解码小米714亿资本棋局雷军“押宝”AI新战场 |聚焦|小米_新浪财经

《科创板日报》3月19日讯（记者陈美）3月18日，小米集团发布2024年报，被雷军称为“史上最强年报”。

与此同时，小米集团明确了新一年的目标：今年将投入70亿以上资金用于AI研发，约占总研发经费的1/4，重点聚焦AI基础设施、大模型开发及应用场景搭建。这意味着，继造车之后，AI将成为雷军的下一个“新战场”。

回溯小米智能硬件生态链以及汽车帝国的建造过程，除了大手笔的自研投入，对外孵化投资也是业务发展的重要一环。

财报显示，截至2024年12月31日，小米共投资约430家公司，总账面价值683亿元，同比增加 1.7%。其投资总价值为714亿元。另据财联社创投通-执中数据，这些公司主要集中在电子信息、生产制造等领域，与小米过往的业务重点智能硬件、汽车强相关。

而随着小米开始发力AI，雷军执掌下的小米资本棋局，无疑将进一步拓展至人工智能。

2024年资本开支超100亿元，出手多个AI基础层公司

对于AI领域，小米早有布局。

此前有消息称，小米大模型团队在成立之初，就坐拥6500张GPU资源。但小米对此并未做公开回应。另外，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2月加入小米。

一位互联网大厂人士透露，未来“万卡集群”将是小米的目标。与之相对应的是，在资本开支方面，2024年小米资本开支已超过100亿元。卢伟冰称：“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。”

在投资方面，小米已出手多个AI基础层面的公司。2024年9月，无问芯穹获得5亿元融资，小米集团作为战略投资方现身其中。

一位AI领域投资人士对《科创板日报》记者表示，无问芯穹致力于为企业提供大模型能效优化的工具包及解决方案。“其Infini - AI大模型开发与服务云平台能够提升算力集群利用率，降低大模型的部署成本，从而让大模型应用更快落地。”

进入2025年，小米集团又投资了铭芯启睿、坤维科技两家公司。前者专注于突破传统架构计算瓶颈的新型RRAM存储及AI计算技术；后者则为机器人(18.620, -0.34, -1.79%)及其它智能装备提供高精度力觉传感器。

努曼陀罗商业战略咨询专家霍虹屹在接受《科创板日报》记者采访时表示，小米的投资风格一直以“广撒网、深耕赛道”为核心，通过资本布局构建产业生态。

霍虹屹谈到：“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等领域持续投资，不仅打造出全球最大的智能硬件生态之一，还积累了丰富的供应链管理经验和技术整合能力。”

在AI赛道，《科创板日报》记者注意到，小米早期就对AI语音、计算机视觉、芯片等多个细分领域的企业进行了投资，其中包括唯捷创芯(34.450, 0.01, 0.03%)、深浅优视、普诺飞思、深声科技、大象声科**等公司。

另据财联社创投通 - 执中数据，作为一家规模庞大的产业平台，小米及下属实体已累计直接投资1073家公司，助力79家公司实现IPO；作为LP累计投资21支基金，可获知总投资基金14.38亿元，投资公司622家。其中，电子信息、生产制造、生物医药等是其重点布局领域。

小米在AI投入上的三大方向

除了投资，《科创板日报》记者注意到，在AI投入方面，小米最大的亮点还在于“自研”以及应用，尤其是在芯片、大模型层面。

在电话会议上，小米集团总裁卢伟冰表示，芯片技术已成为公司三大核心技术之一。近年来，小米推出了多款小型芯片，如澎湃P系列、C系列、G系列和T系列，涵盖ISP、通信、充电及电源管理等领域。

此前，还有消息称，小米有望在今年推出真正意义上的自研手机SoC。霍虹屹认为，小米近年来在芯片和算法上的自研能力不断增强，为AI算力提供了更有力的支撑。

霍虹屹进一步表示：“这些支撑体现在海量数据(14.480, -0.26, -1.76%)的处理能力，以及AI模型的训练能力上。”

在大模型训练方面，小米在2023年就朝着轻量化的本地部署方向发展。在音频推理领域，小米大模型团队也取得了突破性进展。3月17日，受DeepSeek - R1启发，团队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的MMAU音频理解评测榜首。

卢伟冰表示，短期来看，小米要做好AI基建工作，开发语言大模型、多模态大模型等AI技术；搭建超级小爱、智能座舱、智能驾驶等AI大模型落地的应用场景。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AI应用场景，努曼陀罗商业战略咨询专家霍虹屹对《科创板日报》记者表示，小米的AI布局并非单纯追逐大模型浪潮，而是紧密围绕自身的硬件生态，打造“场景驱动的AI”模式。

霍虹屹指出：“在端侧优化方面，小米提升了AI计算效率，降低了对云端算力的依赖，重点在于提高AI在手机、智能家居、汽车等设备上的响应速度。在多模态融合上，小米的AI研发涵盖语音、计算机视觉、声学语音等多个维度，使得小米的AI模型能够与手机、汽车、智能家居等设备实现更深层次的智能协作；在场景智能方面，小米也十分注重用户体验。比如在汽车领域，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，卢伟冰表示，未来小米的重点方向包括：第一，做好AI的基础建设；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。

卢伟冰认为，目前，AI Agent在互联网领域的应用已受到广泛关注，但在物联网（IoT）领域的潜力尚未被充分挖掘。“小米的优势在于拥有海量设备、用户、场景和数据，这为AI技术的研发和应用提供了坚实基础。”