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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Warp 預告引進機器人自動化其倉庫網絡
Warp 公司於 2021 年成立，旨在透過科技網路協助企業最佳化供應鏈並降低成本。其客戶包括 Walmart、Gopuff 和 HelloFresh 等企業。創辦人兼執行長 Daniel Sokolovsky 表示，隨著 AI 技術進步，Warp 希望利用機器人自動化倉庫網路以提升效率。由於無法自動化長途運輸或短途配送，Warp 專注於最佳化倉庫內部工作流程。公司首先在洛杉磯測試倉庫安裝攝影機，利用電腦視覺建立虛擬倉庫，並進行模擬實驗。初期嘗試訓練人形機器人使用傳統貨盤車未成功，後改用外購機器人並進行技術改造取得成效。Warp 籌資 1000 萬美元進行 A 輪融資，由 Up.Partners 和 Blue Bear Capital 共同領投。創辦人 Troy Lester 指出，這些機器人將幫助倉庫合作夥伴解決人力短缺問題並降低勞動力成本。Warp 計劃今年開始部署機器人，優先在洛杉磯、芝加哥、新澤西、達拉斯和邁阿密等核心網路倉庫實施。目前洛杉磯測試設施已實現完全自動化。Warp 暫時不將技術外售，以維持其供應鏈服務中的競爭優勢。
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多維度計算科技籌得2.15億美元資金 有助大幅降低AI成本
西班牙創業公司 Multiverse Computing 於週四宣佈，憑藉其名為 CompactifAI 的技術，成功籌得高達 1.89 億歐元（約 2.15 億美元）的 B 輪融資。CompactifAI 是一種受量子計算啟發的壓縮技術，據稱能在不影響模型表現的情況下，將大型語言模型（LLM）的體積縮減高達 95%。Multiverse 已提供壓縮版的知名開源模型，主要包括 Llama 4 Scout、Llama 3.3 70B、Llama 3.1 8B 以及 Mistral Small 3.1，並計劃近期推出 DeepSeek R1 版本，同時正在開發更多開源與推理模型，但不支援 OpenAI 等公司的專有模型。其所謂的「Slim」模型可透過 Amazon Web Services 使用或授權用於本地部署。 該公司聲稱其模型比未壓縮的類似版本快 4 到 12 倍，推論成本降低 50% 至 80%。例如，其 Llama 4 Scout Slim 在 AWS 上的價格為每百萬 token 10 美分，而原版則為 14 美分。Multiverse 還宣稱部分模型體積小巧且節能，可在個人電腦、手機、汽車、無人機甚至 Raspberry Pi 等裝置上執行。該公司由位於西班牙聖塞巴斯蒂安的 Donostia International Physics Center 教授 Román Orús 擔任技術長，他因在張量網路（Tensor networks）方面的開創性工作而聞名，該技術可用於模擬量子電腦並壓縮深度學習模型。另一位共同創辦人兼執行長 Enrique Lizaso Olmos 擁有數學學位，曾擔任銀行 Unnim Banc 的副執行長。 本次 B 輪融資由 Bullhound Capital 主導，該機構曾投資 Spotify、Revolut 等公司。參與投資的機構還包括 HP Tech Ventures、SETT、Forgepoint Capital International、CDP Venture Capital、Santander Climate VC、Toshiba 及 Capital Riesgo de Euskadi — Grupo SPR。Multiverse 目前擁有 160 項專利及 100 名全球客戶，其中包括 Iberdrola、Bosch 及加拿大銀行。此次融資後，公司累計籌資約 2.5 億美元。
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Sam Altman背書的Coco機器人籌得8000萬美元
洛杉磯的無人送貨機器人公司 Coco Robotics 於週三宣佈籌資 8000 萬美元。此次融資由天使投資人 Sam Altman 和 Max Altman 領投，兩人均為回購投資人，同時還包括 Pelion Venture Partners 和 Offline Ventures 等風險投資機構。公司發言人 Nadia Jamshidi 表示，這 8000 萬美元的總額涵蓋了 2021 年至 2025 年間未公開的融資事件。雖然 Sam Altman 個人提供了資金，但 OpenAI 也從中受益。Coco 於三月宣佈與 OpenAI 合作，允許 Coco 使用 OpenAI 的技術，同時 OpenAI 可獲得機器人收集的真實世界資料以訓練模型。Jamshidi 確認 Altman 未參與 Coco 與 OpenAI 的討論，且其最後一次投資發生在 OpenAI 交易達成前超過六個月。Coco 的零排放機器人可攜帶 90 公升的貨物，自 2020 年上線以來已進行超過 50 萬次送貨。該公司與包括 Subway、Wingstop 和 Jack in the Box 在內的國家零售商合作。Coco 由 Brad Squicciarini 和 Zach Rash 於 2020 年創立。
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能否透過 Scale AI 與 Alexandr Wang 帶動 Meta 的 AI 計畫？
Meta 據報正投資近 150 億美元給資料標註公司 Scale AI，並持有其 49% 股權，同時邀請 CEO Alexandr Wang 協助領導公司內部的新「超級智慧」實驗室。此舉令人聯想起 Meta 過往的大膽投資，包括 190 億美元收購 WhatsApp 及 10 億美元收購 Instagram。儘管當時有人質疑 Meta 支付過高，但 WhatsApp 和 Instagram 最終成為 CEO Mark Zuckerberg 帝國的核心部分。此次投資的焦點在於用於訓練頂尖 AI 模型的資料，而非新興社交媒體應用。過去數年，包括 OpenAI 在內的領先 AI 實驗室依賴 Scale AI 生產和標註資料。近期，Scale AI 及其競爭對手開始僱用高學歷人才，如博士科學家和高階軟體工程師，以生成高品質資料。Meta 內部人士指出，其領先 AI 團隊在資料創新方面存在不足。今年早些時候推出的生成式 AI 部門產品 Llama 4，被認為無法匹敵中國 AI 實驗室 DeepSeek 的模型表現，引發失望情緒。此外，Meta 面臨人才流失問題，SignalFire 資料顯示 2024 年 Meta 流失了 4.3% 的頂尖人才給 AI 實驗室。Meta 不僅依賴 Scale AI，還希望 Wang 能領導新團隊。28 歲的 Wang 被視為雄心勃勃且人脈廣泛的創業家，近期正與世界領袖討論 AI 對社會的影響。然而，Wang 此前未領導過類似的 AI 實驗室，缺乏如 Safe Superintelligence 的 Ilya Sutskever 或 Mistral 的 Arthur Mensch 這樣的 AI 研究背景，因此 Meta 可能正在招募 DeepMind 的 Jack Rae 等高階人才來補充研究團隊。關於 Scale AI 的後收購命運尚不明確，其角色在 AI 模型訓練中面臨變化，部分實驗室轉向自建資料收集或增加對合成資料的依賴。今年 4 月，The Information 報導 Scale AI 未達部分營收目標。Anyscale 聯合創始人 Robert Nishihara 表示，許多前沿 AI 實驗室正在探索利用和最佳化資料的新方法，並指出資料是一個動態目標，需要持續創新。Meta 與 Wang 的合作關係可能會嚇退其他傳統與 Scale AI 合作的 AI 實驗室，這可能利好競爭對手如 Turing、Surge