實體: Google
所有提到 Google 的 AI 新聞與動態。
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印度Vibe Coding創始公司Emergent僅成立8個月即宣佈年經常性收入突破1億美元
印度編碼平臺 Emergent 於八個月前推出，近期宣佈年營收達到超過一億美元。該公司表示，過去一個月內將其年營收翻倍至一億美元，目前全球擁有超過六百萬使用者，分佈於一百九十個國家，其中付費客戶約十五萬。使用者在平臺上已建立超過七百萬個應用程式。約四成的使用者為小型企業，約七成使用者無編碼經驗。他們主要利用平臺將原本使用試算表、電子郵件或訊息軟體運作的業務數位化，並開發自訂軟體。Emergent 的迅速成長得益於全球對「氛圍編碼」的興趣激增，即利用人工智慧進行程式開發。需求主要由非技術使用者驅動，他們希望使用自然語言和人工智慧代理建立可上線的應用程式，許多開發者也轉向此類平臺以減少工作負擔。該平臺與 Replit、Lovable、Rocket.new 等競爭對手抗衡。使用者主要開發面向業務的應用程式，如自訂 CRM、ERP 及庫存管理工具。約八成至九成新專案聚焦於移動應用程式，反映對快速部署且可隨時使用的軟體需求。Emergent 透過訂閱、按使用量收費以及部署和託管費用產生收入，所有三個部分均快速成長，且毛利率每月改善。美國和歐洲佔其總營收約七成，印度則是第二大且成長最快的市場，當地定價促進了小型企業的採用。Emergent 於二日推出了 iOS 和 Android 手機應用程式，允許使用者直接將應用程式發布至 Apple App Store 和 Google Play Store。該應用程式目前處於測試階段，使用者已建立超過一萬個應用程式。使用者可透過文字提示或語音與人工智慧對話來建立應用程式、網站或平臺，並可在手機版與桌面版之間切換而不遺失進度。該公司總部設於舊金山，在班加羅爾設有辦公室，去年一月在 SoftBank Vision Fund 2 和 Khosla Ventures 聯合領投下籌得七千萬美元，估值提升至三億美元。
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阿達尼承諾投入1000億美元建設AI數據中心 印度尋求在全球AI競賽中發揮更大作用
印度 conglomerate Adani Group 於週一宣佈，未來十年將投資 1000 億美元，在印度各地建設專門用於人工智慧（AI）的資料中心。這項投資將持續至 2035 年，旨在建立由可再生能源供能的資料中心，以支援 AI 工作負載。Adani 預計該計劃將催化額外的 1500 億美元相關投資，並在十年內形成價值 2500 億美元的印度 AI 基礎設施生態系統。此舉反映了印度在全球 AI 競賽中扮演更大角色的雄心，並與公司日益看重美國以外地區的計算能力、能源及友好監管環境的趨勢相符。 此次公告恰逢印度在德里舉行的 AI 影響峰會，來自 OpenAI、Nvidia、Anthropic、Microsoft 和 Google 等頂尖 AI 公司的領導人與政策制定者及行業高管在此會面。Adani Group 主席 Gautam Adani 將此計劃描述為對能源與計算融合長期下注，目標是幫助建立國內 AI 基礎設施基礎，讓印度不再只是 AI 時代的消費者。該計劃將建立在 Adani 現有的資料中心平臺及其與 Google 和 Microsoft 的夥伴關係之上，並在 Visakhapatnam 和 Noida 開發大型 AI 資料中心校園，並計劃在 Hyderabad 和 Pune 擴建設施。此外，Adani 還將與 Walmart 旗下的 Flipkart 擴大合作，專注於另一個 AI 資料中心。 整體計劃預計部署高達 5 吉瓦的資料中心容量，設施將作為統一系統開發，並縮放電力生成與處理容量。該努力建立在 AdaniConneX 之上，這是 Adani Enterprises 與美國 EdgeConneX 的合資企業，已開發約 2 吉瓦的資料中心容量。策略核心在於 Adani 的可再生能源組合，該組合將為資料中心提供碳中和電力。公司指其位於印度西部的 30 吉瓦 Khavda 可再生能源專案，其中超過 10 吉瓦已投入運營，並計劃在未來幾年額外投資 550 億美元以擴大可再生能源發電和電池儲能。為減少對全球供應鏈中斷的風險，Adani 計劃在國內共同投資關鍵元件（如變壓器、電力電子和熱管理系統）的製造。
