北大元培学生陈博远，2026年初未毕业即创立逆矩阵，首轮获高瓴和北大系基金超千万美元投资；半年内，公司即将完成新一轮过亿美元融资，估值超50亿元人民币。高瓴为何连续押注这支00后团队？[[6]][[7]]
首轮融资
超千万美元
高瓴+北大系基金联合入场 [来源:虎嗅]
新一轮融资
过亿美元
即将完成，较首轮增逾10倍 [来源:虎嗅]
当前估值
超50亿元
00后AI团队估值最高之一 [来源:虎嗅]
人物档案：陈博远
北大元培就读期间，凭强化学习与大模型研究获ACL最佳论文，同届另一篇最佳论文来自DeepSeek团队。[[6]][[15]]
2026年初，尚未毕业即创立逆矩阵，核心团队几乎全部由00后组成，专注通用世界基座模型（Physis）研发。[[6]]
融资跃升：首轮超千万美元，新轮即将过亿，并以创始人身份兼任智源研究院行为世界模型创新中心负责人。[[4]][[6]]
00后AI创业融资图谱
创始人
方向
投资方
融资量级
陈博远（逆矩阵）
通用世界基座模型
高瓴+北大系
过亿美元，估值50亿+
刘松铭（LiberAI）
具身智能物理世界模型
多轮机构跟进
四轮累计数亿
王陈玉珩（汇光创新）
机器人触觉传感器
峰瑞资本领投
数千万元
秦深涛（渊澈太初）
具身智能数据基础设施
砺思资本等
上亿TS（投资意向书）
反常识结论：这批00后拿到顶级融资，靠的不是人脉，而是一篇论文——ACL最佳论文让投资人在30分钟内完成尽调，资本对"可核验的学术信源"比对"行业年限"更买单。[[6]][[8]]
投资人为何敢押注00后
技术路线可验证：陈博远团队内部实验显示，随数据量与参数规模提升，模型预测误差持续下降，初步验证物理空间Scaling Law。陈博远对虎嗅表示："一旦世界模型的Scaling Law形成行业共识，技术路线会迅速收敛。"[[6]][[16]]
顶级学术背书击穿信息不对称：ACL最佳论文、ICML/NeurIPS一作，这些公开可查的信源让投资人在早期30分钟内核验团队能力，彻底压缩尽调成本——这是靠关系、靠资历的传统创业者无法复制的护城河。[[6]][[7]][[10]]
代际切换已是事实，不是观点：2026年第一季度，AI融资项目中30岁以下创始人占比34%，2024年这一数字仅为12%，两年翻近三倍。砺思资本曹曦直言："AI行业的代际切换已经完成。"[[8]]
这批00后获融资的共同公式
- 顶校学术积累：陈博远（北大ACL最佳论文）、刘松铭（清华特奖博士）、秦深涛（哈工大本科/清华博士在读）[[6]][[8]][[10]]
- 物理AI/具身智能方向：逆矩阵做世界模型，LiberAI做具身智能，汇光创新做触觉传感器[[9]][[10]]
- 小而精团队：逆矩阵约30人，LiberAI不到30人，研发占比普遍超七成[[9]][[16]]
这一结构在当前窗口期可识别、可复制吗？[[8]]
这波红利，普通人能不能接到？
明确说：接不到顶层，但底层有真机会。
顶级融资的前提条件是：顶校学历＋物理AI论文＋时间窗口卡位，三者缺一不可，这不是努力能短期补齐的。回避这一点是在安慰人，不是在帮人。[[6]][[8]]
但赛道扩张会带动真实岗位需求：具身智能数据标注、仿真工程、视触觉传感器硬件工程，这些是当下最快落地的职业入口。汇光创新等团队研发技术人员占比超70%，需要的是能干活的工程师，不是学历滤镜。[[9]]
投资市场侧的参照系：逆矩阵估值超50亿元人民币，意味着物理AI/世界模型赛道的估值逻辑已从"讲故事"转向"Scaling Law可验证性"——这是真正的范式切换信号，不是又一轮泡沫叙事。[[6]][[7]]
看这类融资新闻，三个数字必须核对
- 估值≠现金：50亿元为一级市场估值，不可直接变现，与上市后市值有本质差异[[7]]
- "即将完成"≠已完成：虎嗅报道时间为2026年7月，融资尚未正式交割，后续需持续跟踪[[6]]
- 个案代表性有硬边界：顶校背景＋物理AI方向是必要条件，不是所有00后创业的普遍规律；把个例当趋势，是这类报道最常见的认知陷阱[[8]][[9]]
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