一家AI公司如何让五大行同时下注：藏在45亿融资里的破局密码

陈明（化名）是一家制造业企业的IT负责人，2020年春天，他面临一个艰难选择：公司数字化预算收紧，但智能化转型又迫在眉睫。接触了几家AI供应商后，他发现一个尴尬现实——算法模型在实验室里很漂亮，到了产线却寸步难行。

这不是陈明一个人的困境。无数传统企业想拥抱AI，却被技术门槛、人才缺口、工程复杂度挡在门外。直到他接触到第四范式，事情才开始变化。

这家公司的解法很不一样。他们没有推销某个算法，而是先问：你的业务痛点是什么？数据在哪里？决策链条如何运转？然后，用一套叫SageAIOS的系统，把算力、模型、应用全部打通。陈明的团队不需要懂深度学习，也能在几周内部署上线。

从金融起步，到千行百业的陪伴式生长

第四范式的故事始于2015年。最早深耕金融行业，服务银行、保险、证券客户。这个选择很聪明——金融数据质量高、场景明确、付费意愿强，是AI落地的理想试验田。

但真正让团队骄傲的是2020年。疫情冲击下，大量企业被迫加速在线化。第四范式帮零售客户做智能选品，帮制造企业做预测性维护，帮能源企业做设备巡检。业务范围从单一金融，扩展到制造、医疗、物流、农业等十几个行业。

一位早期客户这样评价：他们不是卖工具，而是陪着我们长能力。从第一个POC项目，到内部团队能独立运营AI系统，通常只需要半年到一年。

技术温度：让AI像水电一样即取即用

第四范式内部有个说法：AIforEveryone。这不是口号，而是产品设计的底层逻辑。

他们花了五年时间打磨AutoML技术。简单说，就是让机器自动完成特征工程、模型选择、参数调优这些专业环节。Kaggle竞赛的数据很能说明问题——第四范式的AutoML系统，能击败全球97.8%的人类数据科学家。

更难得的是迁移学习。很多企业数据量有限，从头训练模型不现实。第四范式的技术能把通用知识迁移到新场景，大幅降低数据门槛。这项技术拿了吴文俊人工智能奖一等奖，还被提名国家科技进步奖。

2020年发布的SageAIOS，把这些能力封装成操作系统。客户像用Windows一样用AI，开箱即用。

资本选择的背后：信任是如何建立的

这次D轮融资7亿美元，创下2020年以来AI领域单笔融资纪录。股东名单里，既有博裕、春华、厚朴这样的顶级PE，也有国家制造业转型基金、国开、国新等国家队，还有中信建投、海通证券等券商。

最特别的是五大国有银行的共同投资。这在创业公司历史上几乎没有先例。一位接近交易的人士透露，银行看中的不只是技术，更是第四范式在自主可控标准体系中的参与深度——数项国家级AI标准由他们主导或参与编写。

从天使轮到D轮，第四范式用了六年。每一步都踩在企业数字化转型的关键节点上。2021年，他们说要让AI真正普及到每一家企业。对于陈明这样的IT负责人来说，这意味着智能化不再是少数巨头的特权，而是触手可及的基础设施。