一家 2024 年才成立的公司，靠帮企业自己训练 AI 智能体，融到了 1.3 亿美元 A 轮，估值直接站上 10 亿美元。投资方名单读起来像一张 AI 圈名人堂——英伟达、英特尔、戴尔的战投都在，还有 Perplexity、Box、Harvey、Cognition 这些公司的创始人以个人身份下注。这轮由 Radical Ventures 领投，光看阵容就知道，芯片和云厂商都想在”谁来训练明天的模型”这件事上占个座。
一家成立两年的公司，凭什么值 10 亿
Prime Intellect 做的事说白了就是一句话：别再从 OpenAI 或 Anthropic 那里按 token 租智能了，自己造一个更适合业务的。它把训练 AI 智能体需要的家当打包成一套”全栈”——算力、强化学习框架、评估工具，客户像逛市场一样按需取用，不会被绑死在一套方案上。
“不应该只有旧金山玻璃大厦里的少数极客才拥有训练 AI 模型的能力，每一家企业、每一个国家都应该拥有这种能力。”——Prime Intellect CEO Vincent Weisser
为什么这件事忽然有了土壤？几年前，自己训模型还是只有巨头玩得起的游戏。但现在强化学习这套打法成熟了，模型可以在具体任务上反复试错、被奖励、被修正，企业慢慢能当自己的”AI 实验室”。真正的难点在于底层基建太复杂，大多数公司根本凑不齐这套零件——Prime Intellect 就卡在了这个缝里。
企业为什么不想再”租”智能了
吸引力来自实打实的结果。金融公司 Ramp 用它做了一个在表格里找答案的 Agent，官方说法是准确率高过前沿模型，速度更快，成本只有零头。更关键的是心态变化：企业越来越不愿意把专有数据喂给 OpenAI 和 Anthropic，也怕哪天模型像上个月 Anthropic 的 Fable 那样说关就关。
- 把敏感业务数据留在自己手里，而不是交给第三方大模型厂商；
- 不用担心模型被突然下线，业务连续性更有保障；
- 在垂直任务上，自训的小模型成本可能远低于调用前沿 API。
Radical Ventures 的合伙人 David Katz 说得更直白：大家开始琢磨”怎么把企业自己的智能掌握在手里，别冒那些风险”。目前年化收入已经冲到 1 亿美元，Ramp、Zapier 都是付费客户。
钱正流向训练场，而不是模型
这轮融资背后藏着一个正在成形的判断——资本正在涌向”训练场”，而不是模型本身。就在五天前，做 Agent 安全训练环境的 Bespoke Labs 也拿了 4000 万美元。两笔加起来的信号很清楚：企业想要的不再是又一份订阅，而是 Agent 这个东西的所有权。英伟达和英特尔同时开出支票，说明连芯片厂也信了这套逻辑——它们不在乎模型最后归谁，只要训练跑在自己的硅上就行。接下来一年要回答的问题是，Prime Intellect 能不能在 OpenAI 和 Anthropic 自己猛攻企业市场时，守住这 1 亿美元的增速。
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