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一個月砸下25億美元，AI neolabs正成為矽谷風投新寵丨T Insights
投資者競相追捧AI領域“新生代實驗室（neolabs）”。
儘管面臨高成本、高風險，投資者們仍爭相支援新一代專注研究的AI初創企業。
短短一個月內，他們已向五家被稱為“新生代實驗室（neolabs）”的初創企業投入或洽談了高達25億美元的投資。
neolabs的創始人表示，他們希望利用新的AI模型開發方法，開展他們認為OpenAI和Anthropic等主要開發商可能忽略的研究。
由前OpenAI安全研究員Eddie Zhang聯合創立的AI初創公司Isara就是一個典型代表。
知情者稱，Isara正在開發一套能讓上千 AI 同時協作的軟體系統，用以解決複雜任務，如財報預測、企業盡調、法律檔案分析等。
該技術需解決研究難題，可能需要數月研究周期，並要求Isara投入大量伺服器資源。
據悉，Zhang近期正與投資者洽談以10億美元估值融資數億美元。
風投界“新寵”
目前，風投機構正積極佈局此類neolabs，期待它們能複製OpenAI和Anthropic的成功——這兩家企業同樣由核心AI研究人員主導或深度影響。
也有部分研究人員正試圖利用投資者對AI的濃厚興趣。
據悉，這些研究人員告訴投資者，由於對AI成本效益的擔憂日益加劇，他們選擇當下大量融資而非等待，以免面臨資本市場風向轉變帶來的風險。
投資者對由當今頂尖AI公司研究人員創立的初創企業非常青睞，甚至會給予其通常只有成熟企業才有的估值。
據悉，由埃裡克·澤利克曼（曾任xAI研究員）作為聯合創始人的初創公司Humans&（成立僅數月，致力於開發更加“具備情感智能”的AI模型）正籌劃以40億美元估值融資10億美元。
知情人透露，輝達和AMD近期正洽談投資事宜，希望這些初創企業成為其AI伺服器晶片的大客戶。
目前，OpenAI、Anthropic及Google等科技巨頭正投入巨額資金以維持領先地位：OpenAI和Anthropic預計到2028年將投入約1340億美元的算力開支，以訓練其AI模型。
除了這些壓迫感極強的巨頭，新興初創企業還面臨著資金雄厚的新興實驗室的競爭，如過去兩年成立的xAI、Safe Superintelligence和Thinking Machines Lab（這些機構已累計從投資者處籌集至少250億美元）。
高昂的模型訓練成本曾促使Adept、Inflection AI和Character.AI等小型實驗室的創始人基本放棄獨立營運，轉而加入亞馬遜、微軟和Google等大型企業，這些巨頭則通過支付許可費補償初創企業投資者。
這使得投資者獲得的回報要麼微乎其微，要麼達到初始投資的2.5倍。
雖然這遠低於風投通常追求的回報水平，但也使得支援技術型創始人的風險相對較低——大多數風投都無法提供這種保障。
因此，即使巨頭們在AI模型開發領域已建立顯著領先優勢，投資者們仍會投資此類neolabs。
全新的嘗試
研究人員創立這些neolabs，是因為他們認為當今領先的AI開發商規模過大，導致其陷入特定發展模式——
例如專注於最佳化模型以實現“單次最優輸出”，而非鼓勵AI與使用者進行有利於自身迭代進步的多輪互動對話。
此外，目前巨頭們還過度依賴聘請人類專家來教導模型理解軟體工程、物理學等領域的複雜概念。
AI搜尋初創公司You.com的CEO、Salesforce前首席科學家理查德·索赫爾指出：“當你以這種方式建立起所有基礎設施、流程體系、人才團隊和招聘機制後……轉型絕非易事。”
與之相反，這些neolabs正在嘗試全新的研究和產品方法。例如：
Human&計畫將強化學習技術應用於需耗時數周、數月甚至數年的長期任務，而非僅需數分鐘或數小時的數學或程式設計問題；
索赫爾的實驗室希望開發出比現有模型更擅長提出新穎想法和實驗方案、並能自我反思迭代的AI；
Isara致力於開發能讓數千個代理AI智能體協同處理同一複雜問題的軟體……
其他neolabs則瞄準了OpenAI和Anthropic基本迴避的行業或模型類型。
由OpenAI前研究主管利亞姆·費杜斯於9月聯合創立的Periodic Labs，正開發自動化科研AI，首期將聚焦發現低能耗超導體新材料。
由兩位GoogleDeepMind研究員於24年3月創立的Reflection AI，則專注於開發高品質開源模型。
當然，一旦這些創新理念顯現出發展潛力，OpenAI、Google和Anthropic完全可能調整戰略，搶佔這些neolabs發掘的機遇。 (創新觀察局)