Modal C轮融资：以46.5亿美元估值筹集3.55亿美元

Modal 公司今日正式宣布完成3.55亿美元的C轮融资，融资后估值达到46.5亿美元。本轮融资由 General Catalyst 和 Redpoint 联合领投，Menlo、Bain Capital Ventures 和 Accel 作为新投资者加入。值得注意的是，所有现有主要投资者均参与了本轮融资，进一步巩固了他们对 Modal 发展前景的信心。自2025年9月以来，该公司收入实现了五倍增长，年化收入已突破3亿美元大关。

Modal 的创始人指出，传统云平台是为传统 Web 应用设计的，根本无法满足 AI 工作负载的需求。这一认知在生成式AI革命之前就已形成，而随着模型和技术的不断进步，这一差距变得更加明显。因此，Modal 构建了一个专为 AI 设计的云平台，它并非单一用途的 GPU 云，而是提供了一组正确的原语（primitives），使开发者能够构建极其多样化的应用。目前，这些原语包括低延迟弹性推理、动态智能体运行时、强化学习以及大规模批处理作业等。

在模型所有权方面，从 DoorDash 这样的数字原生企业到 Reducto 这样的 AI 原生公司，领先的团队都在积极掌握自身模型的控制权。他们利用自有数据进行微调，运行强化学习，并根据自身的延迟、吞吐量和成本需求优化推理。来自 DeepSeek、Qwen 等公司的开放权重模型已达到生产质量，而 vLLM 和 SGLang 等推理引擎也随之成熟。现在，首次能够在不牺牲能力的前提下，拥有完整的模型提供和服务的整个技术栈。

智能体需要更好的执行环境。2023年，Modal 开始观察到用户在其平台上运行 AI 生成的代码。他们意识到这将成为普遍需求，因此构建了沙箱（Sandboxes）——一种用于隔离不可信代码的一流原语。经过两年的发展，这一领域迎来了爆发。在过去六个月里，智能体的普及趋势变得清晰：智能体将无处不在，而当它们拥有运行环境时，其能力将大幅增强。DoorDash 正在为商家构建 AI 智能体，Ramp 的 Inspect 等编码智能体编写了70%的合并PR，强化学习工作负载并行运行数千个环境，自动研究智能体则大规模执行自己的训练实验。目前，Modal 上已启动了超过10亿个沙箱。

AI 的形态不断扩展。Modal 是一个为 AI 工作负载底层需求构建的通用计算平台：弹性计算、安全隔离和编程控制。开发者将这些原语组合成截然不同的应用。例如，Physical Intelligence 为实时机器人运行边缘推理；Chai Discovery 将药物发现流程从蛋白质嵌入扩展到抗体设计；Suno 每天生成数百万首歌曲，计算规模可扩展到数千个 GPU 然后降回接近零。相同的原语，完全不同的应用形态。

展望未来，Modal 将在低延迟推理、训练和推理的整合以及智能体计算层三大领域持续发力。在低延迟推理方面，他们组建了一支由推理工程师组成的团队，致力于 Flash Attention、vLLM、SGLang 等开源项目的贡献。在训练-推理闭环方面，强化学习是一个艰巨的基础设施挑战，而 Modal 的多节点训练、弹性推理和沙箱已经提供了全面支持。在智能体计算层方面，沙箱已占公司收入的三分之一以上，他们正在扩展沙箱的功能和并行运行能力，并计划推出细粒度的 RBAC（基于角色的访问控制），使客户能够安全地赋予智能体各种能力。

Modal 团队目前拥有120多名成员，分布在纽约、旧金山和斯德哥尔摩。公司强调，AI 基础设施层才刚刚起步，而他们也将继续前行。