River AI huy động được 1,1 tỷ USD để xây dựng hệ thống AI mở cho đào tạo mô hình tùy chỉnh

River AI, một công ty khởi nghiệp do người đồng sáng lập xAI Igor Babuschkin thành lập, đã huy động được 1,1 tỷ USD tài trợ để xây dựng một nền tảng trí tuệ nhân tạo toàn diện tập trung vào các mô hình mở, khả năng tùy chỉnh và AI cá nhân. Vòng này được dẫn dắt bởi General Catalyst và AMP PBC, với các khoản đầu tư chiến lược từ NVIDIA và AMD Ventures, cùng sự tham gia bổ sung từ Y Combinator và Temasek, Reuters đưa tin vào ngày 11 tháng 8 năm 2026.

Công ty đang phát triển cơ sở hạ tầng cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp đào tạo, tinh chỉnh, triển khai và kiểm soát các mô hình AI của riêng họ mà không cần đội ngũ cơ sở hạ tầng chuyên dụng hoặc phần cứng chuyên dụng. Để có thông tin toàn diện về những phát triển mới nhất của ngành AI và các vòng cấp vốn, độc giả có thể theo dõi tin tức mới nhất về AI của AI Buzz Wire.

Được thành lập bởi một cựu chiến binh xAI và OpenAI

Babuschkin mang lại thông tin kỹ thuật sâu sắc cho liên doanh. Ông là người đồng sáng lập xAI, công ty AI của Elon Musk và trước đây đã từng làm việc về mô hình hóa tổng quát và học tập tăng cường tại Google DeepMind trước khi lãnh đạo các nỗ lực đào tạo quy mô lớn tại OpenAI. Nhóm sáng lập của ông bao gồm các kỹ sư có kinh nghiệm ở cả xAI và Tesla về học sâu, học tăng cường và các phần khác của chuỗi công nghệ AI.

River AI có trụ sở chính tại Palo Alto, California và luận điểm của nó rất đơn giản nhưng đầy tham vọng: Việc phát triển AI sẽ ngày càng chuyển từ việc chỉ dựa vào các mô hình có mục đích chung được đào tạo cho hàng tỷ người dùng sang các mô hình tùy chỉnh được xây dựng dựa trên yêu cầu của từng công ty và cuối cùng là từng cá nhân.

Cơ sở hạ tầng được xây dựng để đảm bảo tốc độ và hiệu quả chi phí

Nền tảng của River được thiết kế để giúp các tổ chức xây dựng mô hình AI của riêng họ dễ dàng hơn và rẻ hơn đáng kể. Công ty cho biết API của họ có thể hoàn thành quá trình đào tạo học tăng cường phức tạp trong khoảng 15 đến 20 phút trong khi cung cấp chi phí thấp hơn hai đến bốn lần so với các lựa chọn thay thế nguồn đóng.

Nền tảng này hỗ trợ tinh chỉnh LoRA và học tăng cường cho các mô hình trọng lượng mở tiên phong. River xử lý các yêu cầu cơ sở hạ tầng cơ bản, bao gồm chuyển trọng lượng, tính nhất quán trong đào tạo lấy mẫu và tính toán đàn hồi, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc cải thiện hiệu suất mô hình thay vì quản lý cơ sở hạ tầng GPU. Các mô hình được đào tạo thông qua nền tảng có thể được triển khai trực tiếp vào sản xuất.

Điểm khác biệt chính là mô hình định giá của River. Công ty sử dụng phương pháp đo lường dựa trên mã thông báo cho cả đào tạo và suy luận, nhằm mục đích ngăn khách hàng phải trả tiền cho dung lượng GPU không được sử dụng, một điểm khó khăn chung của các tổ chức làm việc với các nhà cung cấp GPU đám mây truyền thống.

Đặt cược vào tương lai của hạng cân mở

Vòng gọi vốn 1,1 tỷ USD phản ánh niềm tin ngày càng tăng của nhà đầu tư rằng hệ sinh thái AI trọng lượng mở sẽ trở nên quan trọng về mặt chiến lược cùng với các mô hình biên giới khép kín. General Catalyst, người dẫn đầu vòng đàm phán, cho biết sự phát triển của các mô hình AI trọng lượng mở có ý nghĩa chiến lược và cách tiếp cận của River giải quyết khoảng cách giữa khả năng của AI tiên tiến và các hệ thống tùy chỉnh mà hầu hết các doanh nghiệp hiện có thể triển khai.

