下半年，资本市场罕见地迎来如此大额的融资动作。据鼓狮财经报道，视频大模型企业Sand.ai宣布完成2亿美元A+轮融资。本轮融资汇聚了产业资本、知名人民币及美元基金、上海国资等多方力量，显示出市场对这一领域的强烈关注。
本轮投资阵容强大，基石资本与网宿科技联合领投；时代资本、国方创投、磐霖资本、东证资本等知名机构参投；天创资本携山东铁投产投、山东铁路基金战略参投；浦东创投等上海国资背景机构加入；经纬创投、华业天成、中科创星等老股东持续加注。距离公司上一轮融资仅过去数月，时间线拉长至今年初至今的十个月里，Sand.ai连续完成三轮融资，累计金额约3亿美元，正式跻身独角兽行列。
此番融资的意义，不仅在于一家新晋独角兽的诞生，更在于在当下由巨头定义规则的赛道里，一家成立不到三年的创业公司，正在用自己的方式回答一个更大的问题：中国AI的下一段故事，是否只能由科技巨头来书写？
**一年三轮融资，新晋独角兽诞生**
这一次，Sand.ai几乎汇聚了市场上所有类型的资金。翻看本轮股东表，产业资本、头部市场化机构、地方国资和老股东同时现身，四类资金诉求各异，却在同一个标的上达成了共识。这表明Sand.ai被赋予的期待并非单一。
其中，网宿科技的出现是一个值得玩味的信号。今年9月末，网宿科技曾发布公告，拟以3亿元自有资金认购Sand.ai增发的A+轮优先股。作为一家深耕十七年的CDN老牌厂商，为何会重仓押注一家成立不到三年的视频模型公司？公告解释称，此举有助于公司了解产业发展及技术方向，推动双方在音视频推理、低延时边缘推理、政企及互联网行业智能化解决方案等场景的合作。换言之，这是一笔典型的“产业方卡位”——上市公司并非单纯为了财务投资，而是为自己的下一程业务买一张船票。
作为联合领投方，基石资本的江湖地位无需多言。这家老牌创投机构过往在AI领域的出手较为克制，很少跟风下注早期大模型项目。此次重仓，意味着机构判断Sand.ai已跨过“实验室原型”阶段，投的不是短期估值套利，而是未来视频生成基础设施化带来的长期回报。
细看一众跟投机构，各自承载着差异化的投资逻辑。时代资本是典型的跨境成长型基金，擅长捕捉具备海外产品收入和开源生态能力的中国技术公司；天创资本、山东铁路基金、磐霖资本、东证资本则代表另一批人民币基金的选择，他们依托产业集团或券商系资源，AI模型投资更多是产业链补位思路；浦东创投等上海国资则不仅追求财务回报，更叠加了产业集聚目标，布局Sand.ai可以完善本地AI产业链条。
与新进股东形成对照的，是一路跟到现在的老股东：经纬创投、华业天成、中科创星。他们是最早识别Sand.ai价值的人，本轮继续加注传递出明确信号：之前的投资逻辑依然成立，企业的技术迭代与商业化进展在稳步向前。老股东加注的意义不只是“看好”，而是用后续轮次的定价否定“已经到顶”的判断。
当我们把时间线拉长，今年Sand.ai的融资节奏令人印象深刻。此前的6月，公司宣布完成两轮合计超亿美元的融资，由Look Capital、Lollapalooza Capital（王慧文家办）、九坤创投、经纬创投、和玉资本、创新工场、襄禾资本、源码资本、中科创星、洪泰基金、今日资本、华业天成、云晖资本、IDG、百度风投等一线机构联合投资。至此，Sand.ai在不到一年内接连完成三轮融资，估值快速提升，越过了独角兽门槛。此刻，一级市场的AI投资逻辑已彻底重构，大家告别了“重概念、轻落地”的粗放式投资，转向“重技术、重闭环”的体系化投资。Sand.ai一年完成三轮融资，便是一抹缩影。
**一个突围研究样本**
随着本轮融资浮出水面，一个外界更好奇的问题浮现：在视频模型研发投入高、巨头环伺的情况下，什么样的公司能够突围而出？Sand.ai无疑是一个值得研究的案例。
我们先从大语言模型走过的路说起。过去几年，无论是海外的OpenAI、Anthropic，亦或是国内的DeepSeek、智谱、MiniMax、月之暗面等公司，已经用真金白银证明了一件事：大语言模型赛道不会只有一个赢家。头部公司之间也许会拉开差距，但只要进入第一梯队，都能拿到可观的市场份额、收入和估值。例如已率先上市的“港股大模型双雄”，虽然市值都经历回调，但它们曾到达过的数千亿甚至万亿市值，显然说明了潜在空间有多大；而DeepSeek首轮融资估值超3000亿，第二轮轮融资估值也已翻倍。因此，于投资人而言，即使没有押中第一名，能够捕获第二、第三名，未来投资回报依然丰厚。
这条路径，正在视频模型赛道上被重新复刻。毋庸置疑，字节跳动旗下的Seedance凭借内部生态与算力优势，已在赛道建立起明显的领先身位。但关键在于——Seedance是字节跳动内部业务，外部投资人几乎没有直接出手投资的机会。所以，一个现实的问题摆在投资人面前：在视频模型这个必然诞生多个头部企业的赛道里，还有哪家创业公司，不仅模型能力有机会逼近甚至挑战Seedance，且股权结构是开放的？
回到Sand.ai成立的2024年，彼时Diffusion路线还是视频生成领域的共识，Sand.ai却选择探索自回归视频生成，启动MAGI模型研发。Sand.ai创始人曹越曾判断，自回归是对视频数据最本质的建模方式。这一判断在当时并不讨喜，因为意味着更长的训练周期、更高的工程难度；但同时也意味着，一旦跑通，团队积累的是别人短期内难以补上的系统能力。
