标签: AI创业

  • 单卡GPU起家做到800万用户,Fish Audio拿下5000万美元种子轮

    一个人、一块GPU、一肚子对市面上”机器味”合成语音的不满——Fish Audio的故事就是这么开始的。前英伟达研究员Shijia Liao当年觉得市面上的合成声音太假,干脆自己在单卡GPU上训了一个语音生成模型,顺手开源。如今这个叫Fish Speech的仓库在GitHub上攒下超过3.1万颗星,独立开发者、游戏设计师、内容创作者都在用。

    这家总部在帕洛阿尔托的公司,本周二宣布拿到5000万美元种子轮融资,由Coreline Ventures和今日资本领投,359 Capital、Parable、Play Time、Alphalist Partners、Bayhouse Ventures、Carya Venture Partners和HF0跟投。对一家种子期公司来说,这个数字不小,但看看它的底子就不奇怪了。

    Fish Audio联合创始人
    Fish Audio联合创始人(图片来源:TechCrunch)

    800万用户、2100万美元年收入的”种子期”公司

    上线一年多,开源版加托管版的用户超过800万,年度经常性收入做到2100万美元——这份成绩单放在种子轮公司里,相当扎眼。

    过去一年Fish Audio发了五个模型:四个语音生成、一个语音转文字。其中三个语音生成模型开源,最新的S2.1 Pro则只走付费API。它的打法很清晰:创作者和小团队买包月套餐,按分钟数生成语音、解锁声音克隆;企业客户走API和平台,HeyGen、Sanas、Plaud这些名字已经在客户名单上了。

    CEO兼联合创始人Rissa Cao说,不同客户要的东西完全不一样:HeyGen拿它的声音驱动AI数字人,要的是真实感;游戏工作室给角色配音,要的是表现力;LiveKit这类语音智能体公司做电话场景,要的是自然、低延迟、还得有情绪。Fish Audio靠一个超过1.5万条自然语言控制指令的库,把这些需求都接了下来。

    有意思的是,Cao坦承公司原本没打算融资——只做开源加创作者订阅的时候,小日子过得挺高效,根本不缺钱。但要训更强的模型、要接企业大单,加上投资人排着队敲门,这轮融资就水到渠成了。


    声音库的另一面:谁的声音,谁说了算

    Fish Audio声音库的扩张方式之一,是请用户提交自己的声音用于训练,被采用就给报酬。听起来很社区化,但几个月前出了岔子:有创作者公开指控,自己的声音在不知情的情况下被传到了平台上。当时虽然有DMCA下架流程,但处理速度太慢,惹了不少怨气。

    Cao的回应是把下架流程全自动化了:创作者提交一段短语音样本或一纸合同证明声音归属,3分钟内就能从平台下架。不过这依然是”先上车后补票”的逻辑——只要本人没发现,那个声音就会一直在平台上被使用。

    • 领投方Coreline Ventures合伙人Oskue Honda把话说得很直:社区驱动模式要成为持久优势,前提是创作者信任平台,同意、透明、署名必须做进产品里,而不是事后打补丁;
    • 他还提出行业该走向声音所有权验证、清晰的授权条款、便捷的举报下架机制,最终实现声音被商用时创作者能分钱;
    • 359 Capital合伙人Rico Mallozzi则看中性价比:这支团队用远少于大实验室的资源做出了前沿水准的模型,细粒度控制加低成本训练,是它跟巨头掰手腕的本钱。

    接下来的路线图也定了:年内发布音频理解模型,语音到语音的模型也在路上。赛道确实拥挤——ElevenLabs、WellSaid、Cartesia、Speechify、Async、Krisp全都盯着创作者和企业的钱包。但一家靠单卡GPU起家、用户破800万、还没花完种子钱的公司,至少证明了这个市场远没到终局。

  • 7000万美元种子轮:Enigma要让指挥机器人像拧音量旋钮一样简单

    现在做机器人的公司,几乎都在死磕同一件事:训练一个能干没学过的活儿的基础模型。有人拿几百万条网络视频喂模型,有人搞计算机仿真,还有人让工人戴着装满传感器的手套干活来采集动作数据。路子五花八门,但方向出奇一致——都在卷模型能力。

    一家叫 Enigma 的研究实验室偏不这么玩。这家成立还不到一年的公司周一刚从隐身状态浮出水面,顺手宣布了一笔 7000 万美元的种子轮融资,由 Index Ventures 和 Ribbit Capital 领投,Conviction Partners 的 Sarah Guo 跟投。种子轮就是这个数字,在机器人赛道也算是相当扎眼了。

