一家成立仅四个月的 AI 创业公司，完成了总额达数亿元的连续两轮融资。10 月 15 日，元环智能正式宣布这一消息，在近期相对冷静的 AI 创投市场中显得格外醒目。更引人注目的是这家公司的掌舵者——1998 年出生的刘子鸣，清华大学人工智能学院助理教授，也是 2024 年在学术界和开源社区引发轰动的 KAN（柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络）的代表作者。

先看这轮融资的阵容。据网易报道，元环智能的种子轮由顺为资本领投，上海未来产业基金、星连资本、君礼资本等机构跟投；随后的种子+轮则吸引了更多产业方与国资背景机构加入，包括上海半导体产投、360 战投、首程资本、上海人工智能产业系列基金，以及 BV 百度风投、山行资本、云时资本等知名双币基金，启观资本担任长期财务顾问。两轮大模型融资合计达数亿元，资金将主要投向核心算法迭代、阶段性产品探索、团队扩充，并持续发布自研基准。

资本愿意为一家四个月大的公司下注，押注的核心是刘子鸣提出的”直觉模型”技术理念。在他看来，当前的大语言模型虽然能力强大，但只能覆盖约 30% 的世界问题，比如文本、数学、编程等任务；而剩下约 70% 的问题——科学发现、物理世界建模、AI 设计等——单靠语言范式是解决不了的，需要一种更底层的”直觉”。公司近期发布的 Jev 等模型，正是用来展示这条”直觉模型”路线可行性的阶段性成果。

沿着这条路线，元环智能正在打造一款名为”元模型”的产品。按照官方的描述，这是一台能够直接生成模型架构和训练超参数的”直觉机器”：通过学习陌生模型背后的规律，元模型可以预判某个模型的表现，并在特定场景下给出适配建议。这相当于给整个 AI 行业装上了一个”上帝视角”，帮助开发者更高效地利用算力资源。值得注意的是，这条路线与当下热门的递归式自我改进——即让 AI 自己写代码改进自己——有根本区别，前者试图在模型设计层面建立可迁移的直觉，后者则聚焦于单点能力的迭代。

刘子鸣本人的履历，为这套理念提供了学术信用背书。他本科就读于北京大学物理系，博士毕业于麻省理工学院（MIT），之后在斯坦福大学从事神经科学与 AI 方向的博士后研究，现任清华大学人工智能学院助理教授。他的代表作 KAN 用可学习的激活函数替代了传统神经网络的固定激活函数，使模型从”黑盒”变为”白盒”，自 2024 年发布以来在 GitHub 上获得超过 1.6 万星标，谷歌学术引用超过 5700 次。这种把物理直觉与神经网络结合的研究风格，与”直觉模型”的提法一脉相承。

把这次融资放在更大的行业背景下看，它折射出 AI 创投正在发生的变化：一方面，单纯做大语言模型应用层的公司融资难度加大；另一方面，探索新范式、新架构的基础研究型团队，依然能吸引产业资本和国资基金的青睐。顺为资本领投、半导体产投与 360 战投等产业方跟进，也说明资本看重的不仅是论文和理念，还有”元模型”这类产品在算力利用效率上的潜在产业价值。

当然，从理念到产品再到商业化，元环智能还有很长的路要走。”直觉模型”能否真正覆盖那 70% 的世界问题，”元模型”生成的架构在实际场景中表现如何，都需要后续的基准测试和真实用例来回答。但至少在当下，这家公司已经用两轮融资证明了一件事：在大模型范式趋于收敛的今天，敢于提出新范式的团队，依然是资本市场上最稀缺的标的。