

> 顶尖AI学者抛弃传统大语言模型路径，携新创公司回归强化学习本源，试图打造完全脱离人类既有知识的自主探索型智能系统，此举或将重塑通用人工智能范式。

## 告别大语言模型路径的范式转移

曾在震撼全球的AlphaGo项目中扮演关键角色的前谷歌DeepMind首席科学家席尔瓦正式宣布离职，并于伦敦创立了全新的人工智能初创企业Ineffable Intelligence。这一高层人事震动不仅是硅谷人才争夺战的缩影，更代表着人工智能发展路线图上的一次重要分歧。DeepMind官方第一时间表达了感谢与祝福，从侧面印证了这场和平分手的背后是对技术终极愿景的不同选择。

目前主导全球风向的大语言模型高度依赖于人类喂养的海量文本数据，其天花板受制于现有知识库的边界。而席尔瓦的创业内核则选择逆势而行，全面回归强化学习的基础范式。Ineffable Intelligence致力于剥离对人类先验知识的依赖，试图在纯净的数字环境中构建一套能够通过试错与自我博弈、实现自主探索新技能的智能架构。这种从“模仿者”向“自主进化者”的底层架构转换，被业内视为打破算力与数据瓶颈的潜在突破口。

![Generated Image February 23, 2026 - 10_05AM (1).png](https://static.downly.cn/images/b58ced80cc45d348226b9dc3b24ddb6a.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 巨额融资与自主学习系统的愿景

突破性的技术愿景立刻引爆了资本市场的热情。据透露，Ineffable Intelligence目前正在紧锣密鼓地推进一轮高达10亿美元的种子轮融资。这一惊人的融资金额，几乎触及了此前安全超级智能公司创下的行业历史纪录，反映出顶级风投机构对“非LLM范式”押注的急迫性。

席尔瓦的入局，使得通用人工智能的赛道彻底分化为数据暴力美学与自主强化博弈两大阵营。如果这套无需外部指导即可发掘新知识的系统得以落地，它将从根本上改变机器认知世界的方式。这场涉及十亿美元级别的豪赌，不仅是对一位顶尖学者技术信仰的变现，更可能成为开启下一代AI纪元的钥匙。

前AlphaGo核心人物离职创业 强化学习新星直面十亿美元种子轮



> 联合创始人 Tony Wu 的离职揭开了 xAI 内部人才流失的冰山一角。在 IPO 传闻与产品竞争的双重夹击下，这家估值高企的独角兽企业正经历着严峻的组织考验。

## 创始成员密集出走引发关注

马斯克旗下的人工智能初创公司 xAI 正处于一场悄无声息却引人注目的人事震荡中。当地时间周一晚间，公司联合创始人 Tony Wu 通过社交平台 X 正式宣布离职。他在告别声明中将当下描述为“人工智能重新定义可能的时代”，并暗示自己将转向新的人生篇章。这一温和的表态背后，是 xAI 核心团队稳定性的隐忧。

数据梳理显示，xAI 最初的 12 人创始团队在不到三年时间内已流失近半。截至目前，已有 5 名创始成员相继离开，其中 4 位均在过去一年内密集出走。离职名单中不乏基础设施负责人、谷歌资深研究员以及前微软高管等关键技术骨干，流失原因涵盖跳槽竞争对手、独立创业以及个人健康问题。

![Generated Image February 11, 2026 - 10_06AM (1).png](https://static.downly.cn/images/496c4334424f09e5d8f5020ffc156987.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 资本盛宴下的技术隐忧

尽管外界普遍推测，随着 xAI 潜在的 IPO 计划推进，早期成员的离职可能伴随着巨额的股权收益兑现，但这波离职潮发生的时机却颇为敏感。目前，xAI 的旗舰产品 Grok 正处于关键的爬坡期，产品表现的波动性以及深度伪造（Deepfake）内容引发的法律风险，一直是悬在马斯克头顶的达摩克利斯之剑。

## 强敌环伺中的突围难题

在 OpenAI、Anthropic 等巨头持续领跑的 AI 竞赛中，人才密度被视为核心护城河。xAI 需要在应对 IPO 前夕严格财务与合规审查的同时，稳住现有的顶尖人才库。如何平衡内部管理的动荡与外部激烈的技术军备竞赛，将是马斯克在未来几个月必须解决的战略级难题。

xAI 核心创始团队离职潮蔓延 马斯克面临技术与上市双重承压



> OpenAI 掌门人 Sam Altman 罕见发出严厉警告，直指当前人类对 AI 代理的盲目信任正酿成安全真空。与此同时，他披露了公司内部重大的战略转向：GPT-5 将牺牲“文采”以换取极致的逻辑推理能力，并在这个狂飙突进的时代主动放缓人员扩张。

