繼斥資上億元投資宇樹科技後，DeepSeek又被曝擬領投機器人AI初創公司Winverse AI。隨著梁文鋒開始關注具身智能領域，這家以大語言模型聞名的AI公司，正在嘗試將技術和資本觸角延伸至物理世界。
作者：Zen，PANews
成立僅數月、尚未公開任何產品，一家名為Winverse AI的初創公司便在近期斬獲了近4億美元的估值。而背後推波助瀾的，正是近期動作頻頻的AI巨頭DeepSeek。
10月12日，據彭博社報道，DeepSeek已同意領投Winverse AI規模達數千萬美元的種子輪融資，美團旗下龍珠投資（Long-Z Investments）等機構也已作出投資承諾。
而市場更關注的是DeepSeek近期逐漸顯現的投資風向。
過去兩年，這家由梁文鋒創立的AI公司主要因大語言模型的性能、訓練效率及開源策略受到關注，如今，DeepSeek開始將目光投向語言模型之外的領域，以投資和技術合作的方式接觸具身智能相關企業，其向物理世界智能延伸的投資路徑正逐漸清晰。
Winverse AI緣何拿下近4億美元估值？
獲得DeepSeek青睞的Winverse AI成立於今年，目前仍處於隱身運營階段，外界對其團隊規模、技術研發方向及商業模式等情況知之甚少。
相比之下，Winverse AI其創始人胡瀚（Han Hu）的技術履歷更加值得關注。
根據胡瀚個人學術主頁披露的信息，他於2008年和2014年分別獲得清華大學學士及博士學位，曾在百度深度學習研究院、微軟亞洲研究院任職，並於2023年12月加入騰訊混元大模型團隊。
在騰訊期間，胡瀚曾擔任語言大模型技術負責人、組建語音模型團隊，隨後負責視覺語言模型（VLM）及具身基礎模型團隊。也就是說，在創辦Winverse AI之前，他已同時積累了語言、視覺和具身智能相關的大模型研究經驗。
胡瀚最廣為人知的學術成果之一，是參與提出Swin Transformer視覺模型架構，並擔任相關論文的通訊作者。該論文獲得了2021年國際計算機視覺大會（ICCV）最佳論文獎Marr Prize。
Swin Transformer通過移位窗口注意力等設計，讓Transformer架構能夠更高效地處理不同尺度的視覺信息，在圖像分類、目標檢測、語義分割等計算機視覺任務中獲得廣泛應用。這些技術並不直接等同於機器人控制模型，但與機器人理解外部環境所需的視覺感知能力存在技術聯繫。
此外，胡瀚還參與了Swin Transformer V2、SimMIM等研究，工作覆蓋視覺模型擴展、預訓練等領域。從這些經歷來看，Winverse AI的創始團隊具有較強的底層模型研究背景。
關於Winverse AI的具體業務定位，彭博社將其描述為一家為機器人開發AI技術的初創公司。鳳凰網科技則報道稱，據其從多名業內人士處瞭解到的情況，Winverse AI並非嚴格意義上的具身智能公司，而是更偏向模型加速等底層基礎設施。
從宇樹到Winverse，DeepSeek加快具身智能佈局
Winverse也不是DeepSeek第一次押注機器人領域。今年8月，DeepSeek通過參與宇樹科技科創板IPO戰略配售，完成了一筆金額約1.41億元的投資。
根據宇樹科技披露的發行配售結果，DeepSeek旗下杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司獲配933,399股，獲配金額約1.4076億元，佔本次IPO發行股份數量的2.31%，限售期為36個月。
比投資金額更值得關注的是，雙方還建立了明確的戰略合作安排，將結合各自在AI模型、機械工程、運動控制及具身智能方面的技術能力，共同探索面向人形機器人的AI模型研發。
在相關合作安排中，宇樹科技採購模型訓練服務和技術解決方案時，將優先考慮DeepSeek；DeepSeek採購機器人或開展具身智能應用時，也將優先考慮宇樹科技。
