撰文| 吳坤諺
編輯| 郝 鑫
人工智能的競(jìng)爭(zhēng),正在從圖文生成延伸到對(duì)物理世界的理解。隨著空間智能被頻繁提起,一些長(zhǎng)期深耕垂直行業(yè)的軟件公司,也隨之進(jìn)入新的坐標(biāo)系。
日前,Manycore Tech Inc.(群核科技)獲得相關(guān)部門境外發(fā)行上市備案通知書。繼前幾年數(shù)次遞表未果之后,這家以空間設(shè)計(jì)平臺(tái)起家的公司,正試圖在新的技術(shù)敘事下完成資本化進(jìn)程。
自首代產(chǎn)品“酷家樂”起,群核通過為家裝設(shè)計(jì)提供三維圖形渲染服務(wù),在十余年里沉淀了完整的空間計(jì)算能力,以及大量結(jié)構(gòu)化的三維數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
在通用視頻模型仍以二維像素生成邏輯為主的當(dāng)下,大模型普遍缺乏物理規(guī)律與空間因果理解。誰能提供真實(shí)世界結(jié)構(gòu)化3D數(shù)據(jù)與空間推理,誰就掌握了構(gòu)建世界模型的關(guān)鍵養(yǎng)料。
原本服務(wù)于設(shè)計(jì)行業(yè)的3D場(chǎng)景建模,如今開始承擔(dān)新的用途。
目前,在具身智能領(lǐng)域,群核已與智元、銀河通用、智平方等企業(yè)達(dá)成合作。有了這一層面的助力,群核有望成為“杭州六小龍”中首個(gè)完成IPO的企業(yè)。
尚處于早期的空間智能,還沒有等來屬于賽道的GPT時(shí)刻。這是押注三維空間的群核,必須擁抱的不確定性。
家裝與AI的接軌
群核的起點(diǎn)并不在人工智能,而在三維空間計(jì)算。
群核創(chuàng)始人黃曉煌早年曾任英偉達(dá)軟件工程師,參與了CUDA的開發(fā)。最早開始,群核便以云原生的GPU空間建模與渲染引擎為核心能力。前文提到的酷家樂,便是一個(gè)將三維建模、物理渲染與實(shí)時(shí)計(jì)算搬到云端,讓設(shè)計(jì)過程數(shù)字化、在線化的空間設(shè)計(jì)平臺(tái)。
長(zhǎng)期服務(wù)家裝行業(yè),讓群核收獲了一整套空間表達(dá)體系,如室內(nèi)裝潢所包含的結(jié)構(gòu)關(guān)系、尺寸約束、材質(zhì)屬性與物體層級(jí)等。
這些信息在設(shè)計(jì)場(chǎng)景中用于展示與交付,在AI語境下,則具備訓(xùn)練與推理價(jià)值。
與文本之于大語言模型相似,三維空間數(shù)據(jù)之于空間智能,是模型理解物理世界的基礎(chǔ)素材。兩者的不同之處在于,文本可以在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中自然生成,而結(jié)構(gòu)化三維數(shù)據(jù)往往需要長(zhǎng)期建模、整理與工程化處理——生成成本更高,組織難度也更大。
公開信息顯示,過去十余年里,群核積累超過5億個(gè)結(jié)構(gòu)化3D空間場(chǎng)景數(shù)據(jù)。這些不斷清洗、標(biāo)注而沉淀下來的數(shù)據(jù),讓群核能夠直接在三維結(jié)構(gòu)層面進(jìn)行建模與推理,為AI提供符合真實(shí)物理規(guī)律的訓(xùn)練場(chǎng)景。
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在此基礎(chǔ)上,群核將空間智能拆解為四類能力:空間重建、空間生成、空間編輯與空間理解。
我們可以把空間重建理解為“將真實(shí)世界掃描進(jìn)計(jì)算機(jī)”,這也是空間智能賽道的基礎(chǔ)能力。例如《黑神話:悟空》中的大量場(chǎng)景,就依賴激光掃描與三維重建技術(shù),將真實(shí)建筑與地形轉(zhuǎn)化為高精度數(shù)字模型,從而在游戲中呈現(xiàn)符合真實(shí)比例的山西古建筑。
有了可訓(xùn)練的場(chǎng)景建模,就可以進(jìn)一步拓展多樣性。空間編輯,便能讓工程師能夠像設(shè)計(jì)師調(diào)整裝潢布局一樣快速修改、組合搭建好的數(shù)字空間。
早在2018年,群核就開源了InteriorNet數(shù)據(jù)集,嘗試把空間數(shù)據(jù)用于深度學(xué)習(xí)。彼時(shí)模型能力與算力規(guī)模尚未成熟,空間數(shù)據(jù)的價(jià)值難以釋放。直到訓(xùn)練架構(gòu)與算力規(guī)模完成躍遷,這些沉淀的資產(chǎn)才開始具備規(guī)模化訓(xùn)練意義。