    Enigma 两位联合创始人 Gal Niv 与 Jonathan Jacobi
    Enigma 联合创始人 Gal Niv(左)与 Jonathan Jacobi(右)|图源:TechCrunch

    不卷模型,先研究人怎么”使唤”机器人

    Enigma 的思路是反着来的:与其闷头堆模型能力,不如先搞清楚人类到底想怎么跟机器人打交道。他们赌的是,把交互研究明白了,不仅能做出更顺手的界面,说不定还能长出一种不一样的”机器人大脑”。

    为了验证这件事,Enigma 准备上线一场大型公开实验:全世界任何人都可以在线操作他们的 100 多台自研 AI 机器人。这些机器人放在以色列和加州的机库里,能拿画笔画画,能互相”击剑”,还能拎起烧瓶做简单的化学实验。公司称机械臂和底层模型全部从零自研。

    联合创始人 Jacobi 打了个比方:如果洗个碗要先花 15 分钟跟机器人解释东西放哪,谁都会说”算了,我自己来”。而现在,哪怕用最强的模型,大家也都卡在这一步。

    他心里的标杆是汽车音量旋钮——伸手一拧就行,不用输入一个百分比再赌它会不会太吵。Enigma 想通过这场在线实验收集真实交互数据,找出机器人领域的那个”音量旋钮”:到底是打字、说话,还是给机器人看段示范视频,又或者是点按拖拽?

    两个网络安全老兵,闯进机器人赛道

    有意思的是,两位创始人都不是机器人科班出身。Jonathan Jacobi 是微软史上最年轻的员工,当年由 Wiz 创始人 Asaf Rappaport 亲自招进去;他和 Gal Niv 十几岁时在黑客竞赛上认识,后来一起在以色列 8200 部队做网络安全研究。去年俩人决定创业,挑了个自己完全没干过、但他们认为问题最带劲的领域。团队里有顶级 AI 实验室出来的人、数学奥赛冠军,还有几位被劝退学的博士生。

    • 种子轮 7000 万美元,Index Ventures 与 Ribbit Capital 领投;
    • 100 多台自研机器人向全球开放在线操作,收集真实人机交互数据;
    • 已与医疗、物流、娱乐行业的公司展开合作,具体商业场景暂未公开。

    Index Ventures 合伙人 Shardul Shah 恰恰看中了这种”外行”身份:圈内人做具身智能,起手式往往是遥操作或者灵巧手,而 Enigma 起手问的是”最终体验应该长什么样”。这个切入点确实少见。至于生意怎么做,Jacobi 暂时不肯细说——这家公司目前最大的谜,倒真配得上 Enigma 这个名字。


  • 卡兰尼克带着17亿美元回来了,连赶走他的Uber都掏了钱

    特拉维斯·卡兰尼克又搞了个大动作。他的机器人公司Atoms刚完成一轮17亿美元融资,安德森·霍洛维茨基金(a16z)领投,本·霍洛维茨本人将加入董事会。贝恩资本、Fifth Wall等机构跟投。

    但这轮融资里最扎眼的名字,是Uber。

    Uber联合创始人特拉维斯·卡兰尼克
    Uber联合创始人特拉维斯·卡兰尼克 | 图源:Getty Images

    被赶走的创始人,等来了老东家的钱

    2017年,卡兰尼克因为公司内部性骚扰、歧视投诉和有毒的职场文化,被迫辞去Uber CEO。九年过去,当年把他赶下台的公司,如今掏钱投了他的新事业。这种和解方式,很硅谷。

    其实两边早有眉来眼去。去年就有消息说,卡兰尼克想在Uber的支持下收购中国自动驾驶公司小马智行的美国业务,虽然据The Information报道,那笔谈判今年3月已经告吹。

    Atoms到底是家什么公司

    说白了,Atoms是卡兰尼克把这些年的摊子重新打包后的控股公司。离开Uber后他一直在做幽灵厨房生意CloudKitchens,今年3月宣布改名Atoms时,还顺手收购了Pronto——一家做重工业自动化的公司,掌舵人是他在Uber的老同事、自动驾驶行业的传奇争议人物安东尼·莱万多夫斯基。

    他还放话要进军矿业,把Pronto在矿区车辆上的自动化能力再往外扩。至于Atoms具体要造什么,卡兰尼克没细说,只留下一个说法:要给机器人造「底盘」(wheelbase for robots)。

