估值百億，產(chǎn)品幾無(wú)，這便是當(dāng)下最瘋狂的AI資本敘事。

最近，前OpenAI CTO米拉·穆拉蒂創(chuàng)立的Thinking Machines Lab，正以高達(dá)500億美元的估值，籌劃新一輪40億至50億美元的融資。而它拿得出手的，僅是一個(gè)名為T(mén)inker、界面尚待考證的API接口。

相比傳統(tǒng)商業(yè)邏輯，這無(wú)異于一場(chǎng)豪賭：資本押注的，早已不是產(chǎn)品，而是人，是那串貼在創(chuàng)始人身上的“OpenAI開(kāi)國(guó)元老”的黃金標(biāo)簽。

穆拉蒂的實(shí)驗(yàn)室，正是席卷硅谷的neolab（新生代實(shí)驗(yàn)室）風(fēng)潮中最耀眼的一朵浪花。據(jù)國(guó)外知名VC menlo合伙人Deedy推文，AI領(lǐng)域新興的10家neolab中，9家在種子輪階段就斬獲10億美元估值。

一批從OpenAI、DeepMind等巨頭出走的頂尖研究員，正以反叛者的姿態(tài)，用全新的范式重建AI研究的邏輯。他們不談營(yíng)收，不論商業(yè)化，只談那些看似天方夜譚的方向：情感智能、AI社會(huì)、自動(dòng)化科學(xué)家等。

資本的反應(yīng)則更為直接與狂熱：Humans&成立數(shù)月估值40億，SSI瞄準(zhǔn)超智能安全估值320億，Periodic Labs一出手種子輪便是3億……這些在傳統(tǒng)視角下“啥也沒(méi)有”的實(shí)驗(yàn)室，正以令人咋舌的估值，鯨吞著數(shù)十億美金。

當(dāng)最聰明的大腦決定另起爐灶，資本的選擇是不看PPT，只認(rèn)履歷，用真金白銀為他們的直覺(jué)與純粹投票，賭他們能用履歷兌換一個(gè)不一樣的未來(lái)。

5家，拿下 25億美元

當(dāng)OpenAI和Anthropic的估值飆升至1830億美元量級(jí)，變得“貴得離譜”時(shí)，資本的洪流正悄然涌向一批更為神秘、精悍的新型實(shí)驗(yàn)室neolab。

根據(jù)The Information報(bào)道，僅五家neolab初創(chuàng)公司，就在過(guò)去一個(gè)月內(nèi)完成或洽談了高達(dá) 25億美元 的融資。

如果只看研究方向，neolab的主題幾乎毫無(wú)共識(shí)：有人在做多智能體數(shù)字社會(huì)，有人在研究情感智能，有人在做自動(dòng)化科學(xué)家，有人探索身體化智能，有人在推進(jìn)實(shí)驗(yàn)物理材料，有人在逼近通用智能的邊界。

它們共同點(diǎn)只有一個(gè)——?jiǎng)?chuàng)始人都是那批走出巨頭實(shí)驗(yàn)室的最能打的人。這些neolab的創(chuàng)始人，幾乎全部從OpenAI、DeepMind、Anthropic等巨頭出走，個(gè)人財(cái)富早已達(dá)到千萬(wàn)乃至億美元級(jí)別。然而，他們放棄了巨頭的穩(wěn)定與高薪，選擇all in一種新的AI范式。

正是這種財(cái)務(wù)自由帶來(lái)的純粹性，構(gòu)成了neolab最核心的魅力。他們可以無(wú)視短期商業(yè)化壓力，專注于那些巨頭不屑或無(wú)力觸及的高風(fēng)險(xiǎn)、長(zhǎng)周期探索。

于是，我們看到了研究方向呈現(xiàn)出前所未有的多元化：

• 前xAI研究員Eric Zelikman籌集10億美元打造情感型AI初創(chuàng)Humans&，他不追求更快的推理速度，而是讓AI理解情緒、進(jìn)行價(jià)值權(quán)衡，并建立長(zhǎng)期關(guān)系。

• OpenAI安全研究員Eddie Zhang創(chuàng)業(yè)打造“多智能體數(shù)字社會(huì)”Isara，試圖讓上千個(gè)AI智能體像真實(shí)公司一樣自主分工、協(xié)作與治理。

