近日，Shield AI募资2.4亿美元F-1战略融资，公司估值为53亿美元。作为海豹突击队的一员，Shield AI 联合创始人 Brandon Tseng 亲身经历过智能自主性本可以挽救生命的问题。他问自己：“2030 年的军队是什么样子，自主性扮演什么角色？答案是：AI 飞行员为各种军事资产提供动力：飞机、无人机、轮船、卫星和潜艇。

2030 年的军队是什么样子，自主性扮演什么角色？答案是：AI 飞行员为各种军事资产提供动力：飞机、无人机、轮船、卫星和潜艇。

由于缺乏来自大型国防公司的软件和 AI 工程人才，这为重新开始并建立专注于 AI 飞行员的 21 世纪航空航天和国防技术公司提供了机会。2015 年，Shield AI 与联合创始人 Ryan Tseng 和 Andrew Reiter 一起成立，旨在为国防部和我们的盟友带来最好的 AI 和自主技术，以保护军人和平民。

近日，MelodAI选U币完成新一轮融资，LF Labs领投，Becker Ventures和香港投资公司Web3link参投，具体金额暂未披露。

去中心化 TransGRUs FL 框架

TransGRU 框架

MelodAI 建立在混合框架之上，该框架结合了 Transformer 和门控循环单元 （GRU） 的优势，可在音乐/视频生成和个性化推荐方面实现无与伦比的性能。

联邦学习

MelodAI 采用尖端的联邦学习 （FL） 框架，以提供个性化的 AI 功能，同时保持最高标准的数据隐私和安全。

去中心化存储

MelodAI 集成了强大的去中心化存储网络，以确保网络的隐私和安全，并为创作者和用户提供无缝体验。

Prime Intellect 正在为计算和智能构建点对点协议，实现集体创建、所有权和对主权开源 AI 的访问。我们正在超越集中式 AI，让任何人（从单独的 GPU 运营商到全球数据中心）都能贡献计算、代码或资本，并塑造开放和去中心化的 AI 生态系统。

今天，我们宣布已筹集 1500万美元 资金，由 Founders Fund 领投，参投方包括 Menlo Ventures、Andrej Karpathy（EurekaAI、Tesla、OpenAI）、Clem Delangue（Hugging Face）、Dylan Patel（SemiAnalysis）、Tri Dao（Together.AI）、Balaji Srinivasan（Network School）和 Emad Mostaque（Stability AI、智能互联网）、Jake Medwell（8VC 联合创始人）、Brendan McCord（Cosmos Institute）、Sandeep Nailwal（Polygon）等

这使我们的总资金超过 2000万美元，加速了我们在点对点计算和智能方面的工作。

扩展开放 + 去中心化 AI

Prime Intellect 已经在大规模运营。

计算：我们的 Compute Exchange 连接个人开发人员、初创公司、云提供商和数据中心，创建一个去中心化的 GPU 市场，使 AI 计算更便宜、更容易获得。

分散式模型训练：我们使用 PRIME 框架成功地训练了一个分散在三大洲的 10B 参数模型，证明分散式训练可以与集中效率相匹配，而无需单点控制。

开源 AI 研究：

-INTELLECT-1 的 10B 参数模型，这是第一个在去中心化基础设施上训练的模型。

-METAGENE-1，一种用于早期大流行检测和全球健康应用的生物基础模型。

-INTELLECT-MATH，一种使用 RL 训练的数学推理前沿模型。

-GENESYS + SYNTHETIC-1 ，一个分布式 RL 工作，从 DeepSeek-R1 生成最大的合成推理数据集。

-可验证计算：我们发布了 TOPLOC，这是一种用于高效可验证推理的局部敏感哈希方案。

-点对点计算和智能网络：Prime Intellect 协议已在测试网上运行，实现了一个无需信任的社区驱动型生态系统，贡献者可以从他们帮助创建的模型中受益。

下一步

我们正在构建一个开放、无需许可和集体拥有的 AI 未来。

-扩展计算市场 – 扩展我们的市场，以便任何人都可以按需租用或出售 GPU。

-Intelligence Markets – 实现所有不同 AI 模型的点对点市场，并使任何人都可以与现有企业竞争，以较低的成本提供 AI 模型。

-扩展分散式训练 – 集成 TOPLOC 式验证机制进行推理和训练，以将分散式训练、合成数据生成、分布式强化学习和推理扩展到前沿模型

-实现集体所有权 – 扩展我们的设计以支持模型、代理、数据集和代码的金融化，从而为开源 AI 提供新的收入来源

-与开源和去中心化 AI 领域的其他领先项目开展合作，以引导研究人员和开发人员共同推进开放研究的生态系统

-还有更多...

