一 | 7月19日，舒福德以“可圈的未来，现在睡上”为主题发布S-Teener Pro青少年智能床与HALO睡眠系统，同步推出iFamily“家庭圈”系统升级与睡眠健康管理师服务。
二 | 7月20日，麒盛科技（603610.SH）股价有明显反应。 就在数日前，公司披露了2026年半年度业绩预告，归母净利润同比预降67%至76%。 AI算力“卖水人”的造富神话仍在继续。利润下滑的主要原因是美元汇率波动导致的汇兑损失——属于短期外部因素，不代表公司运营基本面发生转折。 近日，AI云平台Together AI宣布完成8亿美元C轮融资，投后估值飙升至83亿美元（合约581亿元）。本轮融资由沙特阿美旗下Aramco Ventures领投，英伟达（NVIDIA）、Vista Equity Partners、General Catalyst等明星机构跟投。真正值得拆解的问题是：市场在交易什么？ iFamily + HALO：从数据中台到交互前台的一次完整亮相 舒福德7月19日的新品发布，把麒盛科技过去两年暗中铺设的软件能力摆上了桌面，而且一次就是两层。 第一层是数据中台。 当前，在大模型竞争激烈之下，这家成立仅4年的AI云平台服务商，为何能吸引巨头们争相入局？答案，或许藏在“开源模型”与“华人技术天团”的两个关键词里。 一年估值上涨1.5倍，开源AI成吸金利器 Together AI成立于2022年，几乎与ChatGPT同期诞生。iFamily“家庭圈”以家庭为单位，将智能床采集的连续睡眠体征数据、手环手表等可穿戴设备数据、日常饮食记录全量整合，构建动态健康档案。AI小舒主动做趋势分析和异常预警，输出个性化睡眠报告与改善建议，搭配每日健康指南。
三 | 成立时，公司就明确定位——做一家 “AI原生云”公司 ，核心业务是向企业出租基于英伟达GPU集群的算力，让开发者能以极低成本运行开源大模型。如果说以前的舒福德智能床是一个“睡得好不好”的单点监测器，iFamily则把监测范围从一个体扩大到一个家庭，把数据类型从单一的心率呼吸扩展到了多维健康图谱——“可看、可管、可执行”。
四 | 发展初期，以OpenAI为首的闭源模型，曾一度占据主导地位，但很快市场发现，企业端落地的AI业务面临一个残酷的事实：闭源前沿模型Token费用高昂，无情地吞噬了AI应用们的利润空间。
五 | 而随着DeepSeek等高性能开源模型的强势崛起，行业现状正在发生改变。 在从“闭源”向“开源”转型的过程中，Together AI直击这一痛点，通过整合DeepSeek、MiniMax、Kimi等主流开源模型，为企业级客户提供Serverless推理、专属基础设施及批量推理等多元化服务，成为这波开源模型生态爆发中，最大的受益者。 第二层是交互前台。HALO睡眠系统搭载“妙感岛”交互圈，旋转、点按、双击、语音四种方式均可操控，低信息密度UI搭配橙色防蓝光屏，避免睡前过度兴奋。 依托完善的开源模型生态布局，Together AI打造出极具性价比的开源模型“平替”方案。更重要的是它的助眠逻辑：不是“放一段音乐”这种粗颗粒度动作，而是光、声、触三通道同步作用的阶梯式干预——200至0lx渐弱日落光模拟自然入夜、α频段双耳节拍叠加森景与粉红噪音辅助大脑进入放松状态、间歇性低频振动辅助身体放松。针对不同学龄，光照参数和哄睡时长递增，匹配青少年生物钟后移和光敏感差异。 把中台和前台放在一起看，麒盛科技搭建的轮廓才清晰起来——不是一张更聪明的床，而是一个从数据采集、分析（iFamily）到交互干预（HALO）的完整闭环。
六 | 硬件是入口，闭环本身是软件定义和驱动的。 这个闭环的行业意义不止于产品层面。数据显示，在同等甚至更优性能表现下，企业接入Together AI算力服务后，推理成本可降低6倍至60倍。 以其AI客服平台Decagon为例，当工作负载全部迁移至Together AI后，推理成本直接缩减6了倍。强大的成本优势，直接转化为真实的业绩订单：最新一季年度预订额显示，Together AI的订单量较上个季度，强势突破11.5亿美元，即从最开始的2024年初3000万美元，暴涨到现在的11.5亿美元，涨幅达38倍。
七 | 两年暴增38倍的年度预订额，彻底引爆了Together AI在开源AI领域的商业潜力。
