6月16日消息，据 The Information 报道，阿里通义千问前核心负责人林俊旸创办的 AI 实验室已完成首轮融资，投后估值约 20 亿美元。高榕创投和红杉中国各领投 1 亿美元，腾讯跟投 2000 万美元。新一轮融资已在筹备中。 融资全景
The Information 6 月 15 日报道，林俊旸新创办的 AI 实验室首轮融资已经交割完成，核心数据如下：
投后估值约 20 亿美元（约合人民币 135 亿元）；融资总额数亿美元；高榕创投和红杉中国联合领投，各出资约 1 亿美元；腾讯跟投 2000 万美元。
这笔融资从 5 月中旬的「正在洽谈」到 6 月中旬的「已经完成」，前后大约一个月。更值得注意的是：融资刚完成，林俊旸已经在启动下一轮。
对一家尚未公布名称、没有产品、没有营收的 AI 实验室来说，20 亿美元的种子轮估值在中国创投史上几乎没有先例。但如果放到硅谷的参照系里——Ilya Sutskever 的 SSI 首轮 50 亿美元估值、Mira Murati 的 Thinking Machines Lab 首轮 100 亿美元估值——20 亿美元反而显得「克制」。
林俊旸是谁？
1993 年生，本科毕业于国际关系学院英语系，硕士就读北京大学外国语学院——这份学历背景在 AI 大模型圈子里非常独特，和多数「纯计算机背景」的模型研究者完全不同。
2019 年，林俊旸加入阿里巴巴达摩院智能计算实验室，参与了 M6 等早期多模态预训练模型的研发。2022 年底阿里将 AI 团队整合进通义实验室体系后，他被任命为通义千问（Qwen）系列大模型技术负责人。
掌舵 Qwen 三年间的成绩单：Qwen 衍生模型在 Hugging Face 上突破 20 万个，全球下载量超 10 亿次，稳居开源大模型全球第一。轻量化小参数版本在全球注重成本的开发者群体中尤其受欢迎。去年 5 月他晋升至 P10，成为阿里历史上最年轻的 P10 级技术专家。
业内将林俊旸与智谱 AI 唐杰、月之暗面杨植麟、腾讯姚顺雨并称为「基模四杰」。
今年 3 月 4 日凌晨，就在阿里千问刚发布 Qwen 3.5 系列小模型并获得马斯克公开点赞的第二天，林俊旸在 X 上突然宣布卸任。随后他清空了社交媒体账号，外界一度无法判断去向。直到 5 月 The Information 爆出融资消息，创业去向才正式浮出水面。
公司已落地：语用科技、卜拉格、格物致用
虽然新公司尚未正式官宣，但工商信息已经透露了不少。据企查查等公开数据，林俊旸在 2026 年 5-6 月密集注册了多家企业：
语用（上海）科技有限公司——100% 控股；上海卜拉格科技有限公司——持股 99%；上海格物致用管理咨询合伙企业——通过股权架构控制。
命名很有讲究：「语用」对应语言学中的「语用学」（Pragmatics），「卜拉格」几乎就是 Pragmatics 的音译，与林俊旸的语言学教育背景呼应。「格物致用」则把「格物致知」的「知」改成了「用」——穷尽物理世界的道理，并转化为实际应用。这个命名暗示了他对具身智能方向的倾斜。
这些公司的注册时间与 The Information 5 月首次曝出融资的时间高度重合，基本可以判断是创业实体正在密集落地。
技术方向：世界模型与具身大脑
林俊旸的新公司不太会直接在基础大语言模型赛道正面硬刚——这条路上阿里、字节、智谱、月之暗面已经站满了人。
据智能涌现报道，团队正在考虑的方向是「世界模型」和「具身大脑」。这两个词拆开看：
世界模型（World Model）：让 AI 理解物理世界的运行规律——物体如何运动、空间如何关联、因果如何推导。不同于大语言模型的「文字推理」，世界模型追求的是对真实世界的物理级建模。这也是视频生成（如 Sora、Seedance）背后的底层能力之一。 具身大脑（Embodied Brain）：为机器人提供决策和控制的「大脑」。林俊旸在阿里期间就表现出对机器人和具身智能的兴趣，并牵头成立了千问的机器人团队。
