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有美国创业公司想追Kimi和DeepSeek,一线VC几乎都说了不

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8月3日消息,《华尔街日报》近日报道,2025年末,美国AI创企Arcee AI决定把大部分剩余现金押在一个目标上:从头训练一款大型开放权重模型。公司当时约有30名员工。Arcee后来披露,围绕Trinity的算力、人员、数据、存储和运营等投入合计约2000万美元。2048块英伟达B300 GPU连续运行33天,Trinity Large由此诞生。

2026年4月1日,经过后训练的Trinity-Large-Thinking上线。它最初按Apache 2.0许可证发布;5月29日,Arcee又把整个Trinity系列迁至OpenMDW-1.1。企业既可以调用Arcee的API,也可以从Hugging Face下载模型权重,部署在自己的系统里。选择私有部署后,数据不必送到模型供应商的服务器;企业也可以继续微调模型,或者长期固定在某个版本上。

技术上,Trinity Large采用稀疏混合专家架构,共有4000亿参数,单次激活其中130亿;整个预训练使用了17万亿词元。

首席执行官马克·麦奎德(Mark McQuade)说:“我们就是一群闷头干活的怪人,想证明所有人都看错了。”

对银行、医院、大学和国家实验室来说,这种控制权尤其重要。它们不仅关心模型表现,也关心数据存放在哪里、谁能修改模型,以及能否长期使用同一版本。

控制权之外,价格也在影响客户选择。《华尔街日报》称,过去一年,Kimi、Qwen和DeepSeek等中国开放权重模型凭借较低价格吸引了不少美国用户。如果美国机构还要求模型由美国团队训练、权重可下载、许可证宽松,选择范围就更窄。Arcee押注的正是这块空档。

但投资人担心,客户一旦自行部署,Arcee就不再掌握每次调用的入口。API、私有部署和技术服务能带来多少持续收入?权重交到用户手里后,公司还能在多大程度上维持客户关系?

Arcee此前累计融资5000万美元,估值一度达到2.4亿美元。但麦奎德告诉《华尔街日报》:“几乎每家一线风投都说了不。”

Arcee的早期投资者、Emergence Capital合伙人乔·弗洛伊德(Joe Floyd)听到过更不客气的说法:“我不希望它成功。我不投,因为它会伤到我在Anthropic或OpenAI上的投资。”弗洛伊德说,这样的理由,他听了一遍又一遍。

钱并没有离开人工智能。报道援引PitchBook数据称,2026年第一季度,AI初创企业共融资2555亿美元,其中67.3%集中在OpenAI、Anthropic和xAI的三笔融资里。

商业模式之外,投资人还有第二层疑问:模型本身是否足够强。《华尔街日报》称,Trinity Large在多项主要基准上仍落后于Anthropic和OpenAI的头部模型。这意味着Arcee既要证明开放权重有市场,也要证明一家小公司能够持续承担追赶成本。

麦奎德显然憋着一口气。他说,自己几乎和那些在X上呼吁发展美国开放模型的风投都谈过。“我们已经下场训练、发布模型,不是只在嘴上说说。我们想让美国赶上并超过中国。”

美国开放模型并非完全没有支持者。英伟达今年3月组建Nemotron Coalition,希望通过共享研究、专业能力、数据和算力推进开放前沿模型。

7月22日,美国能源部与Arcee宣布开发Genesis-Science-1(GS1),一款面向科学研究的开放权重模型。Arcee负责筹备算力、整理训练数据、完成训练及后训练,并搭建科学工作台和受控执行环境;能源部科学家和参与项目的国家实验室将提供经审核的科学材料、确定研究任务、设计评测并验证结果。

能源部托管的贡献门户已经开放,正向大学、国家实验室、企业和科研机构征集科学文本、代码、文档、结构化技术数据、研究环境和评测材料。首轮基础阶段材料的申请截止日期是8月6日。

7月31日,Arcee又在X上向科研社区征集GS1的训练材料,包括适合预训练、中期训练或上下文扩展的科学文本、代码、文档和结构化技术数据。

帖子下面,一名用户追问:“既然数据来自社区自愿贡献,希望你们之后也考虑把这些数据开源出来。这会推动整个领域。”

GS1计划在2026年晚些时候公开发布模型权重、技术报告和演示。它瞄准的是更长的科学计算流程:修复代码、调用工具、处理彼此冲突的运行日志,并留下可供复查和复现的工作记录。

《华尔街日报》称,Arcee正在推进一轮预计很快完成的新融资,计划用这笔资金训练更大的模型。GS1能否在年内按计划开放,新融资能否落地,将检验这支约30人的团队是否还有资本再押一次。(易句)

(本文由AI翻译,网易编辑负责校对)

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