    「从很多层面看,这轮融资是一桩未竟之事。我们在Uber开启、在CloudKitchens延续的『从比特到原子』的故事,将在Atoms完成收官。」——卡兰尼克在X上写道

    他把自己的野心讲得更玄乎:16年前他开始尝试把物理世界数字化,用软件去理解、预测、控制物理世界;现在要造「基于原子的计算机」——制造业是CPU,房地产是存储,交通运输是网络。


    a16z赌的是人,不是产品

    本·霍洛维茨发帖只用了三个词:「Travis回来了」(Travis Is Back)。他的逻辑很直接:改造经济中那些老旧、笨重的部门,需要一种稀有的创业者——既有拼命的干劲,又能横跨软件架构到机械工程的多个领域。「Travis就是那个人。」

    霍洛维茨给Atoms定的方向是:让人们在物理世界里更有生产力,就像Uber之于交通、计算机之于数字世界那样。这轮钱据说很大一部分会花在招人上。

    几个值得留意的点:

    • 物理AI是当下最热的赛道之一,从人形机器人到工业自动化,资本正在集体下注。
    • Atoms手里有CloudKitchens的地产运营和Pronto的重工业自动化,路径和纯做机器人本体的公司完全不同。
    • 卡兰尼克的表达依旧中二感十足——他说建设者要对抗的「最终Boss」是大自然本身,以及它对变革的顽强抵抗。

    产品还没影子,17亿美元先到账。这个行情下,能靠个人履历融到这个数的创业者,全世界也没几个。至于「机器人底盘」到底是什么,恐怕得等他下一条推文了。

    📎 原文来源:Travis Kalanick’s robotics company raises $1.7B, led by a16z(TechCrunch, Sean O’Kane)
  • 三个哈佛辍学生的AI芯片公司:七个月估值翻倍,冲上103亿美元

    2022年,三个哈佛辍学生跑去做AI芯片,当时整个行业都觉得他们疯了。四年后的现在,这家叫Etched的公司刚刚关闭了3亿美元的C轮融资,估值冲到103亿美元——距离去年12月那轮50亿美元估值,只过了七个月,数字直接翻倍。联合创始人兼COO Robert Wachen告诉TechCrunch,这是红杉资本领投过的估值最高的C轮。

    Etched联合创始人兼COO Robert Wachen
    Etched联合创始人兼COO Robert Wachen,公司估值七个月翻倍至103亿美元

    投资人名单快赶上AI名人堂了

    这轮融资的阵容值得念一遍:红杉领投,a16z、SK海力士、Jane Street、Diffusion Capital跟投,早期股东里还有Peter Thiel、Andrej Karpathy、Figma创始人Dylan Field、Replit创始人Amjad Masad。更有说服力的是这些人怎么被说服的——Etched的系统至今只对投资人和早期客户开放,大牌投资人全是在办公室看了私下演示之后掏的钱。

    “Anthropic的Andrej Karpathy、OpenAI的Noam Brown、Geoffrey Hinton,还有这轮所有投资人——他们都实际上手试过硬件,而且非常兴奋。”——Robert Wachen

    上个月Etched刚宣布自研芯片由台积电成功流片,首批完整系统已交给客户测试,订单金额累计突破10亿美元。要知道,这家公司创立时,”专门给Transformer架构造芯片”还被业内当成异想天开,有人专门写文章唱衰。现在连谷歌都被曝在做类似的事——把Gemini的架构直接蚀刻进硅片的Frozen v2芯片。当年的疯话,成了大厂追赶的方向。

    两块自研芯片,专攻推理的两个阶段

    外界对Etched最大的误解,是以为它的芯片只能跑特定的大模型。Wachen专门澄清:他们卖的是完整系统,什么模型都能跑,包括DeepSeek、Qwen这类混合专家模型,甚至Mamba这种非Transformer的状态空间模型。真正的独门绝技,是针对推理的两个阶段分别造了新东西。

    • 预填充阶段(理解提示词,计算密集):Etched造了一块”低电压推理”芯片,电压比任何AI芯片都低,发热少,就能塞进更多晶体管,速度快得多
    • 解码阶段(生成回答,吃内存):他们搞了一种新型内存和”集群级内存”互连技术,让大量芯片共享一个内存池,延迟极低
    • 结果就是官方承诺的组合拳:更高速度,更低成本

    从拿毛巾当被子,到运营10兆瓦数据中心

    这段创业史的起点相当狼狈。Wachen回忆自己跟父母说完要退学创业,落地湾区时连办公室和公寓都没着落,睡在朋友一栋待售空房的地板上,拿毛巾当被子。跑芯片设计工具的服务器架在早期员工家的车库里,每次死机需要重启,那位员工就打电话让妻子回家按重启键。