• 前OpenAI首席科學(xué)家Ilya Sutskever創(chuàng)立SSI，將“開(kāi)發(fā)可控的超智能”作為唯一使命，安全優(yōu)先于一切，據(jù)傳估值已觸及320億美元。

相比之下，巨頭們似乎被禁錮在大模型優(yōu)化的單一路徑上，追求參數(shù)與算力的線性增長(zhǎng)。而neolab則追求迭代智能，其使命不是把模型做得更大，而是去發(fā)現(xiàn)新的智能結(jié)構(gòu)。這種純粹性也讓他們能夠保持極度小而精的團(tuán)隊(duì)，將“技術(shù)復(fù)利”做到極致。

當(dāng)然，這也催生了“夢(mèng)想驅(qū)動(dòng)估值”的奇觀。這些實(shí)驗(yàn)室普遍收入極低甚至為零，沒(méi)有成熟產(chǎn)品，卻憑借創(chuàng)始人的光環(huán)效應(yīng)和顛覆性愿景，在早期就獲得令人瞠目的估值。

最典型的案例莫過(guò)于前OpenAI CTO Mira Murati創(chuàng)立的Thinking Machines Lab。在僅推出一個(gè)初步的開(kāi)發(fā)者工具Tinker、產(chǎn)品能力有待考證的情況下，其估值據(jù)傳已高達(dá)500億美元。

相比巨頭，neolab的10億美元估值幾乎是白菜價(jià)，例如Murati作為OpenAI開(kāi)國(guó)元老的標(biāo)簽，其加成就已值百億。

情感智能、游戲視頻模型……九成種子輪拿10億美元估值

接下來(lái)依次介紹這些neolab。

①OpenAI“開(kāi)國(guó)元老”單干，做超智能保險(xiǎn)

Safe Superintelligence

（SSI）

▲?Ilya?Sutskever、Paul Christiano、aniel Kokotajlo（從左到右）

披露融資規(guī)模接近/超過(guò)十億美元，并與云基礎(chǔ)設(shè)施方戰(zhàn)略合作保障算力。技術(shù)上需解決三大核心：推進(jìn)能力時(shí)確保安全邊界領(lǐng)先、將理論對(duì)齊工程化、在無(wú)產(chǎn)品壓力下維持透明治理。

短期內(nèi)SSI是"科研+安全驗(yàn)證"的高強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)室。盡管目前無(wú)商用產(chǎn)品，但其獲得Google

（TPU支持）

②前OpenAI CTO出走創(chuàng)業(yè)，聚焦“企業(yè)定制模型”

相比Cursor的290億美金估值，Thinking Machines啥也沒(méi)有就快估值500億美元。原因在于其創(chuàng)始人Mira Murati給它的加成太大。這位前OpenAI CTO、臨時(shí)CEO技術(shù)背景聚焦工程研發(fā)+產(chǎn)品落地+AI前沿技術(shù)操盤(pán)，她于今年出走創(chuàng)立新公司。

▲Mira?Murati

新公司主攻“可解釋的群體智能”與符號(hào)-概率混合架構(gòu)，將大量輕量級(jí)模型組織成層級(jí)化“工作流工廠”，通過(guò)可驗(yàn)證協(xié)議在金融風(fēng)控、藥物發(fā)現(xiàn)等高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)可審計(jì)的多智能體協(xié)同。

實(shí)驗(yàn)方向包括任務(wù)分解語(yǔ)言、跨智能體信任評(píng)分與動(dòng)態(tài)合約

（以弱監(jiān)督獎(jiǎng)勵(lì)流標(biāo)注）

近期，Thinking Machines Lab在籌集40億至50億美元。此前它已籌集了20億美元資金，最近一次的估值為100億美元。

③前xAI研究員籌集10億美元打造情感型AI

Eric Zelikman來(lái)自xAI，是行業(yè)內(nèi)罕見(jiàn)專注“情緒、價(jià)值觀與長(zhǎng)期關(guān)系建�！钡难芯空�。他的方向不追求更快的推理速度或更長(zhǎng)的上下文，而是讓AI更像人。其能處理數(shù)周乃至數(shù)月的任務(wù)，理解情緒、做價(jià)值權(quán)衡，并建立長(zhǎng)期關(guān)系。

