AI创投周报｜AlphaGo作者创业融了11亿美元种子轮，智能体专属网页检索引擎获1亿美元融资

本周，获得大额融资的AI创业公司包括：AlphaGo作者创立的Ineffable Intelligence融了11亿美元种子轮，智能体专属网页检索引擎Parallel Web Systems获1亿美元融资。此外Anthropic将获Google最高400亿美元投资，大模型公司Cohere与Aleph Alpha合并。

获得后段大额融资的AI公司，值得关注的是Sereact和Parallel Web Systems。

Sereact 选择了“用真实产线喂养世界模型”的路线。其Cortex 2.0大脑在VLA的基础上引入了世界模型，赋予机器人“预判”能力，而且它拥有强大的真实工业数据飞轮。

Parallel Web Systems由前Twitter CEO Parag Agrawal创立。它提供一套专为AI智能体设计的网页检索与研究API，要成为“AI时代的底层浏览器引擎”。

获得早期融资的AI创业公司

1.构建“从零发现新知”的通用强化学习模型，Ineffable Intelligence完成11亿美元种子轮融资

官方网站：www.ineffable.ai

Ineffable Intelligence完成11亿美元超大额种子轮融资。本轮融资由Sequoia Capital与Lightspeed Venture联合领投，参投方包括Index Ventures、Google、NVIDIA，以及英国商业银行与新成立的英国主权AI基金。公司成立仅数月，投后估值即高达51亿美元。

当前主流大语言模型的底层逻辑是“模仿”，即通过吸收人类互联网上海量的文本数据进行训练。然而，受限于人类存量数据的天花板，大模型极难真正突破人类认知边界去“发明”新知识（如未被证明的数学定理或物理定律）。

Ineffable Intelligence彻底跳脱了大语言模型的技术路径，试图构建一个完全不依赖人类数据预训练的“超级学习器”。其核心架构基于深度强化学习：系统完全在白纸状态下被放入工程化环境，仅通过海量的试错与自我对弈来生成经验数据并不断迭代。其终极商业与科学逻辑在于：打破“人类语料库有限，而自我经验无限”的瓶颈，使得AI系统不仅能复刻人类知识，更有可能自主推演出人类尚不具备的科技框架与复杂定理，从而开辟一条通往AGI的第二条非共识路径。

Ineffable Intelligence由前DeepMind核心研究员、伦敦大学学院教授David Silver创立。作为强化学习领域的奠基人之一，他曾主导开发了AlphaGo，并在此后领导了从AlphaZero到AlphaProof等一系列完全摆脱人类先验知识的AI系统的研发。

2.AI驱动的底层数据“管道”与自动化增长引擎，Hilbert完成2800万美元A轮融资

官方网站：https://hilberts.ai

Hilbert完成2800万美元A轮融资。本轮融资由a16z领投，种子轮领投方Asylum Ventures与ScaleX Ventures持续加注。SV Angel、TIBAS Ventures、Gunderson Ventures等机构及多位科技企业高管以个人名义参投。

消费级企业在推动业务增长时，常受困于底层的“数据管道”断裂：指标混乱、数据碎片化，导致团队甚至无法回答“营销是否奏效”的基础问题。而能打通底层架构的数据工程师（“管道工”）不仅昂贵且极难留存，使得前端的投放与实验往往沦为盲猜。

为此，Hilbert 推出了一套由AI智能体驱动的自动化增长引擎。系统能自主清洗数据并构建统一的数据模式。在夯实这层数据地基后，智能体会自动关联信号、解释数据波动，并将洞察直接转化为执行动作。

其核心商业逻辑在于：利用智能体替代极其稀缺的数据架构师，将原本耗时数月的数据基建压缩至数周。这不仅根治了企业的底层“管道”顽疾，更让每一笔增长预算都建立在绝对可靠的数据之上。目前，该平台已成功打入全球头部零售商与AI原生企业。