    如今公司有400名员工,办公室里自建了一座2兆瓦的数据中心,还刚在Milpitas开了一处8万平方英尺、10兆瓦的新设施,就在圣何塞总部不远处。Wachen开玩笑说,自己现在有被子了,还有床垫,”甚至有枕头,好几个枕头”。当然,他也承认路还长——量产机架系统并批量交付,才是真正的大考。”我们当时完全不知道会有多难。我觉得到今天,我们仍然要对规模化所需要的东西保持敬畏。”

  • 霍夫曼的新副业:AI实验室Prentis成立仅3个月,估值冲上10亿美元

    硅谷两位老江湖又凑到一起搞事情了。LinkedIn联合创始人里德·霍夫曼和Zynga创始人马克·平卡斯,联手一位31岁的连续创业者,悄悄办了家新AI实验室,名字叫Prentis。这家公司今年4月才成立,现在就已经在谈一轮1亿美元的融资,估值直接冲到10亿美元。消息来自两位知情人士,TechCrunch率先报了出来。

    Reid Hoffman
    里德·霍夫曼再度下场创业,这次押注的是”会用电脑的AI”(图片来源:TechCrunch)

    它做的事很朴素:教AI替打工人点鼠标

    Prentis瞄准的方向叫”计算机使用模型”。说白了,就是训练AI观察办公室职员平时怎么在各种文档和系统之间来回切换、走完一套流程,然后让AI智能体自己操控电脑把这些活儿干了。比如处理保险理赔,或者搞定海关退税里的异常单据,不再需要人工翻箱倒柜找材料。

    生意谈得也快。知情人士透露,公司已经和几家客户签了总额最高5000万美元的合同,客户里有医疗管理服务机构,也有制造商和服装厂商。TechCrunch拿到的投资材料显示,Prentis预计今年三季度年化流水能到7500万美元。不过它的招股材料里也写得明白:这个数字是按”帮客户省下的钱抽成20%”估算出来的,不是已确认的收入,最终还得看执行效果。

    Prentis自称其Hive-32B模型在WindowsAgentArena和ScreenSpot-v2两项电脑操作基准上,跑赢了OpenAI的GPT-5.4和Anthropic的Claude Opus 4.6,而单任务成本只有前沿API的十分之一左右。

    小模型、便宜、够用,这是它给投资人讲的核心逻辑——日常办公流程要大规模铺开,成本必须打下来。当然,这些基准成绩TechCrunch并没有独立验证过,听听就好。

    赛道已经挤满了大玩家

    Prentis赌的是:自动化日常办公任务,很快会取代写代码,成为AI最大的应用场景。问题是想到这一点的不止它一家。Anthropic、OpenAI,还有米拉·穆拉蒂的Thinking Machines Lab,全都在做电脑操作智能体。Anthropic甚至直接下场买人——今年2月收购了西雅图的计算机使用创业公司Vercept,把创始团队收编,产品直接关停。


    这个31岁的CEO,履历有点吓人

    真正操盘的是CEO里坦卡·达斯。这个人的履历值得单独说说:

    • 18岁从加州大学伯克利分校毕业,生物工程和化学生物学双学位,是伯克利一百多年来最年轻的”大学奖章”得主;
    • 牛津读完生物医学工程硕士,拿着盖茨剑桥奖学金读AI博士,然后退学;
    • 2014年创办控股公司Titan,模式刻意复古,学的是伯克希尔——靠自己项目退出的钱滚动投资,不找外部LP;
    • Titan旗下的Tala Health去年拿了1亿美元种子轮,自闭症护理公司Forta Health在2024年拿了Insight Partners领投的5500万美元,疾病预测公司Dascena则在2022年被收购。

    对霍夫曼和平卡斯来说,Prentis更像副业。霍夫曼上个月刚宣布卸任微软董事,说要对AI制药公司Manas AI开启”创始人模式”;他还是OpenAI的早期投资人,之前和穆斯塔法·苏莱曼共同创办的Inflection AI,团队大部分在2024年被微软打包带走。平卡斯这边则在运营投资机构Reinvent Capital,上个月刚出了本回忆录。

    团队方面,Prentis已经招了超过25人,研究员来自OpenAI、谷歌DeepMind、Meta等一线机构。三个月估值10亿,这个速度放在今天的AI圈不算稀奇,但”会用电脑的AI”这条赛道上,巨头和创业公司马上就要正面相撞了。

