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资讯

微软甩出量子计算核弹！巴掌大芯片，算力将干翻全球计算机

2025年2月20日，微软宣布推出全球首个基于拓扑量子比特的量子处理器——Majorana 1，标志着量子计算领域取得重大突破。微软董事长兼CEO萨蒂亚·纳德拉表示，这一成果将使量子计算机在数年内而非数十年内成为现实，有望彻底改变医学、材料科学等多个领域。

Majorana 1采用全新材料“拓扑导体”，实现了将8个拓扑量子比特集成在单芯片上，未来可扩展至百万级量子比特。这种拓扑量子比特具有速度快、体积小、数字可控等优势，且对环境噪声具有更强的抵抗力，减少了量子纠错的复杂性。微软通过在Nature发表的论文详细阐述了拓扑量子比特的创建和测量方法，展示了其在量子计算中的巨大潜力。

微软的量子计算路线图包括硬件级保护型拓扑量子比特的开发、可靠量子计算设备的构建以及基于拓扑量子比特的容错原型（FTP）的实现。微软计划在未来数年内构建出实用级的容错量子计算机，这一目标得到了美国国防高级研究计划局（DARPA）的认可和支持。

拓扑量子比特的核心在于利用马约拉纳粒子的独特性质，通过“奇偶校验”存储量子信息，从而实现更稳定的量子计算。微软通过数字控制和测量技术，解决了传统量子比特易受干扰的问题，大幅降低了量子比特的测量误差率，并简化了量子计算的操作流程。

微软的量子计算生态系统还包括控制逻辑、稀释制冷机以及与AI和传统计算机集成的软件栈。未来，微软计划将量子计算与AI结合，推动更多前沿科学发现。量子计算机有望解决传统计算机无法完成的任务，如开发自修复材料、分解微塑料等，为应对全球性挑战提供新思路。

微软的这一突破不仅展示了其在量子计算领域的技术实力，也为未来量子计算机的商业化应用奠定了基础。随着量子计算技术的不断成熟，其将在材料科学、医疗健康、人工智能等多个领域带来深远影响，开启量子时代的全新篇章。

https://mp.weixin.qq.com/s/7d9zUWghsM3c2V5sLIqrzw

从故事生成到NPC互动：AgentLand Festival 2025中的AI+游戏创新

AgentLand Festival 2025：AI赋能游戏创新，开启全新互动体验

2025年2月19日，由清华大学深圳国际研究生院AgentLand实验室主办的AgentLand Festival 2025在深圳举办，展示了AI在游戏开发中的创新应用。本次活动中，参赛团队通过AI技术在故事生成、NPC互动、数值调控等多个方面进行了大胆尝试，为玩家带来了沉浸感更强、自由度更高的游戏体验。

在故事生成方面，《Letter to X》通过AI驱动的书信系统，让玩家与女巫提奥拉互动，改写命运。玩家的每一封信都会影响故事走向，AI动态生成剧情分支和结局，赋予游戏极高的自由度和重复游玩性。《Story Never End》则让玩家通过荒诞故事影响小镇命运，AI的动态反馈使每次选择都充满惊喜。这些游戏展示了AI在叙事上的潜力，但也暴露出情节连贯性和角色反馈自然度上的不足。

在NPC对话互动方面，《赛博侦探》和《迷雾秘境》通过AI驱动的对话系统，让玩家在与NPC交流中推动剧情。玩家的选择不仅影响故事走向，还能解锁任务提示和背景信息。AI的实时反馈让每次互动都充满新鲜感，但部分游戏在对话设计上仍需优化，以避免信息冗余和重复。

在数值动态调控方面，《开个公司》和《文明史诗》利用AI实时调整游戏数值，如市场动态、资源分配和文明发展路径。这种调控机制为玩家提供了个性化的游戏体验，提升了策略性和重玩价值。然而，部分游戏在数值反馈和直观性上仍需改进，以增强玩家对游戏世界的感知。

