新玩家上桌

一、旧牌桌，新赌徒

2026年的中国AI圈，有一个现象值得注意：新公司在上桌。

六小龙的故事讲了两年，大家以为牌局已经定型了。智谱、Kimi、MiniMax、阶跃、面壁，加上转型医疗的百川和收缩战线的零一万物——七个座位坐满了，应该没有位置了。

但牌桌从来不拒绝带着筹码来的新人。

这一章讲三个新玩家。它们的共同点是：成立时间不超过两年，但已经让圈内人不敢忽视。它们的不同点是：走的路完全不一样，代表了中国AI创业的三条全新路径。

六小龙是”大模型时代”的产物。新玩家是”大模型应用时代”的产物。时代变了，玩家的类型也变了。

二、词元无限：杨萍的赌局

杨萍有一张让所有AI创业者嫉妒的简历。

2018年到2024年，她在字节跳动待了六年。不是普通的六年——她主导了MarsCode和Trae两个产品，这两个产品是字节在AI编程方向上最重要的布局。更重要的是，她在字节内部推动了万人级研发体系的AI化改造。

翻译成人话：她让一万多个程序员用上了AI工具，并且证明了这些工具真的能提升效率。

这个经历值多少钱？至少值一家公司。

2025年，杨萍创立了词元无限。

她拉来了两个重量级合伙人。CTO王伟，清华计算机系2005级，姚班首批成员。在中国计算机圈的鄙视链里，姚班站在最顶端。2005级更是黄金一代——那一届出了不少后来的行业大佬。首席科学家袁源，北航教授、博导，清华计算机博士，师从张钹院士。

张钹是谁？中国科学院院士，中国AI的奠基人之一。师从张钹，意味着袁源在中国AI学术谱系里有着最正统的血统。

六小龙的创始人多出自清华。词元无限的班子也是清华系。在中国AI圈，清华是最大的那张牌。

团队搭好了，产品是什么？

词元无限的产品线叫”InfOne平台”，下面挂着四个模块：InfCode（代码生成）、InfTest（自动化测试）、DeepMap（知识图谱）、TokenHub（模型管理）。一站式AI研发效能平台。

听着像什么都做的平台公司？不。词元无限有一个让所有人闭嘴的成绩：SWE-Bench Verified全球第一。

SWE-Bench是什么？它是目前衡量AI编程能力最权威的基准测试。Pass@1得分79.4%，全球第一。超过了所有的美国公司。

这个成绩是怎么来的？袁源的学术功底，王伟的工程能力，加上杨萍在字节积累的实战经验。三条线拧在一起，就拧出了一根绳子。

但最狠的不是技术，是商业模式。

词元无限首创了一个叫”RaaS”的东西——Result as a Service，按成果计费。

传统的SaaS按席位收费，不管你用不用。词元无限不这样。你用了InfCode生成了一段代码，如果这段代码通过了Code Review，合并进了主干，才算一次有效调用。钱按有效调用收。

别人卖工具，词元无限卖结果。这是对所有SaaS公司的降维打击。

这个模式的杀伤力在于：它把风险从客户转移到了自己身上。你必须对自己的技术有极强的信心，才敢这么干。否则客户用了一堆生成的代码，全是bug，你不仅收不到钱，还要赔偿客户损失。

但杨萍敢。她在内部说过一句话：“如果我的产品不能帮客户省钱，我就不该收钱。”

这种打法吸引了大量金融行业客户。银行和券商是最挑剔的——安全合规要求极高，代码质量要求极严，出不得半点差错。词元无限偏偏在金融领域打穿了。

成立13个月，近50家大型客户，ARR预计8000万到1亿元。

这个数字意味着什么？意味着词元无限可能是2026年ARR增速最快的AI创业公司。六小龙中收入增长最快的Kimi，在同期也不过这个水平。

但词元无限的运营模式更狠。它用FDE（Full-Stack Engineer）模式做交付：1到2个人对接千万级客户。

传统ToB公司服务一个大客户，至少要派一个5到10人的实施团队。词元无限只派1到2个人。这两个人是全栈工程师，能写代码、能调模型、能做架构、能跟客户开会。

人少不是省成本，是减少信息损耗。两个人之间的沟通成本，远低于十个人之间的沟通成本。

这种模式对人才的要求极高。但词元无限有底气——杨萍在字节改造过万人级研发体系，她太知道什么样的工程师能以一当十。

杨萍说了一句话，后来在圈内广为流传：

“未来8到18个月，这条赛道上可能只剩大厂的一两家，和我们。”

