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雷军714亿资本棋局起底

作者：白桃企划师 2026-08-25 12:01:15

AI资讯合集

小米2024年报显示将投入超70亿元用于AI研发，占研发经费四分之一，重点布局AI基础设施、大模型及应用场景。截至年末，小米投资约430家公司，总价值714亿元，集中在电子信息等领域，与核心业务协同。AI已成新战场。

起底雷军714亿资本棋局

36氪的朋友们·2025年03月20日 08:20

今年，小米的动作较往年更为密集。3月18日，小米集团发布2024年年报，雷军将其定义为“史上最强年报”。这份年报释放出不少信号，其中最受关注的一项数据是：今年小米将投入超过70亿元用于AI研发，约占总研发费用的四分之一。投入重点也较为明确，主要包括AI基础设施、大模型开发以及应用场景搭建。继造车之后，AI已成为雷军的新战场。

雷军714亿资本棋局起底

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回看小米从手机业务到IoT生态，再到造车业务的扩张路径，除了大规模自研投入，对外孵化与投资同样是重要驱动力。财报显示，截至2024年12月31日，小米累计投资约430家公司，总账面价值为683亿元，同比增长1.7%；其投资总价值达到714亿元。这些被投公司主要分布在电子信息、生产制造等领域，与小米智能硬件和汽车等核心业务具有较强协同性。如今，AI赛道显然正成为这盘资本棋局中的新落点。

1 2024年资本开支超100亿元，布局多个AI基础层公司

小米在AI领域的布局，实际上比外界感知得更早。有消息称，小米大模型团队在成立初期就已配备6500张GPU资源。尽管官方未对此公开回应，但这一数字本身已具备较强指向性。在人才储备方面，DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一罗福莉，已于今年2月加入小米。

一位互联网大厂人士判断，未来“万卡集群”将成为小米的标配目标。与之相对应的是，2024年小米资本开支已超过100亿元。卢伟冰在财报电话会议上明确表示：“相比2023年，汽车和AI是增量部分，预计在2025年度，汽车和AI相关的资本开支增量还将持续。”

在投资层面，小米已出手多家AI基础设施公司。2024年9月，无问芯穹完成5亿元融资，小米集团是战略投资方之一。这家公司主要为企业提供大模型能效优化工具包及解决方案，其Infini-AI大模型开发与服务云平台可提升算力集群利用率，降低大模型部署成本，从而提升AI落地效率。

进入2025年后，小米又投资了铭芯启睿和坤维科技。前者专注于突破传统计算架构瓶颈的新型RRAM存储及AI计算技术，后者则为机器人和智能装备提供高精度力觉传感器。这两笔投资分别指向计算硬件和感知层，整体布局思路已较为清晰。

努曼陀罗商业战略咨询专家霍虹屹分析认为，小米的投资风格一直较为鲜明，即“广撒网、深耕赛道”，通过资本布局构建产业生态。过去十多年，小米依托“生态链模式”在智能硬件、新能源汽车、AIoT等领域持续布局，不仅打造出全球规模领先的智能硬件生态之一，也积累了较为深厚的供应链管理经验和技术整合能力。

实际上，小米在AI赛道上的投资远不止于此。早期在AI语音、计算机视觉、芯片等细分方向，小米已布局唯捷创芯、深浅优视、普诺飞思、深声科技、大象声科等多家公司。根据财联社创投通-执中数据，小米及下属实体已累计直接投资1073家公司，其中79家已实现IPO；作为LP累计投资21支基金，可获知总投资基金14.38亿元，相关投资公司达622家。电子信息、生产制造、生物医药是其重点布局领域。

2 小米在AI投入上的三大方向

除对外投资外，小米在AI领域更值得关注的部分在于“自研”和“应用落地”，尤其集中在芯片和大模型两个层面。卢伟冰在电话会议上明确指出，芯片技术已成为公司三大核心技术之一。近年来，小米推出多款小型芯片，包括澎湃P系列、C系列、G系列和T系列，覆盖ISP、通信、充电及电源管理等领域。更受关注的是，有消息称小米有望在今年推出真正意义上的自研手机SoC。

霍虹屹对此表示，小米在芯片和算法上的自研能力正在持续增强，这为AI算力提供了更实质的支撑，包括海量数据处理能力以及AI模型训练能力。

在大模型训练方面，小米早在2023年就已确立轻量化本地部署方向。一个较受关注的进展是，在音频推理领域，小米大模型团队受DeepSeek-R1启发，率先将强化学习算法应用于多模态音频理解任务，仅用一周时间便以64.5%的准确率登顶国际权威MMAU音频理解评测榜首。

卢伟冰对小米AI战略的规划可概括为三个层次。短期来看，重点包括建设AI基础设施，开发语言大模型、多模态大模型等技术；搭建超级小爱、智能座舱、智能驾驶等AI大模型落地应用场景；同时利用AI技术提升内部运营效率。从AI基建到AI技术，再到应用场景，这一路径较为明确。

霍虹屹的分析进一步指出了小米AI策略的特点：并非单纯追逐大模型浪潮，而是围绕自身硬件生态，打造“场景驱动的AI”模式。具体体现在三个维度：端侧优化，即提升AI计算效率，降低对云端算力的依赖，重点提升AI在手机、智能家居、汽车等设备上的响应速度；多模态融合，即AI研发覆盖语音、计算机视觉、声学语音等多个维度，使模型与不同设备实现更深层次协同；场景智能，即更加重视用户体验，例如在汽车领域将AI应用于智能座舱、自动驾驶决策等关键功能。

面对AI这一新战场，卢伟冰明确提出三大重点方向：第一，做好AI基础建设；第二，夯实大模型技术层；第三，做好交互，尤其是推进“超级小爱”的产品化。他同时指出，目前AI Agent在互联网领域已受到广泛关注，但在物联网领域的潜力仍有待进一步释放。小米的优势则在于海量设备、海量用户、丰富场景和大量数据，这些因素为AI技术研发与应用提供了有利条件。

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