模思智能完成超 10 亿元 Pre-A 轮融资的消息在 2026 年 10 月 12 日传出。据澎湃新闻当日报道，这轮融资由华控基金领投，国开科创、上海科创基金、新微资本、徐汇资本、追光硬科技创投、临港策源基金等机构参与，元禾控股、上海国投旗下上海科创集团、星连资本等老股东继续跟投，多维资本担任独家财务顾问。公司称，这笔钱将用于全模态实时交互智能的研发与能力建设，以及全球商业化落地。
投资方名单里，国资身影很密
把名单拆开看，领投的华控基金加上国开科创、上海科创基金、临港策源基金等，地方与国家级科创资本占了不小比例。对一家 2024 年底才孵化出来的公司来说，Pre-A 轮就做到超 10 亿元量级，资本下注的不是当期收入，而是团队履历和技术方向。这与近期田柯宇押注世界模型的早期融资是同一类故事：产品还没成型，钱先冲着人和路线进来。区别在于，模思智能手里已经有连续发布的模型成果，不完全是纸面规划。
从 OpenMOSS 团队到一家公司
模思智能孵化于复旦大学邱锡鹏带领的 OpenMOSS 团队。邱锡鹏是复旦大学特聘教授、上海创智学院副院长，团队长期做语言、语音和多模态研究，MOSS 系列在国内大模型早期阶段就有较高知名度。公司化之后，这支队伍在 2026 年上半年围绕语音、视觉和实时多模态连续发布了 20 多个模型，并持续开源。学术团队创业常见的短板是工程化和交付节奏，从上半年的发布密度看，模思至少在产出速度上已经切换到公司节奏。
两条押注：实时交互和 AI for AI
公司给这笔钱定的方向很明确。第一条是全模态实时交互智能：让模型在真实场景里持续理解人和环境，边听、边看、边回应，而不是一问一答的回合制。语音和视觉积累正对着这个方向，难点在延迟、打断处理和长时记忆，这也是它与通用聊天模型拉开差异的地方。第二条是 AI for AI：让 AI 进入数据生产、筛选和模型迭代环节，用模型改进模型。这条路线如果跑通，降的是后续每一代模型的训练成本；跑不通，就只是一句融资叙事。两条路线都指向同一件事——把研究能力变成可交付、可计费的产品能力。
接下来要看交付，不看发布量
超 10 亿元到账之后，市场对模思的期待会从“发了多少模型”切换到“谁在用、愿意付多少钱”。实时交互最先落地的场景通常是客服、车载、智能硬件和陪伴类产品，这些场景对延迟和稳定性极其敏感，演示效果和量产效果之间隔着一整套工程体系。全球商业化同样需要本地交付和合规投入。下一轮判断这家公司成色的节点，不是再融多少钱，而是第一个规模化付费场景何时跑出来。