▲Eric Zelikman

由Zelikman創(chuàng)立的Humans&致力于打造“情感智能”AI，把傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)從分鐘級(jí)、小時(shí)級(jí)任務(wù)，延伸到用時(shí)數(shù)周甚至數(shù)月的現(xiàn)實(shí)任務(wù)，如長(zhǎng)期決策、戰(zhàn)略規(guī)劃、陪伴式互動(dòng)等。其目標(biāo)是讓AI不再追求“一次答對(duì)”，而是追求“長(zhǎng)期最優(yōu)”，具備自我情緒建模與長(zhǎng)期目標(biāo)協(xié)調(diào)能力。

盡管研究尚未商業(yè)化，也沒(méi)有成熟產(chǎn)品，Humans&仍在成立數(shù)月內(nèi)與投資人洽談以40億美元估值融資10億美元。知情人士稱，Nvidia與AMD均有意投資，希望這類新實(shí)驗(yàn)室成為下一代算力大戶。

④前DeepMind 12年元老創(chuàng)業(yè)Reflection AI，逐夢(mèng)超級(jí)智能

Reflection AI的CEO Misha Laskin，DeepMind前研究科學(xué)家，主導(dǎo)了Gemini從初代到1.5的RLHF訓(xùn)練體系和獎(jiǎng)勵(lì)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)，負(fù)責(zé)模型與人類反饋的閉環(huán)優(yōu)化。芝加哥大學(xué)理論物理博士+伯克利博士后，2017年創(chuàng)業(yè)做AI需求預(yù)測(cè)，25歲入選福布斯“30 Under 30”。

CTO Ioannis Antonoglou是DeepMind 12年元老，AlphaGo、AlphaZero、MuZero核心架構(gòu)設(shè)計(jì)者，直接參與策略搜索與價(jià)值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，推動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在復(fù)雜棋類和決策任務(wù)中實(shí)現(xiàn)突破。

兩位創(chuàng)始人聯(lián)手，帶領(lǐng)60人團(tuán)隊(duì)大部分來(lái)自DeepMind、OpenAI，專注于高性能模型訓(xùn)練、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化與大模型架構(gòu)設(shè)計(jì)。他們的目標(biāo)是，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)、獎(jiǎng)勵(lì)建模和大規(guī)模生成模型緊密結(jié)合，首先打造自主編碼智能體，使其能夠在復(fù)雜編程任務(wù)中自我優(yōu)化、規(guī)劃與執(zhí)行，再逐步擴(kuò)展到通用推理與跨領(lǐng)域問(wèn)題解決。

投資人直接投入1.3億美元，A輪估值5.55億美元，紅杉、英偉達(dá)、LinkedIn聯(lián)合創(chuàng)始人Reid Hoffman等均在股東名單上。

⑤You.com CEO雙線作戰(zhàn)，10億美元建AI實(shí)驗(yàn)室

前Salesforce首席科學(xué)家、You.com創(chuàng)始人、斯坦福NLP博士Richard Socher，正在籌建一家以他本人命名的新型研究所，目標(biāo)直指“自動(dòng)化AI研究”。同名研究所Richard Socher在籌備階段就計(jì)劃募資近10億美元。

▲Richard Socher

Socher的設(shè)想是把科研流程徹底機(jī)器化：構(gòu)建一套能夠自動(dòng)完成模型設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)執(zhí)行與迭代優(yōu)化的閉環(huán)系統(tǒng)，讓AI能自主生成新想法、自我反思、自動(dòng)驗(yàn)證，從而顯著壓縮從概念提出到可復(fù)現(xiàn)結(jié)果之間的周期。這種理念瞄準(zhǔn)的是“研究生產(chǎn)力的系統(tǒng)級(jí)解放”。

短期內(nèi)，Socher團(tuán)隊(duì)的能力對(duì)藥物研發(fā)、材料科學(xué)、半導(dǎo)體等高實(shí)驗(yàn)密度行業(yè)尤其具有吸引力。這一方向不是堆算力，而是重構(gòu)科學(xué)家的工作方式。