这话狂吗？狂。但不是空口说白话。SWE-Bench全球第一，13个月近50家客户，RaaS模式降维打击——这些成绩给了她狂的资本。

当然，词元无限也有隐忧。最大的隐忧是：大厂一旦认真做AI编程，词元无限的技术壁垒能维持多久？字节自己有Trae和MarsCode——那是杨萍亲手做的产品。她比谁都清楚，大厂的资源碾压是什么样的。

杨萍的回答是速度。“大厂有资源，但我们有专注。我们只做一件事，做到极致。大厂要管一百条线，我们只管一条线。”

在中国商业史上，“专注战胜资源”的故事有过，但不多。词元无限能不能成为下一个，还需要时间检验。

三、Naive.ai：代季峰的第二次出发

代季峰的学术履历，在中国AI圈属于金字塔尖那一层。

清华电子工程系长聘副教授。Google Scholar论文引用超过5万次。这两个标签单独拿出来，就足以让任何人肃然起敬。

但代季峰更厉害的是他的职业轨迹。他经历了中国AI发展的三个关键阶段，每个阶段都在核心位置。

第一阶段：微软亚研院。

微软亚洲研究院（MSRA），中国AI的”黄埔军校”。代季峰在这里做到了首席研究员。他的两个代表性工作——可变形卷积网络（Deformable ConvNets）和R-FCN——都是计算机视觉领域的里程碑式贡献。如果你做过目标检测，你就用过或者间接用过他的方法。

在计算机视觉的江湖里，代季峰是那种”你不一定认识他，但你一定在用他的东西”的人。

第二阶段：商汤科技。

商汤是中国AI四小龙之首。代季峰在那里担任执行研究总监，管过150人的团队。他主导的BEVFormer项目，是自动驾驶感知领域最重要的工作之一。今天市面上跑的很多自动驾驶方案，底层都能找到BEVFormer的影子。

第三阶段：回归学界。

在商汤待了几年后，代季峰回到了学术圈。这种”从产业回到学术”的选择在中国AI圈不常见——大多数人是反过来的，从学术圈跳到产业圈。代季峰回去，是因为他想做一些短期内看不到商业回报的研究。

但学术圈终究关不住一个有产业经验的人。

2024年，代季峰与陈天桥联合创立了MiroMind。陈天桥，盛大网络创始人，中国互联网的传奇人物之一，后来转型为脑科学研究的重要资助者。两人的合作一度被看好——一个有技术，一个有资本。

但合作很快破裂了。

破裂的原因，双方各执一词。

MiroMind方面说：代季峰主动申请了美国O-1签证（杰出人才签证），然后要求把核心技术的知识产权转移到海外，并且要求用5%的股权换取核心代码的所有权。

代季峰方面说：是对方要求他把核心技术转移到海外，他不同意，所以才离开。

在中国AI创业中，“技术归属”是最敏感的雷区。尤其是当涉及跨境的时候，一不小心就会踩到红线。

真相是什么？外人很难判断。但有一点是清楚的：代季峰在2026年1月独立创立了Naive.ai，而且速度极快。

半年时间，Naive.ai完成了天使轮和Pre-A轮两轮融资。天使轮3亿美元，估值8亿美元。Pre-A轮据说红杉和IDG都参与了。

3亿美元天使轮——这个数字在2026年的中国AI圈，算得上顶级。六小龙里，除了智谱和Kimi，其他几家的单轮融资规模也不过如此。

代季峰凭什么？

答案是他的技术积累和”商汤系”的身份。

2026年上半年，一个有意思的数据在圈内流传：商汤系创业者已经形成了32家公司，融资总额超过470亿元。代季峰的Naive.ai是其中最新的、也是融资金额最大的一家。

商汤系之于中国AI，就像PayPal Mafia之于硅谷。都是从一家公司出来的人，散落到各行各业，然后互相加持。

商汤系的好处是人多势众。技术上有共同的底层训练，人脉上有交叉的网络，资本上有互信的基础。代季峰从商汤出来，天然就带着一张牌。

但Naive.ai到底要做什么？这个问题目前还没有清晰答案。代季峰的技术背景横跨视觉、自动驾驶和多模态，但Naive.ai的产品方向还在保密阶段。从公开信息看，可能与多模态大模型相关——这是2026年最热的赛道之一。