如果說重建與編輯尚屬于群核在垂直家裝積累的工程能力,生成與理解則更進(jìn)一步。
前者需要讓AI根據(jù)指令輸出符合物理約束與邏輯的可用場(chǎng)景,是空間智能走向規(guī)模化生產(chǎn)的前提;后者則是空間智能最底層的能力,要求AI能夠判斷空間關(guān)系與物理邏輯,如桌子不能懸空,門可以開合,機(jī)器人不能穿墻而過。
這些常識(shí)在語言模型中可以通過文本推理獲得,但在三維環(huán)境中必須通過結(jié)構(gòu)計(jì)算完成。在具身智能場(chǎng)景中,理解能力直接決定智能體能否規(guī)劃路徑、避讓障礙、完成任務(wù)。
2025年3月,群核科技于英偉達(dá)全球技術(shù)大會(huì)GTC2025上宣布開源的多模態(tài)空間理解模型SpatialLM,便是讓機(jī)器人具備對(duì)空間的認(rèn)知推理能力的“眼睛”——讓一個(gè)機(jī)器人識(shí)別出哪里是廚房,幫助人類端出做好的菜,比在開闊場(chǎng)地扭秧歌更具技術(shù)難度。
自重建到理解,空間智能的邊界被逐步打開。原先停留在家裝設(shè)計(jì)行業(yè)的垂直資產(chǎn),也被群核拆解成了AI時(shí)代的通用模塊。這種從“賣軟件”到“賣能力”的轉(zhuǎn)變,讓其在技術(shù)底層上完成了與AI、具身智能賽道的接軌。
再造一個(gè)“CUDA”?
創(chuàng)新擴(kuò)散是每一項(xiàng)新技術(shù)走向普及的必由之路。即便是如今被視作AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施的英偉達(dá)并行計(jì)算平臺(tái)CUDA,也經(jīng)歷過挨個(gè)給高校和開發(fā)者寄送開發(fā)包,甚至虧本補(bǔ)貼的早期采用者階段。
曾參與CUDA開發(fā)的黃曉煌,如今也帶著群核,走到了相似的路口。
在家裝設(shè)計(jì)時(shí)代,群核的商業(yè)模式相對(duì)清晰。酷家樂以及其海外版Coohom主要通過SaaS訂閱覆蓋設(shè)計(jì)效率場(chǎng)景,傳統(tǒng)軟件的成本能無限趨近于0,收入結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,毛利率可控。
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智能則遵循不同邏輯,企業(yè)核心成本來自算力與模型調(diào)用,資源消耗與使用頻次直接掛鉤。
這意味著,群核所錨定的空間智能,需要重走一遍CUDA的來時(shí)路——邁過技術(shù)跨越的第一步后,如何為這些昂貴的底層能力定標(biāo)定價(jià),讓市場(chǎng)買單并預(yù)留充分的再發(fā)展投入,是群核在IPO進(jìn)程中需要翻越的一座大山。
好比圖形程序員更多選擇用CPU做通用計(jì)算的2007年,華爾街對(duì)具備“跨時(shí)代”意義的CUDA并不買賬。資本追逐的更多是眼前的利,要想賭未來,故事需要更扎實(shí)的現(xiàn)金流做支撐。
群核曾在“杭州六小龍”概念盛行的2025年上半年,嘗試沖擊港股交易所,結(jié)果申請(qǐng)未獲批。同年8月22日,其再次向港交所提交申請(qǐng)。
英偉達(dá)當(dāng)年能夠熬過生態(tài)冷啟動(dòng)期,一個(gè)重要原因是消費(fèi)顯卡市場(chǎng)提供了穩(wěn)定現(xiàn)金流。玩家對(duì)畫質(zhì)與幀率的持續(xù)需求,為GPU迭代提供了規(guī)模化收入,也為CUDA生態(tài)培育爭(zhēng)取了時(shí)間。
和當(dāng)年的英偉達(dá)一樣,群核所面臨的挑戰(zhàn)也不小。
招股書顯示,2022年至2024年,公司營(yíng)收分別為6.01億元、6.64億元與7.55億元,增速保持在低兩位數(shù)區(qū)間;2025年上半年收入為3.99億元,同比增長(zhǎng)9.4%——上一個(gè)時(shí)代的群核,需要與地產(chǎn)行業(yè)的周期波動(dòng)做對(duì)抗。
另一方面,群核在2025年上半年實(shí)現(xiàn)盈虧平衡,經(jīng)調(diào)整凈利潤(rùn)為1783萬元。客觀環(huán)境的壓力下,傳統(tǒng)SaaS業(yè)務(wù)為空間智能投入提供的緩沖有限,群核相比英偉達(dá)更需要新時(shí)代客戶的托舉。
這意味著群核需要更快找到高頻、剛性的付費(fèi)場(chǎng)景,這也把問題自然推向商業(yè)模式本身。
