本文来自微信公众号： 字母榜 ，作者：李炤锋

近日，DeepSeek 和北京大学联合开源 DSpark 推理加速框架，这座全国顶尖高校和 DeepSeek 的牵手，一时间吸引了业内的诸多关注。

这套框架处理的是大模型线上服务里的工程问题：高并发场景下，怎样让模型更快生成答案。公开信息显示，DSpark 已经部署在 DeepSeek-V4-Flash 和 V4-Pro 预览版服务引擎中，单用户生成速度提升约 60% 至 85%。

几个月前，北大计算中心还联合华为发布 DeepSeek 全栈开源推理方案。方案基于北大自研 SCOW 算力平台和鹤思调度系统，在昇腾平台上实现 DeepSeek 推理部署。

过去几年，Top2 中的另一家——清华在大模型创业圈里存在感十足。大模型第一股智谱从清华知识工程实验室和 AMiner 走出，后来完成公司化和资本化。面壁科技、生数科技、月之暗面等 AI 企业，也都是清华系大模型创业的典型案例。

与之相比，北大的路线似乎并没有聚焦在基模路线上。

以银河通用为代表的北大孵化企业，瞄准了具身智能场景；晶泰科技则侧重 AI 进入药物和材料研发。

从目前结果上来看，北大的确没有孵化出智谱一样的企业，但它指向的是另一种高校 AI 产业化路径。

讨论北大的 AI 产业化，需要先了解下北大的 AI 产业孵化机制。

早在 2018 年，北大科技园人工智能专业孵化平台就入选国家专业化众创空间。公开材料显示，这个平台覆盖项目筛选、孵化、加速和产业化，也连接投资机构、产业资源和创业团队。

但这种平台服务，和智谱式公司化路径差别很大。

智谱的成长轨迹里，是清华实验室成果长成公司，再进入大模型和资本市场。北大的 AI 外溢，更多先落到具体产业问题里。

目前，北大最知名的 AI 产业孵化成果，出现在具身智能方向。

银河通用是一家做通用机器人和具身智能大模型的公司。它想解决的问题，是让机器人理解环境、操作物体，并在不同场景中完成任务。

2021 年，从斯坦福大学博士毕业后，王鹤回国加入北京大学计算机学院，担任前沿计算研究中心助理教授，并建立具身感知与交互实验室。

两年后，他联合前 ABB 机器人专家姚腾洲创办银河通用，把实验室里的具身智能研究推向产业化。

北大知名教授亲自带队，又是时下热门的产业领域，迅速引发了资本进场。2023 年 12 月，银河通用完成亿元级天使 + 轮融资，美团战略领投，北大燕缘创投、清华 SEE Fund 和 IDG 资本等跟投。

燕缘创投的进入，使这家北大校友企业，在资本层面也和其母校建立了紧密连接。

2024 年，" 北大—银河通用具身智能联合实验室 " 成立，合作内容覆盖前沿理论、关键技术、成果转化和产业落地。在实验室层面实现了校企资源深度对接。

事实上，教授创业在中国 AI 产业圈并不稀奇。但作为 Top2 级别的北大，在 AI 领域的孵化落地，似乎没有落在语言基座模型上。

AI for Science，是另一条更有北大底色的路线。

晶泰科技是一家 AI 制药和材料研发公司。它试图用算法、计算化学和自动化实验，提高药物研发效率。

晶泰联合创始人赖力鹏，本科阶段在北大学习物理和数学，后来去了麻省理工学院做博士后。

2018 年，人民日报海外版报道披露，赖力鹏由北大引进回国，回国后通过北大科技园实现了产学研用的转化，创办深圳晶泰科技。

后来，晶泰拿到腾讯、真格、峰瑞、红杉、Google 等机构投资，逐渐成为 AI for Science 赛道里的代表公司。

北大方面后来也把晶泰作为创企的典型案例。2026 年，北大创新创业学院 " 创企行 " 第一站就选择走进晶泰，面向学生展示 AI for Science 企业如何从科研问题走向产业应用。

