中國 AI 公司如何賺錢?Epoch AI 分析五類收入來源
截至 2026 年 9 月,中國六家領先 AI 公司合計 AI 相關收入約為 OpenAI 與 Anthropic 合計收入的 10%,主要來自消費者應用、模型存取、企業及政府方案、授權費,以及帶動既有產品線的收入。
截至 2026 年 9 月,中國六家領先 AI 公司合計 AI 相關收入約為 OpenAI 與 Anthropic 合計收入的 10%,主要來自消費者應用、模型存取、企業及政府方案、授權費,以及帶動既有產品線的收入。
Prime Intellect 擴大開源環境計劃,推出大型懸賞計劃並承諾投入數十萬美元資助開發者,目標是把開源環境擴展至數千個。過去兩個月,社羣透過懸賞和 RL Residency 匯集 400 多個前沿 RL 環境及評測,80 多個實作已接受審核,RL Residency 則有 500 多名申請者。
Prime Intellect 宣佈加入 NVIDIA Nemotron Coalition,貢獻 2,500+ 個開放 RL 環境及後訓練工具,支援 Nemotron。
Prime Intellect 於 2026 年 7 月 8 日宣佈募集 $130M A 輪融資,由 Radical Ventures 領投,多家投資者參與。公司稱,累計融資額已超過 $150M,將用於建設涵蓋訓練、部署及持續改進的開放超級智能全棧。Prime Intellect 表示,其全棧已有超過 6k 名客戶使用,年化收入在不足一年內升至超過 $100m。
生物研究環境 Biomni Lab 的開發者 Phylo 將大部分流量轉至 Fireworks 上的開放權重模型,推理成本降低 60%,用戶月度增長達 2x。Phylo 以自家的 BiomniBench 按品質、延遲和成本評估模型,並保留專有模型處理最難的一類問題。
System76 更新 COSMIC 項目的 PR 模板,新增強制檢查清單,禁止貢獻者提交 AI 生成的代碼、註解及描述。貢獻者須確認提交內容不含上述 AI 生成內容,cosmic-flatpak 是唯一不受「No LLM contributions」規則限制的代碼庫。
GitHub 發佈開發者政策更新,回顧美國 2026 年州議會立法進展,並説明透明度報告變化及後續關注議題。2026 年上半年記錄的政府下架請求為 708 項,高於 2025 全年的 98 項;GitHub 説明增幅主要源於報告範圍及內部追蹤方式調整,並非內容移除同步增加。
Hugging Face 宣佈,oMLX 創作者兼維護者 Jun Kim 加入團隊,並會繼續領導 oMLX。oMLX 維持 Apache 2.0 授權,項目將轉為獲資助並持續維護;Hugging Face 預期這有助提升穩定性,並希望加快開發。Hugging Face 亦希望以 oMLX 作為新想法的試驗場,並加快將 transformers 模型定義轉成不同引擎可使用的 MLX 參考實作。
Mistral 宣佈完成 €3 billion D 輪融資,投後估值超過 €21 billion,並將藉此擴大前沿研究、訓練算力及基礎設施。本輪由 Samsung Electronics 領投,Scaleup Europe Fund(由 EQT 管理)與現有投資者 PSG Equity 共同領投;Mistral 稱這是歐洲科技公司完成過的最大股權融資。
推薦理由:融資不只用於前沿研究和訓練算力,也涵蓋基礎設施與商業拓展,呈現 Mistral 主權 AI 全棧路線的擴張重點。
ByteDance 取得約 $30 billion 貸款支持 AI 建設,Moonshot AI 秘密遞交香港 IPO 申請,Enflame IPO 集資約 $910 million。
OpenAI 推出 Patch the Planet,這項 Daybreak 倡議旨在協助開源維護者運用 AI 和專家審查尋找、驗證並修復漏洞。
Safetensors 加入 Linux Foundation 旗下的 PyTorch Foundation,成為基金會託管項目。商標、倉庫及項目治理歸 Linux Foundation,Hugging Face 的兩名核心維護者仍在 Technical Steering Committee,並繼續負責日常工作。