去年12月的酷+大會(huì)上,黃曉煌直言:“未來機(jī)器的調(diào)用量會(huì)遠(yuǎn)超人類,只按人頭收年費(fèi)會(huì)把系統(tǒng)拉爆,只按Token收費(fèi)門檻又太低。混合模式才是未來。”
相似的模式,我們可以參考小步快跑進(jìn)AI時(shí)代的協(xié)同平臺(tái)。背靠巨頭,協(xié)同平臺(tái)可以在早期以補(bǔ)貼方式拉動(dòng)模型調(diào)用,甚至通過集團(tuán)內(nèi)部場(chǎng)景消化算力成本,換取市場(chǎng)份額。
群核的處境更為直接,其需要資本化的輸血,也需要進(jìn)一步證明其空間智能能力可以自我造血。
CUDA早期工程師曾評(píng)價(jià)道,CUDA的天才之處就在于它讓游戲玩家們?yōu)辇嫶蟮男酒邪l(fā)成本買單。
英偉達(dá)靠游戲市場(chǎng)熬過算法迭代周期。群核需要在一個(gè)更小的傳統(tǒng)盤子上完成能力轉(zhuǎn)型,并等待以具身智能為代表的新場(chǎng)景真正放量。
平臺(tái)底座的驚險(xiǎn)一躍
從早期英偉達(dá)通過可編程著色器賦予像素深度,到CUDA將圖形算力轉(zhuǎn)化為通用并行計(jì)算,再到虛幻引擎(UE)在虛擬世界里模擬光影追蹤,人類始終在尋找一種更精準(zhǔn)的方式去復(fù)刻現(xiàn)實(shí)。
如今,這種追求演進(jìn)到了新的階段。谷歌發(fā)布最新Genie模型,支持使用一張照片或一段文字描述即可生成可交互、具物理屬性的游戲世界——AI不再滿足于生成一段視頻,而是試圖理解重力、碰撞與因果。
群核所押注的空間智能,正處在這一演進(jìn)鏈條之中。它既不掌握最頂層的通用模型,也不生產(chǎn)底層芯片,而是站在三維空間結(jié)構(gòu)這一中間層級(jí)。
群核的優(yōu)勢(shì)在于十余年的結(jié)構(gòu)化三維數(shù)據(jù)沉淀,以及圍繞這些數(shù)據(jù)構(gòu)建的工程體系,這是一種重資產(chǎn)的積累。但AI賽道的迭代速度極快,算法突破可能壓縮數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)窗口期。
在世界模型的敘事下,擁有算力與通用模型能力的巨頭,同樣在嘗試通過規(guī)模化訓(xùn)練逼近物理規(guī)律。算法是否能夠通過二維數(shù)據(jù)反推出三維邏輯,仍是懸而未決的問題。
如果有一天,純算力的暴力拆解能夠繞過對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的依賴,群核的先發(fā)優(yōu)勢(shì)將面臨挑戰(zhàn)。
空間智能的盈利模式尚在探索期。對(duì)于一個(gè)需要高額算力支撐的底層平臺(tái)來說,群核必須抓住算法迭代前的時(shí)間窗口,將自己塑造成行業(yè)的默認(rèn)接口。
去年末,群核宣布將系統(tǒng)性持續(xù)開放其底層空間智能相關(guān)能力,并推出Aholo空間智能開放平臺(tái),將其積累的結(jié)構(gòu)化3D資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為API和SDK。
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無論是一家做具身智能公司,還是AI視頻創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì),都可以直接調(diào)用群核的“空間能力”。群核的星辰大海,是像英偉達(dá)一樣成為開發(fā)者繞不開的中間層。
群核所處的位置,是一層可能存在、也可能被跨越的技術(shù)結(jié)構(gòu)。它試圖證明,在AI時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)中,長(zhǎng)期沉淀的三維數(shù)據(jù)與工程體系,仍然具備獨(dú)立價(jià)值。
這一層級(jí)成立與否,不僅關(guān)乎群核自身的估值邏輯,更關(guān)乎空間智能能否成為AI體系中的長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)。接下來群核的IPO進(jìn)程,將是驗(yàn)證這套“空間智能”邏輯能否在資本市場(chǎng)產(chǎn)生回響的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
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