最猛清华副教授，7个月融了27亿
在贝佐斯联合创立的Project Prometheus以120亿美元B轮融资刷新今年NeoLab融资上限后，中国的NeoLab也出现了新进展。
知名AI学者代季峰创立的大模型公司Naive.AI，近日发布了首个开源模型Naive-N0.5-Flash。
Naive-N0.5-Flash专为编码和AI研发设计，总参数量达309B，原生支持100万上下文，AI优化推理速度最高可达2000个token/s。Naive-N0.5-Flash的研发过程由AI模型直接参与，AI模型负责编写代码、运行实验、监控进度、分析结果并持续迭代。
自今年2月成立以来，Naive.AI一直保持低调。在正式推出Naive-N0.5-Flash前，这家公司对外展示的仅有一个显示一行标语的官网。
这并未影响Naive.AI在资本市场的热度。据The Information报道，Naive.AI今年以来已完成三轮融资，总融资额达4亿美元（约合人民币27亿元），投后估值升至14.2亿美元（约合人民币95亿元）。投资方包括腾讯、红杉中国、IDG资本及经纬创投等头部机构。
代季峰曾在商汤科技研究院担任执行研究总监。从创业背景看，代季峰的Naive.AI与前阿里千问负责人林俊旸8月创立的Pragmatik Labs（p7k），可视为当前国内两大Neo Lab项目。与硅谷的NeoLab类似，这两家公司在正式产品面世前，估值已接近甚至突破百亿元。
不过，正如中美AI大模型发展路径的差异，中国的NeoLab也走出了自己的路线。
清华副教授二次创业
2009年和2014年，代季峰先后在清华大学自动化系获得工学学士和博士学位。2022年，他全职加入清华大学电子工程系，担任副教授。
仅从教育背景看，代季峰的经历在创投圈并不突出。毕竟，从智谱的唐杰、面壁智能的刘知远到生数科技的朱军，清华教授创业的例子并不少见。
更具看点的是代季峰的职场履历。
2014年至2019年，代季峰在微软亚洲研究院视觉组工作，担任首席研究员、研究经理。2019年至2022年，他在商汤科技研究院工作，担任执行研究总监。微软亚洲研究院（MSRA）和商汤科技基本串联起了一部微缩的中国AI创业史。
MSRA为行业输送了大量计算机视觉人才。曾在MSRA实习的清华校友印奇与唐文斌，于2011年联合创立旷视科技。而曾任MSRA视觉计算组主任的汤晓鸥，与在MSRA创新工程组从事视觉算法产业化的杨帆，于2014年联合创立商汤科技。
商汤科技与旷视科技均属早期“AI四小龙”，主攻计算机视觉。其中，商汤科技还扮演了生成式AI时代的人才孵化器角色。
曾任商汤科技副总裁、研究院副院长的闫俊杰，2021年成立大模型公司MiniMax。在商汤科技推进AI商业化的宋亚宸，以001号身份参与创办MiniMax，后于2022年创立主攻通用3D大模型的VAST。与代季峰同样在商汤科技担任执行研究总监的曹旭东，于2016年离职创立自动驾驶公司Momenta。
目前，上述5家公司中，商汤科技、MiniMax与Momenta均已上市。
当前辈与前同事纷纷创业，身处这样一个“连续创业者”圈子，代季峰的创业显得顺理成章。
事实上，2025年时，代季峰就已与网游教父、盛大网络创始人陈天桥联合成立AI模型公司MiroMind。避开扎堆预训练、比拼算力规模的大模型赛道，MiroMind主攻更轻量级的小模型。
今年，MiroMind推出的搜索智能体模型MiroThinker 1.5，参数量为30B，基准测试得分56.1分。相比1TB参数量、得分60.2的Kimi-K2-Thinking，MiroThinker 1.5表现出不错的“性价比”。不过，今年1月末，代季峰已离开MiroMind。
据媒体当时报道，代季峰计划带领中国区部分团队成员独立，成立新公司并寻求融资。Naive.AI便是其二次创业的落脚点。
从产品内容看，Naive.AI延续了代季峰MiroMind时期轻巧的产品路线。
技术报告显示，Naive-N0.5-Flash基于开源的小米MiMo-V2.5基础模型，并将全局注意力层替换为DeepSeek稀疏注意力。
