

> 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。

![Google_AI_Studio_2026-01-26T03_04_41.675Z.png](https://static.downly.cn/images/dad2c6fae98cf34759b1cd861212efb6.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 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



> OpenEvidence 以惊人的速度完成了新一轮融资，其估值在短短一年内翻了十倍。这不仅标志着资本市场对垂直领域专业大模型的极度渴望，更揭示了医疗行业正经历一场由 AI 驱动的效率革命，医生获取关键信息的方式正在被彻底重塑。

## 资本重注下的垂直领域独角兽

医疗人工智能领域近日迎来了一笔震撼市场的交易。专为医生群体打造 AI 软件的初创公司 OpenEvidence 宣布完成高达 2.5 亿美元的新一轮融资。本轮融资由 Thrive Capital 和 DST Global 联合领投，直接助推该公司估值跃升至 120 亿美元的高位。

这一数字不仅代表了市场对 AI 医疗赛道的信心，更是一个惊人的增长神话——与去年 2 月的首轮融资相比，OpenEvidence 的身价在不到 12 个月的时间里暴涨了 10 倍以上。这种资本聚集效应表明，通用大模型之外，深耕特定行业工作流的垂直模型正在成为新的价值高地。

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## 解构医疗版 ChatGPT 的核心壁垒

OpenEvidence 的核心产品是一款被誉为“医疗版 ChatGPT”的研究工具，但与通用模型不同，它建立了极高的专业壁垒。该平台专注于检索权威医学期刊，旨在协助医生制定精准的诊断方案、识别最佳治疗路径，并生成深度的对比分析报告。

创始人 Daniel Nadler 指出，在信息爆炸的时代，医生若想仅靠阅读顶尖期刊和最新指南来保持知识同步，平均每天需耗费 9 小时，这在临床实践中几乎是不可能的任务。OpenEvidence 的价值在于将这一过程压缩至毫秒级，有效填补了知识更新与临床应用之间的时间鸿沟，极大降低了关键诊疗信息被遗漏的风险。

目前，该产品在美国医疗界已形成规模效应，医生用户渗透率超过 40%。仅在去年一年，该平台就已间接协助医生服务了超过 1 亿名患者。此外，公司正积极拓展版图，将其应用场景延伸至医学教育领域，为医学院提供自动生成考题及带引证的学习辅助功能。

## 差异化竞争与未来布局

尽管 OpenAI 近期推出了 ChatGPT Health 试图切入这一市场，但 OpenEvidence 凭借其经过深厚临床数据打磨的专业化模型架构，已构建起强大的护城河。

公司方面透露，新筹集的资金将主要用于两大方向 研发投入的持续加码以及计算基础设施的扩容。面对日益激烈的 AI 医疗市场竞争，OpenEvidence 正采取“合纵连横”的策略，一方面深化与各大权威医学协会的合作，另一方面通过开发医疗笔记工具等新功能，进一步嵌入医生的日常工作流，以巩固其行业领军者的地位。

估值飙升至120亿美元 OpenEvidence领跑医疗AI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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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 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



> AI 独角兽 Anthropic 正式任命前微软资深高管 Irina Ghose 负责印度市场，此举意在通过差异化的“高信任度”企业服务，与 OpenAI 在全球第二大用户市场展开正面交锋。

## 班加罗尔的新帅与战略重心

Anthropic 近期宣布了一项关键的人事变动，正式聘请在微软拥有 24 年资深背景的 Irina Ghose 担任印度区负责人。Ghose 此前曾任微软印度区总经理，她的加入标志着 Anthropic 在南亚市场的布局进入加速期。公司正紧锣密鼓地筹备班加罗尔办事处，力求在这个全球最具活力的科技市场中站稳脚跟。

数据显示，印度已成为 Anthropic 旗下 Claude 模型的全球第二大用户来源地。这里的用户群体呈现出鲜明的技术密集型特征，主要将 AI 工具应用于软件开发与办公协作。早在去年 10 月，Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 便亲赴印度，与当地政要及信实工业（Reliance Industries）等商业巨头进行了深入接触，为此次高管空降奠定了基础。

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## 差异化突围 避开价格战泥潭

尽管印度 AI 市场潜力巨大，但“用户规模大、付费意愿低”的特征依然明显。Claude 在印度的消费者支出虽然激增了 572%，但总量仍难与美国市场匹敌。与此同时，竞争对手 OpenAI 采取了激进的低价策略，不仅计划开设新德里办事处，还推出了低价版 ChatGPT Go 甚至长达一年的免费服务，试图以价格换市场。

