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%。
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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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