由 xAI 联合创始人 Igor Babuschkin 创立的初创公司 River AI 已筹集 11 亿美元资金，用于构建专注于开放模型、定制和个人 AI 的全栈人工智能平台。据路透社 2026 年 8 月 11 日报道，该轮融资由 General Catalyst 和 AMP PBC 领投，NVIDIA 和 AMD Ventures 进行战略投资，Y Combinator 和淡马锡也参与其中。

该公司正在开发基础设施，使开发人员和企业能够训练、微调、部署和控制自己的人工智能模型，而无需专门的基础设施团队或专门的硬件。如需全面了解人工智能行业的最新发展和融资轮次，读者可以关注AI Buzz Wire 的突发人工智能新闻。

由 xAI 和 OpenAI 资深人士创立

巴布施金为该合资企业带来了深厚的技术资质。他是埃隆·马斯克 (Elon Musk) 人工智能公司 xAI 的联合创始人，此前曾在 Google DeepMind 从事生成建模和强化学习工作，之后在 OpenAI 领导大规模培训工作。他的创始团队包括在 xAI 和 Tesla 领域拥有深度学习、强化学习和人工智能技术堆栈其他部分经验的工程师。

River AI 总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托，其论文简单但雄心勃勃：人工智能的发展将逐渐从仅仅依赖为数十亿用户训练的通用模型转向围绕个别公司乃至个人的需求构建的定制模型。

为提高速度和成本效率而构建的基础设施

River 的平台旨在使组织能够更轻松、更便宜地构建自己的人工智能模型。该公司表示，其 API 可以在大约 15 到 20 分钟内完成复杂的强化学习训练，同时成本比闭源替代方案低两到四倍。

该平台支持前沿开放权重模型的 LoRA 微调和强化学习。 River 处理底层基础设施要求，包括权重转移、采样训练一致性和弹性计算，使开发人员能够专注于提高模型性能，而不是管理 GPU 基础设施。通过该平台训练的模型可以直接部署到生产中。

一个关键的区别在于 River 的定价模型。该公司使用基于令牌的计量进行训练和推理，旨在防止客户为未使用的 GPU 容量付费，这是与传统云 GPU 提供商合作的组织的常见痛点。

对公开重量级未来的赌注

这轮 11 亿美元的融资反映出投资者越来越相信开放式人工智能生态系统将与封闭前沿模型一起变得具有战略重要性。领投此轮融资的 General Catalyst 表示，开放式人工智能模型的增长具有战略意义，River 的方法解决了高级人工智能功能与大多数企业目前能够部署的定制系统之间的差距。

NVIDIA 和 AMD Ventures 的参与尤其引人注目，因为这两家公司都提供为人工智能训练提供支持的 GPU。他们的投资表明，芯片制造商将开放重量和定制模型生态系统视为其硬件业务的增长动力，而不仅仅是一个利基市场。

竞争格局

River AI 进入了一个拥挤但快速扩张的市场。 Together AI、Anyscale 和 Modal 等公司围绕让人工智能基础设施更易于访问而开展业务，而 Meta、阿里巴巴等公司则发布了强大的开放权重模型，创造了对培训和部署工具的需求。 River 的独特之处在于其全栈方法，将培训、微调、部署和经济高效的计量结合在一个平台中。

对于企业来说，吸引力是显而易见的：能够创建基于专有数据进行训练并针对特定工作流程进行定制的人工智能模型，同时保留对这些模型的更大控制权，而不是完全依赖于 OpenAI、Anthropic 或 Google 对封闭系统的 API 调用。

River 计划利用 11 亿美元的融资来加速其开放式人工智能堆栈的开发，并推进其实现个性化、持续改进人工智能的长期目标。凭借 Babuschkin 在世界上两家最有影响力的人工智能公司的业绩记录，投资者押注他能够构建基础设施层，使下一代定制人工智能成为可能。

更广泛的公开重量级势头

River AI 的大规模融资正值开放权重人工智能 (Open-weight AI) 势头强劲之际。 Meta 的 Llama 系列、阿里巴巴的 Qwen 模型和 DeepSeek 的发布都证明，开放权重模型可以在许多基准上与封闭系统的性能相媲美或匹配。这些模型的可用性为定制它们所需的工具和基础设施创造了一个巨大且不断增长的市场。

NVIDIA 和 AMD Ventures 参与 River 轮融资凸显了这一趋势对硬件行业的战略重要性。随着越来越多的组织训练和部署自己的模型，对 GPU 和专用人工智能芯片的需求将会增长，这对两家公司都有利。他们对 River 的投资既是对 River 本身的押注，也是对 AI 计算市场未来的押注。

对于开发者来说，River 的平台代表着人工智能开发经济的潜在转变。如果复杂的训练运行可以在几分钟内完成，而不是几天或几周，并且成本只是使用闭源 API 的一小部分，那么构建定制人工智能系统的障碍就会大大降低。这可以使人工智能功能的获取变得民主化，而迄今为止，这些功能一直集中在一些资金充足的实验室手中。

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