面对强敌，Anthropic 选择了截然不同的路径。Irina Ghose 明确表示，未来的战略重心将避开单纯的价格战，转而强调 Claude “高信任度”和“企业级安全”的差异化优势。她计划推动 Claude 深入印度企业、开发者和初创公司的核心业务流程，通过定制化的本地语言服务，赋能医疗、教育等高门槛领域。在这一策略下，Anthropic 试图在激烈的“圈地运动”中，筛选出最具价值的 B 端客户群体。


Anthropic挖角微软高管掌舵印度业务 决战南亚企业级AI市场



> 机器人 AI 初创公司 Skild AI 完成 14 亿美元 C 轮融资，估值飙升至 140 亿美元。其研发的“Skild Brain”通用基础模型，旨在让不同形态的机器人具备类似生物进化的环境适应能力。

## 资本豪赌具身智能 估值一年翻三倍
机器人人工智能初创公司 Skild AI 近日宣布完成 14 亿美元的 C 轮融资，这一数字将这家总部位于匹兹堡的公司估值推高至 140 亿美元，相较于去年夏天翻了整整三倍。本轮投资方阵容堪称豪华，由软银领投，英伟达旗下的 NVentures、贝索斯探险公司、亚马逊、三星及 Salesforce Ventures 等科技与资本巨头悉数跟投。

如此高规格的注资，折射出市场对“通用机器人大脑”这一赛道的极度看好。在 2025 年实现 3000 万美元营收的基础上，Skild AI 计划利用这笔新资金进一步扩大模型训练规模，加速技术从实验室走向商业应用的进程。

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## Skild Brain 全机体通用的超级大脑
Skild AI 的核心竞争力在于其开发的 “Skild Brain” —— 一种通用的机器人基础模型。与传统针对特定硬件定制的算法不同，这款“大脑”具备“全机体”（Omni-bodied）特性。这意味着它能够跨越硬件形态的限制，无论是人形机器人、四足机器狗还是工业机械臂，即便无需提前预设具体构造参数，模型也能进行适配与控制。

技术路径上，Skild AI 通过分析海量人类活动视频并结合大规模物理仿真训练，赋予了模型极强的环境适应能力。无论是处理复杂的家务琐事，还是应对湿滑地形等挑战，它都能实时调整策略。公司首席执行官 Deepak Pathak 将这种能力比作生物进化，他强调这是一种通过数据飞轮效应习得的“适应性”，而非传统的机械式“记忆”。这种统一的大脑模型，或许正是机器人最终走进家庭、实现普及的关键钥匙。

机器人初创公司Skild AI获14亿美元融资 打造通用具身智能大脑



> OpenAI完成对医疗记录初创公司Torch的收购，计划将其“医疗记忆库”技术整合进ChatGPT Health，利用上下文引擎打通碎片化健康数据，提升AI健康管理的专业深度。

## 亿元收购背后的技术拼图

OpenAI近日正式完成对小型医疗记录初创公司Torch的收购。尽管官方尚未公开具体的交易条款，但据知情人士透露，OpenAI以价值1亿美元的股权达成了这项收购协议。此次交易后，由联合创始人伊利亚·阿比佐夫（Ilya Abyzov）领衔的四人专家团队将悉数加入OpenAI。

Torch团队的核心成员此前在以AI驱动诊所闻名的Forward Health共事，在该公司于2024年底倒闭后，他们转而开发了一种被称为“人工智能医疗记忆库”的创新技术。

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## 上下文引擎与健康服务升级

Torch技术的核心在于一个强大的上下文引擎，该引擎能够将分散在就诊记录、实验室检测、可穿戴设备及各类消费者健康门户中的碎片化数据进行深度整合。

OpenAI计划将Torch的技术资产与团队专长直接注入其新发布的ChatGPT Health服务中。这一举措旨在利用这种集成式的医疗信息流，大幅提升聊天机器人在分析和管理个人健康状况方面的能力，为用户提供更具针对性、基于全面数据支撑的AI健康管理体验。


OpenAI斥资一亿美元收购医疗初创公司Torch 布局ChatGPT健康服务



> **导语**
> 密西西比州迎来科技巨头重磅投资，xAI 宣布投入超 200 亿美元建设全新数据中心，计划于 2026 年初投运。此举不仅是马斯克在算力军备竞赛中的关键落子，更显示出生成式 AI 行业对基础设施的渴求已达白热化阶段。

