AI 初创公司 River AI 在成立仅两个月后，便宣布获得高达 11 亿美元的融资，由 General Catalyst 和 AMP PBC 领投，参投方包括英伟达、AMD Ventures、Y Combinator 和淡马锡。这家由 xAI 联合创始人 Igor Babuschkin 创立的公司，目标是从零开始重建 AI 技术栈，打造个人可训练的智能体，而非替代人类工人。

Babuschkin 曾在 DeepMind 和 OpenAI 担任 AI 相关职务，他于今年 6 月公开了 River AI 的使命。他在发布博客中写道：“为了实现这一目标，我们相信必须从头到尾重建技术栈：训练、模型、产品层，以及让个人 AI 贴近你的新硬件。”他设想，有能力的智能体将成为日常生活的常态，“更像守护天使：安静地存在，站在你这边，帮助你处理真正重要的事情。它们会非常了解你，并且只属于你，而不是别人的。”

River AI 已经推出了一个 API，按每百万 token 计费，价格取决于所使用的开放模型。该 API 允许开发者对模型进行强化学习（RL）和低秩适应（LoRA）微调。公司称，这一首款产品旨在对抗提示工程（prompt engineering）的局限。“提示工程是在操控一个你不拥有、也无法改进的模型。River 让你将开放模型训练成真正属于你的模型，并像任何其他端点一样提供服务。”

这笔融资的规模对于一家初创公司而言相当可观，或许也再次印证了 AI 领域的过热氛围。但 River AI 的定位恰逢其时：企业正逐渐意识到，通过混合使用多种模型（包括开放权重模型）来控制自己的 AI 命运。River 承诺通过其“neocloud”产品解决后训练环节的专业知识问题。公司在融资公告中表示：“任何企业都可以在 15 到 20 分钟内完成一次复杂的强化学习运行，无需基础设施团队，相比闭源方案可节省两到四倍的成本。”

River AI 的更大愿景是，每个人都将拥有自己的智能体，由自己训练，为自己工作。这一概念已初见端倪，例如个人本地运行的智能体 OpenClaw 及其衍生品的兴起。此外，英伟达已与戴尔、微软、惠普等 PC 厂商合作，推出支持 AI 的硬件。River 的技术将如何与众不同，尚待观察，但它正以充足的资金储备开始尝试。

对于 AI 产业投资者而言，这笔交易传递了多重信号。一方面，它表明资本对个人化 AI 智能体赛道的强烈信心，可能推动模型训练与部署模式的变革。另一方面，英伟达和 AMD 等芯片巨头的参与，也凸显了硬件层面对新型 AI 工作负载的重视。River AI 能否兑现其承诺，仍需时间检验，但其雄厚的资金实力无疑为其提供了试错的空间。