Hilbert由Naz、Ceyda、Ozgur与Cenk联合创立。核心团队此前曾在全球化即时零售平台Getir中从零构建并主导了跨越九个国家、涉及数亿美元预算的增长体系。

3.AI硬件的底层软件大脑，Era累计完成1100万美元融资

官方网站：https://era.world/

Era宣布累计完成1100万美元融资。其中包括近期由Abstract Ventures与BoxGroup领投的900万美元种子轮，以及此前由Topology Ventures与Betaworks投资的200万美元Pre-Seed轮。天使投资方阵容强大，包括Flickr联合创始人Caterina Fake、iPhone键盘创造者Ken Kocienda，以及Rabbit前CPO ShaoBo Z等。

随着多模态大模型的发展，AI硬件迎来了寒武纪大爆发（如智能眼镜、戒指、桌面摆件等）。然而，每一个试图打造新型AI硬件的创客或消费品牌，都面临着极其高昂的软件基建门槛：如何处理复杂的传感器输入、如何管理多模型路由、如何解决弱网连接等问题。

Era选择避开重资产的硬件制造，专注成为“AI硬件的底层软件大脑”。公司提供了一套专为AI设备设计的智能编排平台。该平台集成了来自14家供应商的130多个大语言模型，允许硬件开发者像搭积木一样，快速为其设备赋予定制化语音、记忆及特定的智能体能力。

其核心商业逻辑在于：打破“以App为中心”的传统智能手机范式，提供一个标准化的“多模态输入与推理路由”中间层，让任何品牌、设计师甚至独立创客都能以极低成本开发出专属的AI硬件，从而确立其在下一代无屏幕计算设备生态中的“底层操作系统”地位。

Era由CEO Liz Dorman、CTO Alex Ollman与CPO Megan Gole创立，Dorman与Ollman均曾就职于Humane（后被HP收购），专攻AI编排与企业级框架；而Gole则曾在Jony Ive与Sam Altman联合发起的神秘AI硬件项目中工作。

4.研发全新AI原生计算机与操作系统，Blackstar Computers完成1200万美元种子轮融资

官方网站：www.blackstar.inc

Blackstar Computers完成1200万美元种子轮融资。本轮由Abstract领投，SV Angel、Naval Ravikant（AngelList创始人）、Chapter One与Timeless参投。

尽管大语言模型的能力在呈指数级跃升，但人类与AI的交互却依然被局限在传统的键鼠与触屏中。底层硬件与现有操作系统的滞后，已经直接锁死了AI潜能的进一步释放。

为打破这一交互天花板，Blackstar Computers 正在从零设计一台全新的 AI 原生计算机。团队不仅在研发新的物理硬件，更试图彻底推翻现有的操作系统与交互范式。其核心商业逻辑非常绝对：既然纯软件层面的缝补已无法带来体验的质变，就必须在OS与硬件底层进行一场推倒重来，以此实现真正无缝的人机协同。虽然具体形态尚未公开，但其目标是创造出具有科幻级别的下一代计算设备。

Blackstar Computers创始人 Daniel Edrisian 曾是 OpenAI Codex 团队的核心工程师。

5.将无创脑机接口技术作为标准化模块授权给可穿戴设备，Neurable完成3500万美元A轮融资

官方网站：www.neurable.com

Neurable完成3500万美元A轮融资。本轮融资由Spectrum Moonshot Fund领投，公司累计融资总额由此达到6500万美元。

脑机接口（BCI）受制于“侵入式”方案（如Neuralink）的高风险与合规门槛，始终难以普及。Neurable的解法是走完全无创路线：通过集成脑电图（EEG）与AI信号处理模型，在体表无损分析脑电波，精准输出专注力与疲劳度等认知数据。

Neurable将大脑传感引擎做成标准模块，授权第三方OEM嵌入耳机、眼镜等日常消费设备中。逻辑在于：将脑机接口从高危的医疗器械，降维重构成类似智能手表“心率传感器”的大众健康基建。目前，该技术已成功打入惠普电竞、行为研究及长寿诊所等多元场景。