这两家公司迅速成长为各自领域的知名企业，只是作为北大的 AI 产业孵化的名片，这些成果和清华孵化智谱的路径出现了显著差异。

相比起北大的平台孵化逻辑，清华和智谱的案例，却是实验室孵化的一条典型路线。

智谱的前身可以追溯到清华知识工程实验室和 AMiner。AMiner 最早是学术搜索和知识挖掘系统，长期积累知识图谱、学术网络、自然语言处理和数据挖掘能力。

到大模型创业周期来临时，这条技术路线有了公司化出口。

2019 年，李涓子、唐杰等清华教授共同成立智谱。唐杰担任首席科学家，张鹏担任 CEO。实验室成果、教授团队、公司主体和资本市场，由此连成一条比较清晰的链路。

智谱上市后，清华的孵化也迅速收获了资本回报。按照招股书披露，清华大学旗下华控技术转移有限公司持有智谱 1553.44 万股，持股比例约 3.5%。

如果按近期约 1 万亿港元总市值计算，这部分股权对应市值超过 300 亿港元。再加上清华大学教育基金会出资的 JinYi Capital 作为基石投资者认购的股份，有行业内报道测算，清华相关主体持有智谱股份对应市值约 380 亿港元。

此外，清华在这一轮大模型创业里，也不只有智谱。

面壁智能成立于 2022 年，创始团队来自清华大学计算机系自然语言处理实验室。公开资料显示，公司成立早期获得北京智源人工智能研究院孵化支持，种子轮引入智谱投资。从实验室、科研平台到创业公司，这条成果转化链不断延伸。

2023 年，清华校友杨植麟创办月之暗面，推出 Kimi。和智谱、面壁不同，月之暗面没有沿着实验室成果转化的路径成长，却很快成为国内最受关注的大模型创业公司之一。

如果把时间再往前推一年，这几家公司又会在同一个地方相遇。

2018 年，北京启动建设北京智源人工智能研究院，希望把高校、科研院所和企业里的 AI 力量组织到同一个平台。

北大计算机学院教授黄铁军参与创立智源，并担任首任院长；清华大学计算机系教授唐杰后来担任智源学术副院长，主持 " 悟道 " 大模型等项目。

几年后，这个平台不断出现在北京 AI 创业故事里。唐杰后来参与创办智谱，刘知远联合创办面壁智能，杨植麟参与 " 悟道 " 项目后创办月之暗面。黄铁军后来透露，智源成立七年来，已经孵化约 20 家人工智能创业公司。

这也是北京这一轮 AI 创业的一个特点。很多后来被归入 " 清华系 " 的大模型公司，往前追溯，都能看到高校、科研平台和产业资源长期交汇的痕迹。

前文提到的银河通用、晶泰科技，也是在同一时期沿着另一条路径成长起来。相比基础模型创业，北大的产业化结果更多落在科学智能、具身智能和企业智能等方向。

这种差异，也能从北大 AI 的旗帜性人物身上看出来。

朱松纯是北京大学人工智能研究院院长，也是北京通用人工智能研究院院长。他的研究方向，用一句话总结，就是机器能不能进入真实世界。

2023 年，他在北大开学典礼上说，通用智能体至少要能 " 完成无限任务、自主产生任务以及由价值驱动 "。他还提醒，很多人把大语言模型看作通用人工智能，但这些模型 " 不具备这三大基本特征中的任何一个 "。

2026 年 3 月，北京通用人工智能研究院发布机器人核心引擎 " 通脑 "，目标是让机器人摆脱 " 遥控演示 "，具备自主决策和持续学习能力。北大的通用智能研究，由此接到了具身机器人和真实任务上。

另一边，北京大学计算机学院教授黄铁军，曾任北京大学人工智能研究院副院长，也曾任北京智源人工智能研究院院长。他长期做视觉信息处理和神经形态计算。

2021 年，黄铁军团队的超高速脉冲相机亮相国家 " 十三五 " 科技创新成就展。北大和北大科技成果转化基金围绕这一成果成立脉冲视觉公司，推动产业化。

所以，两位北大的 AI 产业旗帜性人物，一位聚焦通用智能和机器人，另一位聚焦机器视觉和视觉芯片。这似乎在一定程度上，也解释了同在海淀区的两家 Top2 高校的 AI 产业研究路线差异。