一个有技术、有钱、有背景的玩家，但还没有亮出底牌。

这可能是最让六小龙紧张的类型的对手——你不知道他要打什么牌。

四、句子互动：IM里的隐形冠军

与前两家公司不同，句子互动走的是一条完全不同的路。

不做大模型，不做代码生成，不做自动驾驶。

做RPA。准确地说，做基于即时通讯（IM）的对话式营销云服务。

听起来不够性感？但你看看它的客户名单：国家电网、中国人保、欧莱雅、宝洁、元气森林、babycare。

这些客户为什么选一个不到50人的小公司？

因为句子互动解决了一个真实而痛苦的问题：在微信、企业微信、飞书、WhatsApp这些IM平台上，怎么高效地管理客户关系？

答案是用RPA（机器人流程自动化）+AI。

句子互动的CEO叫李佳芮。她有一个让技术圈意外的身份：Wechaty的联合作者。Wechaty是全球最大的聊天机器人开源框架，在GitHub上有数万星标。如果你在微信上做过任何形式的自动化，大概率用过或者参考过Wechaty。

李佳芮不是那种从大厂出来的精英创业者。她是开源社区的野生力量。但在中国AI圈，有时候野生力量比精英力量活得久。

CTO高原，前Amazon和Expedia的工程师。他的角色是把李佳芮的产品直觉转化为可落地的技术架构。两人持股比例是80%对——李佳芮绝对控股。这种股权结构在创业公司里不太常见，通常CEO和CTO会更均衡一些。但句子互动的模式决定了——产品方向由李佳芮一个人说了算。

句子互动的核心产品有两个：句子秒回（RPA营销一体化平台）和AI-Agent工作流引擎。

句子秒回解决的是”私域运营”的问题。品牌方在企业微信上加了几万个客户，怎么管理？人工一个个聊？不现实。群发消息？太粗暴。句子秒回的方案是用AI自动识别客户意图，自动匹配话术，自动跟进。销售人员只需要处理高价值的对话，其余的让AI来。

AI-Agent工作流引擎更进一步。它允许企业自定义复杂的AI工作流：客户发了一条消息→AI判断意图→查询CRM系统→生成回复→如果客户感兴趣→自动创建订单→通知销售跟进。全程不需要人参与。

这套东西听着不复杂，但做好了极难。因为IM平台（尤其是微信）的API限制很严，反作弊机制越来越强。能在这些限制下做出稳定好用的产品，需要深厚的技术积累和运营经验。

句子互动有。Wechaty就是底层的积累。

融资方面，句子互动拿到了真成投资领投的Pre-A轮，奇绩创坛跟投。更早期还有YC和PreAngel的投资。

YC（Y Combinator）的投资值得一提。句子互动是少数几个拿到YC投资的中国AI公司之一。虽然YC在中国的存在感不强，但它的投资标准是全球统一的——能过YC的筛子，说明产品有一定全球通用性。

但句子互动的核心市场无疑在中国。中国的私域运营市场，全球最大、最成熟。品牌方在微信上的投入，远超任何其他国家的IM平台。这个土壤，只有中国有。

美国公司做CRM，中国公司做私域。工具不同，本质相同——都是把客户关系数字化。

句子互动的团队小，参保只有8人。这意味着实际全职员工可能也就十几个。不到50人的团队，服务国家电网和欧莱雅这种级别的客户——这个效率比令人印象深刻。

但也暴露了一个问题：天花板。不到50人的团队，能服务多少客户？规模化的瓶颈很明显。除非句子互动能找到一种极度标准化的交付方式，否则它永远是一家”小而美”的公司。

李佳芮对此的回答是：AI-Agent工作流引擎就是标准化的答案。客户可以自己配置工作流，不需要句子互动派人去实施。产品变成了自助式的SaaS，规模化的问题就解决了。

小团队的终极出路不是招人，是让产品自己干活。

五、新玩家的意义

三个新玩家，三条不同的路。

词元无限走的是”技术驱动+商业模式创新”的路——用全球第一的技术成绩打穿金融行业，用RaaS模式降维打击传统SaaS。

Naive.ai走的是”学术大佬+资本加持”的路——带着顶级技术积累和商汤系人脉，半年融到数亿美元，准备在多模态赛道大干一场。

句子互动走的是”垂直场景+开源社区”的路——用Wechaty的开源影响力打底，在IM+RPA这个细分领域做深做透。

六小龙是”造大模型”的公司。新玩家是”用大模型做事”的公司。前者的战场是技术，后者的战场是场景。

这三条路，哪一条能走通？现在没人知道。但它们的出现，说明了一件事：中国AI创业的窗口期没有关闭。

六小龙的故事讲的是”谁能造出最好的大模型”。新玩家的故事讲的是”谁能用大模型解决最值钱的问题”。

这两个故事，可能都是对的。也可能只有一个是对的。

但牌桌已经开了，新筹码已经上桌。牌局才刚开始。