此外，针对极度敏感的神经数据，团队严格遵循HIPAA医疗标准，并建立基于用户显性授权（Opt-in）的训练机制。这套在合规层面筑起的极高防御壁垒，直接为其 B 端的大规模技术授权扫清了最大的商业障碍。

6.专为AI智能体查询设计的安全数据平台，Scanner完成2200万美元A轮融资

官方网站：https://scanner.dev

Scanner完成2200万美元A轮融资。本轮由Sequoia Capital领投，CRV与Mantis VC跟投。天使投资人阵容包括Vanta创始人Christina Cacioppo、Amazon首任CISO Tom Killalea，以及OpenAI现任基础设施负责人Venkat Venkataramani等。

企业安全运营长期受困于存储成本与检索速度的矛盾：昂贵的SIEM系统通常仅能保留近30天的日志，而存入低成本对象存储（如S3）的长尾日志检索耗时极长，导致历史威胁溯源形同虚设。AI智能体的引入更是彻底放大了这一底层瓶颈，因其必须依赖对海量历史数据的高频、极速查询。

Scanner通过为对象存储重构底层倒排索引，配合按需弹性的计算资源，让原本沉睡的PB级冷数据瞬间具备了秒级交互查询能力。其核心壁垒在于，以冷存储的低廉成本交付了高端SIEM的检索速度，确立了其作为“AI智能体数据基座”的不可替代性。目前平台已被Notion、Ramp等企业投入生产，且80%的查询请求已由AI智能体自主发起。

Scanner由Cliff Crosland与Steven Wu联合创立。两位斯坦福计算机系校友曾共同在Accompany（被思科收购）担任工程主管，拥有在极高并发的生产环境下构建核心数据基础设施的深厚实战经验。

7.企业级AI自动化与知识抽取平台，Edra完成2380万美元A轮融资

Edra完成2380万美元A轮融资。本轮由Sequoia Capital领投，战略投资者HubSpot Ventures参投。此前，公司已完成650万美元种子轮融资（由8VC与A*联合领投）。

企业引入AI自动化的最大瓶颈并非模型能力，而是“领域知识提取”。真实的决策逻辑往往散落在碎片化的工单、邮件或员工脑中，直接让AI读取会导致高错误率，而依赖人工梳理又极不现实。

为此，Edra推出了自动化“知识抽取与执行”平台。系统接入ServiceNow等业务工具后，利用海量并发的AI智能体，从杂乱数据中自动提炼出真实的业务规则。其核心壁垒在于：系统不输出黑盒模型，而是生成一套完全透明、可编辑的“白盒执行库”。这让AI能基于准确的上下文自动接管IT与客服工单，将企业的隐性经验转化为动态更新的底层基建，被创始人精准地喻为“营运知识界的GitHub”。

Edra由Eugen Alpeza与Yannis Karamanlakis联合创立。两人在大学结识，并在大数据巨头Palantir共事多年。Alpeza曾主导Palantir AI平台的商业化发布，而Karamanlakis则是Palantir首位“前线部署AI工程师”。  

8.AI原生的企业软件实施与交付协同系统，Auctor完成2000万美元A轮融资

官方网站：www.getauctor.com

Auctor完成2000万美元A轮融资。本轮融资由Sequoia Capital领投，老股东Y Combinator跟投，并引入了包括M12、Workday Ventures、HubSpot Ventures等在内的企业软件巨头战略投资方。

大型企业软件（如SAP、Salesforce）的价值兑现极度依赖后期实施。然而，这个年耗资超5000亿美元、拥有900万顾问的庞大IT服务市场至今仍严重依赖人工。团队深陷碎片化的会议与文档中，导致项目延期、利润受损且难以建立统一的数据源。

