xAI 共同創辦人的 River AI 獲得 11 億美元，打造用戶擁有的 AI 模型

新聞摘要

River AI，一家由前 xAI 共同創辦人 Igor Babuschkin 創立的新創公司，於 2026 年 8 月 11 日（美國東部時間）宣布，已在種子輪和 A 輪融資中合計募得 11 億美元，而此時距離公司從隱密模式中公開僅兩個月。本輪由 General Catalyst 和 AMP PBC 共同領投，Nvidia、AMD Ventures、Y Combinator 和 Temasek 參投，使 River AI 成為迄今資金最充裕的早期 AI 基礎設施公司之一。該公司未在公告中揭露官方估值數字，但業界報導指出，其融資後估值約為 50 億美元。

公司背景與創辦團隊

Babuschkin 擁有橫跨全球三個最知名 AI 實驗室的研究資歷。在創立 River AI 之前，他是 xAI 的共同創辦人，並曾在 DeepMind 和 OpenAI 擔任研究職務。在 DeepMind 期間，他參與了 AlphaCode 的開發，這是一個在程式設計挑戰中達到競賽級表現的系統。他在大規模訓練和應用強化學習方面的背景，似乎影響了 River AI 的技術方向：與其打造另一個封閉的通用聊天機器人，該公司更專注於為開發者和企業提供工具，以訓練和擁有他們自己的專業模型。

River AI 正在打造什麼

River AI 的核心產品是 River API，這項服務讓開發者能夠自訂開放權重的大型語言模型，參數量從約 350 億到 1 兆不等。該平台結合了強化學習與低秩適應（LoRA），這是一種在現有模型上增加少量可訓練參數的技術，而非從頭重新訓練。根據該公司說法，這種方法讓企業能在短短 15 到 20 分鐘內完成複雜的強化學習訓練，而無需維護專門的機器學習基礎設施團隊。

River AI 將此定位為封閉專有模型提示工程的直接替代方案。客戶無需透過 API 租用供應商的模型，並僅靠提示來塑造其行為，而是可以微調並持續重新訓練他們實際上擁有和控制的模型。該公司表示，與依賴封閉原始碼替代方案執行類似任務相比，這種工作流程可帶來兩到四倍的成本效益提升。

產品藍圖與硬體野心

除了目前的 API，River AI 還規劃了支援自主代理個人化和持續學習的功能，讓系統能隨著時間持續適應個人用戶的需求和偏好，而非在初次部署後保持靜態。該公司也在進行硬體計畫，據報導正在設計搭載機器學習加速器的客製化晶片，以及一個旨在為該專有硬體最佳化 PyTorch 模型的編譯器。整體而言，這份藍圖顯示 River AI 打算建立一個垂直整合的技術堆疊，涵蓋訓練基礎設施、模型自訂工具、代理軟體，最終還有專用晶片。

願景與定位

Babuschkin 將長期目標描述為個人化、用戶控制的 AI 系統，而非旨在取代人類員工的 AI。在公開評論中，他將 River AI 代理的願景形容為「守護天使：安靜地存在，站在你這邊，幫助你處理真正重要的事情」，並強調最終的模型應該是「你的，而非租來的」，用戶對其行為和演進方式保有真正的控制權。

投資人興趣與市場背景

Nvidia 和 AMD Ventures 作為策略投資人參與，值得注意，因為這顯示主要晶片製造商對一家同時是 AI 運算大客戶、且未來可能成為專用晶片設計者的新創公司感興趣。General Catalyst 和 AMP PBC 決定共同領投一家成立僅兩個月的公司如此大規模的融資，反映了投資人對具備深厚基礎模型訓練技術背景團隊的持續興趣，即使在 AI 基礎設施市場日益競爭且資本密集的情況下亦然。Y Combinator 和 Temasek 的參與進一步擴大了本輪融資的投資人基礎，涵蓋創投和主權相關資本。

接下來是什麼

River AI 尚未公布其個人化和代理相關功能的具體公開推出時間表，也未分享其客製化晶片計畫的更多細節。在獲得大量新資金後，該公司的近期重點預計將放在擴大 River API 的企業客戶群，並持續開發支撐其當前產品的強化學習和微調基礎設施。