2025 年 2月 27日 — 领先的先进量子控制解决方案提供商 Quantum Machines （QM） 今天宣布，它已在 C 轮融资中筹集了 1.7 亿美元，使公司迄今为止的总资金达到 2.8亿美元。这项投资是在大多数量子计算公司现在依靠 QM 的技术来构建和扩展其系统之际进行的。本轮融资由 PSG Equity 领投，Intel Capital、Red Dot Capital Partners 和现有投资者参与，是量子行业最大的一轮融资。

2024 年是量子计算的分水岭，整个行业的突破性成就奠定了基础构建模块：Google 的 Willow 芯片在硬件层面展示了强大的性能增强，多家公司与 IBM 一起突破了 1,000 个量子比特，研究人员在 Google 的开创性演示的领导下，在量子纠错实施方面取得了长足的进步。在这股创新浪潮中，Quantum Machines 处于实现行业许多最重要进步的最前沿，并将利用这笔资金帮助推动具有数万个量子比特的量子计算机的发展。

“量子计算生态系统已经开放，现在全球有数百个团队并行推进前沿技术，并以前所未有的速度出现突破，”Quantum Machines 的联合创始人兼首席执行官 Itamar Sivan 博士说。“量子计算机的大规模采用指日可待。量子是我们这一代最大、最重要的技术竞赛之一。这是一场不输的游戏，我们非常荣幸能与该领域的领导者合作，提供核心基础设施以实现这一目标。

Quantum Machines 的混合控制技术支持在所有类型的量子计算机上无缝执行一些最苛刻的计算要求。这种多功能性推动了全球大多数量子计算公司迅速采用它。Quantum Machines 在 NVIDIA DGX Quantum 上的合作将加速计算与实时量子控制相结合，进一步缩短了从突破性量子计算机到实用量子计算机的时间。

“将量子处理器转变为功能性量子计算机是一项巨大的技术挑战，”Quantum Machines 的联合创始人兼首席技术官 Yonatan Cohen 博士说。“您需要精确控制量子系统，实时处理大量数据，并在量子和经典处理器之间编排复杂的算法。我们的平台独特地集成了所有这些功能，使团队能够快速从实验室的创新转变为数据中心的部署。

“量子计算行业正在达到一个拐点，”PSG Equity 董事 Rotem Shacham 说。“我们相信 QM 已成为领先量子公司构建和扩展量子计算机所依赖的'首选'解决方案。随着量子计算市场在过去十年中继续加速增长，QM 的领先市场地位和与多种量子技术合作的能力使其具有独特的优势，可以扩大其领导地位。我们很高兴能够领导这一轮融资，并支持 QM 进入下一阶段的增长。

“这项重大投资证明了我们商业模式和增长轨迹的实力，”Quantum Machines 首席财务官 Nir Ackerman 说。“凭借这笔资金，我们相信我们有能力加速扩张、推动创新并为我们的利益相关者创造长期价值。我们很高兴能在投资者的支持下再接再厉，并实现我们的愿景。

关于 Quantum Machines

Quantum Machines （QM） 是量子控制解决方案的领先提供商，通过其混合控制方法推动量子计算的进步。通过协调量子和经典作，Hybrid Control 消除了摩擦并优化了硬件和软件的性能，使研究人员和构建者能够快速迭代、解决挫折并将富有远见的想法变为现实。其平台支持任何类型的量子处理器，使该行业能够扩展系统、加速突破并突破界限——这在以前是不可能的。

Anthropic即将完成一轮35亿美元的融资，对该公司的估值为615亿美元。2月25日，Anthropic宣布推出 Claude 3.7 Sonnet1，这是Anthropic迄今为止最智能的模型，也是市场上第一个混合推理模型。Claude 3.7 Sonnet 可以产生近乎即时的响应或扩展的、循序渐进的思考，让用户可以看到。API 用户还可以精细控制模型可以思考多长时间。

Claude 3.7 Sonnet 在编码和前端 Web 开发方面显示出特别强大的改进。除了该模型，Anthropic还引入了一个用于代理编码的命令行工具 Claude Code。Claude Code 作为有限的研究预览版提供，使开发人员能够直接从其终端将大量工程任务委派给 Claude。

近日，美国人工智能编码工具包提供商Codeium获得战略投资，Codeium 由一组研究人员和工程师开发，旨在构建软件开发的未来。我们意识到，生成模型的最新进展与我们世界一流的优化深度学习服务软件相结合，可以以尽可能低的成本（或者理想情况下，免费）为用户提供最优质的基于 AI 的产品。