## 盲目信任与安全真空的致命不对称

“人生苦短，及时行乐”的心态正在科技圈蔓延。Sam Altman 在开发者交流中坦言，即便作为 AI 领域的领军人物，他也曾因“图方便”而违背安全原则，赋予 AI 模型对自己计算机的完全访问权限。这种因 AI 表现出色的“靠谱感”而产生的松懈，被 Altman 称为“梦游般的危机”。

随着模型能力呈指数级增长，现有的安全基础设施已完全跟不上技术迭代的步伐。一个微小的安全漏洞或代码兼容性问题，可能在潜伏数月后突然爆发，造成不可逆的资产损失。Altman 指出，这种信任与风险的巨大不对称，暴露了全球性安全基建的缺失，但也为致力于构建“全局安全护栏”的创业者提供了巨大的商业机会。

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## 产品哲学重构：以文采换逻辑

在备受瞩目的 GPT-5 研发方向上，OpenAI 做出了一个极具魄力的取舍。Altman 透露，相比于 GPT-4.5，新一代模型在文学创作和修辞润色方面甚至出现了“退步”。

这并非技术倒退，而是研发资源重新分配的结果。团队将算力与训练重心全面倾斜至逻辑构建、推理链条与代码实现能力。Altman 坚信，在通往 AGI（通用人工智能）的道路上，坚实的逻辑底座远比华丽的辞藻重要。他的终极愿景是打造一个既能处理复杂编码，又能最终重获优雅表达能力的“六边形战士”，但在当前阶段，逻辑是绝对的优先级。

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## 组织变革：模型增效与人员减速

除了产品层面的调整，OpenAI 内部也在进行一场管理实验。面对飙升的人力成本和日益强大的 AI 工具，公司计划首次放缓员工增长速度。

这一决策被外界解读为 AI 行业从“野蛮生长”转向“精耕细作”的信号。Altman 试图通过自身实践证明，通过深度应用 AI 工具，精简的团队完全可以承载更大的业务量。这不仅是对抗大公司病的预防针，也是对未来 AI 时代“高人效”组织模式的一次先行探索。在 2026 年，这种在极速进化中保持审慎控制的张力，将成为整个行业的注脚。

奥特曼警示AI代理失控风险 GPT5研发策略转向逻辑至上



> 当大多数科技巨头还在大语言模型的红海中厮杀时，李飞飞已带领 World Labs 开启了“空间智能”的第二战场。一年内估值翻五倍的资本神话背后，是行业对 AI 从“理解语言”向“理解物理世界”进化的迫切押注。

## 资本热捧下的身价暴涨

在生成式 AI 的浪潮进入深水区之际，享有“AI 教母”美誉的李飞飞再次证明了其敏锐的战略眼光。据彭博社最新消息，其创办的初创公司 World Labs 正在推进一轮新的融资计划，目标筹集 5 亿美元，投后估值将高达 50 亿美元。

这距离公司成立仅过去不到一年。2024 年 4 月，World Labs 在成立之初的估值为 2 亿美元，随后迅速吸纳了 a16z、Radical Ventures 等顶级风投，以及英伟达、淡马锡和 Google 首席科学家 Jeff Dean 等行业大佬的背书，迅速跻身独角兽行列。如今身价再度翻倍，不仅是对李飞飞学术地位的致敬，更是市场对“世界模型”这一技术路线的高度认可。

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## 超越语言 此时此地的世界模型

World Labs 的核心野心在于构建“大世界模型（LWM）”。李飞飞团队认为，AI 的终极形态不应止步于生成平面的图文，而必须具备理解物理世界结构、动态演化及因果关系的能力。

目前，World Labs 已推出首款 3D 世界生成模型 Marble。该模型展现了惊人的能力，能够仅凭文本或图像输入，直接生成可交互、可探索的 3D 空间，并为物理仿真和机器人模拟提供关键的“碰撞网格”数据。在战略构想中，这是通往“空间智能”的必经之路——赋予 AI 像人类一样感知和操纵三维世界的能力。这一基础设施的完善，将对 AIGC 产业产生颠覆性影响，从 3D 资产的瞬间生成到具身智能机器人的精准操控，想象空间巨大。

## 双雄并立的路线之争

值得关注的是，在通往“世界模型”的道路上，李飞飞并非独行。图灵奖得主 Yann LeCun 创立的 AMI Labs 同样以 35 亿美元的估值在资本市场寻求支持。