同时，Naive-N0.5-Flash的架构源于NaiveAI研究人员与AI模型的共创——研究人员负责定义目标和评估协议，AI模型则实现候选架构和训练方法，运行消融实验，并总结结果。在满足目标的候选方案中，研究人员选择了最易实现的一种。
中国式Neolab
代季峰的Naive.AI，让人联想到前阿里千问负责人林俊旸创立的p7k。
今年初，林俊旸离开千问团队，并于8月官宣创业项目p7k，专注于“数字世界与物理世界中下一代智能体”研究。p7k的首轮融资由高榕创投与红杉中国共同领投，腾讯与上海未来产业基金参投，估值约20亿美元（约合人民币134亿元）。
代季峰与林俊旸均从大厂离职创业，绕开巨头割据的传统大模型赛道，主攻应用场景更细分的AI产品。更重要的是，两家公司在产品未正式问世前，就已获得红杉中国、腾讯等头部机构投资，估值接近甚至超过百亿元。
从近两年NeoLab的热度看，这情有可原。
进入AI大模型时代后，硅谷涌现了一批NeoLab（新一代AI实验室）。NeoLab多由OpenAI、DeepMind、Anthropic等顶级AI公司离职人员创立，研究AI前沿方向。在产品与商业路径尚不清晰时，NeoLab常能获得数亿甚至数十亿美元投资。
连产品都看不到就先行投资，NeoLab的模式看似不靠谱，实则是一种押注。
OpenAI和Anthropic成立初期，都是相似的“零产品、纯技术信仰”：OpenAI于2015年成立时，高喊“开发造福全人类的安全AGI”，定位为非营利AI实验室，直到2022年才推出对话式AI产品ChatGPT。Anthropic于2021年成立时，立足的是一套AI模型安全研究的技术判断，成立2年后才推出对标GPT的Claude。如今，这两家公司估值均已接近万亿美元。
于是，新的投资观念在这一浪潮下出现：与其等下一代颠覆性产品问世，不如先押注人，以及一个足够前沿的技术方向。据机器智能研究所一篇论文，若只算头部AI公司技术团队，与前沿AI开发相关的研究人员群体规模仅在数千人。
据硅谷风投机构Radical Ventures统计，2024年以来，超过40家NeoLab累计融资逾400亿美元。
不过，相比硅谷，中国的NeoLab发展画风有所不同。
最显著的差异在于融资金额与估值。
硅谷项目融资情况十分豪横。由前OpenAI CTO米拉·穆拉蒂创立的Thinking Machines，成立时种子轮融资高达20亿美元，估值120亿美元。由前OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克维创立的Safe Superintelligence（SSI），种子轮融资10亿美元，估值50亿美元。
反观这两年具身智能吸金的国内，作为头部Neo Lab项目的Naive.AI和p7k，估值与硅谷明星项目仍有差距。而今年国内获得融资的两家Neo Lab——Mind Lab与逆矩阵，融资金额分别为近5000万美元与超亿美元。
更重要的是，相比强调技术信仰的硅谷，中国的NeoLab整体更务实。
伊利亚·苏茨克维官宣SSI时，将公司定义为纯研究机构，明确将开发安全的超级智能作为唯一目标，拒绝传统AI产品开发路线。而喊出“构建能够适应人类所有专业知识并实现更广泛应用的AI”目标的Thinking Machines，在成立18个月后，才推出首款自研开源大模型Inkling。
国内的NeoLab则更像是场景更细分的AI创业公司，产品形态明确，商业化是前置目标。林俊旸在官宣p7k时，已明确产品形态为Agent。2025年10月成立的Mind Lab，今年7月已发布模型产品Macaron V1，并同步启动商业化。代季峰的Naive AI，也在公司成立7个多月后，发布了首个开源大模型。
这或许延续了中美两国AI发展风格的一贯差异——美国更强调基础模型创新与参数规模拓展，中国则更聚焦产业效率提升与场景落地。同理，“实用性”或许也将是Naive.AI与p7k未来要面对的考验指标。如果想了解更多AI相关资讯，可以通过爱游戏下载获取最新动态。
本文来自微信公众号“投中网”，作者：李馨婷，36氪经授权发布。