八 | 一是，随着AI Agent的爆发，企业AI已不再需要简单的问答机器人，而是能够处理复杂工作流的数字员工，这从中催生了海量的Token调用量。二是，Together AI自身也通过底层技术的创新，打破算力成本的物理瓶颈。 其通过自主研发的自研ATLAS推理引擎，以及推测解码（Speculative Decoding）等前沿技术，将部分推理工作负载速度最高提升400%。2025年，麒盛科技主导制定的国家标准GB/T 45231-2025《智能床》正式实施，公司同时持有国内首张L4级智能床认证。这种全链路的技术优化，使得Together AI能够以远低于传统云厂商的成本，交付出企业级所需的推理服务，构筑起技术壁垒。 也正因如此，Together AI估值持续攀升。2025年2月，在由General Catalyst领投的B轮融资中，Together AI的估值仅33亿美元。然而，16个月之后，其投后估值就达到83亿美元，这相当于一年内上涨了1.5倍。 北大校友与斯坦福教授坐镇，一支“华人技术天团”浮现 Together AI的快速崛起，除了踩准开源AI的产业风口，背后还有一支“华人核心技术团队”浮现。 翻看Together AI的官网，不难发现，其创始人团队堪称“学霸天团”，且华人占比较高。
九 | 一个曾为泰普尔丝涟做ODM的制造企业，如今在为自己的品类定义技术标准——话语权的根基已经完成位移。
十 | 当一家企业从“被标准定义”变成“定义标准”，它的软件架构选择就不再只是产品决策，而是行业基准的参考坐标。 首先作为这支技术天团的核心代表之一，联合创始人兼CTO的张策（Ce Zhang）来自于北京大学。
十一 | S-Teener Pro是这套软件栈的第一个完整落地方案：实验室数据显示，高压场景下深睡提升39%，自然睡眠条件下深睡提升11%。履历显示，他拥有扎实的顶尖学术背景，2008年张策本科毕业于北大数学系，随后在威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位，且担任过苏黎世联邦理工学院计算机科学系的助理教授。 在研究中，他始终围绕如何让机器学习更便宜、更可信、更容易被更多人使用的这一主线，认为AI不应当只是巨头们的专属工具，而是通过系统层、调度层、分布式架构的创新，把训练和推理的算力成本打下来，让个人、初创公司、传统行业都能低成本地使用开源大模型。
十二 | 基于这一核心理念，张策主导了Together AI在底层算力调度与推理引擎上的创新，带领团队研发自研的ATLAS推理引擎，并深度集成了NVIDIA Dynamo等先进的分布式推理技术。这一系列的创新，让Together AI实现了上下文感知的智能路由与KV缓存管理，有效避免了大规模算力部署中的冗余计算问题，进而在商业上成功斩获年度预订额突破11.5亿美元的亮眼成绩。效果能否在真实用户群中稳定复现尚需持续验证，但算法主导睡眠干预的路径已经打通。 其次，张策之外，公司联合创始人珀西·梁也是一名深耕AI领域的顶尖华人学者。身为斯坦福大学计算机科学系的教授，珀西·梁是斯坦福基础模型研究中心（CRFM）的主任。 服务化试水：首月定制 + 健康管理师 S-Teener Pro附带一项此前舒福德产品没有的服务：首月专属睡眠方案定制。从光照曲线到振动节奏，根据个人特征精准适配。同时配备1V1睡眠健康管理师，做周期追踪和健康风险预警。在自然语言处理与机器学习领域，他专注于开源基础模型的研发、模型评测体系的搭建等。 这是一个从卖硬件到卖服务的结构变化。
十三 | 在团队合作上，如果说，张策在底层架构方面，为Together AI搭建了一条高效、低成本的算力“高速公路”，那么珀西·梁则凭借深厚的学术积累与行业认知，成为公司技术落地的“导航仪”。他通过严谨的评测基准，帮助Together AI在纷繁复杂的开源模型生态中，持续筛选出最优方案，确保底层技术的可靠性与前沿性。 在张策与珀西·梁的领衔下，他们与公司首席科学家特里·陶（Tri Dao），共同撑起了公司的底层竞争力，合力将Together AI的“算力成本”实现指数级下降，并从多个维度夯实Together AI的底层算法与系统能力，让公司在算法迭代、模型选型、系统架构、算力调度等方面持续领跑。硬件销售是一锤子，健康管理服务有复购——这个模式在消费级医疗器械领域已有验证：以服务带动硬件黏性，以数据反哺服务质量。如果iFamily能将海量睡眠数据转化为可收费的健康管理服务，其收入模型将从“床×单价”的单一结构扩展为“床×单价 + 用户×服务费×续费率”的双引擎结构。 英伟达的“阳谋”：扶持生态卖更多GPU 再来看英伟达的出手，实际上，背后也暗含巨头布局AI算力生态的渴求。 当然，模式仍处于试水期：200多家舒福德门店是前端触点，首月定制是转化钩子，续费率和用户满意度还需要时间检验。但方向已经明确——从一张床到一个服务，从单次交易到持续运营。