推薦理由:Safetensors 轉由 Linux Foundation 治理,原維護者仍帶領項目,使用者所用格式與 API 不變。
Mistral AI 宣佈成為 NVIDIA Nemotron Coalition 創始成員,並計劃與 NVIDIA 共同開發前沿開源 AI 模型。聯盟首個項目是在 NVIDIA DGX Cloud 訓練基礎模型,支撐即將推出的 NVIDIA Nemotron 4 系列;相關模型將開源,供後訓練與專門化。Mistral AI 亦宣佈發佈 Mistral Small 4。
推薦理由:聯盟首個基礎模型將在 NVIDIA DGX Cloud 訓練,支撐 NVIDIA Nemotron 4 系列,並作為開源後訓練與專門化的共同基礎。
GGML 團隊加入 Hugging Face,並將持續維護 llama.cpp;Hugging Face 會為項目提供長期資源支持。團隊仍將 100% 時間用於維護,並對技術方向及社羣保有完全自主權與領導權;項目會繼續 100% 開源並由社羣推動。雙方計劃讓 transformers library 的模型定義更順暢地用於 llama.cpp,並改善 ggml 軟件封裝及本地模型部署體驗。
推薦理由:文章交代 GGML 團隊加入後 llama.cpp 的維護自主權與資源支持,也列出連接 transformers library 模型定義及改善本地部署體驗的方向。
Hugging Face 與 Google Cloud 宣佈深化策略合作,協助企業以開放模型建置及客製化 AI。Google Cloud 客户對 Hugging Face 的使用量在過去 3 年增長 10x,目前每月涉及數十 PB 模型下載及數十億次請求;雙方正建置 CDN Gateway,將模型和資料集快取至 Google Cloud,以縮短下載時間並加強模型供應鏈穩健性。
Hugging Face 與 VirusTotal 展開合作,持續掃描 Hugging Face Hub 上 2.2M+ 公開模型及數據集倉庫中的文件。瀏覽倉庫、文件或目錄頁時,Hub 會以文件雜湊值查詢 VirusTotal 的威脅情報資料庫,不會向 VirusTotal 傳送原始文件內容。結果可包括檢測數、已知惡意關聯或相關威脅活動情報,供用户下載或整合文件前參考。
推薦理由:文章交代了以文件雜湊值查詢威脅情報、而不傳送原始文件內容的流程,讓讀者理解安全檢查的資訊來源與隱私邊界。
Sentence Transformers 從 TU Darmstadt 的 UKP Lab 轉由 Hugging Face 接手,Tom Aarsen 繼續領導項目。項目維持社羣驅動及 Apache 2.0 開源授權;Hugging Face Hub 上已有超過 16,000 個 Sentence Transformers 模型。
推薦理由:文章交代維護者接續、基礎設施支援與 Apache 2.0 授權不變,呈現項目轉交後的維護安排和開源承諾。
Microsoft 與 Hugging Face 擴大合作,Azure AI Foundry 現提供 10,000+ 個 Hugging Face 模型供部署,涵蓋文字、音訊和圖像等任務。
Hugging Face 收購 Pollen Robotics,並開始銷售其開源人形機械人 Reachy 2。Reachy 2 可透過 sales@pollen-robotics.com 電郵訂購,價格為 $70,000,適用於研究、教育和具身 AI 實驗,並兼容 VR。
推薦理由:這宗收購把 Hugging Face 的 LeRobot 開源機械人項目與 Pollen Robotics 的硬件團隊納入同一組織,呈現其軟硬件佈局。
Hugging Face 宣佈收購 XetHub,並計劃以其技術替換 Hub 現有的 Git LFS 儲存後端。文中舉例,10GB Parquet 檔案新增一行時只需重傳少數區塊;未來修改 GGUF header 的單一 metadata 值,也只需重傳數 KB 的區塊。