  • 两个前谷歌安全老兵拿了3600万美元,专治AI写的钓鱼邮件

    AegisAI 两位联合创始人
    AegisAI 的两位联合创始人(图源:TechCrunch)

    这两年最让公司 IT 部门头疼的,可能不是哪个系统漏洞,而是收件箱里那封”看起来完全没问题”的邮件。两位前谷歌安全高管——Cy Khormaee 和 Ryan Luo,带着他们创办的 AegisAI 又拿了一笔钱:3600 万美元 A 轮,Battery Ventures 领投,老股东 Accel 和 Foundation Capital 跟投,公司累计融资来到 4900 万美元。他们要对付的,正是被 AI 武装起来的”鱼叉式钓鱼”。

    他们在谷歌干的就是防邮件被黑

    这两位不是半路出家。在谷歌时,他们一个做安全浏览技术,一个做 reCAPTCHA 验证码,跟邮件攻击缠斗了十年。也正是这段经历让他们看透一件事:老一套”如果……就……”的规则引擎,根本追不上 AI 现写现发的钓鱼邮件。AI 能在几秒钟内扒出你的同事关系、手头项目、最近的出差行程,然后拼出一封逼真到离谱的信。

    “AI 驱动的攻击现在有超过一半的概率绕过现有防护,效果几乎是过去的两倍。它们把你研究透了,攻击是为你量身定制的。”——AegisAI 联合创始人 Cy Khormaee

    让 AI 智能体像人一样读每封信

    AegisAI 的解法,是派 AI 智能体去逐封分析邮件,模仿安全分析师的思路,盯那些再详尽的规则清单也罗列不出来的细小异常。Khormaee 举了个例子:有些恶意 PDF 附件乍看很正规,还内置了密码和验证码,专门骗过标准垃圾邮件过滤器,而他们的智能体能识破这类伪装。

    上线不到一年,AegisAI 已经拿下几十家客户,包括加密支付公司 Mesh、AI 明星创企 LangChain 和隐私合规平台 Lokker。领投方 Battery Ventures 的合伙人 Dharmesh Thakker 说,自己就是注意到邮件攻击明显变多,才专门找一家能”用 AI 防 AI”的公司下注。

    • 赛道并不只有 AegisAI 一家:Lightspeed 支持的 Ocean、更早入局的 Abnormal Security,都在抢 Proofpoint、Mimecast 这些老牌厂商的地盘;
    • 但 Thakker 押注的理由很直接——这支团队参与守护过 Gmail,全世界用户最多的邮箱系统;
    • 邮件只是起点,AegisAI 已经放话要往数据安全等更大的防御面扩张。

    Khormaee 对终局的判断也够直白:能不能造出会自己做调查的高级定制智能体,将决定谁成为下一代安全巨头。攻击方已经全面 AI 化,防守方还停留在规则清单时代的话,这场仗从一开始就输了一半。

  • Meta前高管创业,一轮融资估值12亿美元:Glow要用AI重做终端安全

    网络安全圈又冒出一只独角兽。一家叫Glow的初创公司这周正式走出隐身状态,一上来就顶着12亿美元的估值,创始团队来自Meta和Snowflake。它们押的宝很直接:AI正在彻底改写企业保护员工设备的方式,老一套的终端安全方案该换了。

    “回想过去十年,一切都在往云和SaaS上搬。可现在,AI以一种前所未有的方式,直接落到了终端上。”——Glow联合创始人兼CEO Roi Tiger

    Glow创始团队
    Glow创始团队,中间为CEO Roi Tiger。图片来源:Glow

    一轮融资就成了独角兽

    这家总部在帕洛阿尔托的公司周三宣布,完成1.8亿美元的A轮全股权融资,估值直接冲到12亿美元。领投方阵容不小——红杉资本、Cyberstarts、Greenoaks和Redpoint,还有Index、Lux Capital等一众机构跟投。有意思的是,Glow连一个营收数字都还没对外公布,就先拿到了独角兽的门票,这在最近的网络安全创业圈里越来越常见。

    团队履历是它敢开这个价的底气。CEO Roi Tiger当过Meta的工程副总裁,联合创始人里有Snowflake前网络安全策略负责人Omer Singer、Claroty前研发副总裁Ophir Arie,以及另一位Meta工程负责人。COO Emily Heath更是干过联合航空和Docusign的首席信息安全官,还在Wiz被谷歌以320亿美元收购的过程中担任董事。