针对这一系统性低效，Auctor构建了专为IT实施团队设计的AI原生“系统行动层（System of action）”。平台能自动聚合分散的需求与决策上下文，直接转化为可执行的项目工件（如资源计划、用户故事）。其核心商业逻辑在于：利用LLM巨大的“上下文窗口”替代传统顾问的人工脑力统筹，将原本需数周的范围界定与设计工作压缩至数小时，从根本上重构了大型软件交付与集成的经济学模型。

9.重构AI时代的版本控制与代码协同基建，GitButler完成1700万美元A轮融资

官方网站：https://gitbutler.com

GitButler完成1700万美元A轮融资。本轮融资由a16z领投，种子轮领投方Fly Ventures与A Capital持续加注。

诞生于20年前的传统Git基于“单人、线性开发”设计。在AI编程时代，开发者已演变为“智能体编排者”，常需同时调度多个Agent并发处理任务。这导致专为人类设计的Git底层逻辑在应对大规模“人机并发协同”时难以为继。

为打破这一底层限制，GitButler重构了代码协同的核心原语。在兼容现有Git的基础上，平台原生支持堆叠分支与并行分支，允许开发者与多个Agent在同一仓库内并发处理多条逻辑隔离的修改，且无需复制整个工作区。其核心商业逻辑在于：不再让Agent去硬套老旧的工具，而是通过注入丰富的元数据与Agent专属指令，打造原生支持“人机并发”的新一代代码基建，彻底解决AI时代“代码生成快、审查集成乱”的终极难题。

GitButler由GitHub联合创始人Scott Chacon创立并担任CEO。他带领一支资深的版本控制专家团队（包含技术负责人Kiril Videlov与运营老兵Anne Leuschner），旨在为AI时代的软件工程完成底层基建的最后一块拼图。  

10.自动化上市公司的内部审计与合规流程，Petual累计完成逾2000万美元融资

官方网站：https://petual.ai

Petual累计完成逾2000万美元融资。其中包括近期由a16z领投的1700万美元新一轮融资，以及此前由First Round领投的320万美元早期融资。跟投方阵营包括Cowboy Ventures、知名天使投资人Elad Gil，以及Lyft与Opendoor的创始人。

大型上市公司的内部审计与合规（全美年耗资超80亿美元）长期深陷人力泥潭：团队的大量精力被翻阅、比对海量非结构化文件（PDF、Excel）等纯机械操作所消耗。

为此，Petual推出了专为审计定制的AI智能体平台，直接接管证据收集与内控测试等长尾工作。其核心商业逻辑是：利用大模型处理非结构化数据的绝对优势，将人类从繁琐的合规校验中剥离，使其回归高价值的战略风险研判。目前，该平台已成功打入标普500及纳斯达克100等头部企业，为客户实现了高达80%的工作流效率提升。

Petual由创始人兼CEO Snir领导。作为一名连续创业者，他曾担任低代码独角兽Retool的工程负责人及Lyft的资深工程高管。为确保产品深度贴合严苛的合规业务逻辑，团队还专门引入了Lyft的前首席审计官（Chief Audit Officer）。  

11.聚合全栈多模态AI模型的创意超级智能体，Glif完成1750万美元种子轮融资

官方网站：https://glif.app

Glif完成1750万美元种子轮融资。本轮融资由a16z与USV联合领投，Interface、Two Small Fish Ventures与SpiceCap参投。

尽管当前多模态生成式AI的输出质量已达专业级，但创意工作者正陷入“工具大爆炸”的混乱之中。制作一条短视频往往需要跨平台频繁切换半打以上的独立工具（分别处理提示词、图像、视频流、配音与配乐），极其碎片化的交互彻底成为了创作效率的新瓶颈。

为终结割裂的工作流，Glif推出了统管全局的“创意超级智能体”。用户仅需在统一对话框输入指令，Glif即可作为“数字导演”自主调度底层各类主流AI模型（如GPT、Kling等）完成资产合成。其核心壁垒在于一套名为“Skills”的自动化配方系统：基于数百万次生成数据，沉淀出大量开箱即用的成熟创作管线。这让创作者彻底告别跨平台调参的繁琐，将精力完全收敛于顶层的审美判断与叙事指挥。