新资金将推动生物制药公司计算高效基础模型的市场扩张

卑诗省温哥华，小分子药物发现高级基础模型 Enki™ 背后的公司 Variational AI 今天宣布完成其超额认购的550万美元种子延长轮融资。Enki™ 使生物制药化学团队能够有效地发现和优化新的苗头化合物和先导化合物，从而加速早期药物发现。该轮融资吸引了投资者的浓厚兴趣，超过了公司最初的融资目标，反映了对 Enki 潜力的信心。Nimbus Synergies 领投，默克全球健康创新基金、Quimby Investments、Threshold Impact 和 Defined Capital 参投。现有投资者 Flying Fish、A&E Investment 和 Nepenthe Capital 参与了本轮融资。

近年来，人工智能 （AI） 在早期药物发现中的采用在整个生物制药行业加速发展;然而，小分子药物发现仍然依赖于较旧的非生成（判别性）AI 模型，这些模型专注于从大型虚拟分子库中寻找命中结果。虽然有效，但这种方法通常会限制新发现，并且仍然需要通过多个设计-制造-测试-分析 （DMTA） 周期进行大量优化。

“伟大的药物始于伟大的分子，但大多数药物发现都是从同一个地方开始的——筛选分子文库或调整现有的支架，”Variational AI 首席执行官 Handol Kim 说。“相比之下，我们在涵盖近 600 个靶点的专有数据集上训练了 Enki™ 基础模型，该模型产生了具有出色效力和选择性的多样化潜在客户。这使生物制药公司的化学团队能够发现和优化具有最佳新起点的苗头化合物和先导化合物，比传统方法更高效，“Kim 继续说道。“我们的合作伙伴在几周内从每个项目生成的多个支架中合成和测试了大约 20 种新分子，并实现了超过 50% 的亚微摩尔命中率和 90% 的合成成功率。”

生成模型在语言和图像等领域非常有效，但尚未对化学产生类似的深远影响。Nimbus Synergies 管理合伙人 Jason Robertson 表示：“Variational AI 科学团队花了数年时间悄悄构建了一个仅限于小分子药物发现的基础模型，该模型使用的计算和数据比其他领域的基础模型少几个数量级。Robertson 表示：“这种基础模型标志着药物发现的范式转变，实现了更好、更可靠和具有成本效益的药物开发，最终改善了患者的治疗效果并降低了医疗保健成本。

凭借这笔新资金，Variational AI 准备将其技术推向更广阔的市场，帮助生物制药公司更快、更高效地设计新药。

关于 Variational AI

变分 AI 正在通过生成式 AI 的强大功能重新定义药物发现的单位经济学。创始机器学习 （ML） 团队来自 Google、Microsoft、MIT、Caltech 和 D-Wave Quantum 的领先 AI 研究实验室，与成熟的药物发现领导者合作开发 Enki™，这是行业领先的小分子药物发现基础模型。Variational AI 总部位于加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华，正在积极招聘。有关更多信息，请访问我们的 https://variational.ai 或发送电子邮件至 info@variational.ai。

关于 Nimbus Synergies

Nimbus Synergies 领导加拿大创新和互补健康技术公司的早期融资。通过将这些公司聚集在一起以共享资源、行业特定知识和关系，Nimbus 正在加速他们的发展并增加他们成功的可能性。Nimbus 通过其作为投资者、合作伙伴和导师的领导地位，对健康技术行业产生了重大影响。

今天是 Together AI 发展历程中一个激动人心的里程碑。我们很高兴地宣布获得 305.7 亿美元的 B 轮融资，由 General Catalyst ，Prosperity 联合领投。

本轮融资吸引了众多杰出的全球机构和战略投资者参与，包括 Salesforce Ventures、DAMAC Capital、NVIDIA、Kleiner Perkins、March Capital、Emergence Capital、Lux Capital、SE Ventures、Greycroft、Coatue、Definition、Cadenza Ventures、Long Journey Ventures、Brave Capital、Scott Banister、SK Telecom 和技术先驱 John Chambers。

这项投资将加速我们作为首选 AI Cloud 的领导地位，以使用开源模型构建现代 AI 应用程序，以及使用我们即将推出的大规模 NVIDIA Blackwell GPU 来训练自定义模型。

我们的 AI 加速云已经改变了超过 450,000 名 AI 开发人员、AI 原生公司以及 Salesforce、Zoom、SK Telecom、Hedra、Cognition、Zomato、Krea、Cartesia 和 The Washington Post 等全球企业构建现代 AI 应用程序的方式。

