中美AI顶尖研究员同日创业 高估值实验室涌现
5月13日，中美两地AI创业领域同时传出重磅融资标志着上一轮模型大战结束后，顶尖技术人才正集体涌向新的研究方向。一边是国内前通义千问技术负责人林俊旸的新实验室，以约20亿美元估值开启首轮融资；另一边是硅谷前Meta科学家田渊栋联合创办的Recursive Superintelligence公司，携6.5亿美元累计融资和46.5亿美元估值正式亮相。
这两起同日发生的融资事件，清晰揭示了全球AI研究前沿的转向。当大多数公司仍在追逐更大参数规模的通用模型时，最顶尖的研究员已开始探索让AI系统具备自我改进能力的新范式。资本用巨额估值投票，预示着行业竞争正进入一个更注重底层创新而非单纯规模扩张的新阶段。
国内创投史罕见的高估值案例
据独家林俊旸已正式开启创业，新公司正以约20亿美元估值寻求数亿美元首轮融资，投资方包括高榕创投和红杉中国。对一家零产品、零模型发布的中国AI初创公司而言，20亿美元的种子轮估值在国内创投史上几乎没有先例。不过，若参照硅谷近期同类公司的融资规模，这个数字仍显得相对克制。
林俊旸今年33岁，2019年加入阿里达摩院，从高级算法工程师起步，6年时间连升四级，去年5月晋升至P10，成为阿里历史上最年轻的P10级技术专家。他掌舵通义千问系列三年期间，主导了整个系列的研发与开源路线。截至2026年1月，Qwen衍生模型在Hugging Face上突破20万个，全球下载量超过10亿次，稳居开源大模型全球第一。
新公司的研究方向尚未官方公布，但林俊旸在离职后发表的长文中曾写道：“上一阶段的AI竞争是让模型更会思考，下一阶段的竞争是让模型为了行动而思考。”这或许暗示了新实验室将聚焦于AI智能体（Agent）或相关前沿方向。目前，团队已招募到数名来自字节、腾讯和海外背景的成员。
硅谷集结“全明星”团队押注递归自我改进
同日亮相的Recursive Superintelligence公司，由前Meta FAIR研究科学家总监田渊栋等多位顶尖研究者联合创立。公司定位极为激进——开发能够递归自我改进的AI系统。这意味着系统将不再依赖人类研究员手动设计数据集和训练流程，而是让AI自己跑评测、自己改进训练、自己决定下一步研究方向。CEO Richard Socher将其定义为“神经网络的第三阶段，也可能是最后一阶段”。
这家公司的创始团队堪称“全明星阵容”。除田渊栋外，CEO Richard Socher是You.com创始人、前Salesforce首席科学家，NLP领域被引用次数排进全球前列的研究者之一。联合创始人Caiming Xiong是多模态预训练方向的核心研究员，Tim Rocktäschel是伦敦大学学院AI教授、前DeepMind首席研究员。其余三位联创Josh Tobin、Jeff Clune、Tim Shi均出自OpenAI。研究顾问Peter Norvig则是《人工智能：现代方法》的，AI领域三十年来公认的教科书级人物。
公司目前拥有25人团队，办公室设在旧金山和伦敦。本轮6.5亿美元融资由GV（Google旗下风投）和Greycroft领投，英伟达和AMD Ventures跟投。值得注意的是，硅谷近期涌现多家类似思路的初创公司，如Yann LeCun的AMI Labs今年3月融资10亿美元，Da vid Silver的Ineffable Intelligence 4月融资11亿美元种子轮，显示“自我改进AI”已成为资本密集押注的新赛道。
范式转移背后的资本逻辑与行业影响
百模大战收束之后，最顶尖的AI研究员无一选择继续做“再训练一个GPT级模型”这件事，而是开始创办新的独立AI Lab，探索更根本的突破。这两家创业公司同一天的动作，正是这股潮的典型代表。
这些趋势背后是资本的明确赌注。硅谷的非共识项目可以在4个月内走到46.5亿美元估值，国内的非共识项目在零产品阶段拿到136亿软妹币估值，也已创下国内创投史的纪录。资本显然都在赌下一个基础范式的突破，赌下一个OpenAI或Anthropic级别的公司出现。尽管估值高昂，但投资方相信，真正的价值将诞生于那些能够重新定义AI能力边界的底层创新之中。
从让模型更会思考，到让模型为了行动而思考，再到让模型自我改进——AI研究的重心正经历深刻转移。当顶尖人才与巨额资本共同涌向这些前沿方向，整个行业的技术演进路径可能被再次改写。
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