團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)三條核心路徑：1）自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與超參搜索，減少人工反復(fù)調(diào)試；2）強(qiáng)化實(shí)驗(yàn)可復(fù)現(xiàn)性，并構(gòu)建完善的閉環(huán)驗(yàn)證體系；3）將“自動(dòng)化研究”的產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)化為可工程化模塊，使其能真正應(yīng)用在企業(yè)級(jí)場(chǎng)景中。

⑥OpenAI和DeepMind大佬離職聯(lián)手，押注“AI做科學(xué)”

Periodic Labs由前OpenAI后訓(xùn)練研究副總裁Liam Fedus與前DeepMind資深研究員Ekin Dogus Cubuk創(chuàng)立，目標(biāo)是打造“AI科學(xué)家”：不僅生成論文和預(yù)測(cè)，而是真正開(kāi)啟“從模擬→設(shè)計(jì)→實(shí)驗(yàn)→驗(yàn)證”的全鏈路自動(dòng)化科研流程。

▲Ekin Dogus Cubuk（左）和William（Liam）Fedus（右）

Periodic Labs首要研究方向聚焦于低能耗超導(dǎo)材料、新材料與催化劑等高壁壘、實(shí)驗(yàn)密集型領(lǐng)域。其愿景是讓AI不只是理論工具，而是能在實(shí)驗(yàn)室里自主提出假設(shè)、設(shè)計(jì)合成路線、執(zhí)行物理實(shí)驗(yàn)，并完成結(jié)果反饋，實(shí)現(xiàn)“真AI科學(xué)家”的閉環(huán)。

據(jù)公開(kāi)融資文檔，Periodic Labs已完成首輪種子融資，金額約為3億美元，由風(fēng)投機(jī)構(gòu)Andreessen Horowitz

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⑦斯坦福三教授做“身體化擴(kuò)散智能”，專注長(zhǎng)期決策

Inception Labs是一家由三位斯坦福背景的頂尖學(xué)者聯(lián)合創(chuàng)立的新型AI公司：擴(kuò)散模型和FlashAttention關(guān)鍵推動(dòng)者Stefano Ermon、UCLA助理教授Aditya Grover、康奈爾大學(xué)助理教授Volodymyr Kuleshov。

三人長(zhǎng)期深耕生成模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與科學(xué)計(jì)算，并擁有將前沿技術(shù)成功推向產(chǎn)業(yè)的履歷，為公司帶來(lái)罕見(jiàn)的“學(xué)術(shù)深度+商業(yè)落地”雙重優(yōu)勢(shì)。

公司聚焦“身體化智能”與“長(zhǎng)期學(xué)習(xí)系統(tǒng)”，試圖突破傳統(tǒng)模型僅停留在文字或靜態(tài)數(shù)據(jù)中的局限，讓AI置身真實(shí)世界，通過(guò)持續(xù)的物理交互積累經(jīng)驗(yàn)，形成可長(zhǎng)期更新的策略與習(xí)慣。他們?cè)噲D打造“任務(wù)生命周期管理器”，讓智能體在數(shù)周甚至數(shù)月中依環(huán)境變化不斷迭代策略。

在商業(yè)端，Inception Labs采用軟硬件一體路線，通過(guò)機(jī)器人與傳感系統(tǒng)切入制造業(yè)和物流業(yè)這些需要長(zhǎng)期適應(yīng)、高頻執(zhí)行的場(chǎng)景。團(tuán)隊(duì)已推出Mercury系列擴(kuò)散語(yǔ)言模型，其中Mercury Coder在編程任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了數(shù)倍效率提升，為身體化智能提供高效推理引擎。

⑧游戲視頻專家專注于“時(shí)空推理”模型

General Intuition由Pim de Witte聯(lián)合James Swingos、Ken Colton等核心成員創(chuàng)立。創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)匯集科研、技術(shù)基建及視頻處理領(lǐng)域?qū)＜�，Pim此前執(zhí)掌視頻平臺(tái)Medal九年，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)積累海量游戲視頻數(shù)據(jù)，其他成員深耕世界建模與策略學(xué)習(xí)前沿，兼具技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)落地經(jīng)驗(yàn)。

General Intuition起源于視頻平臺(tái)Medal，利用其每年數(shù)十億條游戲視頻作為訓(xùn)練集，專注于“時(shí)空推理”與環(huán)境感知基礎(chǔ)模型，讓智能體理解物理世界中的運(yùn)動(dòng)因果。

