图片来源： Unsplash OpenAI 正在寻求筹集高达 1000 亿美元的资金，以满足其 AI 日益增长的需求，并已从一些最大的科技合作伙伴处获得巨额支票。 据知情人士透露，现有 投资者英伟达正在谈判投资高达 300 亿美元，该公司的芯片为 OpenAI 的 AI 模型提供算力支持。 长期支持者微软正在谈判投资不到 100 亿美元，该公司拥有将 OpenAI 模型销售给其云客户的独家权利。 而潜在新投资者亚马逊也在谈判投资显著超过 100 亿美元的资金，甚至可能超过 200 亿美元。 两位知情人士透露，这些投资将不包含现有投资者软银的注资，后者目前也正就高达 300 亿美元的投资进行谈判。若本轮巨额融资能够顺利落地，将缓解 投资者对公司资金消耗的担忧。近期公开市场投资者对 OpenAI 履行其向甲骨文和微软支出承诺的能力日益存疑。 这轮融资前，公司估值或达 7300 亿美元。 科技巨头的参与将为 OpenAI 提供远超以往的可用资源，用以支付 AI 模型的训练和运行成本以及其他计算费用——该公司去年夏季预估 2026 至 2030 年间 相关开支将超过 4300 亿美元，期间还将消耗近 700 亿美元资 ...

Anthropic 上调了未来数年的营收预期，预计今年销售额将激增至高达 180 亿美元，明年将达到 550 亿美元。该公司的目标是缩小与老对手 OpenAI 的营收 差距。 这些先前未被报道的营收预测数据，显著高于 Anthropic 去年夏季的预期。然而，包括 AI 模型培训和运营在内的各项支出也在加速增长，已超过营收增 幅。 根据预测， Anthropic 因此将实现现金流转正的时间推迟至 2028 年，较先前预期晚了一年。 在预期最早于今年晚些时候进行的首次公开募股前，这 笔额外的现金消耗可能会让投资者有所顾虑。 最新预测似乎反映了 Anthropic 近期的成功，包括其编程助手 Claude Code 的增长。 该产品去年 11 月已创造超 10 亿美元的年化收入，约占当时总年化收 入的 14% 。这推动公司去年底年化收入突破 90 亿美元大关。 总体而言， Anthropic 在其乐观预测中将 2025 年至 2028 年的收入预期提高了约 40% 。修订后的展望预测，仅 2029 年收入就可能高达 1480 亿美元——这 比 OpenAI 同年的收入预期高出约 30 亿美元。 ChatGPT 的 ...

一波所谓的人工智能新兴实验室热潮仍在持续升温， 这些机构致力于突破他们认为 OpenAI 等现有巨头将会错过的技术前沿。 特沃雷克希望开发出需要更少数据和更少服务器来进行培训的模型，这位知情人士表示。据相关物料透露，该公司打算通过设计超越当前主流模型基础架 构 ——变形器的新模型架构来实现这一目标。 此外，特沃雷克还希望将模型培训的不同步骤整合为一个统一的过程。 通过探索持续学习技术，核心自动化公司似乎与安全超级智能实验室采取了相似的发展路径 ——后者是由前 OpenAI 首席科学家伊利亚·苏茨克沃联合创办 的另一家人工智能实验室。苏茨克沃同样表示，他致力于开发能够从现实世界部署中持续学习的模型。 需要明确的是， OpenAI 和 Anthropic 等主流人工智能开发商同样对持续学习技术表现出浓厚兴趣。 部分人工智能研究人员认为，他们可以通过调整基于变 形器的 AI 模型，使其在不彻底重构架构的情况下就能展现出持续学习的特性。 由 OpenAI 前高级研究员杰里·特沃雷克近期创立的 AI 初创公司 Core Automation ，正寻求筹集 5 亿至 10 亿美元资金，一位与该公司有过交流的人士透 露。 ...

