一 | 月之暗面发布的Kimi K3模型引爆“DeepSeek效应”，在全球科技股市场掀起新一轮重新定价浪潮，迫使投资者审视支撑AI交易逻辑的核心假设。 月之暗面上周五发布新一代模型Kimi K3，称其性能可与OpenAI和Anthropic的顶级产品媲美，成本却仅为后者的一小部分。 作者｜周一笑 微信｜smiletalker 2024 年，AI 3D 生成赛道最大的一笔融资是 1500 万美元，投给了一家从英国布里斯托大学起步的创业公司 Kaedim，由 a16z Games 领投。同年，赛道里估值最高的 Luma AI 放弃 3D 转做视频生成，再没回头。彼时投资人嫌市场小，全球认真做 AI 3D 商业化的团队一只手数得过来。市场开始将此次发布与去年的“DeepSeek时刻”相提并论，IG市场分析师Tony Sycamore表示，这一冲击导致两家未上市美国公司OpenAI和Anthropic的预期估值合计蒸发3140亿美元。
二 | 评论认为，Kimi K3的问世从两个维度动摇了既有市场逻辑：其一，美国限制先进芯片出口将阻碍别国AI进展的判断面临挑战；其二，性能更强、成本更低的模型在加速全球AI应用普及的同时，是否会引发AI基础设施产能过剩，亦成为投资者的新忧虑。 两年后，Meshy 完成近 4 亿美元 B 轮融资，投后估值超 100 亿元人民币，刷新 AI 3D 领域迄今规模最大的单轮融资纪录。 然而，此次冲击并非全面利空。
三 | 从市场表现来看，不同赛道的玩家正在经历截然不同的命运分化。以下是潜在赢家与输家的梳理。
四 | 本轮由 IDG 资本、经纬中国、Monolith 砺思资本等顶级机构和战略投资方共同投资，Granite Asia、红杉中国、BAI 资本、源码资本等现有股东超额跟投。 赢家之一：中国半导体生态系统 目前尚不清楚月之暗面开发K3所使用的具体芯片，不过，新模型的发布已直接提振中国半导体板块。这份名单几乎覆盖了中国顶级风投的头部阵容，且全体老股东选择持续加注。 这已经是 AI 3D 赛道从未见过的量级，更反直觉的数字藏在融资额背后。本周一盘中，中芯国际A股一度涨超5%，市场预期AI模型开发商之间的竞争加剧将推动相关基础设施支出持续增加。
五 | Allspring Global Investments投资组合经理Gary Tan表示：“我们预计最大的赢家仍将是AI基础设施层。在政府的大力支持下，中国对开源AI的推动可能加速国内先进AI模型的部署，这将需要更多算力资源，并带动底层硬件需求，尤其是网络设备和存储芯片。
六 | ” 上周末，阿里巴巴发布了旗舰模型Qwen3.8 Max的预览版，该模型参数量达2.4万亿，性能据称可与全球领先的前沿模型比肩。
七 | 两款产品的相继发布，叠加中国AI开发商日益倾向于针对国内芯片优化模型的趋势，共同推动科创板代表性指数创业板综周一涨幅一度达3.6%。 赢家之二：存储芯片厂商 Kimi K3拥有2.8万亿参数，系中国迄今最大规模的AI模型，其稀疏比——衡量计算效率的关键指标——已创下历史新高。更高的稀疏比意味着每次推理任务中被激活的参数占总量的比例更低，从而降低算力消耗。据 Meshy 披露，公司年度经常性收入在一年内增长约 12 倍，月环比增长长期保持在 20%～30%，注册用户超过 1200 万，累计生成模型超 1 亿个。 然而，这2.8万亿参数仍须全部存入内存。
八 | 即便经过低精度格式压缩，Kimi K3仍占用约1.4太字节的内存空间。这意味着部署该模型须依赖配备大容量内存的AI处理器集群，例如英伟达的Blackwell GB300系统，对SK海力士、三星电子等存储芯片供应商的需求由此得以延续。 Sumitomo Mitsui DS Asset Management高级投资组合经理Stanley Tang表示：“由于供应商数量有限，存储芯片厂商仍将是半导体板块中处境最为有利的一类企业。在多数 AI 公司仍在用增长换估值、用估值换下一轮的循环里，一家做 3D 的公司可能先一步踩到了实地。
