英伟达投资AlphaGo之父新创公司 探索大模型未来发展方向
当地时间周三，英伟达的一则战略合作公告，将一家成立仅数月的英国AI初创公司推至全球科技舞台的中央。这家名为Ineffable Intelligence（意为“不可言喻的智能”）的公司，将与英伟达深度携手，共同为开发下一代前沿人工智能系统构建核心基础设施。
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这家公司的背景非同凡响。其创始人大卫·希尔维（David Silver）曾是DeepMind强化学习团队的负责人，正是他领导了传奇AI项目AlphaGo和AlphaZero的研发工作。希尔维于去年11月正式创办Ineffable Intelligence，并在今年初离开DeepMind。今年4月，这家初创公司在种子轮融资中一举吸引了高达11亿美元的全球资本，领投方包括美国红杉资本和光速创投，跟投方则汇聚了英伟达、谷歌、DST Global以及英国主权AI基金等顶级机构。
那么，这家AI初创公司究竟有何独特之处，能获得科技巨头与顶级风投如此高度的青睐？关键在于其选择的技术路径。与当前主流依赖海量人类数据进行训练的大语言模型不同，Ineffable Intelligence将专注于强化学习领域。简而言之，其目标是让AI模型像生物体一样，通过与环境的交互和“经验”积累来自主学习和进化。
希尔维对此的阐述极为深刻：“研究人员在很大程度上已经解决了AI领域里相对基础的问题，即如何构建那些掌握了人类已有知识的系统。但现在，我们面临更艰巨的挑战：如何构建能够自行探索和发现新知识的系统。这需要一种截然不同的方法论——让系统真正从经验中学习。”
正是这种挑战AI未来前沿的宏大愿景，叠加明星创始团队的顶尖光环，促使英伟达果断押注。英伟达CEO黄仁勋在合作声明中直接点明了核心价值：“人工智能的下一个前沿是创造超级学习者——即能够从持续不断的经验中进行自主学习的智能系统。”
双方的合作将聚焦于构建一个能够为强化学习系统大规模生成训练数据的专用流水线。这项艰巨任务将依托英伟达强大的Grace Blackwell超级计算平台，以及其即将上市的Vera Rubin平台来完成。这里存在一个关键的技术差异：不同于使用静态数据集进行预训练的传统模型，强化学习的工作负载会实时生成其所需的训练数据。整个系统必须在“行动-观察-评分-更新”的紧密闭环中持续高效运转，这对计算硬件之间的高速互连、内存带宽以及推理服务的实时性，都提出了远比传统预训练模式苛刻得多的要求。
新一代AI实验室获资本狂热追捧
Ineffable Intelligence的迅速崛起并非孤立现象。近几个月来，随着一批顶尖AI研究人员从大型科技公司离职创业，全球资本市场正掀起一股针对新一代AI研究实验室的融资狂潮。
就在同一天，由前DeepMind工程师Tim Rocktäschel创立的Recursive Superintelligence宣布完成了6.5亿美元的巨额融资。而在此前的3月，前Meta人工智能主管、图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）创办的AMI Labs也宣布完成了10亿美元的融资。
更早的案例同样引人注目。今年1月，通用人工智能实验室Humans&完成了4.8亿美元的种子轮融资，估值飙升至44.8亿美元。其数十位联合创始人堪称“全明星阵容”，成员来自OpenAI、Anthropic、xAI、DeepMind、Meta、微软、英伟达等一系列行业巨头。
去年9月，由前OpenAI研究副总裁Liam Fedus与前DeepMind科学家Ekin Dogus Cubuk联合创办的Periodic Labs，专注于“AI科学家+自主机器人”前沿赛道，完成了3亿美元融资，估值达13亿美元。有消息称，今年3月底，该公司正与投资者商讨以高达70亿美元的估值进行新一轮数亿美元的融资。
这一系列密集且高额的融资事件清晰地表明，全球资本正在以前所未有的热情和力度，押注那些致力于从根本上突破现有AI范式、探索更高级通用智能形态的顶尖团队。从模仿人类已知知识到自主发现未知规律，这场关乎人工智能未来的竞赛，下半场的哨声已然嘹亮吹响。
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