图片来源： a16z 本文编译自 a16z2026 年 1 月 13 日的访谈，由 Jen Kha 对话 Ben Horowitz ，探讨了顶级风投机构的管理哲学与 AI 时代投资趋势。 Ben Horowitz 分享了其 团队管理的核心：聚焦竞争优势而非短板，通过关键节点实时评估决策质量，并以垂直化结构保持篮球队般的精简规模以避免政治内耗。 Z Highlights 团队管理哲学：高智商人才的优势与陷阱 Jen Kha : 首先我想从您如何管理公司谈起，特别是您多年来积累的经验教训 —— 当然也包括作为创始人总结的经验。接着我们会探讨日常运营的具体方 法。 第一个问题源自您的著作，我觉得与本次讨论密切相关，因为您在书中提到： 科技企业很少能一开始就掌握所有信息。 如今我们正身处人工智能浪潮的初 期阶段，但平庸公司与卓越公司的关键差异，往往在于是否允许员工进行创造性冒险，同时又是否过度追究责任。因此我们有很多可能的解决方案。这个 问题或许可以从管理 GPS 团队入手：相较于管理公司，管理 GPS 团队有何不同？又有哪些共通之处？ Ben Horowitz : 是啊，这和公司运作模式确实大不相同。像公司这种组织 ...

Flora ——这款被阿里巴巴、 Brex 、创意机构五角设计联盟以及娱乐公司狮门影业的设计师广泛使用的设计工具，近日达成了一项新里程碑。这家 初创公司于周二宣布，已获得由红点创投领投的 4200 万美元 A 轮融资。 生成式人工智能模型可通过提示词和其他多模态输入应用于设计过程。诸如 Adobe 、 Figma 和 Canva 等软件公司也增加了功能，将人工智能置于 其产品的核心位置。与此同时， 新兴设计初创公司认为，要适应人工智能并测试不同模型的能力，就需要新的工作流和不同的界面。 为满足这些不断变化的需求， Flora 允许客户通过图像、文本或视频来创建图像和视频等介质资产。用户还可以使用提示词进行修改，创建具有多 次迭代的新节点。这些生成的版本在画布上相互映射，形成可追溯的创作流程。 随后，用户可以从任何节点分叉，创建他们试图实现的概念或创意的全新版本。例如，若某人想制作营销视频，可提供参考图像和文本提示来构建 概念，然后通过添加不同提示词生成风格迥异的视频版本进行比较筛选。 Flora 公司的首席执行官兼创始人 Weber Wong 曾是门洛风险投资公司的投资人。 随后，他加入了纽约大学的互动电信项 ...

01 引言：一个"基座"的到来 具身智能的赛道上，一直存在一个近乎无解的结构性矛盾。机器人硬件、作业场景与底层系统的严重异构，导致算法模型几乎无法规模化复用，形成一个 个算法孤岛。 这迫使绝大多数公司陷入全栈自研的模式，从硬件到算法再到数据，无一不包。这是一种无奈之举。高昂的成本和漫长的研发周期，最终拖慢了整个产业 的规模化脚步。 2026年1月28日，蚂蚁集团旗下灵波科技宣布开源其具身大模型 LingBot-VLA 及全链路工具链。这一动作，为行业提供了一个新的可能性：一个高性能、 可落地的智能基座 这一标准化的"感知-决策"接口，也为硬件厂商提供了清晰的集成路径，使其能更专注于硬件本身的创新与打磨，而不必在复杂的3D感知算法上重复造轮 子。 泛化能力：应对非标任务与多构型硬件 灵波科技的定位也十分清晰，他们不下场造硬件，选择成为智能层的赋能者。这个全链路开源的基座模型，技术成色究竟如何？它的出现，又将给那些仍 在全栈研发泥潭中挣扎的具身智能公司和团队，带来什么实质性的改变？ 02 解构LingBot-VLA：一个基座的能力剖面 性能基准：真实世界中的操作成功率 在具身智能领域，模型在真实物理环境中的表现是 ...

随着无需向云端发送敏感数据、以隐私为先的企业级人工智能需求日益增长， SpotDraft 已从高通风险投资公司获得 800 万美元战略 B 轮扩展融资，以扩 展其面向受监管法律工作流程的端侧合同审评技术。 这家初创公司告诉 TechCrunch ，本轮追加投资使 SpotDraft 的估值达到约 3.8 亿美元，几乎是其去年 2 月完成 5400 万美元 B 轮融资后 1.9 亿美元投后估 值的一倍。 在受监管的行业中，各企业迅速开始试验生成式人工智能，但隐私、安全和数据治理方面的担忧仍在减缓敏感工作流程的采用速度 ——尤其是在法律领 域，因为合同可能包含特权信息、知识产权、定价和交易条款。行业研究持续指出 ，数据安全和隐私是专业服务领域更广泛部署生成式人工智能的关键障 碍，这促使像 SpotDraft 这样的供应商寻求将核心合同智能保留在用户设备而非通过云端处理的架构。 在高通的 2025 年 Snapdragon 峰会上， SpotDraft 展示了其 VerifAI 工作流全程在 Snapdragon X Elite 驱动的笔记本电脑上运行，无需网络连接即可执行合 同审评和编辑，同时将文档保留在本地设备 ...