九 | ”他进一步指出，如果像Kimi这样的模型加速普及，整体需求不太可能因此下滑，反而可能推动AI智能体加速渗透，从而进一步拉动存储需求。 赢家之三：AI智能体与软件开发商 Kimi K3的发布还提振了外界对中国软件企业与AI智能体开发商的信心——即便在获取全球最先进芯片受限的背景下，这些企业依然有能力持续提升模型性能与效率。 2026 年上半年，空间智能和世界模型方向迅速升温，World Labs、AMI Labs 等重量级玩家相继入场，但多数仍处在产品早期阶段，尚无规模化收入。Meshy 是这个方向上少数已经拥有真实、持续营收的公司。 AI 多模态生成的几条主线里，大语言模型仍拿走了最多的融资和关注，图像和视频的竞争则已从创业公司之间的对决升级为大厂与独立实验室的混战。相比之下，纯 3D 生成依然偏离主舞台。Meshy 抓住的正是这块长期被低估的需求。
十 | 它没有最大的声量，却率先把 3D 生成做成了一门年收入数千万美元、仍在快速增长的生意。
十一 | “可以确定的是，一款性能出色且成本更低的开源模型将降低应用开发成本，并可能加快在编程、客户服务和工业流程领域的应用普及，”Saxo Markets首席投资策略师Charu Chanana表示。 1 3D 的门槛到底在哪里 画一幅画和造一座雕塑需要完全不同的能力。文艺复兴时期把两件事都做到极致的人屈指可数，米开朗基罗算一个。 不过，晨星分析师Malik Ahmed Khan对于软件开发商所面临的竞争风险持更为审慎的态度。 Khan认为，将上周五Alphabet、亚马逊和微软遭抛售归因于市场担忧更多企业将转向受K3启发的开源模型，这种判断“站不住脚”。AI 多模态生成面临类似的局面，能生成图像的团队未必做得了 3D，两者在底层面对的问题结构不同。 图像生成的核心任务是在二维像素网格上学习分布，数据结构整齐划一，训练框架成熟。他说，我们认为，美国企业、政府机构以及与美国政府合作的公司，不会为了降低推理成本而采用别国的开放权重模型。3D 的第一道门槛就比这高出一层，三维物体没有唯一的标准表示方式。 输家之一：AI模型开发商 如果说K3催生了新的赢家，那么对于AI模型开发商而言，竞争格局已明显趋于恶化。 在K3发布前被普遍视为中国最佳开源模型开发商的智谱，港股股价在过去两个交易日内已累计下挫近40%，折射出市场对于模型层竞争白热化的担忧。 此后竞争亦不会就此平息。
十二 | 阿里巴巴周一股价随Qwen3.8 Max的发布而上涨，该公司将这款模型定位为能力仅次于Anthropic Fable 5的产品。网格、点云、体素、隐式函数，每一种表示都有自己的取舍，且不能无损互转。MiniMax Group Inc.据报也计划推出M3模型的升级版本。
十三 | 选择哪种表示、怎么设计网络架构来适配，从起点就是一道没有标准答案的题。
十四 | 月之暗面本身则宣布将于7月27日公开发布Kimi K3的模型权重，届时企业可自行运行该模型，而无需依赖其云服务。 第二道门槛在监督信号。图像生成可以逐像素计算损失函数，3D 模型需要从所有视角看都正确，几何要闭合，拓扑要合理，UV 展开要能承载贴图，这些约束经常互相打架。 Sumitomo的Tang表示：“我们仍处于早期阶段，更好的模型还会不断涌现。
十五 | 第三道门槛是数据。
十六 | 一些模型可能变得毫无价值，我认为市场尚未充分计入这一风险。互联网上的图片以百亿计，视频以十亿计，高质量 3D 数据只有千万量级，而且分布极不均匀。” 输家之二：高端芯片制造商 此次发布同样令市场重新审视英伟达和AMD等AI热潮核心受益者是否还能持续享有稀缺性溢价。与DeepSeek冲击不同的是，K3的突破点不在于训练效率，而更多体现在以更低成本实现对标顶级模型的推理性能——这一路径对高端算力的依赖程度存在本质差异。 Siebert Financial首席投资官Mark Malek表示：“东京和台北的投资者当天将对AI资本支出最终能否获得回报的疑虑计入价格。游戏资产、CAD 工程图、扫描物体各有各的特征，混在一起训练效果很难理想。无论世界上哪家实验室——不管来自哪个国家——每次推出一款免费的前沿级模型，这种疑虑就会再次浮现。