两者的技术路线呈现出有趣的对立 李飞飞倾向于显式、可生成的 3D 环境构建，强调视觉与物理的统一；而 LeCun 则坚持基于 JEPA（联合嵌入预测架构）的抽象认知路径，不主张直接生成像素级的世界。这场顶级大脑之间的较量，预示着 AI 的下一个十年主战场，将正式从“语言逻辑”转移到“时空智能”。

空间智能新纪元 李飞飞World Labs估值冲刺50亿美元



> 顶级开源推理引擎 vLLM 的创始团队正式走向商业化，成立新公司 Inferact 并斩获 1.5 亿美元融资。在红杉、A16Z 等顶级风投的加持下，他们意图重构 AI 基础设施，解决大模型商业化面临的算力成本与效率瓶颈。

## 资本狂热背后的技术野心

当全球目光聚焦于万亿参数大模型时，一场关于底层算力效率的变革已悄然启动。Inferact 在种子轮即获得 1.5 亿美元融资，估值飙升至 8 亿美元。这份豪华的投资人名单涵盖了 Andreessen Horowitz、光速创投、红杉资本等硅谷顶级机构，足以证明市场对“推理侧”技术突破的极度渴求。

Inferact 的核心班底源自开源界备受推崇的 vLLM 项目。该引擎凭借支撑 500 多种模型架构、适配 200 多种硬件加速器的强悍兼容性，早已成为 AI 推理领域的基石。

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## 从模型训练到极致推理的战场转移

如果说模型训练是军备竞赛的上半场，那么推理（Inference）就是决定商业生死的下半场。随着 AI 应用的普及，推理阶段的算力消耗呈指数级增长，昂贵的成本成为了制约大规模应用落地的最大阻碍。

Inferact 的战略目标非常明确 将 vLLM 推向世界领先地位，通过极致的优化打破成本枷锁。这标志着 AI 基础设施的竞争重心，已从单纯的算力堆叠转向了对效能的极致追求。开源技术与商业资本的深度结合，将为 AI 智慧流淌到每一个计算节点提供强劲的动力。

vLLM 原班人马创立 Inferact 获 1.5 亿美元融资重注推理赛道



> 在巨头林立的 AI 云基础设施市场，初创公司 Runpod 凭借独特的“自举”模式杀出重围。从地下室挖矿起步到年度经常性收入（ARR）突破 1.2 亿美元，Runpod 证明了敏锐的嗅觉与开发者体验才是硬道理。

## 矿机转型云算力

Runpod 的起点充满了草根色彩。2021 年末，创始人 Zhen Lu 和 Pardeep Singh 在新泽西州的家中地下室挖掘以太坊。当加密货币挖矿红利消退，两人守着价值 5 万美元的显卡设备，做出了一个改变命运的决定：转型做 AI 算力托管。

作为资深开发者，他们敏锐地捕捉到了当时市场上 GPU 软件栈难用的痛点。于是，Runpod 被定位为一个强调速度、易用性和极致开发者体验的平台。这一差异化定位，让它在随后到来的生成式 AI 浪潮中抢占了先机。

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## 社区营销与资本入局

在创业初期，Runpod 几乎没有任何营销预算。他们采取了最原始却最有效的策略：混迹 Reddit 社区，用免费服务器换取用户反馈。这种真诚的互动迅速积累了口碑，付费用户随之蜂拥而至。

令人称奇的是，Runpod 在早期完全依靠自有资金和营收滚动发展，在没有任何外部融资的情况下，仅用九个月就实现了 100 万美元收入。这种务实的基因，直到后来戴尔科技资本和英特尔资本注资 2000 万美元后依然得以保留。

如今，Runpod 已拥有 50 万开发者用户，客户名单中不乏 OpenAI、Perplexity 等行业顶流。它的成功故事提醒着创业者：在风口之上，除了资本的助力，对用户痛点的精准打击和极客精神，依然是通往成功的金钥匙。

拒绝VC到营收破亿 Runpod演绎地下室创业的算力突围



> 中国大模型领军企业智谱AI今日正式在香港联合交易所主板挂牌，成为继 MiniMax 之后又一家成功上市的国产大模型独角兽。在连年亏损与高强度研发投入的博弈中，资本市场给出的430亿港元估值，折射出对硬科技长跑者的信心与期待。