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瑞庫瑞斯智能在四個月內以40億美元估值籌得33.5億美元資金
創業公司 Ricursive Intelligence 由 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 共同創立，兩人曾在 Google Brain 與 Anthropic 共事，並因開發 Alpha Chip 而聞名。該工具能在數小時內生成高品質的晶片佈局，遠快於人類設計師所需的一年以上時間，並協助設計了 Google 的三代 Tensor Processing Units。Ricursive 專注於利用 AI 設計晶片而非製造晶片，其目標客戶包括 Nvidia、AMD 與 Intel 等晶片廠商，且 Nvidia 已是該公司的投資者。Goldie 與 Mirhoseini 於 2024 年 4 月宣佈完成由 Lightspeed 領投的 3 億美元 A 輪融資，估值達 40 億美元，此前剛完成由 Sequoia 領投的 3500 萬美元種子輪。 Alpha Chip 的開發過程被內部稱為「晶片電路訓練」，兩人甚至共用健身時間。儘管該專案在 2022 年曾因一名同事試圖抹黑其工作而引發爭議，但最終被證實對 Google 關鍵 AI 晶片至關重要。Ricursive 的平臺將進一步擴充套件此概念，利用大型語言模型處理從元件佈局到設計驗證的全流程，並透過獎勵訊號讓 AI 從經驗中學習，從而提升後續設計品質。創辦人認為，更高效的晶片設計能加速人工通用智慧（AGI）的發展，並透過降低總擁有成本實現近 10 倍的效能提升。雖然早期客戶尚未公開，但創辦人表示已收到各大晶片製造商的回應，並已選定首批開發夥伴。
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飛機振翅未來的AI：「我們想要嘗試極其不同凡響的事物
近期，由兄弟 Ben 和 Asher Spector 以及 Aidan Smith 共同創立的 AI 實驗室 Flapping Airplanes 獲得 1.8 億美元種子資金，成為專注於提升 AI 資料效率的創新力量。該實驗室旨在探索比當前大型語言模型（LLM）更節省資料的訓練方法，挑戰以 OpenAI 和 DeepMind 為代表的規模化訓練正規化。創始人認為，人類大腦的學習機制與基於梯度的 Transformer 架構存在根本差異，且人類能在極少資料下完成複雜任務，這揭示了當前 AI 模型在資料需求上的巨大缺口。 Flapping Airplanes 的核心理念是「顛覆性創新」而非單純模仿大腦。Aidan Smith 曾參與 Neuralink 專案，強調大腦是證明存在其他演算法的證據，而非技術天花板。Ben Spector 將現有系統比作波音 787 客機，而他們要打造的是「振翅飛機」，意指利用計算機與生物硬體的不同約束條件，構建出在成本、區域性性和資料移動方面具有獨特優勢的新架構。實驗室不追求短期商業合約，而是堅持先進行基礎研究，再逐步商業化，認為只有解決根本問題才能創造最大價值。 團隊成員多為年輕才俊，部分仍為大學生或高中生，因為他們未被海量論文汙染，更具創造力。Asher 提出三個假設：資料效率提升可能迫使模型發展出更深的理解能力而非僅是統計模式匹配；後訓練階段可大幅降低學習新領域的資料需求；這將解鎖機器人、科學發現等資料受限領域的商業潛力。他們目標是實現資料效率提升 1000 倍，並期待未來 AI 系統展現出人類難以預期的能力，如更強的推理能力和跨分佈泛化能力，從而推動醫學和科學領域的突破性進展，而非單純替代人類工作。