十七 | 叠加起来，决定了 AI 3D 需要团队同时具备大模型训练和计算机图形学两套能力。” 从更宏观的视角来看，Kimi K3与Qwen3.8 Max的接连亮相表明，前沿AI模型的竞争正在超越OpenAI、Anthropic等美国头部实验室的范畴持续扩展。据彭博报道，这一趋势可能对美国模型提供商的定价权形成压力，同时继续推动全球范围内支撑更强大AI系统运行所需的基础设施投资。AI赛道的赢家与输家格局，或正在经历深刻重构。前者的人才供给近几年大幅增加，后者仍然稀缺。 Meshy 创始人胡渊鸣恰好站在这个交叉点上。清华姚班本科，MIT 博士期间主导开发了 Taichi 编程语言（GitHub 超 2.8 万星标），这本身就是图形学和高性能计算的产物。博士毕业后创办太极图形，试图将底层图形学技术商业化，18 个月内两次转型，方向换了，产品做了，市场反馈始终不够乐观。转折来自一个用户的反馈。那个人说，我不会为你们这个软件付费，但你把里面的 3D 模型拿出来卖，一个 5 块钱，我倒可能会买。这句话指向了一个朴素的洞察，用户要买的从来不是工具，是工具的产出。2023 年，团队决定把积累多年的图形学能力对准这个更明确的出口，上线了全球首个可公开访问的 3D 生成式 AI 产品 Meshy。 Meshy 的领先还有一层结构性的原因。1200 万注册用户产生的超过 1 亿次模型生成，沉淀下来的不只是 3D 数据本身，还有用户行为信号，什么样的模型被下载、被打印、被丢弃后重新生成，什么样的提示词和参数组合通往更高的满意度。在 3D 数据天然稀缺的赛道，这类偏好数据的积累是后来者极难复制的。加上模型迭代速度，从 2023 年初代到 2026 年初的 Meshy 6，平均不到半年一次大版本更新，每一代在几何精度、拓扑质量和生成速度上都在拉开与后来者的距离。 1 AI 3D 凭什么先赚到钱 多数 AI 生成产品的用户在为灵感和便利付费。文生图让设计师快速出概念，文生视频让内容创作者省去拍摄成本。这些需求是真实的，但也意味着用户对瑕疵的容忍度较高，一张 AI 图有问题可以再生成一张，一段 AI 视频有穿帮可以换个角度。
十八 | 3D 的下游不一样。游戏开发者需要能直接导入 Unity 或 Unreal 的模型，面数可控、拓扑干净、骨骼绑定正确。3D 打印用户需要封闭实体文件，薄壁、孔洞、自交面中任何一个问题都会导致打印失败，浪费的不只是时间还有材料。对这些用户来说，“好看”只是入场券，“能用”才是付费的前提。 这种区别造成了一个有趣的结果。
十九 | 3D 生成的用户更像在购买生产资料，图像和视频的用户更像在购买灵感服务。前者的付费意愿更刚性，复购率更稳定，价格敏感度更低。看上去赛道更小的 3D，反而可能是 AI 多模态生成中最先长出健康商业模型的方向。 Meshy 是这条路径走得最远的公司。它把 AI 生成的 3D 模型从“屏幕上看着像”推到了“能投入生产”的状态。要做到这一步，需要在生成环节就解决几何闭合、法线朝向、拓扑密度控制等一系列图形学级别的工程问题，这也是图形学壁垒在产品端最直接的体现。生成结果支持 FBX、OBJ、GLB、STL 等主流格式，可以直接导入 Unity、Unreal、Blender。据 Meshy 数据，面向 3D 打印的切片成功率达到 97%。