## 资本市场的理性与狂热

智谱AI（股票代码 02513.HK）的首秀表现平稳。发行价定为116.2港元/股，开盘微涨后回落至117.2港元，市值稳定在430亿港元上方。此次IPO共募集资金约43亿港元（约合5.5亿美元），为这场烧钱的“百模大战”补充了关键弹药。

财务报表揭示了技术型创业公司的典型特征 高增长与高亏损并存。数据显示，智谱AI在2022至2024年间营收年复合增长率（CAGR）超过130%，验证了其API调用与企业定制业务的爆发力。然而，为了维持技术领先，2024年研发费用占营收比重超过80%，导致净亏损持续扩大。资本市场的买单，更多是基于对其技术壁垒的认可，而非当下的盈利能力。

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## 开源筑基与闭源变现

智谱AI之所以能稳居中国AI第一梯队，得益于其清晰的“开源+闭源”双轮驱动策略。

在开源侧，GLM系列模型在 Hugging Face 和魔搭社区的下载量已突破千万级，事实上成为了国产大模型的重要基座，通过广泛的开发者生态构建了强大的技术护城河。在商业化侧，公司推出了 GLM-Edge 和 GLM-AllSpark 等企业级闭源模型，并通过 Agent 开发框架和 RAG 引擎等完善的工具链，降低了金融、能源等传统行业集成 AI 的门槛。

## 募资剑指下一代多模态技术

本次募集的43亿港元将主要流向四个战略方向，其中最核心的是下一代多模态大模型 **GLM-V** 的研发，旨在提升视觉、语言与推理的融合能力。

此外，智谱AI将重点投入国产算力适配，深化与华为昇腾、寒武纪的合作，构建自主可控的 AI 训练与推理全栈。随着2026年成为中国大模型商业化的分水岭，智谱AI 必须在 OpenAI、Anthropic 等全球巨头的围剿中，利用本土化优势加速在金融风控、智能客服等场景的落地，将技术势能转化为可持续的商业利润。

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智谱AI登陆港交所 市值超430亿港元开启国产模型商业化新纪元



> **导语**
> Meta 以惊人的速度和数十亿美元的估值收购了 AI 初创公司 Manus，这不仅是其历史第三大收购案，更凸显了巨头对通用 AI 代理变现能力的急迫需求。Manus 强大的订阅收入与全能执行力，将成为 Meta 这一战略版图中的关键拼图。

## 十天敲定的资本神话

这是一场足以载入 AI 发展史的闪电战。社交媒体巨头 Meta 仅耗时十余天，便完成了对 AI 初创公司 Manus（母公司“蝴蝶效应”）的收购谈判。

据《晚点 LatePost》等媒体报道，交易速度之快甚至让早期投资人感到不真实。这笔交易是 Meta 继收购 WhatsApp 和 Scale AI 之后的第三大并购案。交易完成后，Manus 将保持独立运作，其创始人肖弘将出任 Meta 副总裁。此前，该公司在 B 轮融资中的估值已接近 5 亿美元。

## 通用 AI 代理的商业诱惑

Meta 如此急切地出手，看中的是 Manus 已经验证的商业化能力和技术壁垒。

Manus 的核心产品是一款“通用 AI 代理”，它超越了简单的对话，能够调度多种工具解决复杂问题，如筛选简历、分析股票走势或规划行程。这种全能性为其带来了强劲的现金流——Manus 今年的年度经常性收入（ARR）已达 1.25 亿美元。

此外，该团队此前开发的浏览器插件 Monica 已实现盈利，证明了其团队在产品落地上的深厚功底。Meta 计划将 Manus 的技术深度整合进 Facebook、Instagram 及智能眼镜生态，打造无处不在的智能助理。

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## 中国创业者的全球突围

这桩并购案背后，是一支具有中国背景的年轻创业团队。蝴蝶效应由华中科技大学校友肖弘创立，团队汇聚了季逸超、张涛等 90 后连续创业者。

从武汉起步，迁至新加坡，最终被全球巨头高溢价收购，这支团队走出了一条不同寻常的路径。真格基金戴雨森评价称，这标志着中国年轻创业者已具备在全球舞台“不比资历、光明正大”竞技的实力。

对扎克伯格而言，面对投资者对 AI 巨额支出的质疑，Manus 的加入不仅带来了直接的订阅收入，更是其践行“超级智能”愿景、在与 OpenAI 和谷歌的竞争中抢占先机的关键一步。

![Google_AI_Studio_2025-12-30T02_57_10.475Z.png](https://static.downly.cn/images/5efdac85c31472c25e5cc12a23416480.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>


Meta 数十亿美元闪电并购 Manus

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