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硅谷的一些初创公司正在建立开放AI模型,但由于风投兴趣寥寥,它们的预算捉襟见肘。
2025年底,一家鲜为人知的硅谷初创公司将手头剩余的大部分资金押注于一个宏大的目标:尽其所能打造最强大开放权重人工智能(AI)模型。
这家名为Arcee AI的初创公司在经过33天的预训练后大功告成,所使用的资金远少于业内最大的实验室。成果是一个可供用户下载和定制的廉价AI系统,作为美国本土的替代方案,足以对标众多正在撼动AI竞赛的中国新锐模型。
资金短缺是美国一些开放权重AI先行者面临的一大难题。尽管要求美国开发更强大的本土开放权重AI、以与中国竞争的呼声日益高涨,但投资者没多少兴趣为其中一些初创公司提供资金支持。
“几乎每一家一线风投都拒绝了我们,”Arcee首席执行官马克·麦夸德(Mark McQuade)说。
Arcee首席执行官马克·麦夸德图片来源:Arcee
Arcee、Reflection AI和Poolside等新一批开放权重模型公司押注,市场对既能提供媲美中国模型效率、又能规避地缘政治麻烦的功能强大开放模型的需求将增加。
“人们非常、非常渴望有一家美国公司能开发出最强大的开源AI,”Poolside联合首席执行官兼联合创始人杰森·华纳(Jason Warner)说。这家AI公司在7月份发布了其开放权重模型系列的新版本Laguna S 2.1。
开放权重模型允许任何人下载存储在其机器大脑中的数以十亿计参数的数值(称为权重)。这些原始信息使任何人都可以在专用硬件上运行模型并在此基础上做进一步开发,在一个称为微调的过程中使用额外数据来改变模型权重。在业内,一些人也提到了“开源”模型,这类模型提供更高水平的透明度,让用户能够完全获取权重、训练代码和其他数据。
美国最初在开放权重AI模型领域是领头羊,大部分开放AI领域和工具都是围绕Meta Platforms的Llama系列模型发展起来的。但中国很快开始迎头赶上。
过去一年,看到AI开支成倍飙升,许多震惊不已的企业纷纷转向中国的开放权重模型,因为后者的价格通常便宜得多。这一转变让人们重新关注开放权重AI以及美中之间日益扩大的差距。包括OpenAI在内的美国公司最近下调了价格,以使其部分高端模型更具竞争力。
“这是一种觉醒的开始,人们开始意识到一种可能的前景,即未来你使用的默认模型将是开源模型,”微软(Microsoft)风险投资基金M12的执行合伙人迈克尔·斯图尔特(Michael Stewart)说。
英伟达(Nvidia)及其首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)已成为开放AI最坚定的支持者之一。今年7月,英伟达签署了一封公开信,敦促加大对开放模型的支持,并呼吁政策制定者避免实施“过早的限制”。
Anthropic和OpenAI的掌舵人已对此作出回应,他们对开放模型表达了广泛支持,但也补充称这其中存在利弊权衡。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪(Dario Amodei)在最近的一篇博客文章中表示,这些模型有可能被滥用于网络或生物攻击。
英伟达已经构建了包括Nemotron系列在内的数个开放模型,并在今年早些时候与几家AI实验室成立了一个联盟,共同助力开放模型的发展。英伟达也已成为开放权重公司最大的投资者之一。英伟达对Reflection AI进行了巨额投资,这家AI初创公司在筹集了超过20亿美元后,预计将于今年晚些时候推出其首个开放模型;英伟达还投资了Poolside以及Thinking Machines Lab,后者在7月份发布了名为Inkling的其首个开放权重模型。
除了英伟达及其支持的初创公司之外,美国的开放权重生态系统仍然很小,而中国的开放模型则继续表现出色。
主流风险投资机构对开放权重AI企业缺乏投资兴趣,这更是雪上加霜。许多投资者质疑,开发免费使用的开放权重模型的公司能否创造真正的收入。这些投资者也担心,支持这类技术可能会侵蚀OpenAI和Anthropic的业务。
封闭的专有AI实验室继续占据主导地位,并与硅谷几乎所有顶级投资者建立了联系。仅在今年第一季度,AI初创公司就筹集了2,555亿美元。数据公司PitchBook的统计显示,其中近三分之二的资金完全集中在三笔交易上,即OpenAI、Anthropic和xAI的融资轮。
“我不想让开放模型成功。我不想给它们投资,因为这会损害我对Anthropic或OpenAI的投资。这些是我反复听到的借口,”Arcee的早期投资者、Emergence Capital的普通合伙人乔·弗洛伊德(Joe Floyd)说道,他曾帮助这家总部位于旧金山的初创公司筹集资金。
Arcee的麦夸德表示,他原本以为风险投资人士会表现出浓厚兴趣。然而,他遇到的却是怀疑和不信任。直到最近,X平台上公开支持开发美国本土开放权重AI以抗衡中国的声音有所增加。
“我们只是一群苦干的人,”麦夸德在谈到Arcee团队时说。图片来源:Lucas Atkins
“你在X上看到发帖的每一家风投基金,我可能都和他们谈过,”他说。“我是这么看的:我现在憋着一口气。我们正在实地训练和发布模型。我们不只是纸上谈兵。我们正试图让美国赶上并超越中国。”
麦夸德是开源AI平台Hugging Face的前员工,在此之前,他在Unity Connected Solutions从现场技术人员一路晋升为亚马逊云科技(Amazon Web Services)团队负责人。他在2023年与雅各布·索拉韦茨(Jacob Solawetz)和布赖恩·本尼迪克特(Brian Benedict)共同创立了Arcee,最初并不打算构建基础模型。麦夸德说,在Meta似乎将其重点从Llama模型转移之后,他看到了一个机会。
Arcee从一个拥有45亿参数的小型模型起步,随后扩展到Trinity Large。该公司使用2,048个英伟达Blackwell B300芯片对该模型进行了训练,这是一项经过严密筹划的行动,旨在充分利用约2,000万美元的预算。Arcee此前以2.4亿美元的估值累计筹集了5,000万美元。该公司约有30名员工。
“这更多是为了证明,即便在资金和资源如此有限的情况下,我们依然能把事干成,”麦夸德说。“我们只是一群苦干的人,一群不随波逐流的人,我们正在努力追求这个目标,并想证明外界的看法是错的。”
目前,Trinity Large的规模仍远不及顶级AI模型,并且在许多领先的基准测试中落后于Anthropic和OpenAI的模型。Arcee计划利用预计很快完成的新一轮融资的资金,构建规模更大、功能更强悍的模型。
尽管面临融资障碍,该团队对美国开放权重生态系统的未来依然保持乐观。
今年7月,这家初创公司与美国能源部合作,构建了一个专注于科学研究的AI模型。
“基于世界上正在发生的一切,有利因素现在都在我们这边,”麦夸德说。“获得广泛采用只是时间问题。”
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