| 曾经需要专业美术团队、昂贵的 DCC 软件和两周时间才能完成的工作，现在可能只需要几分钟。 这个产品力打开了两个增长引擎。一端是游戏开发，另一端是消费级 3D 打印。已公开的合作伙伴包括 Nexon、网易游戏、三七互娱、拓竹、创想三维等行业头部企业，但 Meshy 的客户名单远不止于此。据其披露，全球市值与估值前十的科技公司中已有半数在使用其产品和服务，换句话说，Meshy 已经把产品卖进了全球最挑剔的一批头部客户里。 而 Meshy 近期的模型能力更新，恰好对准了这两端用户最迫切的需求。 面向游戏开发者，Smart Topology 是最新一代自研模型，约 10 秒生成带有原生分件的 3D 模型，面数精准可控（100 到 15000），无需手动减面或重拓扑，直接输出可用于实时渲染的资产。
| 8K Texture 则把 AI 贴图的分辨率和品质推到了新高度，细节保留、色彩还原和去光干净度均有显著提升。对于需要把 AI 生成的模型直接放进游戏引擎的开发者来说，这两项更新直接减少了后处理环节。
| 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 Smart Topology 生成带原生分件的低面数模型 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 8K Texture 贴图效果 面向 3D 打印用户，Auto Split 将此前最耗时的拆件环节压缩到一键完成。接缝沿模型自然结构切分，部件可精准拼合还原，拆件结果已通过实体打印机上机验证。从模型生成到拆件到上机打印，全程在 Meshy 内闭合，实测效果处于业界领先水平。
| 打印环节，我们使用保留更多几何细节的宇航员模型，开启 Auto Split。
| 系统把宇航员识别为 19 个独立部件。
| 组装模式下，各部件可以还原为完整人物；切到“在平台上”，头盔、背包、四肢、扳手和底座等部件会被自动铺开。
| 随后点击 Bambu Studio，Meshy 会生成 3MF 文件并唤起本地切片软件。过去需要在 Blender 或 Meshmixer 里手动完成的划分、补面和排布，被收进了同一工作区。 组装视图可直观看到各部分的切分关系 切换到“在平台上”，19 个部件会自动铺开，并可继续发送到 Bambu Studio 等切片软件。 对两端用户来说，能省掉的后处理步骤越多，留在 Meshy 里的理由就越充分。 3D 打印这一端还有一个被低估的推手。拓竹科技从 2023 年到 2025 年营收翻了近四倍，突破 100 亿元，全球消费级市占率约 29%。桌面打印机正在把 3D 打印拉进家庭和个人工作室，但涌入的新用户第一个问题就是打印什么。大多数人不会建模。
| Meshy 接入拓竹 MakerLab 之后，上传一张图就能拿到可以直接上机切片的文件。一个爆发中的硬件市场和一个刚好成熟的 AI 生成工具，在 2025 到 2026 年撞到了一起。 今年 GDC 上，胡渊鸣提到了一个数字，Meshy 三年生成的 3D 模型数量，已经接近人类有史以来手工创建的 3D 模型总量。相机把图像生产从画家手里解放出来之后，到胶片巅峰期人类一年拍下约 850 亿张照片。某种技术一旦把创作成本降低到足够低，内容的供给就会从线性增长变成指数级释放。
| 3D 可能正站在这个拐点上。 1 聊天就能建模 Smart Topology、8K Texture、Auto Split 解决的是专业用户的生产效率问题。3D Agent 做的是另一件事，把门打开，让更多人走进来。 3D Agent 是全球首个对话式 3D 创作智能体，已面向所有注册用户开放。用户无需任何 3D 经验，通过对话、文字、照片或草图，即可在一次对话中完成从创意发散到 3D 成品的全流程。
| 生成的模型可以直接发送至切片软件打印，也可以带骨骼绑定和动画导入 Unity、Unreal、Blender。
| 在 3D Agent 的测试中，我们输入 Prompt：“我完全不会 3D 建模，想做一个适合 FDM 打印的复古宇航员收藏摆件，请先给出三个明显不同、但容易打印和拆件的视觉方向，不要立刻生成 3D 模型。