Z Highlights 我们为什么需要高度关注 Fal.ai ？因为它在被云巨头和主流模型厂商定义的市场中，通过提供数量级领先的速度和成本效益，为开发者开辟了一个 " 性能 特区 " 。 背景： AI 时代的 " 速度与激情 " 人工智能的黎明纪元，一个深刻的悖论正在上演：我们见证了大型模型以前所未有的速度涌现，但驾驭这股力量的成本，尤其是部署到真实应用的 " 最后 一公里 " ，却异常昂贵和复杂。 模型训练的尘埃落定后，真正的瓶颈浮现： 推理（ Inference ） —— 模型在现实世界中响应用户请求的每一次计算。它持续不断，构成长尾成本的核心。 绝大多数开发者和初创公司是这个时代的 "GPU 穷人 " ，高昂的推理成本和难以忍受的延迟，将无数创新想法挡在门外。巨头们满足于出售昂贵的算力时 长，缺乏从根本上颠覆成本结构的动力。 Fal.ai 的故事，始于一个为 "GPU 贫民 " 引领效率革命的愿景。 产品深度分析：在巨头环伺下开辟 " 性能特区 " 目前，平台托管了超过 600 个生产级模型（如 Flux, Stable Diffusion, Kling ），拥有超过 200 万注册开发者，每日处理超 ...

图片来源： Unsplash 在其初次投放广告的尝试中， OpenAI 的定价堪比 NFL 等热门视频节目的广告费用，远高于 Meta Platforms 旗下社交媒体应用等竞争对手的收费标准。 但不同于 Meta 或谷歌， OpenAI 不会提供其广告附带查询响应的详细信息，也不会说明广告是否促使 ChatGPT 用户采取行动，例如购买商品或访问网 站。 OpenAI 可能会逐步引入这些数据，但需要整合更复杂的广告工具，这可能需要时间来建立。这突显出，要打造能与最大的广告销售商竞争的广告业 务， OpenAI 可能仍需投入大量工作。 一位与部分广告主合作的媒介采购人士表示， OpenAI 已告知早期广告主，将提供展示次数（即广告获得的观看量）及总点击量的相关数据。 OpenAI 发言 人确认广告主将获得广告总观看量等高层级数据统计，这与电视网络提供的服务类似。 但过去二十年里，谷歌和 Meta 之所以能超越电视行业成为最大的广告销售商，一个重要原因在于它们能为广告主提供详细信息，使营销人员能够衡量广告 投放的实际效果。 随着时间推移，广告主会期待 OpenAI 开始采用更复杂的广告技术，提供更精准的目标用户 ...

这笔融资谈判凸显出投资者对新兴且未经验证的研究实验室的持续需求，这些实验室致力于探索推动技术发展的全新人工智能路径。 Recursive 的目标是开发能够随时间推移自我改进、无需人类反馈的超智能人工智能。 越来越多顶尖科技公司，包括 OpenAI 和 Meta Platforms Inc. ，也在 关注超智能 ——这个行业术语通常指在多项任务中超越人类能力的人工智能。 Recursive 拥有八位联合创始人，其中包括人工智能领域的知名人物 Socher ，他曾专注于自然语言过程领域的研究，该领域旨在帮助计算机像人类一样处理 语音和文本。 他目前领导着人工智能搜索平台 You.com ——最近估值达 15 亿美元 ，并联合创立了专注于人工智能的风险投资公司 AIX Ventures 。 知情人士透露， Socher 在筹建 Recursive 期间将继续保留在 AIX 和 You.com 的职位。 AIX 联合创始人 Shaun Johnson 已于上月离开该公司 。 图片来源： Sportsfile 据知情人士透露，著名人工智能研究员理查德 ·索赫尔正在为其名为 Recursive 的新创公司洽谈数亿美元融资 ...