Sự tham gia của NVIDIA và AMD Ventures đặc biệt đáng chú ý, vì cả hai công ty đều cung cấp GPU hỗ trợ đào tạo AI. Khoản đầu tư của họ báo hiệu rằng các nhà sản xuất chip coi hệ sinh thái mô hình tùy chỉnh và trọng lượng mở là động lực tăng trưởng cho hoạt động kinh doanh phần cứng của họ chứ không chỉ là một thị trường ngách.

Bối cảnh cạnh tranh

River AI bước vào một thị trường đông đúc nhưng đang mở rộng nhanh chóng. Các công ty như Together AI, Anyscale và Modal đã xây dựng hoạt động kinh doanh xoay quanh việc làm cho cơ sở hạ tầng AI dễ tiếp cận hơn, trong khi Meta, Alibaba và các công ty khác đã phát hành các mô hình trọng lượng mở mạnh mẽ tạo ra nhu cầu về các công cụ đào tạo và triển khai. Điều làm nên sự khác biệt của River là cách tiếp cận toàn diện, kết hợp đào tạo, tinh chỉnh, triển khai và đo lường hiệu quả về chi phí trong một nền tảng duy nhất.

Đối với các doanh nghiệp, sự hấp dẫn rất rõ ràng: khả năng tạo các mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu độc quyền và được điều chỉnh cho phù hợp với quy trình công việc cụ thể, đồng thời duy trì quyền kiểm soát tốt hơn đối với các mô hình đó thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào lệnh gọi API tới các hệ thống khép kín từ OpenAI, Anthropic hoặc Google.

River có kế hoạch sử dụng nguồn tài chính trị giá 1,1 tỷ USD để đẩy nhanh quá trình phát triển hệ thống AI mở của mình và thúc đẩy mục tiêu dài hạn hơn là cho phép AI được cá nhân hóa, liên tục cải tiến. Với thành tích của Babuschkin tại hai trong số những công ty AI có thành quả nhất trên thế giới, các nhà đầu tư đang đặt cược rằng ông có thể xây dựng lớp cơ sở hạ tầng giúp tạo ra thế hệ AI tùy chỉnh tiếp theo.

Động lực của trọng lượng mở rộng hơn

Đợt tăng lương khổng lồ của River AI diễn ra vào thời điểm có động lực phi thường đối với AI có trọng lượng mở. Dòng Llama của Meta, mô hình Qwen của Alibaba và các bản phát hành của DeepSeek đã chứng minh rằng các mô hình trọng lượng mở có thể cạnh tranh hoặc sánh ngang với hiệu suất của các hệ thống khép kín trên nhiều điểm chuẩn. Sự sẵn có của các mô hình này đã tạo ra một thị trường rộng lớn và đang phát triển cho các công cụ và cơ sở hạ tầng cần thiết để tùy chỉnh chúng.

Sự tham gia của cả NVIDIA và AMD Ventures vào vòng của River nhấn mạnh tầm quan trọng chiến lược của xu hướng này đối với ngành công nghiệp phần cứng. Khi ngày càng có nhiều tổ chức đào tạo và triển khai mô hình của riêng họ, nhu cầu về GPU và chip AI chuyên dụng sẽ tăng lên, mang lại lợi ích cho cả hai công ty. Khoản đầu tư của họ vào River giống như một sự đặt cược vào tương lai của thị trường máy tính AI cũng như chính River.

Đối với các nhà phát triển, nền tảng của River thể hiện sự thay đổi tiềm năng về mặt kinh tế trong phát triển AI. Nếu các hoạt động đào tạo phức tạp có thể được hoàn thành trong vài phút thay vì vài ngày hoặc vài tuần và với một phần chi phí sử dụng API nguồn đóng, rào cản xây dựng hệ thống AI tùy chỉnh sẽ giảm đáng kể. Điều đó có thể dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng AI mà cho đến nay vẫn tập trung vào tay một số phòng thí nghiệm được tài trợ tốt.

Đi trước AI

Bạn muốn có thông tin mới nhất về các vòng tài trợ AI, ra mắt công ty khởi nghiệp và đổi mới cơ sở hạ tầng? Đọc thêm tin tức về AI tại AI Buzz Wire để biết thông tin chuyên sâu về các công ty khởi nghiệp đang định hình lại trí tuệ nhân tạo.