十四 | 汇率是逆风，不是逆流 回到业绩预告。利润预减归因于美元汇率的汇兑损失，这是外部变量、短期扰动。 同一时期在运营层面上，第一大客户泰普尔丝涟续签了五年供货协议（至2031年），合约期从三年延长到五年——大客户对供应关系的确定性判断在增强而非减弱；2026年一季度营收8.68亿元，同比增长10.37%，经营现金流从上年同期的-1.43亿元转正至3,830万元——现金流转正是比净利润更真实的运营温度计。 汇率的走向不可控，但麒盛科技运营改善的节奏是可控的。两者不在同一个风险维度上。作为跟投方，英伟达不是第一次入局Together AI。当汇率环境回归常态，利润表将自然修复；而运营层面的积累——大客户黏性、产能储备、软件与服务能力的搭建——不会因为汇率波动而消失。这也正是市场在7月20日做出的判断：更看重结构变化，而非一个可逆的财务波动。 早在2023年11月，A轮融资时，英伟达就参与了其早期融资。彼时，英伟达也作为跟投方，投资该公司，而本轮融资中，领投方为Kleiner Perkins（凯鹏华盈）和沙特阿美旗下的 Prosperity7。 英伟达之所以持续布局这家公司，目的也很明确。截至目前，被英伟达看中的Together AI，已不是一家简单的AI云服务商了，而是英伟达庞大算力帝国中不可或缺的“生态节点”。简单来说，就是通过投资，英伟达直接锁定了巨额的硬件订单。 披露显示，Together AI的商业模式是建立在英伟达的H100、H200乃至最新的Blackwell GPU之上。而Together AI年预订额突破11.5亿美元之后，势必也将对海量的GPU集群有更刚性的需求。英伟达的注资，刚好为自家芯片的持续消耗“铺路”。 除此之外，英伟达也正试图通过这类“新云”（Neocloud）服务商，打破传统云计算巨头的垄断，构建起更为广泛的算力分销网络。这对于英伟达来说，相当于通过扶持Together AI等服务商，将中长尾的AI开发者和企业需求打包，进而转化为更稳定、更可预期的采购曲线。 当然，更深层次的原因在于，英伟达正在从“卖硬件”的角色向“分收入”转型，做AI基础设施的合伙人。7月1日，英伟达已正式推出AI Compute Partnership（AI 算力合作计划），并明确其“产业链共建伙伴”的定位。这意味着，英伟达将不止卖硬件，还将提供信用支持和收益共享机制，让Together AI等这类企业无需承担巨额的前期资本支出，就能快速扩张算力规模。 在这一模式和新定位下，英伟达已和Together AI之外的AI云服务商，如Sharon AI、Firmus等建立合作，他们将共建基于NVIDIA DSX AI Factory架构的“AI工厂”。 最新一季财报显示，英伟达交出了一份令人瞩目的成绩单：单季营收高达816.15亿美元，同比大增85%；归母净利润更是同比飙升211%，达到583.21亿美元。
十五 | 这一数据不仅刷新了英伟达季度营收的纪录，还助力英伟达站上5万亿美元市值，充分印证全球市场对AI算力基础设施的旺盛需求。而仔细翻阅这份绩单，不难发现，客户的多元化是此次英伟达业绩大增的一股力量之一。 财报显示，在数据中心业务中，英伟达的业绩增速需求，不仅来自超大规模云厂商（Hyperscaler），还广泛来源于AI云、工业、企业及主权AI客户，客户结构的分散化，降低了英伟达对单一大客户的依赖，让其构建起更具韧性的增长盘。同时，随着全球大模型迭代的加速，以及AI应用的快速落地，又进一步带动了全球AI工厂、数据中心的扩容，让下游云厂商、AI原生企业及政企的算力采购需求旺盛，增强了英伟达业绩向上的预期。 在英伟达的这场“阳谋”之下，Together AI也放话称，计划在未来五年内将公有云容量，也就是“算力”规模扩大50倍。这意味着，当算力成本不再是行业瓶颈时，属于开源大模型的时代或将真正到来，对于AI开发者而言，届时将是真正意义上的“Together AI”。 而这家由华人技术力量主导的AI独角兽，也将乘着全球AI基础设施建设的东风，继续向前奔跑。
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Published on:07:19:16