    攻击方在用AI,防守方也得换打法

    为什么现在要重做终端安全?因为战场变了。一边是企业疯狂往内部塞各种AI工具,另一边是攻击者也学会了用生成式AI自动写钓鱼邮件、造恶意软件、发起更刁钻的攻击。从员工笔记本到服务器再到各种联网设备,每一个终端都成了新的风险敞口。

    这种焦虑在Anthropic发布Mythos模型后被进一步放大——那款模型展示了识别和利用软件漏洞的能力,让”AI辅助黑客攻击”从科幻话题变成了现实威胁。Glow成立于2025年,做的就是一套终端安全平台,用专门的AI智能体持续扫描企业环境、实时评估风险、自动执行安全策略,盯住员工设备上跑的每一个软件、AI智能体和开发工具。


    要抢CrowdStrike们的饭碗

    Glow瞄准的是一块巨头林立的市场——CrowdStrike、微软、SentinelOne、Palo Alto Networks全在里面。Tiger的说法是,现有的终端检测响应产品大多是”事后诸葛亮”,等威胁冒头了才去抓;而Glow想做的是前置拦截,在风险软件、AI智能体和开发工具进入企业环境之前就把它们挡在门外。

    虽然刚露面,Glow说自己已经有了付费客户,覆盖医疗、零售和金融等行业,典型部署规模能覆盖全球组织里数万台员工设备,不过它没肯透露具体客户名字和数量。平台底层用的是Anthropic和谷歌Gemini的模型,通过Amazon Bedrock调用,Glow自己再包一层软件,给模型喂企业上下文,提升它们处理安全任务的可靠性。

    它已经实打实拦下过一些麻烦:比如阻止恶意npm包被装进客户环境、揪出试图偷偷拉取这类软件的AI智能体、发现那些安全检测工具缺失或功能被削弱的设备。目前公司有近100名员工,约七成在以色列,其余在美国。至于”AI原生终端安全”能不能真的长成一个独立赛道,还得看企业们接下来怎么应对越来越能打的AI模型。

  • Uber创始人卡兰尼克带17亿美元回归:这次他要造机器人的底盘

    如果你以为特拉维斯·卡兰尼克(Travis Kalanick)在被自己一手创办的 Uber 扫地出门后就此淡出,那这次他用一笔巨款把所有人的注意力又拉了回来。他的机器人公司 Atoms 刚刚完成一轮 17 亿美元的融资,领投方是硅谷顶级风投 a16z,本·霍洛维茨(Ben Horowitz)本人将进入董事会。

    特拉维斯·卡兰尼克
    Uber 联合创始人特拉维斯·卡兰尼克 图片来源:Getty Images

    参与这轮融资的还有贝恩资本、Fifth Wall 等机构。但最有戏剧性的一笔,是 Uber 也出现在了投资人名单里。要知道,2017 年正是这家公司在性骚扰、歧视和职场文化风波中把卡兰尼克赶下了 CEO 的位置。九年过去,被赶走的创始人和赶走他的公司,又坐到了同一张桌子上。

    Atoms 到底是家什么公司

    说白了,Atoms 是卡兰尼克离开 Uber 后一系列动作的集大成者。他先是搞了个叫 CloudKitchens 的”幽灵厨房”生意,今年三月又给整个盘子换了个新名字叫 Atoms,同时把老同事安东尼·莱万多夫斯基(Anthony Levandowski)掌舵的重工业自动化公司 Pronto 收入囊中。

    卡兰尼克说,他还想把生意做到采矿业里去,走得比 Pronto 现在给矿区车辆做的自动化更远。去年有消息称,他曾想在 Uber 支持下买下中国自动驾驶公司小马智行(Pony AI)的美国业务,不过据 The Information 报道,这桩谈判在三月已经告吹。

    “某种程度上,这轮融资是在了却一桩未竟之事。它是燃料,让我们把从 Uber 起步、在 CloudKitchens 延续、如今要在 Atoms 收尾的’比特到原子’故事讲完。”——特拉维斯·卡兰尼克

    在 X 上宣布融资的帖子里,卡兰尼克没有透露 Atoms 具体要造什么,但他把自己的野心说得很大。他说 16 年前就踏上了”把物理世界数字化”的旅程——用软件去理解、预测、控制现实世界,打造一种”以原子为基础的计算机”,在这里制造业就是 CPU,房地产就是存储,运输就是网络。他还有个更直白的说法:要给机器人造一个”底盘”(wheelbase)。

    a16z 为什么押注”回归的卡兰尼克”