| ”Agent 没有急着“抽卡”，而是先梳理了打印原则，给出硬核航天、构成主义卡通和蒸汽朋克三个方向，还列出头盔、躯干与背包、手臂与扳手、底座的拆件建议。 确认“Q 版比例加蒸汽朋克机械细节”后，我们让它一次生成三张正面三分之四视角的概念图。Agent 不只是给图，还进一步比较了三套方案的色调、头盔、胸口结构、背包和 FDM 友好度。
| 选择方案 A 后，再用一句话要求它转成 3D，几分钟后，一个带圆形底座、方形生命维持背包和扳手的完整宇航员就出现在预览区。 3D Agent 一次生成三套概念图，并从造型与打印友好度两个维度帮助用户选择。 选择方案后生成的 3D 模型，人物、背包、扳手和底座等设计元素都得到保留。 整个过程里，我们没有调整网格、法线或 UV。
| 导出 STL 后，将模型高度缩放到约 120 毫米，可以正常放入 Bambu Lab A1 的打印板并完成切片。3D Agent 的价值不只在最后那一个模型，而是把“想法不清楚—确定方向—比较方案—生成成品”这一串原本需要创作者自己掌握的专业流程，拆成了一段普通人也能完成的对话。前文 Auto Split 测试用的那个宇航员，就来自这段对话。 生成的 STL 文件导入 Bambu Studio 后，可以正常放置在 A1 打印板并继续切片。 AI 在这两年降低了写作、绘画、编程、视频制作的门槛，但 3D 一直是最后一块高地。专业 3D 建模软件的学习曲线以月甚至年计算，这把绝大多数有创作冲动的人挡在了门外。3D Agent 把入口从“学会一款专业软件”降低到“打开一个对话框”。
| 一端是 Smart Topology、8K Texture、Auto Split 让专业用户留下来、付更多，另一端是 3D Agent 让更多人走进来。两头同时推，一端提高客单价和留存，一端扩大漏斗口。 1 3D 之后，更大的东西 如果只看已有的商业化成绩，Meshy 是一家非常好的 3D 工具公司。
| 但近 4 亿美元的 B 轮显然不是在为一个工具市场定价。
| Meshy 对自己下一阶段的定义是“实时互动的多模态内容体验”。翻译成更具体的话，3D 模型生成是地基，在这层地基之上叠加交互机制、AI 实时生成和多模态融合，构建一个人们可以进入、参与和创造的内容引擎与平台。 Meshy Game Studio 正式亮相，带来了首款 AI 游戏 demo《黑箱：无限构筑》。它允许玩家用自然语言实时驱动武器生成，弹道、物理效果、元素组合由 AI 在运行时创造，没有预设脚本。这个 demo 还很早期，但它展示了一种此前几乎不存在的内容形态，内容在用户参与的过程中实时涌现，而不是提前制作好等着被消费。 3D 模型生成的客户是创作者和开发者，数量以千万计。
| 实时互动内容的用户是消费者，数量以十亿计。相机催生了电影工业，合成器催生了电子音乐产业，游戏引擎催生了远超游戏本身的实时 3D 应用生态。每一次创作工具的能力跃迁，最终都催生了新的内容品类和新的消费市场。
| Meshy 的判断是，AI 原生的 3D 生成能力也站在类似的起跑线上。 而 Meshy 做这件事有一个多数竞争者不具备的前提，它已经拥有了生产级可用的 3D 生成能力和经过验证的商业化路径。
| 空间智能方向的其他重量级玩家仍在产品早期阶段，Meshy 是从一个已经赚到钱的地基向上生长。
| AI 多模态生成里，文本最先爆发，图像紧随其后，视频如今也成了新的主战场。相比之下，3D 一直是最安静的那条线。
| 但安静和沉寂是两回事，门槛挡住了大多数玩家，也挡出了一块没人抢、付费意愿最刚性的市场。
| 人类生活在三维世界里。当 AI 生成的 3D 内容足够好、足够快、足够便宜，游戏、教育、设计、制造、空间计算，每一个方向展开都是一个独立的市场。
| 1 亿个 AI 生成的 3D 模型已经造出来了。近 4 亿美元刚刚押了下去。
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Published on:07:00:02