三个月35亿，投资人开抢物理世界OpenAI

出走阿里两个月，一个通义千问撑起20亿美元估值

两个月前，林俊旸在X上发了一条“bye_my_beloved_qwen”，正式告别阿里通义千问。直到几天前，外媒The Information扔出一颗炸弹——他正在筹备一家全新的AI实验室，种子轮目标估值20亿美元（约136亿元人民币），红杉中国和高榕创投已坐在谈判桌上。

在中国，一家还没有产品、没有营收、甚至连名字都还没公布的初创公司，开口就要20亿美元估值，几乎闻所未闻。哪怕是当年最热门的AI四小龙，早期融资也远没到这个级别。The Information自己都感慨：“这种估值在中国初创AI公司中几乎没有先例。”

钱是谁给的？红杉中国和高榕创投。人是谁招的？据36氪旗下《智能涌现》报道，已经有数名来自字节跳动、腾讯以及海外机构的研究人员加入。方向是什么？据知情人士透露，团队正在考虑“世界模型”与“具身大脑”两大技术路线。

1993年出生的林俊旸，本科读的是国际关系学院英语系，硕士去了北大外国语学院。一个学语言出身的年轻人，2019年硕士毕业进了阿里达摩院，从高级算法工程师干起。六年后，他成为阿里巴巴史上最年轻的P10，亲手将Qwen推上全球开源大模型第一的宝座：全球下载量超过10亿次，衍生模型突破20万个。

从OpenAI到DeepSeek，顶尖AI人才正在拿回定价权

林俊旸的20亿美元估值，并非孤例。在美国，AI创始人的估值已经飞出大气层。

前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever成立的安全超级智能公司SSI，成立仅三个月就以50亿美元估值融资10亿美元，如今飙到320亿。前OpenAI CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab，首轮融资估值直接冲到了100亿美元。Salesforce前首席科学家Richard Socher创立Recursive Superintelligence，四个月融资超5亿、估值40亿——又是一个没有产品、团队尚未成型的项目。

把这些坐标点连起来，一条清晰的逻辑线浮出水面：AI时代的估值体系正在发生根本性的范式转移。传统VC的估值公式——TAM×渗透率×市场份额×利润率——在这里统统失效。新的公式简单到近乎粗暴：这个人曾经做出过什么东西，以及他接下来可能做出什么东西。

在这个坐标系中再看林俊旸的20亿美元，它不仅不贵，甚至可以说是“务实”的。SSI有Ilya的学术声望，但它在开源社区没有一款产品获得过10亿次下载；TML有Mira的管理资历，但她从未以技术架构师的身份主导过从0到1的基础模型项目。而林俊旸——33岁，阿里最年轻P10——亲手将Qwen推上全球开源大模型第一的宝座。

DeepSeek的融资故事是这种逻辑的最佳注脚。2026年5月，DeepSeek启动首轮融资，目标500亿人民币。梁文锋个人出资200亿、占股40%——这已不是“创始人拿股份换投资”，而是“创始人自己就是最大的投资人”。从4月初1000亿美元估值到5月上旬的5150亿，21天翻五倍。这不是在投一家公司，这是在投一个人对技术路线的信仰。

一场路线之争：为什么投资人赌的是“物理世界”

答案隐藏在这批AI天才们对未来的判断里。

林俊旸3月26日发布的那篇长文《从“推理式思考”到“智能体式思考”》中，核心论点可以浓缩成一句话：上一阶段的AI竞赛，是让模型更会思考；下一阶段的竞赛，是让模型为了行动而思考。知情人士透露的新实验室研究方向——“世界模型”和“具身大脑”——也恰好与Agentic Thinking的逻辑一脉相承。

无独有偶，2026年3月，65岁的图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）在家乡法国创办的AMI Labs宣布完成10.3亿美元（约70.8亿元人民币）种子轮融资，公司投前估值达35亿美元（约240.7亿元人民币）。这是欧洲史上规模最大的种子轮融资。

这位Meta前首席AI科学家用这笔巨额融资向全世界宣告：当前以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）路线走错了，真正的AI应该学会“理解世界”，而不是只会“预测下一个词”。他直言不讳：“大语言模型虽然在语言任务上表现出色，却从根本上缺乏对物理世界的真实理解。它可以描述一把椅子，却无法理解坐在椅子上、在椅子上保持平衡，或是接住一把正在掉落的椅子究竟意味着什么。”

在杨立昆看来，当下的LLM本质只是“统计幻觉”——靠预测下一个词生成流畅文本，远算不上真正的智能。想要实现人类水平的AI，必须让机器像人和动物一样，通过感知与体验，理解物理世界的因果规律、空间逻辑和物体恒存性。这套被他命名为“世界模型”的系统，具备四大核心特征：理解真实世界、具备持久记忆、能够推理规划、可控且安全。

这条赛道上还有其他顶级玩家。斯坦福大学教授李飞飞创立的World Labs，以50亿美元估值完成10亿美元融资，主攻“空间智能”。她曾说：“如果AI要真正有用，它必须理解世界，而不仅仅是文字。世界由几何、物理和动态规律支配。”

具身智能与新范式：押注加速物理世界的AI革命

Anthropic在5月28日发布的Claude Opus 4.8模型和Dynamic Workflows agent编排工具，进一步印证了从“思考”到“行动”的转变。这家公司估值已摸到1万亿，其投资人名单包括MGX、SoftBank、Microsoft、Khosla Ventures等。而Anthropic同一天与Akamai Technologies签下的7年18亿美元云协议，更显示其目标在于切入企业级物理世界的基础设施层面。

投资人，尤其是巨头们的算力投入正在加速这一进程。Meta、Google在AI基础设施上的承诺已到天文数字级别。有VC分析指出，数据中心投资占GDP比重正从3.5%向5%甚至更高迈进。而从文本到图像、视频、机器人，AI对物理世界的渗透意味着数据量的指数级增长——单张图片相对文本文件大1000到10000倍，视频又比图片大两到三个数量级。

这意味着“卖铲子”的生意（芯片、能源、数据中心）和“硬核机器人”的生意（具身智能）正在成为投资主线。中国的红杉、高榕在抢林俊旸，半个硅谷在投资杨立昆、李飞飞。这种资本的极致追捧背后，是一场关于AI基础设施未来格局的豪赌。

集结AI天才“物理世界OpenAI”的创业风暴已然成型。林俊旸的千问团队证明过技术实力和工程化的能力；杨立昆和李飞飞则代表了AI基础科学的最前沿。随着越来越多最聪明的头脑将目标对准构建能够理解并作用于真实物理世界的AI系统，一个全新的时代正在开启。

• 一个关键数字：林俊旸手中的千问全球下载量超过10亿次。
• 另一个关键数字：杨立昆的AMI Labs种子轮估值达到35亿美元，约240亿人民币。
• 还有一个更震撼的数字：当AI从文本走向视频和物理世界，数据量将膨胀1000倍到10000倍。这既是挑战，也是下一次财富浪潮的起点。