黄仁勋投资的AI独角兽再获融资,成立两年估值超180亿

据The Information今日援引知情人士报道,日本AI新锐Sakana AI即将以25亿美元(约合人民币178亿元)估值筹集1亿美元(约合人民币7亿元)。与去年9月的15亿美元(约合人民币107亿元)估值相比,短短一年间增幅高达66%。
内部人士透露,Sakana AI正与美国和日本投资机构展开磋商。完成本轮融资后,公司估值将达到26亿美元(约合人民币185亿元)。据悉,这笔资金将用于扩大工程、销售和分销团队规模。目前公司拥有约70名员工。
Sakana AI创立于2024年7月,创始团队背景堪称豪华。David Ha曾任谷歌大脑高级科学家,还领导过知名图像生成模型独角兽Stability AI的研究部门;另一位创始人Llion Jones则是Transformer论文作者之一、前谷歌AI研究员。今年8月,David Ha更入选《时代》杂志发布的2025年度百大AI人物榜单。
Sakana AI创始人Llion Jones(左)、David Ha(右)
这家初创公司的技术路线与OpenAI、Anthropic等企业截然不同,其主张摒弃Transformer架构,以自然进化为灵感降低模型计算成本并提升性能。在产品进展方面,公司已发布三款日语模型、江户古风聊天机器人Karamaru以及开源框架ShinkaEvolve。
截至目前,Sakana AI累计融资近2.3亿美元(约合人民币16亿元)。2024年1月,公司获得45亿日元(约合人民币2亿元)融资,Lux Capital、Khosla Ventures、日本电信公司NTT以及索尼集团参与投资;去年9月,公司完成2.14亿美元(约合人民币15亿元)A轮融资,英伟达参投成为大股东,使其成立一年估值即达约15亿美元(约合人民币107亿元),迅速崛起为行业新星。
此外,The Information报道称,该公司还获得了日本政府专项拨款,用于购置AI训练所需计算资源。
Sakana AI在日语中意为“鱼”。Ha此前告诉媒体,他立志打造“日本版的DeepMind”。
Ha透露,其创新算法能帮助企业自动创建处理语言或图像的大模型。实现方法是在组合、测试和丢弃数据时模拟自然选择规律,从而大幅减少人工输入量。他指出,当前训练大模型所需的电力与资源消耗惊人,而这项技术有望将开发周期缩短至数天甚至数周。
具体而言,Sakana AI采用的算法将三种开源原生AI模型作为“父母”,通过不同方式“培育”上百名“子女”,接着筛选表现最优的模型生成下一代,如此循环往复数百代后选出佼佼者。
今年3月,Sakana AI发布三款日语模型,分别是大语言模型EvoLLM-JP、视觉语言模型EvoVLM-JP和图像生成模型EvoSDXL-JP。
时隔一月,公司推出江户古风聊天机器人Karamaru。这个机器人能运用江户时代的世界观和古代文献来回答用户问题,其训练数据来自该公司从江户时代典籍中建立的包含约2500万字符的数据集。
今年9月,Sakana AI开源了ShinkaEvolve框架。该框架将大模型与进化算法相结合,针对各类潜在问题生成解决方案,并筛选最相关的应对策略。公司宣称,与Transformer架构相比,这种方法效率更高,更能产出创造性解决方案。
ShinkaEvolve框架概览
目前,Sakana AI已与多家日本大型企业签订业务协议。
今年5月,公司宣布与三菱日联金融集团建立多年合作伙伴关系,为日本最大的银行开发定制AI模型。交易达成后,Ha向媒体表示,这将推动Sakana AI在一年内实现盈利;本月早些时候,公司宣布与日本最大券商之一大和证券集团建立类似合作关系。
Ha提到,日本每家企业都希望拥有自己的基础模型,它们可以选择与Sakana AI或类似公司合作开发专属模型。他认为日本仍具备创新发展的空间。
与此同时,Sakana AI在日本市场还需要直面诸多美国大模型开发商的竞争压力。
今年2月,OpenAI宣布与软银建立合作伙伴关系,软银同意每年为自己及其子公司花费30亿美元(约合人民币214亿元)购买OpenAI技术,双方还将成立合资企业,专门向日本公司销售OpenAI工具套件;Anthropic在今年8月任命了日本国家负责人,并筹备在东京设立办事处;本月早些时候,加拿大模型创企Cohere聘请了日本国家级经理。
结语:Sakana AI深耕日本本土大模型
Sakana AI与法国大模型创企Mistral AI、印度大模型创企Krutrim类似,希望通过开发自主大模型来更好地把握本土语言文化特性,减少对其他AI技术的依赖。Ha认为,对日本企业而言,选择拥有自己的基础模型具有战略意义,即便其并非超高性能模型。
但相较于OpenAI、Anthropic、谷歌等大模型核心厂商,Sakana AI这类创企在资金和人才实力上都相对薄弱,亟需通过算法创新实现技术突破。
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