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OpenAI 報稱以 300 億美元估值籌得 83 億美元資金
美國人工智慧公司 OpenAI 近日成功完成融資，總額達 83 億美元，使公司估值攀升至 3000 億美元。此次融資是 OpenAI 今年籌資 400 億美元宏大計劃的一部分，且該輪融資比原訂時間提前數個月完成。OpenAI 最初於三月向風險投資機構籌資 25 億美元，當時宣佈由 SoftBank 主導的融資計劃旨在籌集 400 億美元。儘管原本計劃在年底前再籌集 75 億美元，但由於投資者爭相加入，公司提前達成目標。據 The Information 報導，OpenAI 年營收已達 120 億美元，ChatGPT 每週活躍使用者數超過 7 億人；The New York Times 則指出營收數字更接近 130 億美元，並預測年底前將達到 200 億美元。推動公司成長的有利因素包括特朗普政府推出的 AI 行動計劃，以及與微軟的談判，這些都有助於 OpenAI 實現轉型為真正盈利公司的目標。此次融資由 Dragoneer Investment Group 主導，該機構提供 28 億美元的投資款，並被視為一位低調但重要的投資者。參與此次融資的新興投資者包括 Blackstone、TPG、T. Rowe Price 等私募股權巨頭及共同基金經理，其他參與者還有 Altimeter Capital、Andreessen Horowitz、Coatue Management、D1 Capital Partners、Fidelity Management、Founders Fund、Sequoia Capital、Tiger Global 和 Thrive Capital。有報導指出，部分 OpenAI 的早期投資者對本輪融資中獲得的較小配額感到失望，因為公司優先引入了新的戰略後援。TechCrunch 已聯絡 OpenAI 尋求評論。
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海量數據正與 Alphabet 的 CapitalG 論壟斷， Nvidia 要資助至最高 30 億美元估值的輪次
美國紐約的 AI 儲存平臺 Vast Data 正與 Alphabet 的投資部門 CapitalG 以及現有後盾 Nvidia 洽談籌資，據路透社報導，此輪融資可能將該公司的估值推高至 300 億美元。TechCrunch 上月曾報導 Vast Data 正努力以 2500 億美元的估值籌資。若此輪融資在數週內完成，將使 Vast Data 成為全球最昂貴的科技企業之一，因為該公司於 2023 年的估值為 91 億美元。Vast Data 開發的儲存技術宣稱能提升 AI 資料中心的效率。隨著 AI 熱潮加劇且美國政府批准大規模建設資料中心，AI 基礎設施起點公司成為投資新焦點。該公司迄今已籌資 3.8 億美元，執行長 Renen Hallak 表示公司現金流已轉正。據信源透露，Vast Data 至 2025 年 1 月已實現 2 億美元的年度經常性收入，並預計明年將增長至 6000 萬美元。
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Google推出Gemini Deep Think AI，一款能並行測試多種想法的推理模型
Google DeepMind 推出了 Gemini 2.5 Deep Think，宣稱這是其最先進的 AI 推理模型。該模型能同時探索並考慮多個想法，再根據輸出選擇最佳答案。訂閱 Google 每月 250 美元 Ultra 訂閱服務的使用者，可於本週五在 Gemini 應用程式中獲得訪問許可權。此模型於 2025 年 5 月在 Google I/O 首次亮相，是 Google 首款公開可用的多代理模型。系統會生成多個 AI 代理並行處理問題，雖然比單一代理消耗更多計算資源，但通常能產生更好的答案。Google 使用此模型的變體在今年國際數學奧林匹克（IMO）中獲得金牌，並向一組選定的數學家與學者開放了該模型。與大多數面向消費者的 AI 模型不同，此模型需要數小時進行推理。Google 希望該模型能增強研究努力，並收集反饋以改進多代理系統在學術場景中的應用。 Gemini 2.5 Deep Think 在「人類最後考試」（HLE）上達到最優效能，該測試衡量 AI 回答數學、人文與科學領域數千個眾包問題的能力。Google 聲稱其模型在無工具情況下得分為 34.8%，高於 xAI 的 Grok 4（25.4%）與 OpenAI 的 o3（20.3%）。在 LiveCodeBench 6 的競爭程式碼任務測試中，Gemini 2.5 Deep Think 得分 87.6%，優於 Grok 4 的 79% 與 o3 的 72%。該模型能自動與程式碼執行及 Google 搜尋等工具協作，並能產生比傳統 AI 模型更長、更詳細且美觀的回應。儘管表現強勁，多代理系統的服務成本較高，因此 Google 與 xAI 選擇將其限制在最高階別訂閱計劃中。Google 計劃在幾週內透過 Gemini API 向一組測試人員開放此模型，以瞭解開發者與企業如何應用該系統。
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女性創辦的半導體AI新創公司SixSense籌得850萬美元資金
新加坡深科技創業公司 SixSense 開發了一項 AI 驅動的平臺，協助半導體製造商在生產線上即時預測並檢測潛在的晶片缺陷。該公司已完成 A 輪融資，籌資 850 萬美元，總融資額約為 1200 萬美元。此輪由 Peak XV 旗下的 Surge（前身為 Sequoia India & SEA）領投，Alpha Intelligence Capital、FEBE 等機構參與跟投。SixSense 由 Akanksha Jagwani（CEO）和 Avni Agrawal（CTO）於 2018 年創立，旨在解決半導體製造中的核心挑戰，即將原始生產資料轉化為即時洞察，以預防品質問題並提高良率。儘管製程產生大量資料，但共同創辦人發現缺乏實時智慧。Jagwani 擁有製造、品質控制及軟體自動化經驗，曾服務於現代汽車和 GE 等企業；Agrawal 則來自 Visa，負責建立大型資料分析系統。兩人評估了多個行業後鎖定半導體領域，發現該產業雖以精準聞名，但檢測過程仍多為手動且碎片化。目前工廠內雖有儀錶板、SPC 圖表及線上檢測系統，但僅顯示資料而未進行深入分析，導致工程師需耗時主觀地識別模式與異常。SixSense 平臺提供缺陷檢測、根本原因分析及故障預測能力，專為製程工程師設計，使其無需編寫程式碼即可在兩日內部署模型。該平臺已應用於 GlobalFoundries 和 JCET 等主流半導體製造商，累計處理超過 1 億顆晶片。客戶報告顯示生產週期加快達 30%，良率提升 1 至 2%，且人工檢測工作減少 90%。該系統相容覆蓋全球 60% 市場的檢測裝置，目標客戶包括代工廠、OSAT 及 IDM。目前客戶分佈於新加坡、馬來西亞、臺灣及以色列，並正擴充套件至美國。地緣政治緊張局勢促使晶片製造投資全球擴散，新設施對 AI 原生方案接受度高，有利於 SixSense 的業務發展。