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(lè)”起，群核通過(guò)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(shuí)能提供真實(shí)世界結(jié)構(gòu)化3D數(shù)據(jù)與空間推理，誰(shuí)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(kāi)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(méi)有等來(lái)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(kāi)發(fā)。最早開(kāi)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(lè)，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(guò)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(yǔ)境下，則具備訓(xùn)練與推理價(jià)值。

與文本之于大語(yǔ)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(kāi)信息顯示，過(guò)去十余年里，群核積累超過(guò)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(lái)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。

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?？臻g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(kāi)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(kāi)始具備規(guī)模化訓(xùn)練意義。

如果說(shuō)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)?；a(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(kāi)合，機(jī)器人不能穿墻而過(guò)。

這些常識(shí)在語(yǔ)言模型中可以通過(guò)文本推理獲得，但在三維環(huán)境中必須通過(guò)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(kāi)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(kāi)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(kāi)。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(guò)挨個(gè)給高校和開(kāi)發(fā)者寄送開(kāi)發(fā)包，甚至虧本補(bǔ)貼的早期采用者階段。

曾參與CUDA開(kāi)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?？峒覙?lè)以及其海外版Coohom主要通過(guò)SaaS訂閱覆蓋設(shè)計(jì)效率場(chǎng)景，傳統(tǒng)軟件的成本能無(wú)限趨近于0，收入結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，毛利率可控。

智能則遵循不同邏輯，企業(yè)核心成本來(lái)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(lái)時(shí)路——邁過(guò)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(lái)，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(guò)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)?；杖?，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(wàn)元?？陀^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(wèn)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(lái)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?；旌夏Ｊ讲攀俏磥?lái)?！?/p>

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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)規(guī)?；?xùn)練逼近物理規(guī)律。算法是否能夠通過(guò)二維數(shù)據(jù)反推出三維邏輯，仍是懸而未決的問(wèn)題。

如果有一天，純算力的暴力拆解能夠繞過(guò)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(lái)說(shuō)，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(kāi)放其底層空間智能相關(guān)能力，并推出Aholo空間智能開(kāi)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。

無(wú)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(kāi)發(fā)者繞不開(kāi)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(lái)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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