這使得雙方的關係不只停留在資本層面。DeepSeek擅長的模型訓練、推理及算法優化，與宇樹科技在機器人本體、運動控制和實際硬件部署方面的能力，存在一定的互補性。對於希望讓大模型進入物理世界的研發機構而言，機器人平台還有可能提供真實環境下的感知與交互數據。
與宇樹科技相比，Winverse AI處於更早的發展階段。如果本輪融資完成，DeepSeek的投資對象將同時覆蓋機器人硬件製造商，以及具有視覺語言模型和具身模型研發背景的創業團隊。
實際上，DeepSeek創始人梁文鋒已經開始更多地關注這一領域。
據鳳凰網科技10月12日獨家報道，梁文鋒近期與多名具身智能創業者進行交流，討論機器人、大模型與現實世界交互等技術方向。
知情人士透露，DeepSeek正在評估是否進一步進入具身智能領域，包括自行組建研發團隊或投資相關企業等方式。
從語言模型走向物理世界，DeepSeek意欲何為？
DeepSeek正在嘗試將大模型技術延伸至物理世界，而機器人企業所掌握的硬件平台、真實場景和交互數據，恰好能夠為這一探索提供支持。
在現有技術體系中，大語言模型主要通過文本、代碼等數據學習知識和推理能力。但控制機器人完成任務需要解決更多維度的問題，機器人不僅需要理解指令，還要識別物體的空間位置、規劃運動路徑、控制抓取力度，並根據實際環境中的變化實時調整動作。
這些能力涉及三維空間理解、運動控制、動作數據和物理反饋，是現有語言模型難以獨立解決的問題。
而此前，DeepSeek已在多模態模型領域積累了一定技術基礎。早在2024年12月，其就已發佈DeepSeek-VL2視覺語言模型系列，支持視覺問答、圖像理解和視覺定位等任務。只不過，視覺語言理解與機器人動作控制之間，仍存在明顯的技術差距。
因此，與宇樹科技等機器人企業合作，有可能為DeepSeek提供真實的硬件平台、交互數據和技術驗證環境。而投資Winverse AI這樣的技術初創公司，則可能幫助其接觸視覺模型、具身基礎模型或相關底層基礎設施方面的研發能力。
除了技術上的需求，DeepSeek近期迅速擴大的資本實力，也為其向機器人領域延伸提供了另一重條件。在今年6月完成約74億美元的首輪外部融資後，DeepSeek於7月啓動第二輪融資，最初計劃募集500億元人民幣，目標估值達到5000億元。
但投資者的認購熱情遠超預期。彭博社援引知情人士稱，截至10月初，DeepSeek新一輪融資獲得的投資承諾已超過800億元人民幣，根據已簽署的投資條款，最終融資規模可能接近1000億元。騰訊、寧德時代是主要出資方之一，融資預計於10月完成。
如果最終順利交割，DeepSeek將獲得一筆規模龐大的新資金。這不僅能夠支持其繼續投入算力基礎設施、模型訓練和人才招聘，也意味著它將有更充分的資金條件，通過投資和合作參與其他AI技術領域的研發。
過去，DeepSeek的資金支持主要來自梁文鋒旗下的幻方量化，而隨著大規模外部融資的引入，它開始具備通過資本投資支持外部研發團隊的能力，不必再完全依賴內部團隊探索新的技術方向。這與OpenAI、谷歌等大型AI企業通過投資、合作及生態建設拓展技術應用的思路存在相似之處。
而從宇樹科技和Winverse AI這兩筆投資來看，DeepSeek關注的領域，涵蓋了機器人硬件製造，以及與模型研發存在潛在聯繫的技術能力。
對於這樣一家剛剛獲得大規模資本支持的AI公司而言，投資機器人相關企業既可能是探索下一階段模型能力的技術選擇，也是在研發週期較長、技術路線尚未收斂的物理AI領域，建立外部合作關係的一種方式。
從這個意義上說，DeepSeek的機器人佈局或許才剛剛開始，其逐漸充裕的資本儲備，也會讓這條探索路徑擁有更多可能性。其技術徵程已正式從純粹的數字世界邁向充滿無限可能的物理現實。