Glif由Fabian Stelzer与Jamie Wilkinson联合创立。Fabian曾担任AI视觉预测公司EyeQuant的CEO，并制作了AI生成电影系列《SALT》；Jamie则是知名文化智库Know Your Meme的联合创始人，其打造的视频平台VHX曾被Vimeo收购。

12.为大型企业构建跨系统的“注意力基础设施”，Signal Labs完成种子轮融资

官方网站：https://signallabs.ai

Signal Labs完成种子轮融资。本轮由Lightspeed Venture Partners领投。公司同时宣布自2026年1月成立以来，已签署价值2500万美元的企业合同。

复杂行业（如医疗、金融）正面临严重的信息过载。现有AI工具多局限于单点任务，无法解决跨组织的“注意力协调”难题：当信号极度碎片化且各方存在利益冲突时，企业该优先关注什么？该由谁决策？

Signal Labs 为此推出了全新的“注意力系统（Systems of Attention）”。该平台基于信息论与博弈论，在关键利益方间建立数据“信任区”，能自动检测高敏信号并排定优先级，跨越组织边界进行路由分发。其核心商业逻辑是：提供超越单点AI的全局“协调层”，化解复杂的企业级信息博弈。目前系统已率先应用于医疗支付领域，直接打通支付方与提供方的信息壁垒，消除长期的对账摩擦与资金损耗。

Signal Labs由Rajeev Ronanki创立并担任CEO。他曾任美国第二大医疗保险公司Elevance Health的数字平台总裁（服务超4500万会员），及医疗支付服务商Lyric的CEO。

获得后轮融资的人工智能初创公司

1.Anthropic将获Google最高400亿美元投资，估值达3500亿美元

Google宣布将向AI初创公司Anthropic投资最高达400亿美元。其中，Google承诺立即注资100亿美元，对应Anthropic 3500亿美元的投后估值；若Anthropic达成特定性能目标，Google将追加后续的300亿美元投资。

为应对残酷的算力消耗战与强大竞争对手，Anthropic正在彻底贯彻“算力换股权”的多云绑定战略。在此次交易中，Google除巨额注资外，更承诺在未来五年提供高达5吉瓦（GW）的TPU算力。

2.大模型独角兽Cohere合并德国Aleph Alpha并开启E轮融资

加拿大AI初创公司Cohere将正式合并德国AI初创公司Aleph Alpha。同时，Cohere正式启动E轮融资。德国零售巨头Schwarz Group将作为领投方，向合并后的新实体提供5亿欧元（约6亿美元）的结构化融资。据报道，该合并交易的条款清单对新实体的估值高达200亿美元。

面对少数科技巨头对大模型市场的垄断，金融、医疗等强监管行业的政企客户由于对数据隐私极度敏感，亟需完全独立、可控的替代方案。

Cohere的解法是通过跨国并购打造主打绝对数据隐私的“主权AI”。在产品链上，Cohere 的通用大模型与Aleph Alpha的欧洲本地化小模型（SLM）形成互补；在交付端，新实体将全面部署在领投方Schwarz Group的私有云上。其核心商业逻辑是：以完整的数据私有化控制权为核心卖点，精准收割对安全要求极高的高净值B端订单。目前Cohere已斩获2.4亿美元ARR，强力验证了该差异化商业路线的巨大变现潜力。

新公司由Aidan Gomez（Cohere现任CEO，同时也是Transformer架构论文的核心作者之一）领导。

3.为工业机器人提供跨形态AI大脑，Sereact完成1.1亿美元B轮融资

官方网站：https://sereact.ai/

Sereact完成1.1亿美元B轮融资。本轮由Headline领投，Bullhound Capital、Daphni及Felix Capital参投。老股东Air Street Capital、Creandum与Point Nine全部跟投。公司累计融资总额超1.4亿美元。

