分類: 產業與商業
「產業與商業」分類的 AI 新聞與論文。
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Google 收購 AI 聲音創業公司 Hume AI 的團隊
Google DeepMind 透過新授權協議，收購了語音 AI 創業公司 Hume AI 的執行長 Alan Cowen 及約七名頂尖工程師，這些人才將協助最佳化 Gemini 的語音功能。Hume AI 剩餘團隊將繼續向其他 AI 企業供應技術，該交易未披露財務細節，但新上任的執行長 Andrew Ettinger 表示，Google 擁有部分技術的非獨家權利，Hume AI 預計今年能帶來一億美元營收。此「收購兼併」案例顯示，大型 AI 企業正透過收購團隊而非整家公司來規避監管，類似情況也發生在 Google 收購 Windsurf 團隊以及 OpenAI 收購 Convogo 和 Roi 團隊的事件中。美國聯邦貿易委員會已表示將更仔細檢視此類交易。 語音技術正成為 AI 的新前沿，Hume AI 的核心優勢在於其模型能根據使用者語音理解情緒與心境，該公司於 2024 年推出具備情感智慧的共情語音介面，並已籌資近八千萬美元。儘管如此，Google 持續改進 Gemini Live 功能，並發布了新的原生音訊模型以提升複雜工作流處理能力。OpenAI 正準備重構音訊模型以配合其與 Jonny Ive 合作開發的今年將推出的首發式個人裝置，傳聞該裝置可能為耳機形式。Meta 也透過收購 Play AI 加速其音訊 AI 佈局，其 Ray-Ban 智慧眼鏡日益依賴語音與音訊功能。投資者 Vanessa Larco 指出，語音是穿戴式裝置唯一可接受的輸入模式。此外，語音生成創業公司 ElevenLabs 今年營收已突破三億三千萬美元，顯示市場對語音能力的需求持續增長。
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從隱形斗篷到AI晶片：Neurophos籌得1.1億美元打造微型光學處理器用於推論
二十年前，杜克大學教授戴維·史密斯利用人工複合材料「超材料」製作了實物隱形斗篷，這項材料科學的突破最終流傳至電磁學研究。如今，由杜克大學和史密斯執行的孵化器 Metacept 孵化的奧斯汀光子學新創公司 Neurophos，正進一步發展該研究，以解決人工智慧實驗室和超大型資料中心面臨的最大挑戰：如何在控制功耗的同時擴充套件運算能力。Neurophos 開發了一種「超表面調製器」，其光學特性使其能作為張量核心處理器執行矩陣向量乘法，這是許多人工智慧工作（特別是推論）的核心數學運算，目前由使用傳統矽基閘和電晶體的專用 GPU 和 TPU 執行。Neurophos 聲稱，將數千個調製器整合於晶片上，其「光學處理單元」比目前大規模用於人工智慧資料中心的矽基 GPU 更快，且在推論任務中效率遠高，而推論往往是一項昂貴的任務。 為了籌措晶片開發資金，Neurophos 剛在由蓋茨前線（Bill Gates 的投資機構）主導的 A 輪中籌資 1.1 億美元，參與機構包括微軟 M12、碳直接、阿美蘭科投資、博世投資、Tectonic Ventures、Space Capital 等。雖然光子晶片在理論上因光產熱少、速度快且對溫度及電磁場不敏感而表現優於傳統矽晶片，但光學元件通常體積較大且難以大規模生產，且需要轉換器將數位訊號轉換為類比訊號，這會消耗大量電力。Neurophos 聲稱其開發的超表面能一舉解決這些問題，因為其尺寸比傳統光學電晶體小約 10,000 倍。這種小型化使得晶片能同時進行更多計算，從而大幅提升效率。Neurophos 執行長兼共同創辦人帕特里克·鮑恩表示，縮小光學電晶體可在轉換回電子領域前在光學領域執行更多數學運算。 Neurophos 聲稱其光學處理單元效能遠超英偉達 B200 人工智慧 GPU。其晶片可執行於 56 GHz，峰值達每秒 2
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四維科技搭乘從雲端AI轉向裝置端推論的趨勢，並因此獲取豐厚報酬