    “特拉维斯回来了。”霍洛维茨在同一天发帖,语气里满是兴奋。他的理由是,要撼动经济里那些老派又笨重的环节,需要一种稀缺的创业者——既要有近乎偏执的拼劲,又要有跨越软件架构到机械工程的知识广度。在他看来,卡兰尼克就是这样的人。

    霍洛维茨认为,Atoms 的核心是让人在物理世界里变得更高效。他把这件事的价值类比成 Uber 之于出行、计算机之于数字世界——用 AI 和机器人,让每个人、每件事都更有生产力。


    卡兰尼克没细说这笔钱会怎么花,但从字里行间看,很大一部分会砸向招人。他把创业者要面对的对手形容成”最终 Boss”——大自然,以及它对一切改变的顽固抵抗。听上去像是在给自己打气,也像是在给准备加入的人递一份挑战书。这里的几个看点值得留意:

    • 17 亿美元的规模,在机器人赛道属于顶格融资,a16z 亲自坐进董事会分量很足;
    • Uber 的回归投资,让这段”创始人被逐”的旧账多了层和解的意味;
    • Atoms 想做的是机器人的通用”底座”,而不是单一产品,野心指向的是整个物理世界的自动化。

    争议缠身的创业者、天量资金、几乎没有边界的目标,卡兰尼克这次的故事一开场就足够抓人。至于他能不能真的把”比特到原子”这条线走通,恐怕得等 Atoms 拿出第一台真机器才好评判。

  • 前Google Brain研究员用AI智能体替非英伟达芯片写底层代码

    上个月,Jeremy Nixon 悄悄把一家公司推到了台前。这家叫 Infinity 的初创公司刚宣布拿到 1500 万美元融资,估值 1 亿美元,投资方里除了 Touring Capital、Principal VC,还有来自 OpenAI 和 Anthropic 的研究员个人。Nixon 本人是个有意思的人——他曾在 Google Brain 做研究,也是黑客社区 AGI House 的创始人。真正让外界注意到他的,是他抛出的一个有点狂的念头:AI 系统本身,能不能成为一种「元技术」,自己发明新东西。

    从「自动发明算法」到「自动写芯片代码」

    早在做 Infinity 之前,Nixon 就捣鼓过一个叫 Omega 的机器学习算法。它的特别之处在于,能自己创造出新的机器学习算法,然后在一个反馈回路里自动评估好坏。那次成功让他开始琢磨:这套思路能不能挪到别的地方?他盯上了硬件——自动化系统或许也能生成那些让芯片跑得更高效的底层代码,比如内核(kernel)这一类东西。

    英伟达的护城河,一半是软件

    这里得先说清楚一件事。很多人以为英伟达厉害是因为芯片性能好,这当然没错,但另一半答案藏在 CUDA 里。CUDA 是英伟达的软件层,让原本为图形设计的 GPU 能当通用处理器用,PyTorch、TensorFlow 都建在它上面。开发者用 Python 写应用,默认就跑在英伟达的卡上。问题是,绝大多数应用层公司既没资源也没本事自己写内核、把应用移植到别的芯片上。

    Nixon 想做的,是把 CUDA 这套「让芯片好用」的活儿交给一个 AI 智能体来干,而且不挑芯片——SRAM、GPU、手机芯片、Systolic Array 统统能适配。

    一个会自己改自己代码的智能体

    Infinity 的核心产品叫 Ignition,是个 AI 研究智能体。它的任务很硬核:为那些想挑战英伟达的芯片写 AI 推理所需的底层代码。它会测试、调试,测量硬件在这套代码下跑得快不快,不行就自动重写,直到性能提上去。整个系统是自优化的,会持续学习、自我改进,而且能适应不同的芯片架构,不管对方是不是闭源的。

    不收授权费,只抽性能提升的成

    这种打法听起来很「AI 原生」。Nixon 说,客户里已经包括 AI 芯片公司 D-Matrix——一家立志挑战英伟达的玩家,同时 Infinity 还在和其他大芯片厂、云厂商谈。更妙的是它的收费模式:不收前置授权费,而是从性能提升和成本节省里抽成,衡量的指标很直接,就是每秒令牌数(tokens per second)的变化。在一个案例里,这个智能体把原本可能要花几年或几个月的过程,压缩到了几小时或几天。