在互联网时代，北大曾经有过清晰的产业名片。

其中最知名的校友案例，莫过于李彦宏创办百度。这一代北大技术人才赶上搜索和互联网平台周期，抓住了互联网时代的早期技术风口，迅速成为了行业内的中流砥柱。

到了大模型时代，北大人才仍在核心链条里，虽然没有涌现出智谱这样的头部基模公司，但北大系的 AI 人才也纷纷进入头部公司的模型研发团队、开源生态和研究机构。

已经从阿里 Qwen 团队离职的林俊旸，就是一个典型例子。

林俊旸北大毕业后进入阿里达摩院，参与过 M6 和 OFA 等项目。到 Qwen 开源体系阶段，他已经站在阿里大模型研发链条的核心位置。

2026 年 1 月，AGI-Next 前沿峰会上，林俊旸和智谱唐杰、月之暗面杨植麟、腾讯姚顺雨同台。这场活动由清华大学基础模型北京市重点实验室发起，智谱参与组织。

现场有一个细节。林俊旸原本准备的演讲题目是 "Generalist Model"，后来改成了 "Generalist Agent"。他解释，Agent 比模型本身更大，要能像人一样使用工具，也要能在环境中完成任务。

今年 3 月，林俊旸从阿里 Qwen 团队离职。此后，投资圈很快开始跟进他的下一步动向。近期，多家媒体报道称，林俊旸正在筹备新的 AI 创业项目，种子轮目标估值高达 20 亿美元，约合 135 亿元人民币。

这让他有可能成为北大 AI 校友创业的一个新样本，也许在他的主导下，北大校友创业，也会多出一个更接近大模型主线的案例。

而在另一家 AI 巨头 DeepSeek 的团队建设中，也有北大出身的大模型人才的身影。

目前担任小米 MiMo 大模型负责人罗福莉，曾在北大读计算语言学硕士，后来先后进入阿里达摩院和 DeepSeek 工作。

媒体后来常把罗福莉写成 " 天才少女 "，但她本人并不喜欢这个标签。

2021 年 6 月，罗福莉在阿里达摩院专访中回忆，自己曾是计算机领域的 " 低起点者 "。大三到北京大学实习期间，她受到北大语言计算与互联网挖掘研究室研究员万小军的科研启蒙，并发表了人生中第一篇顶会论文。

2017 年，罗福莉被保送至北京大学计算语言学专业。她后来回忆，冲刺论文那一年，大年二十九回家，大年初五又回学校赶稿，一直赶到正月十五。

2019 年，罗福莉因在自然语言处理顶会 ACL 上参与发表 8 篇论文走红。她后来在知乎回应称，自己只是投中了一长一短两篇，其他论文是参与实验室同学的研究；" 我付出了足够的努力，当然也有运气成分加持 "。

北大校友罗福莉后面的职业轨迹已经为人熟知：从达摩院到 DeepSeek，再转战小米。而北大和 DeepSeek 的合作，也在同一时间愈发深入。

最近一段时间，随着 DSpark 进入 DeepSeek 线上服务引擎，北大与华为的推理方案进入国产算力部署链条。北大正在通过系统工程层面的成果，不断切入大模型产业底层。

如果以清华—智谱的路径作参照，北大确实还没有形成一个同样清晰的基础模型公司样本。但把 AI 产业看得更宽，北大的位置仍然在产业中心。

今年 1 月，北大临港科创中心披露，燕缘创投管理的首支全盲池基金完成备案，规模 1 亿元，重点投向半导体、人工智能、软件等新一代信息技术，以及北大科技成果转化项目。

另一边，去年 6 月举办的首期北大 AI 创业营，从全校超过 100 个报名项目中遴选 35 个项目、66 位青年创业者，方向覆盖机器人、脑机接口、科学智能、智慧医疗和类脑芯片。

到 2026 年初，第二期又有 45 个项目入营，超过 60% 的项目已经完成公司注册。

这些动作却指向了另一条 AI 产业路线：北大不只是等校友在外部创业，也在用基金、创业营和成果转化平台，加速 AI 成果落地。

清华的 AI 名片，已经通过基础模型公司打响。北大的 AI 名片，可能会在更垂直的地方出现：机器人、类脑芯片、科学智能、AI for Science 等领域。

回到开头的问题，北大的答案也许不是再复制一家智谱。两所 Top2 级别的高校，在产业基因上，从一开始就存在一些差异。

在众多孵化的企业中，北大仍然需要一张 AI 产业的名片，但那未必会是一家通用基模公司。