推薦理由:XetHub 的分塊與去重技術將用於 Hub 儲存後端,文中的 Parquet 和 GGUF 例子展示小幅修改如何減少大型檔案的重傳量。
Hugging Face 與 Microsoft 宣佈加深合作,擴充 Azure AI Studio 中可一鍵部署的 Hugging Face Collection,並推出 Spaces Dev Mode。
Argilla 與 Hugging Face 發起 Data is Better Together 實驗,透過社羣協作建立提示詞排序偏好資料集,並邀請社羣加入首批共建項目。
Hugging Face 與 Creative Commons、Eleuther AI、GitHub、LAION 及 Open Future 聯署立場文件,針對 EU AI Act 提出五項開放式 ML 發展建議。
推薦理由:文件把開放式 ML 的模組化協作、透明度與法案要求相連,並將建議落在 AI 元件、研發豁免和基礎模型等條文安排。
Hugging Face 宣佈舉辦首屆 Open Source AI Game Jam,邀請參加者在一個週末內使用 AI 工具製作遊戲。活動定於 7 月 7 至 9 日舉行,作品須可在網頁或 Windows 執行,並至少使用一款開源 AI 工具。參加者會按趣味性、創意及主題為其他遊戲評分,評審則從 Top 10 中選出優勝者。
Snorkel AI 與 Hugging Face 合作,透過 Hugging Face Inference Endpoints 擴展 Snorkel Flow 可用的基礎模型,協助企業開發 AI 應用。
Hugging Face 宣佈 Intel 加入其 Hardware Partner Program,雙方將透過 Optimum 加速 Transformers 訓練、微調和推理。示例以 Optimum Intel 對微調後的 DistilBERT 分類模型進行訓練後動態量化,準確率由 0.574 降至 0.546,評估步驟快 1.34x。
Hugging Face 推出 Fellowship 計劃,支持不同背景的開源機器學習貢獻者擴大影響力,並鼓勵更多人參與。支援內容按個人需要而定,包括運算資源、周邊物資及 Hugging Face 官方認可;成為 Fellow 須由 Hugging Face 團隊成員或 Fellow 提名。
Hugging Face 開放首屆學生大使計劃申請,邀請修讀機器學習或在社羣推廣 ML 的學生參與,截止日期為 2022 年 6 月 13 日。計劃於 2022 年 6 月 30 日開始、12 月 31 日結束;獲選者可獲同儕交流網絡、Hugging Face 團隊工作坊與支援、最新項目及功能資訊、周邊商品與素材,以及官方大使認可。
Hugging Face 宣佈完成由 Lux Capital 領投的 $100 Million C 輪融資,Sequoia、Coatue 等也參與投資。Hugging Face Hub 當時託管 100,000 個預訓練模型及 10,000 個數據集,超過 10,000 家公司使用 Hugging Face 建構機器學習技術。公司表示將加大研究、開源、產品及負責任地普及 AI 的投入。
推薦理由:融資用途涵蓋研究、開源、產品與負責任地普及 AI,讀者可從中瞭解 Hugging Face 此輪募資要加速的方向。
Hugging Face 收購 Gradio,並將與 Gradio 團隊繼續發展這套用於建立及分享機器學習模型 demo 的開源工具。Gradio 自 2019 年推出以來,已建立超過 300,000 個 demos,應用範圍涵蓋電腦視覺、文字、語音和影片。團隊表示,合作目標是讓任何能連接互聯網並使用瀏覽器的人都能接觸和使用機器學習模型。
推薦理由:文章把收購置於 Gradio 推動模型易於展示、試用和收集回饋的脈絡中,並列出超過 300,000 個 demos 的既有使用規模。
Hugging Face 與 Graphcore 合作,讓開發者可在 Graphcore IPU 上以生產規模部署最佳化 Transformers。開源工具庫 Optimum 將提供經 Hugging Face 認證的硬件最佳化模型,首批 IPU 最佳化模型將於今年稍後登上 Optimum。