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　　6月21日，前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创立的神秘 AI 初创公司 Thinking Machines Lab 已完成 20 亿美元种子轮融资，这可能是历史上最大规模的种子轮融资。根据《金融时报》报道，本轮融资由 Andreessen Horowitz 领投，Sarah Guo 的 Conviction Partners 参投，公司估值达到 100 亿美元。根据Thinking Machines的官方博客，公司的AI将在科学和编程等领域处于技术前沿，致力于开发具有推理功能的多模态AI模型。公司计划为模型配备多模态功能，并承诺将部分技术开源，特别是在AI安全相关领域。虽然具体研究方向尚未对外公布。但公司凭借 Murati 的声誉以及其他加入团队的知名 AI 研究人员，成功吸引了投资者的关注。

　　中长期，建议关注临床 AI 产品成功落地验证的嘉和美康（688246.SH）、以AI为核心的龙头厂商科大讯飞（002230.SZ）、芯片技术有望创新突破的寒武纪（688256.SH）、高速通信连接器业务或显著受益于 GB200 放量的鼎通科技（688668.SH）、已与Rokid等多家知名AI眼镜厂商建立紧密合作的亿道信息（001314.SZ）、加快扩张算力业务的精密零部件龙头迈信林（688685.SH）、持续加码高速铜缆的泓淋电力（301439.SZ）、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技（301196.SZ）等。

　　具体来说，盘古团队提出 Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构与 TinyInit 小初始化方法，在昇腾 NPU 上实现 10+T token 数据的长期稳定训练。华为还提出 EP group loss 负载优化设计，既保障专家间负载均衡，又提升领域特化能力。Pangu Ultra MoE 采用业界先进的 MLA 和 MTP 架构，训练时运用 Dropless 策略。得益于此，该模型具备了高效长序列、高效思考、DeepDiver、低幻觉等核心能力，并在知识推理、自然科学、数学等领域的大模型榜单上位列前沿。

　　盘古 Pro MoE 是一个 72B A16B 的模型，即每次工作时会激活其中 160 亿参数。在智能体任务打榜中，其成绩可比肩 6710 亿参数的 DeepSeek - R1，在文本理解与创作领域位居开源模型榜首。该模型经大量昇腾硬件特性仿真建模，形成最优架构，尤其适配 300I Duo 推理芯片的宽度、深度及专家数等参数。针对不同芯片专家负载不均衡问题，华为提出分组混合专家 MoGE 算法，实现跨芯片计算负载均衡，显著提升盘古训推系统吞吐效率。

　　华为实现相关技术突破的关键路径如下：在后训练阶段使用渐进式 SFT 和多维度奖励的强化学习，这提高了模型的推理能力；针对长序列进行重点优化，提出 Adaptive SWA 和 ESA 两项关键技术来降低长序列场景中的计算量和 KV Cache，由此盘古 Embedding 可轻松应对 100 万 token 长度的上下文；针对幻觉问题，提出知识边界判定、结构化思考验证等创新方案，实现模型推理准确度的提升。

　　M1显著的优势是支持目前业内最高的100万上下文的输入，与闭源模型里面的GoogleGemini 2.5 Pro 一样，是 DeepSeek R1 的 8 倍，以及业内最长的8万Token的推理输出。这主要得益于MiniMax独创的以闪电注意力机制为主的混合架构，从而在计算长的上下文输入以及深度推理的时候显著高效。例如，在用8万Token深度推理的时候，只需要使用DeepSeek R1约30%的算力。这个特性使得我们在训练和推理的时候都有很大的算力效率优势。除此之外，MiniMax提出了更快的强化学习算法CISPO，通过裁剪重要性采样权重（而非传统token更新）提升强化学习效率。在AIME 的实验中，我们发现这比包括字节近期提出的 DAPO 等强化学习算法收敛性能快了一倍，显著的优于 DeepSeek 早期使用的 GRPO。

　　目前，MiniMax官方提供了3种API版本：768p-6s、768p-10s和1080p-6s。在此背后，官方首次公开技术细节，透露了“降本”关键——Hailuo 02的核心框架：噪声感知计算重分配（Noise-aware Compute Redistriburion，NCR）。基于这一架构，Hailuo 02的训练和推理效率均提升了2.5倍。这使得模型能够通过增大参数量来增强表达能力，同时不增加太多的训练成本。而更大的参数量和更高的训练效率，也意味着模型能够在更广泛的数据集中提升能力。最终，Hailuo 02的参数量达到前代模型的3倍，训练数据提升4倍。从技术角度出发，不断抬高效果天花板的同时，一次次重新定义性价比。毫无疑问的是，以视频生成领域为代表，国产模型正在全球舞台上，从追赶者进阶到潮流引领者。

　　根据Thinking Machines的官方博客，公司的AI将在科学和编程等领域处于技术前沿，致力于开发具有推理功能的多模态AI模型。与现有算法相比，其模型将具有更强的适应性，能够适应人类专业知识的全部范围。公司计划为模型配备多模态功能，并承诺将部分技术开源，特别是在AI安全相关领域。虽然具体研究方向尚未对外公布。但公司凭借 Murati 的声誉以及其他加入团队的知名 AI 研究人员，成功吸引了投资者的关注。

　　本周（6.16-6.20日），AI算力指数/AI应用指数/万得全A/中证红利日涨幅最大值分别为1.67%/1.69%/0.54%/0.23%，AI算力指数/AI应用指数/万得全A日跌幅最大值分别为-1.83%/-2.03%/-1.20%/-0.65%。 AI算力指数内部，中际旭创以+11.46%录得上周最大涨幅，*ST云创以-19.33%录得上周最大跌幅。 AI应用指数内部，沪电股份以+11.88%得上周最大涨幅，实丰文化以-16.10%录得上周最大跌幅。

　　中长期，建议关注临床 AI 产品成功落地验证的嘉和美康（688246.SH）、以AI为核心的龙头厂商科大讯飞（002230.SZ）、芯片技术有望创新突破的寒武纪（688256.SH）、高速通信连接器业务或显著受益于 GB200 放量的鼎通科技（688668.SH）、已与Rokid等多家知名AI眼镜厂商建立紧密合作的亿道信息（001314.SZ）、加快扩张算力业务的精密零部件龙头迈信林（688685.SH）、持续加码高速铜缆的泓淋电力（301439.SZ）、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技（301196.SZ）等。