他在离职后发表的长文《From "Reasoning" Thinking to "Agentic" Thinking》中写过：上一阶段的 AI 竞争是让模型更会思考，下一阶段是让模型为了行动而思考。这句话基本概括了他的技术判断。
如果这个判断成立，他的新公司要做的不是下一个 ChatGPT，而是能「感知世界并在世界中行动」的 AI 系统。
资本视角：为什么给一家空壳公司 20 亿估值？
投资逻辑并不复杂：赌人。
高榕创投和红杉中国各出 1 亿美元，押注的核心资产是林俊旸本人的履历和团队组建能力。Qwen 系列的全球开源影响力是硬指标——HuggingFace 20 万衍生模型、10 亿次下载——这在中国 AI 研究者中几乎是独一份的 track record。
腾讯的 2000 万美元跟投则释放了另一个信号：在阿里系人才创业项目上，腾讯也在抢位置。AI 创业的投资逻辑正在从「赌赛道」转向「赌人」，头部研究员的创业窗口期稍纵即逝。
团队方面，已有数名来自字节跳动、腾讯及海外机构的研究人员加入。考虑到世界模型和具身智能方向需要多模态、强化学习、机器人控制等多个领域的交叉人才，团队组建的速度和质量将是决定成败的关键变量。
挑战与不确定性
林俊旸的起点已经足够高，但挑战同样明显：
算力瓶颈。世界模型和具身智能都是算力密集型方向。在中美芯片限制的大背景下，一家中国初创公司如何获得足够的高端算力支持，是比融资更现实的问题。
技术路径不确定。世界模型目前还没有公认的「正确做法」。OpenAI 的 Sora、DeepMind 的 Genie、字节的 Seedance 都在摸索，但离通用世界模型还有很远的距离。这意味着高投入、长周期、不确定回报。
商业化路径模糊。具身智能的落地场景（工业机器人、自动驾驶、家用机器人）每一个都需要跨越「实验室到产线」的鸿沟，周期以年计。投资人的耐心和持续融资能力将被反复考验。
赛道拥挤。具身智能是 2026 年中国 AI 投资最热的方向之一，已经有大量团队在做。差异化竞争力在哪里，目前还看不清楚。
收购退出逻辑存疑。多家风投机构指出，美国 AI 初创公司的高估值很大程度上建立在「最终被科技巨头收购」的预期上，但这套逻辑能否照搬到国内还不确定。
放到更大的图景里看
林俊旸不是孤例。2025 年底到 2026 年上半年，中美两地的顶级 AI 研究员密集出走创业：
Ilya Sutskever（前 OpenAI 首席科学家）→ SSI，50 亿美元估值；Mira Murati（前 OpenAI CTO）→ Thinking Machines Lab，100 亿美元估值；田渊栋（前 Meta FAIR 总监）→ Recursive Superintelligence，46.5 亿美元估值，6.5 亿美元融资；林俊旸（前阿里 Qwen 负责人）→ 新实验室，20 亿美元估值。
这波「研究员创业潮」的共同背景是：基础大语言模型的竞争格局基本定型，头部研究者开始寻找下一个技术范式——无论是递归自我改进（田渊栋）、安全超级智能（Sutskever）还是世界模型/具身智能（林俊旸），都是在赌「LLM 之后的下一步」。
总结
林俊旸的创业故事目前只写了开头：钱到账了，公司注册了，方向大致确定了，但产品、技术路线、团队规模都还在早期。
值得持续关注的几个节点：新公司正式品牌和技术路线公布、首个技术成果或 demo 发布、下一轮融资的估值和投资方变化。
对中国 AI 行业来说，这笔 20 亿美元的融资至少说明了一件事：在基础模型赛道逐渐拥挤之后，资本正在快速切换到「下一代 AI」的赌桌上。世界模型和具身智能是不是正确答案，还需要时间验证。
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