传统工业机器人依靠死板的代码逻辑，遇到非标准场景极易停机。目前许多前沿的具身智能试图用“端到端视觉-语言-动作（VLA）模型”解决，但这种纯粹的“反应式”策略在容错率极低的工业场景中极易引发连环错误，且大多仍局限于实验室的仿真训练。

为实现真正的工业级泛化，Sereact 选择了“用真实产线喂养世界模型”的路线。其 Cortex 2.0 大脑在 VLA 的基础上引入了世界模型，赋予机器人“预判”能力：在行动前，系统会在视觉潜在空间中提前推演多条轨迹的物理后果，评估风险后再指挥硬件做出最佳动作。

其商业壁垒在于真实数据飞轮：Sereact现已落地超200套系统，在宝马、百事等真实的流水线上完成了超10亿次抓取，将人类远程干预率压低至惊人的五万分之一。

Sereact由Ralf Gulde与Marc Tuscher于2021年创立。两人此前均为斯图加特大学的AI研究员。

4.AI智能体专属网页检索API，Parallel Web Systems完成1亿美元B轮融资

官方网站：https://parallel.ai

Parallel Web Systems完成1亿美元B轮融资。本轮由Sequoia Capital领投，老股东Kleiner Perkins、Index Ventures、Khosla Ventures等顶级机构全部跟投。距离其A轮融资仅五个月，公司估值已从7.4亿美元飙升至20亿美元，累计融资达2.3亿美元。

当前，自主运行的AI智能体重度依赖实时的互联网信息获取。但现有的通用搜索引擎API是为人类浏览设计的，在响应速度、绕过反爬机制及深度结构化数据提取上，根本无法满足大模型的高频调用需求。

Parallel的解法是直接提供一套专为AI智能体设计的网页检索与研究API。其核心商业逻辑是成为“AI时代的底层浏览器引擎”，为上层应用提供定制化、抗封锁的数据输入流。目前，该平台已吸引超10万名开发者接入，不仅拿下了Notion、AI法律独角兽Harvey等头部科技公司，还打入了对数据极度苛刻的华尔街银行与对冲基金，印证了其极高的商用价值。

Parallel Web Systems由前Twitter（现X）CEO Parag Agrawal创立。

5.提供可视化、节点式的AI媒体生成控制框架，ComfyUI完成3000万美元融资

官方网站：www.comfy.org/

ComfyUI完成3000万美元新一轮融资。本轮由Craft Ventures领投，Pace Capital、Chemistry与TruArrow跟投。公司投后估值达到5亿美元。此前，公司曾于2024年底完成由Chemistry Ventures、Cursor Capital等参与的1900万美元A轮融资。

尽管主流的文生图/视频模型质量大幅提升，但其“黑盒化”的提示词交互存在致命痛点：无法进行精确的局部微调。哪怕只改动一处细节，往往也会导致整图重新生成，这根本无法满足专业特效、动画及工业设计对“绝对可控性”的刚需。

为此，ComfyUI构建了一套基于节点（Node-based）的模块化工作流框架。创作者可将 AI 生成过程拆解为一个个独立模块，通过简单连线，即可实现对底层模型在每一步骤的像素级掌控。

在AI生成内容泛滥的当下，专业工具的核心价值正从“一键生成”向“深度控制（Human-in-the-loop）”转移。通过将复杂的扩散模型参数封装为直观的节点交互，ComfyUI迅速确立了其在专业创意领域的基建地位。目前平台已积累超400万用户，甚至在行业内催生了专职的“ComfyUI工程师”岗位。

ComfyUI由联合创始人兼CEO Yoland Yan领导。该项目最初于2023年作为开源项目启动，凭借在开发者及专业创意群体中极强的自下而上的社区号召力，迅速完成了从极客工具向高估值商业化初创公司的转型。  

本文由阿尔法公社综合自多个信息源，并在AI模型的辅助下写作，封面图片由AI生成。

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