让所有人都能使用开源 AI

AI 正在改变每个行业，创造前所未有的效率并实现全新的产品类别。在 Together AI，我们相信 AI 的未来是开源的，通过将最先进的开源模型和高性能基础设施与 AI 效率和可扩展性方面的前沿研究相结合，我们为这个 AI 优先的世界建立了一家云公司。

DeepSeek-R1 和 Meta 的 Llama 等开源模型已成为专有解决方案的强大替代品，标志着 AI 领域的决定性转变。Together AI 已成为推动这一转型的权威平台，通过我们安全、高度优化的基础设施和研究创新，在生产规模为 NVIDIA GPU 提供最快的 DeepSeek-R1 和 Llama 推理。

我们的 AI Acceleration Cloud 以独特的方式跨越整个 AI 生命周期，提供企业级推理解决方案、前沿基础模型的训练和微调、具有内置代码解释的代理工作流以及合成数据生成。它使组织能够构建完整的 AI 应用程序，具有企业所需的性能、安全性、准确性和模型所有权。

该平台支持各种模式（聊天、图像、音频、视觉、代码和嵌入）的 200 多个开源模型，由 Together AI 专有的推理引擎提供支持，并建立在包括 FlashAttention-3 内核和高级量化技术在内的研究创新之上。它的推理速度比当今的超大规模解决方案快 2-3 倍。

扩展我们的基础设施

为了支持我们快速增长的生态系统，我们正在大幅扩展我们的基础设施。我们已经获得了 200 MW 的电力容量，并正在多个北美数据中心部署优化的 NVIDIA Blackwell GPU 集群。我们最近与 Hypertec 合作，共同构建了一个由 36 个 NVIDIA GB000 NVL200 GPU 组成的集群，进一步巩固了我们作为领先 AI 云提供商的地位。我们还宣布立即访问由 NVIDIA HGX B72 GPU 加速的 Together GPU 集群和 Together Kernel Collection，训练性能比上一代基础设施快 200%。

创新和研究是我们的核心

研究推动着我们在 Together AI 所做的一切。我们的研究实验室继续在 AI 和系统优化的交叉领域开拓突破性方法，通过我们的 Mixture of Agents、Medusa、Sequoia、Hyena 和 Mamba 等创新来优化 AI 的准确性、性能和效率。Together Kernel Collection 是在我们的首席科学家 Tri Dao（FlashAttention 的创建者）的领导下开发的，它使训练作速度提高了 24%，同时显著降低了我们的客户的成本。

近期里程碑和未来愿景

2024 年，我们取得了重要的里程碑，展示了我们的发展势头。我们在北美数据中心部署了 DeepSeek 模型，并提供了完全选择退出的隐私控制，推出了 Together Enterprise Platform，并宣布推出 AWS Marketplace。我们与 Cartesia 的合作通过 Sonic 模型集成实现了超低延迟的语音 AI，而我们对 CodeSandbox 的收购为我们的平台带来了内置的代码解释功能。我们还加强了领导团队，增加了上市资深人士 Kai Mak 担任 CRO，并聘请了研究先驱 James Zou。

这项投资将加速我们的使命是让全球的开发人员和企业都能使用开源 AI。我们致力于通过开放式协作、创新和透明度来推动 AI 的前沿发展，同时确保强大的 AI 系统保持可访问性和成本效益。

近日，Abridge获得谷歌资本、红点全球基金等2.5亿美元D轮融资，Abridge为用于临床对话的生成式 AI 平台，在护理点提供临床上有用且可计费的 AI 笔记，直接集成到 EHR 工作流程中。由 Abridge 上下文推理引擎提供支持。借助 Abridge Enterprise，医疗保健系统可以在一个位置为所有临床医生轻松管理安全性、合规性和部署所需的所有工具。

FIGURE 是首家将通用类人形机器人带入生活的 AI 机器人公司。随着FIGURE 的第一个人形机器人进入劳动力市场，FIGURE 将有能力创造和生产更多产品，解决严重的劳动力短缺问题，并减少从事不安全工作的工人数量。

Figure 的目标：开发对人类产生积极影响并为子孙后代创造更美好生活的通用类人机器人。这些机器人可以消除对不安全和不受欢迎的工作的需求，最终让我们过上更快乐、更有意义的生活。

创始人Brett Adcock背景： 从事科技公司建设已有 20 年，之前是 Archer（$2.7B IPO）和 Vettery（$100M 退出）的创始人。Brett Adcock唯一的关注点是 Figure。他的目标是以 30 年的眼光建立这家公司，将我的时间和资源花在最大限度地发挥我对人类的效用影响上。