## 巨额注资扩充算力版图

在生成式人工智能浪潮的推动下，基础设施建设已成为科技巨头角逐的核心战场。近日，密西西比州州长泰特・里夫斯正式确认，埃隆・马斯克旗下的人工智能初创公司 xAI 将在该州索斯黑文市进行一项规模空前的投资。该项目涉及资金超过 200 亿美元，旨在建立一座超大规模的数据中心。

这一战略举措直接对标 OpenAI 的 ChatGPT 及 Anthropic 的 Claude 等行业领军者。随着 AI 模型参数量的指数级增长，算力储备已成为决定企业生死的关键要素。xAI 的此次扩张，意在通过物理基础设施的绝对优势，缩短与竞争对手的技术差距，确保其在下一代模型训练中拥有充足的“燃料”。

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## 选址策略与能源协同

根据官方披露的时间表，这座新数据中心预计将于 2026 年 2 月正式投入运营。在选址逻辑上，马斯克展现了极强的能源战略眼光。新设施将紧邻 xAI 近期收购的一座发电厂，这种“源网荷储”一体化的布局，能够最大程度降低能源传输损耗并确保电力供应的稳定性。

此外，该中心与 xAI 位于田纳西州孟菲斯的现有数据中心在地理上形成联动。孟菲斯基地目前部署了著名的“Colossus”超级计算机集群，被誉为全球规模最大的超算集群之一。马斯克此前曾透露，随着对 MACROHARDRR 数据中心的收购完成，xAI 的总算力峰值有望达到惊人的 2 吉瓦。两大中心的地理临近，将有利于实现算力资源的低延迟调度与协同计算。

## 烧钱竞赛下的基础设施建设

彭博社数据显示，仅在 2025 年的前九个月，xAI 的现金支出就已高达 78 亿美元。这一数字直观地反映了 AI 行业当前的资本密集型特征——初创企业必须在昂贵的高端硬件（如 NVIDIA H100/Blackwell GPU）上投入巨资。

尽管具体的选址细节和投资构成尚未完全公开，但 xAI 的激进扩张策略已然清晰。面对日益增长的市场需求，单纯依靠算法优化已不足以建立护城河，拥有自主可控、规模庞大的物理基础设施，正在成为顶级 AI 玩家的入场券。

马斯克加码算力基建 xAI斥资200亿美元新建数据中心



 > 微软通过收购AI数据工程平台Osmos，精准切入“脏数据”治理痛点，意在打通从原始数据到智能应用的高速公路。此举标志着AI竞争已从模型层下沉至数据基建层，对Snowflake等独立数据云厂商构成了直接的战略挤压。

## 解决AI落地的最大绊脚石

在“模型为王”的喧嚣逐渐退去后，企业界痛切地发现，高质量数据才是制约AI落地的最大瓶颈。微软宣布收购初创公司Osmos，正是为了解决这一痛点。Osmos专长于利用生成式AI自动化处理异构数据源，将原本需要数周的人工数据清洗周期压缩至数小时。

企业数据往往也是“脏数据”的重灾区——格式混乱、字段缺失、语义不一致。Osmos通过智能模式识别，能够自动完成跨系统数据摄取、异常值检测及缺失值修复。这种“AI治理AI燃料”的模式，为微软的企业级客户提供了一条清洁、可靠的数据供应链。

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## 全家桶协同与基础设施野心

收购完成后，Osmos的技术将被深度整合进微软的“数据三驾马车”：Microsoft Fabric、Azure Data Factory和Power Platform。
*   **Fabric** 将获得更强的智能数据治理能力；
*   **Azure Data Factory** 将实现ETL流程的AI自动化；
*   **Power Platform** 则能让业务人员通过自然语言直接构建数据流。

这一整合策略清晰地表明了微软的意图：构建一个从Office 365到Dynamics，再到Azure后端的无缝数据闭环。对于金融、制造、医疗等强监管行业而言，这种端到端的合规与效率极具吸引力。

## 独立数据平台的至暗时刻？

分析人士认为，微软此举是对Snowflake、Databricks等独立数据平台的一次精准打击。虽然这些独立厂商在分析层占据优势，但在“AI原生数据工程”的自动化能力上，微软正试图通过收购建立不对称优势。

随着大模型性能差距的收敛，谁掌握了高质量、可复用的数据资产，谁就掌握了主动权。微软试图用“AI+云+生产力工具”的铁三角，筑起一道难以逾越的护城河。这场关于数据基建的战争，才刚刚拉开序幕。

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