本身就很好，按道理完全可以维持现状。

但我们把乐园当成泡泡玛特的作品，而不是一个普通项目。当初受时间、场地等各种客观条件限制，第一版呈现出来的效果，我们自己并不满意，相当于答卷没有答完整、答到最好。所以我们就持续迭代。

 不是只有游乐设备才叫「可玩性」

Q：开园时曾提到，乐园迭代会依据用户反馈来推进，想请问这次改造主要吸纳了哪些关键用户意见，确定迭代方向？

胡健：站在消费者角度，我们确实收集到大量真实反馈，最集中的有两点：一是大家觉得园区整体偏小，二是可玩的内容不够丰富。其实在改造设计中途、不少项目被砍掉时，我心里已经很清楚这些问题，再结合用户呼声，更坚定了我们必须做升级的决心。

另外，我们这类位于城市核心、受多重条件限制的乐园，行业里没有完全对标的参考案例，只能自己摸索前行，所以格外重视用户声音。同时我们对“可玩性”的理解也发生了变化：不再认为只有游乐设备才叫可玩性。游客在园区逛街、打卡、用餐，吃到有仪式感的甜品蛋糕，或是看演艺、感受氛围，这些都属于游玩体验的一部分。

Q：什么样的 IP 适合落地乐园？筛选标准是什么？从潮玩 IP 到线下乐园实景场景化落地，你觉得最难的环节是什么？

胡健：我先说为什么一期这样选。一期是个城市更新的项目，不是在白纸上画，场地原本就有林地、建筑和湖滨自然环境，我们不能改动森林，只能为场地气质匹配适配的 IP。

我们的 IP 里面跟它最搭的就是LABUBU，因为LABUBU就是从森林里面来的，然后城堡非常适合 Molly ，湖滨留给了很梦幻的DIMOO，这是一期的逻辑。

原则上我们所有 IP 都能做乐园化落地，但具体选哪一个，其实跟集团的发展规划是有关系的，像二期选定星星人、SKULLPANDA，也是和 IP 团队多轮沟通后敲定的。

先说星星人，我第一次看完它的绘本，就觉得这个IP一定要做乐园。当时脑子里就有了完整画面：偶装要系统性去做、怎么去编节目。我现在都能想象二期开园后，星星人片区整体的童话氛围、视觉质感，这些画面早在研读绘本时就已经构思成型，我们团队也打磨了很久。

反而像SKULLPANDA按传统乐园逻辑其实很难做。熊喵老师的表达是非常哲学的、不希望拘泥在某一个形态上，艺术表达很多元，每个系列风格差异也极大，所以这个落地其实是非常有挑战的。昨天下午我们还在开会，把那些城堡怎么做又重新捋了一遍，会非常有趣，可能全世界没有第二个跟他那个乐园长得一样，很多不是乐园常用手法，对我们来说也是一个非常兴奋的事情。

Q：乐园运营过程中什么样的事情会让你焦虑吗？

A：最近来看的话，还是大客流（会让我焦虑）吧。因为我们一开始正式营业就大客流，确实是个挑战。现在的内测是为了正式营业做准备，但会不会有一些我们没想到的？当然也可能有。我们就努力运营好。

Q：泡泡玛特在做电影，那未来是不是会跟自己的乐园有相关的这种结合？

胡健：电影在筹划当中，等脚本比较扎实之后，相信未来一定会有更深的联动。

Q：乐园在整个集团战略中扮演怎样的角色？这个短期和长期有没有一个具体的时间线的划分？

胡健：短期内，乐园更重要的事情还是给 IP 赋能，让IP成为明星，让更多人喜欢，这是最重要的事情。

集团有两个战略：国际化、集团化。乐园是集团化里面非常重要的一环。长期来看，希望乐园能够为集团营收提供更多助力。

Q：能否方便透露一下乐园运营的收入情况？

胡健：可能没办法跟大家说具体的收入，用一个感性的词来说：挺好的。