為了降低雲端基礎設施成本並建立主權能力，企業與政府正尋求在本地執行人工智慧的工具。Quadric 是一家由前比特幣礦業公司 21E6 創始人成立的晶片 IP 新創公司，正試圖推動這一轉變，將技術應用範圍從汽車擴充套件至筆記型電腦與工業裝置。該公司於 2025 年錄得 1500 萬至 2000 萬美元的授權收入，較 2024 年的約 400 萬美元顯著增長，執行長 Veerbhan Kheterpal 表示今年目標將達到 3500 萬美元。Quadric 目前擁有 2.7 億至 3 億美元的投後估值，並已獲得加速基金（Accelerate Fund）主導的 3000 萬美元 C 輪融資，總籌資額達 7200 萬美元。 Quadric 的技術具有晶片無關性，提供可程式設計的人工智慧處理器 IP、軟體堆疊及工具鏈，允許客戶將模型嵌入自有的矽晶片中。其客戶涵蓋印表機、汽車及 AI 筆記型電腦廠商，包括 Kyocera 與日本汽車供應商 Denso。隨著 2023 年變壓器架構模型的普及，推理應用已滲透至各個領域，促使更多公司轉向本地執行 AI。Quadric 正探索印度與馬來西亞等市場，以減少對美國基礎設施的依賴，並與 Moglix 執行長 Rahul Garg 合作推動印度的主權 AI 策略。該公司全球僱用近 70 人，其中美國約 40 人，印度約 10 人。 面對 AI 模型演進速度快於硬體設計週期的挑戰，Quadric 提出與 Qualcomm、Synopsys 及 Cadence 等晶片供應商不同的方案。透過軟體更新支援新模型，而非頻繁重新設計硬體，Quadric 為客戶提供了靈活性。儘管目前客戶數量尚少，但該公司長期取決於將授權合約轉化為高量產 shipment 與持續版稅收入。世界經濟論壇與 EY 均指出，隨著 AI 推理向使用者端靠近，分散式 AI 架構與主權 AI 策略正成為政策制定者與產業群體的重點。
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消息人士透露：Project SGLang 擅長推理市場爆發，以4億美元估值獨立為 RadixArk
AI 基礎設施領域正出現新趨勢，熱門的開源工具正轉化為價值數億美元的風險投資支援的創業公司。最新案例是 RadixArk，該公司背後的 SGLang 是一個日益流行的工具，能幫助 AI 模型執行得更快更便宜。根據兩位熟悉此事的人士透露，RadixArk 在由 Accel 主導的融資輪中估值約為 4 億美元，這對於一家僅於去年八月宣佈成立的創業公司而言是一筆顯著的資金。TechCrunch 未能確認該融資規模。此訊息出於 SGLang 維護團隊部分成員已轉移到新成立的商業公司 RadixArk 的背景下。SGLang 起源於 2023 年，位於 Databricks 聯合創始人 Ion Stoica 的加州大學伯克利分校實驗室。該創業公司此前從包括 Intel 執行長 Lip-Bu Tan 在內的投資者那裡籌集了天使輪資金。Ying Sheng 作為 SGLang 的關鍵貢獻者及前 xAI 工程師，已離開 Elon Musk 的 AI 創業公司成為 RadixArk 的聯合創始人兼執行長。RadixArk 的 Ying Sheng、Accel 和 Lip-Bu Tan 均未回應求證。SGLang 和 RadixArk 都專注於最佳化推理處理，使模型在相同硬體上執行更快更有效率。推理與模型訓練一起構成了 AI 服務伺服器成本的大部分，因此最佳化該過程可立即產生巨大節省。RadixArk 並非獨一無二，vLLM 這個更成熟的推理最佳化專案也已跨越此門檻。新成立的 vLLM 公司據 Forbes 上月報導，正在與投資者討論籌集高達 1.6 億美元的資金，估值約為 10 億美元，Andreessen Horowitz 據稱正主導該投資，但最終數字尚未確定。Andreessen Horowitz 拒絕評論，vLLM 聯合創始人 Simon Mo 在宣告中稱有關此輪的資訊「事實不準確」，但拒絕具體說明哪些細節錯誤。與 SGLang 一樣，vLLM 也是在 Ion Stoica 的伯克利實驗室孵化而成。Stoica 是加州大學伯克利分校教授，也是 Databricks 及其他多家創業公司的知名聯合創始人。許多大型科技公司已使用 vLLM 執行推理工作負載，SGLang 也在過去