AI 初創公司 River AI 在成立僅兩個月後，便宣佈獲得高達 11 億美元的融資，由 General Catalyst 和 AMP PBC 領投，參投方包括輝達、AMD Ventures、Y Combinator 和淡馬錫。這家由 xAI 聯合創始人 Igor Babuschkin 創立的公司，目標是從零開始重建 AI 技術棧，打造個人可訓練的智慧體，而非替代人類工人。

Babuschkin 曾在 DeepMind 和 OpenAI 擔任 AI 相關職務，他於今年 6 月公開了 River AI 的使命。他在釋出部落格中寫道：“為了實現這一目標，我們相信必須從頭到尾重建技術棧：訓練、模型、產品層，以及讓個人 AI 貼近你的新硬體。”他設想，有能力的智慧體將成為日常生活的常態，“更像守護天使：安靜地存在，站在你這邊，幫助你處理真正重要的事情。它們會非常瞭解你，並且只屬於你，而不是別人的。”

River AI 已經推出了一個 API，按每百萬 token 計費，價格取決於所使用的開放模型。該 API 允許開發者對模型進行強化學習（RL）和低秩適應（LoRA）微調。公司稱，這一首款產品旨在對抗提示工程（prompt engineering）的侷限。“提示工程是在操控一個你不擁有、也無法改進的模型。River 讓你將開放模型訓練成真正屬於你的模型，並像任何其他端點一樣提供服務。”

這筆融資的規模對於一家初創公司而言相當可觀，或許也再次印證了 AI 領域的過熱氛圍。但 River AI 的定位恰逢其時：企業正逐漸意識到，通過混合使用多種模型（包括開放權重模型）來控制自己的 AI 命運。River 承諾通過其“neocloud”產品解決後訓練環節的專業知識問題。公司在融資公告中表示：“任何企業都可以在 15 到 20 分鐘內完成一次複雜的強化學習執行，無需基礎設施團隊，相比閉源方案可節省兩到四倍的成本。”

River AI 的更大願景是，每個人都將擁有自己的智慧體，由自己訓練，為自己工作。這一概念已初見端倪，例如個人本地執行的智慧體 OpenClaw 及其衍生品的興起。此外，輝達已與戴爾、微軟、惠普等 PC 廠商合作，推出支援 AI 的硬體。River 的技術將如何與眾不同，尚待觀察，但它正以充足的資金儲備開始嘗試。

對於 AI 產業投資者而言，這筆交易傳遞了多重訊號。一方面，它表明資本對個人化 AI 智慧體賽道的強烈信心，可能推動模型訓練與部署模式的變革。另一方面，輝達和 AMD 等晶片巨頭的參與，也凸顯了硬體層面對新型 AI 工作負載的重視。River AI 能否兌現其承諾，仍需時間檢驗，但其雄厚的資金實力無疑為其提供了試錯的空間。