    • Infinity 不是第一家想拆英伟达墙角的公司,但它走的是「逐产品蚕食」的软件路线,而不是去造另一块卡。
    • 人类并没有被踢出局,而是给智能体定大方向,繁琐的体力活交给它。
    • 公司目前只有 26 个人,分布在设计、运营和工程岗。

    把视角拉远一点,Infinity 其实是这一波「AI 基础设施去中心化」浪潮里的一朵浪花。当训练和推理不再被绑死在某一家厂商的软件栈上,更多芯片公司才有机会把货卖出去。这条路能不能走通,取决于 Ignition 真能在不同架构上稳定逼近 CUDA 的水平——这是个需要时间验证的承诺,不是今天就能盖棺的事。

    Infinity 创始人 Jeremy Nixon
    Infinity 创始人 Jeremy Nixon(图源:TechCrunch)
  • Ollama 融了 6500 万美元:14 个人,跑进 85% 的财富 500 强

    有个工具你可能从没听过名字,但它已经悄悄跑进了 85% 的财富 500 强企业里。它叫 Ollama,干的事很纯粹:让开发者在一行命令里,把开源大模型下载下来、在自己的电脑或服务器上跑起来。

    Ollama 创始人 Jeff Morgan(左)与 Michael Chiang(右)
    Ollama 联合创始人 Jeff Morgan(左)与 Michael Chiang(右)。(图源:David Paul Morris / Ollama)

    6500 万美元,钱从哪来

    7 月 9 日,Ollama 宣布完成 6500 万美元 B 轮融资,由 Theory Ventures 领投,Benchmark、8VC、Y Combinator 等跟投。算上早先 Benchmark 领投的 1500 万 A 轮,公司累计融资到了 8800 万美元。创始人兼 CEO Jeff Morgan 向 TechCrunch 确认了这笔交易。

    两个做过 Docker Desktop 的人

    Ollama 这事儿听着耳熟,是因为班底老道。Morgan 和联合创始人 Michael Chiang 早年在 Docker 收购他们的创业项目 Kitematic 后,参与打造了 Docker Desktop——今天超过一千万开发者每天在用的东西。Docker 把应用在不同云之间搬移变得轻松,Ollama 想对 AI 模型做同样的事:把繁琐的环境配置藏起来,让你只管跑。

    “2023 年开源模型刚出来时特别难用,它们是给研究人员准备的,不是给程序员用的,想把模型跑起来费老劲了。”Morgan 说。Ollama 就是冲着这份麻烦去的。

    数字摆出来,挺吓人

    上线三年,Ollama 现在每月有超过 890 万开发者在用,进驻了 85% 的财富 500 强,每周还新增近百万次安装。GitHub 上攒了 17.6 万 star、接近 1.7 万 fork。最夸张的是,撑起这一切的团队只有 14 个人。

    “Jeff 和 Michael 在 Docker 上做出的东西,每天有一千多万开发者在用。能做出一款在开发者里走向普适的产品,这种创造力极其罕见。”——Benchmark 合伙人 Peter Fenton

    为什么企业愿意买单

    对银行、医院这类机构来说,把数据送进第三方大模型 API 是合规上的大忌。在自己硬件上跑 Ollama,数据全程留在防火墙内,这正是它能在监管严格的行业落地的原因。Morgan 把业务的转折点放在今年 1 月前后——那时以 OpenClaw 为代表的智能体助手爆红,开源模型突然能干活了,尤其是写代码这类 agentic 任务。

    Fenton 的看法更直接:开源和闭源不是你死我活,但那些背着高额推理账单的公司,确实有动力把尽可能多的工作迁到开源模型上,只在必要时才调用 Anthropic 这类闭源模型。

    • 一行命令拉起 Llama、Mistral、DeepSeek 等开源权重模型,无需 API key
    • 本地跑不动的大模型,可走 Ollama 云端,按 GPU 时长计费而非按 token
    • 云上托管 Nemotron、GLM、DeepSeek、Kimi、MiniMax 等模型,做到首日上新
    • 免费桌面版不变,云端只是补上家里跑不了的大模型

    开源社区的疑虑

    不是所有人都鼓掌。大约一年前,就有开发者担心 Ollama 把重心偏向付费云、冷落了免费项目,把它列为开发者工具”变味”的例子。Morgan 和 Fenton 都回击说,免费桌面版没动过,云端只是把家里跑不了的大模型递到你手边。


    如果开源模型真如预期那样生成了世界上大部分 AI token,那么”谁把模型跑得稳、跑得安全、跑得便宜”这一层,就成了新的价值高地。Ollama 用 14 个人先占了坑,接下来要看这块地值不值这个价。