1.3億美元A輪融資，構建開放超級智能堆棧

Prime Intellect 今日宣佈完成1.3億美元A輪融資，由 Radical Ventures 領投，NVIDIA Ventures、Intel Capital、Dell Technologies Capital 及現有投資者跟投。至此，公司總融資額超過1.5億美元，用於構建開放的超級智能堆棧。此外，包括 John Schulman（Thinking Machines）、Karim Atiyeh（Ramp）、Aaron Levie（Box）等在內的多位前沿領域構建者也以天使身份加入。

公司指出，強化學習（RL）正在改變前沿AI的構建格局。預訓練曾將前沿AI集中在少數實驗室，而RL打破了這一局面：企業現在可以擁有自己的模型優化循環——直接基於自身產品進行訓練，針對特定工作流進行優化，並構建在生產中持續改進的智能體。擁有這一循環是在智能體時代構建複利護城河的關鍵。此前缺失的正是基礎設施，而這一直僅限於實驗室內部。

Prime Intellect 的開放超級智能堆棧覆蓋了訓練、部署和持續改進模型的完整鏈路，包括算力、大規模RL、環境、沙盒、評估和部署。公司對超過6000家客户表示感謝，其中包括眾多領先的AI初創公司、新實驗室和企業，他們使用公司的算力、RL與後訓練、沙盒、推理、環境和評估等產品。在不到一年內，需求已轉化為超過1億美元的年化收入。

以 Ramp 為例，該公司使用 Prime Intellect 的後訓練堆棧擊敗了封閉前沿模型。Ramp 在 Lab 上訓練了一個350億參數的模型，在電子表格搜索任務上超越了 Opus，運行速度比 Haiku 快27%，且成本遠低。Ramp 聯合 CEO Karim Atiyeh 表示：“我們與 Prime Intellect 合作，在 Lab 上訓練了 Fast Ask——一個經 RL 訓練的小型子智能體，幫助 Ramp Sheets 智能體在電子表格中查找答案。結果在準確性上超越了前沿模型，同時速度更快、成本更低。我們沒有等待更好的前沿模型，而是針對對我們重要的工作流訓練了自己的模型。”

未來，Prime Intellect 將擴展堆棧的每一層——更大的算力集羣、更大規模的RL運行，以及用於智能體訓練、推理和持續學習的完整工具鏈。公司還在前沿領域進行大膽押注，包括：長時程智能體和遞歸語言模型（RLM），後者能自行管理上下文並協調子智能體；自動化AI研究和科學，覆蓋從預訓練到RL的各個方面；以及持續學習——模型在生產中學習，訓練和推理融合為單一連續循環。公司表示，其堆棧正是為這一未來而構建，實現了RL試運行、訓練和服務之間的緊密集成。

Prime Intellect 是一個小型團隊，正在與全球資金最充足的封閉實驗室賽跑，以開放方式構建超級智能。團隊邀請有志者加入，無論是使用其平台訓練自有前沿模型，還是投身於開放超級智能的基礎設施建設。