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所有發布的 AI 新聞與論文。
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Lovable 的 CEO 不太擔心風氣編碼競賽
瑞典 AI 編碼應用 Lovable 的聯合創辦人 Anton Osika 於今年 TechBBQ 會議上登臺，該會場座無虛席。Lovable 專為無編碼經驗者設計，屬於流行的「vibe coding」範疇，讓使用者引導 AI 生成程式碼或完整應用程式。該公司僅在八個月內營收達到一億美元，並完成估值一十八億美元的 A 輪融資，成為歐洲成長最快的獨角獸企業。金融時報報導，投資者正期待其推出 B 輪融資，目標估值達四百億美元，但 Lovable 目前尚未回應。Osika 表示，Lovable 旨在成為軟體產品開發的最佳平臺，協助創業者完成從支付整合到公司註冊等所有階段。六月底，Lovable 推出代理功能，可讀取檔案、除錯、搜尋網頁、生成圖片及定位檔案。目前該公司有超過二百三十萬活躍使用者，其中十八萬為付費訂閱者。Osika 強調，所有程式碼無論來源於 AI 或人類，發布前都應經過審查。Lovable 目前基於 Anthropic 的 Claude 與 OpenAI 的 GPT-5 等基礎模型運作，透過整合多種模型提供者，提供比單一模型供應商更強大的能力與靈活性。儘管競爭對手 Figma 近期 IPO 市值達一千九十三億美元，Osika 仍表示公司專注於滿足使用者需求。Lovable 深植瑞典科技生態，投資人包括 Stefan Lindeberg、Fredrik Hjelm 等歐洲知名機構，客戶涵蓋 HubSpot 與 Klarna。Osika 表示公司將繼續留在歐洲，僅在洛杉磯設有約六%的團隊。此外，Osika 已開始投資其他創業者，其丹麥客戶智慧公司 Propane.ai 剛獲得來自他的投資，融資額為十二萬美元。業界人士認為，Lovable 的成功證明瞭北歐地區擁有世界級人才，能與全球競爭。
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為何Runway關注機械人產業以尋求未來收入成長
紐約公司 Runway 過去七年專注於為創意產業開發視覺生成工具，現正將技術應用拓展至機器人領域。該公司以其影片和照片生成 AI 世界模型聞名，近期於三月發布了 Gen-4 影片生成模型，七月則推出了影片編輯模型 Runway Aleph。Runway 共同創辦人兼技術長 Anastasis Germanidis 在接受 TechCrunch 採訪時表示，隨著世界模型日益逼真，機器人與自駕汽車公司開始主動尋求合作，以利用其技術進行訓練模擬。Germanidis 指出，雖然娛樂仍是 Runway 的重要市場，但模擬世界的能力在機器人或自駕車領域具有更廣泛的應用價值，能大幅降低訓練成本並提升規模化效率。 機器人公司目前利用 Runway 的技術進行訓練模擬，因為在真實世界中訓練機器人或自駕車成本高昂、耗時且難以擴充套件。Runway 的模型允許企業在特定情境下測試變數，而無需改變場景的其他部分，這在物理世界中極難實現。例如，可以模擬車輛在特定條件下轉彎或執行某項動作後的結果。Nvidia 近期也發布了 Cosmos 世界模型的最新版本，但 Germanidis 表示 Runway 不會推出獨立的機器人執行緒模型，而是會對現有模型進行微調以更好地服務這些行業，同時正在建立專門的機器人團隊。Runway 已從 Nvidia、Google 和 General Atlantic 等投資者處籌集超過 5 億美元，估值達 30 億美元。Germanidis 強調，公司的核心原則在於構建更精確的世界模擬，一旦擁有強大的模型，即可應用於多種行業，包括目前存在的市場以及未來因生成式模型而變革的領域。
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LayerX 用 AI 減少企業後台工作負擔 获得 1 億美元 Series B 融資
日本面臨人口老化、勞動力短缺、生成式 AI 採用以及 2023 年電子發票實施等挑戰，促使企業自動化財務、稅務、採購及人力資源業務，但數位轉型成功率僅 16%，傳統產業僅 4-11%。主要障礙包括領導層承諾不足、僵化文化及數位人才匱乏。日本 AI SaaS 新創公司 LayerX 推出 AI 平臺協助企業縮減後臺工作，近期在 TCV 領軍下完成 B 輪融資，金額達 1 億美元，為該美資基金首次投資日本新創。此輪融資總額達 1.922 億美元，參與機構包括 MUFG 銀行、三菱 UFJ 創新夥伴、JAFCO 集團、Keyrock Capital、Coreline Ventures 及 JP Investment。LayerX 核心產品 Bakuraku 自動化企業開支工作流，涵蓋開支管理、發票處理及企業卡運作，服務超過 15,000 家企業；另一產品 Alterna 為零售數位證券投資平臺，與三井物產合作開發；Ai Workforce 則為利用企業資料的生成式 AI 解決方案。公司由 2018 年創立的串聯企業家福島義則於東京大學學習機器學習後創立，前新聞應用程式 Gunosy 曾於東京證券交易所上市。Bakuraku 提供開支管理、發票處理、企業卡、工作流、電子帳簿合規、考勤及應收帳款等一站式解決方案，並持續升級自動填單與檔案分割功能。團隊擁有超過 12 名前 CTO 及 Kaggle 大師。公司於 2023 年 11 月完成 A 輪後，於兩年前完成 B 輪。Bakuraku Suite 客戶數於 2024 年 2 月突破 10,000 家，至 2025 年 4 月達 15,000 家；員工數從 2023 年 10 月的約 220 人增至 2025 年 7 月底的約 430 人。公司預計在五年內達成日本 SaaS 史上最快達成 T2D3 指標，並目標於
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特斯拉Dojo：伊隆馬斯克AI超級電腦的興起與衰落
特斯拉在經歷六年的宣傳後，於 2025 年 8 月宣佈關閉其自研超級電腦專案 Dojo 並解散相關團隊。這一決定標誌著該專案從被視為特斯拉轉型為 AI 公司核心支柱的承諾，轉變為一個被認為是「進化死衚衕」的失敗嘗試。Dojo 原本旨在利用特斯拉自研的 D1 晶片訓練其全自動駕駛（FSD）神經網路，並最終推動機器人計程車和類人機器人 Optimus 的商業化。然而，隨著特斯拉在 2024 年 8 月開始推廣位於奧斯汀的 Cortex 超級叢集，以及隨後與三星簽訂 165 億美元的 AI6 晶片採購協議，Dojo 的戰略地位被重新評估。 Musk 在 2025 年 8 月表示，由於所有路徑都收斂於 AI6 晶片，Dojo 2 已無必要，並指出關鍵人才流失（包括團隊負責人 Peter Bannon 及約 20 名員工成立 DensityAI）加速了這一過程。儘管摩根士丹利曾預測 Dojo 可能為特斯拉增加 5000 億美元市值，但該專案從未達到 Musk 設定的目標，例如在 2024 年 10 月達到 100 exaflops 的算力或部署 276,000 個 D1 晶片。特斯拉最終選擇轉向與 Nvidia、AMD 及三星合作開發 AI6 晶片，並擴充套件 Cortex 叢集的算力，包括在德克薩斯州吉加工廠部署 67,000 個 H100 等效訓練單元。此舉反映了特斯拉從高風險的自研硬體路線轉向依賴外部合作伙伴的戰略調整，以應對晶片供應瓶頸並最佳化成本結構。