随后，Sand.ai在去年5月开始探索音画同出，是除了Google Veo-3之外最早拿出音画同出模型的团队；后来当团队意识到视频模型存在“成本、速度、效果”的不可能三角，又果断探索MoE架构。放在一级市场来看，一个敢于在共识形成之前下注、并且用模型迭代持续验证判断的团队，本身就是稀缺资产。更考验的是定力。过去一年，世界模型成为一级市场的风口，不少视频模型公司选择将研发重心切换到4D世界模型方向，但Sand.ai并没有盲目跟进，专注于视频基础模型训练。在曹越看来，世界模型还处在前GPT时代——数据不够、定义不清、技术路线远未收敛，而视频模型是通往那个终局最重要的路径。
今年8月，Sand.ai正式发布并开源MAGI-2 Preview。这是全球首个千亿级开源MoE视频生成模型：总参数量达到114B，单次激活约6B参数。其蒸馏后的模型生成一段10秒1080p视频的推理成本约0.5元，大约是行业主流模型每秒成本的十分之一。于投资人而言，MAGI-2 Preview除了极低的生成成本以外，更重要的是证明了一件事：Sand.ai初步跑通了大规模视频模型的Scaling路径，具备训练超大规模视频生成模型的研发能力，并且这种能力是可复用的、可继续放大参数的。接下来需要思考的问题，只是“这一能力还能提升到多高”。
技术之外的另一块拼图是产品闭环。在模型侧之外，Sand.ai已经默默搭起一条应用线，其AI视频创作应用VidMuse，是一款为内容创作者量身打造的视频创作Agent，年初上线两个月已突破千万美元ARR。正如曹越所言，“在视频模型方向上，很难只做一个卖API的公司，模型和产品必须双轮驱动。”在一个模型迭代速度以月为单位的赛道里，产品不仅是收入来源，更是模型能力获取真实反馈、形成数据飞轮的入口。归根结底，Sand.ai估值提升，并不是资本对一个故事的溢价，而是对这条已经被部分验证的路径的定价。
**千亿估值出现，序幕拉开**
如果放到更大的坐标系里看，这场叙事才刚刚开始。今年以来，视频生成赛道一个显著的变化，是越来越多的头部厂商开始同时布局基础模型与内容平台。对于广告公司、影视工作室、电商团队等专业内容生产者而言，这种业务格局也带来了新的顾虑：如果基础模型供应商本身也在经营内容平台，客户就需要考虑潜在的业务竞争、平台规则变化，以及对单一技术供应商的依赖。正因如此，恰恰为独立的视频基础模型公司创造了新的市场机会。
作为一个内容产业独立、中立的基础模型供应商，Sand.ai可以凭借高质量的模型能力、具有竞争力的成本，以及开放的技术生态，为各类内容平台和专业创作团队提供稳定、可靠的视频生成能力。进一步而言，Sand.ai更专注于基础模型研发，不直接参与客户的内容业务，能够与不同类型的平台和开发者建立更广泛的合作关系。这也就不难理解，Sand.ai把一条10秒1080P视频的成本做到0.5元，不只是技术效率的体现，更是一种定价策略：在模型能力接近的前提下，成本优势本身就是客户切换供应商的最短路径。
而可灵的出现，则打开整个赛道的估值空间。不久前，快手发布公告，可灵198亿元增资交割正式落地，投后估值高达180亿美元（折合人民币超1200亿元）。一家视频模型公司拿到千亿人民币量级的定价，积极信号不言而喻。将两者放在一起看，不能否认中间的数量级差距。但反过来，这也意味着更大的上升空间。而历史经验表明，每一次技术迭代都会带来一波估值跃升——大家注视着Sand.ai即将发布的MAGI-2正式版。按照Sand.ai的规划，MAGI-2正式版的参数规模将进一步扩大，在此之前，Preview版本已经用114B总参数、6B激活跑通了MoE架构的Scaling路径。因此正式版要回答的是另一个问题：一家中国创业公司，能不能把视频模型推到全球最顶尖的那一档。
如果MAGI-2正式版能够达到预期，连锁反应会迅速发生：开源社区影响力会进一步外溢到API商业化；内容创作市场会拿到更强、更便宜的模型底座；VidMuse此类C端Agent产品的生产成本会继续下降、创作上限会继续抬高。由此一来，Sand.ai有机会形成一个“模型能力提升—收入放量—估值再定价”的正向循环。届时，Sand.ai也将真正具备挑战Seedance、并在视频模型头部席位中抢占一个位置的资格。这也是Sand.ai掌舵者曹越眼前最重要的事。
90后清华计算机博士，曹越留给外界许多深刻印象：从清华特等奖学金、ICCV 2021马尔奖、Swin Transformer作者，到微软亚研院主管研究员、智源视觉模型中心负责人，再到光年之外联合创始人，同时覆盖了基础研究、大模型工程化和创业三条线。这样的复合型背景，历来是投资人争抢的“选票”。
回望过去，中国一级市场看过太多的AI故事从狂欢走向冷清。可以笃定的是，真正穿越周期的从来不是概念本身，而是那些在技术路线上足够固执、在商业化上脚踏实地的团队。至于下一家千亿估值企业会是谁，仍需等待时间的验证。但序幕之所以是序幕，恰恰因为它还没有写到终章。