2026年开年，基础模型赛道跑出一笔罕见的天使轮。深圳超球面科技有限公司宣布完成数亿元天使轮融资，君联资本、某超一线美元基金、中科创星、商汤国香资本、华山资本WestSummit Capital、庚辛资本中国共同出资，庚辛资本中国担任独家兼长期战略财务顾问。一家尚未发布产品的公司，凭什么在天使轮拿到这个数字？
希鸥网观察到，答案藏在“Infinite Models”这个生僻词组里。超球面科技由香港中文大学教授刘威杨创立，主攻组合式基础模型Scaling新范式：不在单体模型参数上继续堆叠，而是分化出大量专业化专家模型，通过智能调度与深度融合构建可协作、可持续进化的模型组织。为AI研究机构与企业解决单体模型算力成本指数级攀升、边际收益递减的痛点，其差异化钩子在于自研Orbit框架——全球首个可在单节点8×B200上对万亿参数大模型稳定RL后训练的框架，隶属君联资本与商汤国香资本联合押注的早期硬科技阵营。
单体模型Scaling的账本正在失衡。OpenAI、Anthropic沿Infinite Parameters路线演进，参数量与数据量同步膨胀，换来的通用能力提升却越来越贵。训练一次万亿参数模型的算力成本以千万美元计，而基准测试的边际得分增长曲线已明显走平。当投入产出比逼近临界点，继续加注的性价比正在被重新审计。
超球面科技的选择是换赛道而非掀桌子。Infinite Models不替代Infinite Parameters，而是在更大的单体模型之上做加法：分化出专攻代码、数学、法律等垂直场景的专家模型，再通过路由与聚合组合能力。这类似于从“雇一个全才”转向“组建一支专科医生团队”，新模型随时可被纳入体系，系统能力随之提升，无需重新训练整个底座——智能增长从单次重注变为持续滚雪球。
技术底气来自十年积累的硬成果。预训练框架POET-X将百亿参数模型预训练压缩至单张GPU，已被ICML 2026收录为Oral；正交微调算法OFT在目标任务表现上限高于LoRA路线，且对原模型能力遗忘更小——这对持续培养专家模型至关重要；Orbit框架已验证对Kimi-K2.6、DeepSeek V4等万亿级模型的稳定端到端RL训练。三项技术拼在一起，构成“分化专家—高效训练—组合调度”的完整闭环。
希鸥网认为，这笔融资的信号意义大于金额本身。君联资本与商汤国香资本同时下注，说明一级市场对“后Scaling时代”的技术路线分歧已从学术争论进入真金白银的卡位阶段。Sakana AI于2026年6月发布组合式Scaling范式的Fugu模型，7月与NVIDIA宣布合作推进开放模型创新，海外验证与国内融资同步发生——模型编排作为独立Scaling维度的共识正在加速形成，而超球面科技抢到了中国市场的先手牌。
对创业者而言，超球面科技的路径提供了一个反直觉样本：在巨头林立的赛道里，不与强者在同一维度竞争，而是定义一个让强者成果为你所用的新维度。它不训练比GPT更强的单体模型，而是让GPT、Claude、DeepSeek都成为模型组织里的可用模块。这种“生态即壁垒”的站位，把对手的进步转化为自己的养分，绕开了正面军备竞赛的消耗战。
更值得拆解的是需求验证逻辑。天使轮阶段没有产品、没有收入，投资方押注的是“组合式Scaling”这一判断本身——它回应的是AI行业真实存在的成本焦虑与能力瓶颈，而非创业者的一厢情愿。一件事能成，是因为受益者驱动：当算力账本逼着所有玩家寻找更高效的智能增长路径，提供这条路的人自然被资本推着走。需求先于产品成立，融资只是结果的确认。
这也解释了为何超球面科技强调“统一入口接入主流模型”。它卖的不是又一个模型，而是一套让企业按需调用、按任务组合能力的中间层方案。对创业者来说，真正的壁垒不在于你造了什么，而在于你能否成为价值流动的枢纽——当新模型不断涌现，能持续吸纳并调度它们的组织，比任何单一模型都更难被替代。长期主义在这里不是口号，是架构决定的复利。
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