2025年10月，公司獲得1.34億美元種子/早期融資，是2025年AI領(lǐng)域規(guī)模最大的早期融資之一。資金將用于擴(kuò)展團(tuán)隊(duì)、基礎(chǔ)設(shè)施及加速機(jī)器人/無(wú)人機(jī)原型驗(yàn)證。

其核心主張是，游戲視頻提供了豐富的稀有成功/失敗鏡頭，適合訓(xùn)練理解物體運(yùn)動(dòng)、碰撞與長(zhǎng)期因果關(guān)系的模型。商業(yè)路徑從游戲AI代理延伸至現(xiàn)實(shí)世界的感知控制，如搜救無(wú)人機(jī)、倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人。

⑨金融圈名人下場(chǎng)做“數(shù)學(xué)超級(jí)智能”，可用于金融分析

Harmonic的故事從一個(gè)金融圈明星開(kāi)始：其聯(lián)合創(chuàng)始人Vlad Tenev，就是知名券商Robinhood的聯(lián)合創(chuàng)始人與前CEO。這一次，他從金融與算法交易領(lǐng)域進(jìn)入AI，引發(fā)了資本與媒體的廣泛關(guān)注。

Harmonic是一家以“人類數(shù)學(xué)直覺(jué)”為起點(diǎn)的AI公司。它并不追求建立更大的模型、堆滿算力，而是重新設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)推理系統(tǒng)：讓AI像人一樣抽象、驗(yàn)證、反思，把復(fù)雜數(shù)學(xué)任務(wù)拆解成結(jié)構(gòu)化步驟。公司已于2025年完成C輪融資，估值達(dá)約14.5億美元。

Harmonic的技術(shù)路線是構(gòu)建“數(shù)學(xué)層”的系統(tǒng)化推理引擎，與傳統(tǒng)大模型并行，而不是取代。他們面向的是科研、量化、工程與高復(fù)雜度任務(wù)，強(qiáng)調(diào)輸出必須可驗(yàn)證、可審計(jì)、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)。與當(dāng)前主流AIagent趨勢(shì)相比，Harmonic的定位是提供底層高可靠性的“數(shù)學(xué)思維組件”。

⑩OpenAI安全研究員創(chuàng)業(yè)“多智能體數(shù)字社會(huì)”

前OpenAI安全研究員Eddie Zhang曾專注于多智能體系統(tǒng)的安全與協(xié)作機(jī)制研究。他認(rèn)為未來(lái)智能不是一個(gè)超級(jí)大腦，而是一整個(gè)“AI社會(huì)”。于是他從最前沿的安全／協(xié)作研究中走出來(lái)，轉(zhuǎn)身搭建一個(gè)全新的“智能體社會(huì)平臺(tái)”。

其創(chuàng)業(yè)的公司Isara嘗試讓上千甚至上萬(wàn)智能體自主分工、協(xié)作、達(dá)成治理共識(shí)，像一個(gè)有部門(mén)、有責(zé)任、有激勵(lì)機(jī)制的公司。它的AI智能體可以在不確定環(huán)境中自動(dòng)分工、協(xié)作、分配“責(zé)任／信用”、共同完成諸如財(cái)報(bào)預(yù)測(cè)、企業(yè)盡調(diào)、法律文件分析等復(fù)雜任務(wù)。

從行業(yè)趨勢(shì)來(lái)看，Isara的產(chǎn)品與當(dāng)前流行的“單體AI agent自動(dòng)化”形成對(duì)比。它不只是為了替人做事，而是為了模擬“組織結(jié)構(gòu)+社會(huì)機(jī)制+群體智能”。

Neo Lab成為了這個(gè)時(shí)代的信號(hào)。AI未來(lái)的發(fā)電機(jī)，正從資源密集但可能陷入路徑依賴的巨頭實(shí)驗(yàn)室，重新回到那些手握新范式藍(lán)圖、極致專注的頂尖研究者手中。

而資本所能做的，就是搶在最早期，給他們足夠的彈藥，去打開(kāi)那些連巨頭都未曾設(shè)想的大門(mén)。

文/朗朗

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