英国大模型初创公司 Ineffable Intelligence 刷新种子轮融资纪录
在风险投资领域，创业者的第一笔投资常被称作“种子轮”，此阶段很多东西停留在理论层面。但大模型创业潮后，种子轮规模变得夸张，如前 OpenAI 首席科学家伊利亚·苏茨克维创立的 Safe Superintelligence 种子轮达 10 亿美元，Meta 前首席科学家杨立昆创立的 AMI Labs 种子轮为 10.5 亿美元。近日，英国大模型初创公司 Ineffable Intelligence 完成 11 亿美元（约合人民币 75 亿元）的种子轮融资，超越前两者，刷新欧洲风险投资史上种子轮融资新纪录。本轮融资由红杉资本和光速创投领投，英伟达、谷歌、Index Ventures 跟投，英国商业银行和英国人工智能主权风险投资基金 Sovereign AI 也参与其中。
AlphaGo 改变人工智能与大卫·西尔弗的命运
2016 年 3 月，人工智能 AlphaGo 在韩国首尔与世界顶尖围棋选手李世石对弈，此前围棋被视为“机器学习”的禁忌领域。对局前，最好的电脑围棋选手仅达“业余”段位，马斯克认为人工智能打败人类顶尖棋手至少需 10 年。但 AlphaGo 以 4 比 1 战胜李世石，被韩国围棋协会认定为“九段”。2017 年 5 月，进化为 Master 版本的 AlphaGo 对阵中国棋手柯洁，赛前柯洁放狠话，结果 AlphaGo 3 比 0 完胜。这两场比赛后，人们好奇谁创造了 AlphaGo。原来 AlphaGo 由谷歌旗下 DeepMind 团队开发，技术负责人是大卫·西尔弗。当时他 40 岁，是学院派专家，发表 16 篇机器深度学习研究论文，是 DeepMind 团队“学术成就”最高的人。他还是 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯的大学同学和创业伙伴，二人毕业于剑桥大学计算机科学专业，大学毕业后创办 Elixir Studios 公司，西尔弗的围棋知识也是哈萨比斯在学校教的。这两场比赛改变了人工智能和大卫·西尔弗的命运，谷歌将人工智能业务希望寄托在 DeepMind 团队，坚定了西尔弗的领导地位。
西尔弗推动技术发展获大奖，创业受资本追捧
西尔弗带领 AlphaGo 进军国际象棋、将棋、电竞领域，展现技术通用性。同时，DeepMind 技术渗透到工程领域，优化英国电网系统，每年节约成本超 100 万英镑，提升谷歌数据中心使用效率 30%，还有传闻称其团队帮助欧洲航天局开发地外行星探测器。2020 年，美国计算机协会授予西尔弗年度大奖，业内评价他在深度强化学习领域的奠基性贡献推动了人工智能发展，激发公众想象，吸引年轻研究人员投身机器学习领域。他及其同事开发的框架将为人工智能各领域及未来商业和工业应用提供指导。西尔弗堪称 AlphaGo 之父，是行业“基石开拓者”，论文引用次数达 30 万次。他创业必然受资本追捧，新公司就是 Ineffable Intelligence。有媒体评价他擅长用最小团队、最少资源挑战最棘手问题。
西尔弗提出“强化学习”，创业是最优解
通常，种子轮变成“椰子轮”，重要的是创始人在热门创业赛道提出不同解决方案。西尔弗提出“强化学习”，他认为合格的超级智能体应能自主学习、独立发展，不依赖人类投喂。强化学习是让人工智能通过试错法学习，而非像现在的大模型从人类文本中学习。OpenAI 崛起后，谷歌在大模型战争中被动，DeepMind 成谷歌人工智能主力，负责领导 Gemini 与 ChatGPT 竞争，还要利用谷歌开发的 TPU 和矩阵算法打破英伟达垄断。在此情况下，“强化学习”理论正确但商业优先级低，创业是西尔弗的最优解。据报道，他招揽大量前 DeepMind 研究员加入团队。Ineffable Intelligence 官网称：“如果成功，这将是堪比达尔文的科学突破：如果说达尔文的定律解释了所有生命，那么我们的定律将解释并构建所有智能。”
欧洲人工智能行业现状：追赶不易
Ineffable Intelligence 诞生在欧洲是偶然因素，这样履历的创业者无论在哪都会获现象级关注。同期欧洲创投圈，4 月 25 日，加拿大人工智能大模型 Cohere 收购德国大模型公司 Aleph Alpha。收购前，Aleph Alpha 估值约 30 亿美元，是欧洲第二大大模型独角兽公司，拿下大量企业和政府订单。收购整合后，Cohere 以 200 亿美元估值完成 6 亿美元 E 轮融资，投资方是 Aleph Alpha 老股东、德国零售巨头施瓦茨集团。据说，这次合并获加拿大和德国政府支持，因能“加强自主人工智能能力并减少对（美国）战略技术的依赖”，施瓦茨集团也希望 Cohere 将数据放在自家云数据中心 STACKIT 上。这或许就是欧洲或全球人工智能行业现状：除中美外，其他参与者难以跟上大模型进化脚步。从资金、技术、人才到应用场景，大家都强调“独立自主”，但差距难以靠常规策略解决。