此外，一些团队尝试将AI深度嵌入游戏核心玩法。例如，《逃离CS》通过AI驱动的实时反馈，让玩家通过语音指令指挥人质逃离危险，增强了游戏的沉浸感和策略性。《无限汉字》则利用AI生成汉字组合，让玩家在解谜中探索语言文化。

总体而言，AgentLand Festival 2025展示了AI在游戏设计中的巨大潜力，尤其是在叙事、互动和数值调控方面。这些作品虽然在自由度和个性化体验上取得了突破，但也暴露了故事连贯性、反馈自然度和系统稳定性等问题。未来，随着技术的不断优化，AI有望为游戏开发带来更多创新和变革。

https://mp.weixin.qq.com/s/nHsvG1EdylKE2Pk0ALkE5A

万字梳理：揭秘 DeepSeek 中的 RL 与 AGI 下一步丨AIR 2025

DeepSeek与强化学习：AI推理决策的未来方向

2025年2月19日，AI科技评论发布了一篇关于DeepSeek及其在强化学习（RL）和通用人工智能（AGI）领域的突破性进展的深度文章。文章详细梳理了DeepSeek在AI推理能力上的创新，尤其是其摒弃传统监督微调（SFT），转而采用大规模强化学习的策略，这一转变显著提升了模型的推理能力，并为大语言模型（LLM）的发展提供了新的方向。

文章回顾了DeepSeek的训练方法，指出其成功的关键在于三个阶段：指令微调、偏好微调以及具有可验证奖励的强化学习。这一方法最初由华盛顿大学的Hanna Hajishirai教授团队提出，并被DeepSeek采用。通过这种方法，DeepSeek能够在复杂推理任务中表现出色，尤其是在处理多步骤问题时，模型能够生成清晰的推理链，从而提高解决问题的准确性和效率。

文章还探讨了AI智能体推理与决策研讨会（AIR 2025）上关于AI推理决策的前沿研究。与会专家讨论了AI系统如何模拟人类推理和决策过程，以及如何在不确定性下进行稳健决策。Meta的田渊栋教授提出，除了扩大模型规模外，测试时扩展（如使用更大的模型和工具）和思维链等策略也能提升模型性能。此外，他还介绍了通过梯度上升训练神经网络以统一符号结构与神经网络表示的初步尝试。

俄亥俄州立大学的Huan Sun教授则从隐式推理角度出发，探讨了Transformer架构在推理任务中的表现。他指出，模型的泛化能力与推断事实和原子事实的比例密切相关，而非绝对数据量。他还发现，Transformer架构的非递归设计限制了跨层记忆共享，从而影响了模型在分布外（OOD）任务中的泛化能力。

在AI智能体研究方面，卡内基梅隆大学的Graham Neubig教授提出了混合Agent方案，这种Agent能够交替执行浏览和API调用操作，并在每一步中选择与人类沟通、生成自然语言、执行代码或进行网页浏览。这种混合Agent在处理复杂任务时表现出色，尤其是在API质量较高的情况下。

文章还重点关注了AI在形式化数学推理领域的进展。普林斯顿大学的金驰教授介绍了Goedel-Prover模型，这是一个开源的大模型，能够将自然语言数学问题翻译成形式语言（如Lean 4）并生成形式化证明。该模型在自动定理证明方面达到了当前世界范围内的最佳性能水平，并通过迭代训练和自动形式化解决了数据稀缺问题。

总体而言，DeepSeek及其背后的强化学习方法在AI推理决策领域展现了巨大潜力。随着研究的不断深入，强化学习与大语言模型的结合将为AI的发展带来新的突破，尤其是在复杂推理、智能体决策和形式化数学推理等领域。未来，AI有望在更多领域实现自主、适应性强且负责任的运行，推动AGI的发展。

本周AI动态：xAI发布Grok 3模型，AI基准测试引发争议

本周，埃隆·马斯克的AI公司xAI发布了其最新旗舰模型Grok 3，该模型在数学、编程等多个基准测试中超越了OpenAI等竞争对手。然而，基准测试的可靠性再次引发行业讨论。宾夕法尼亚大学教授Ethan Mollick指出，当前的AI基准测试存在局限性，测试内容往往与实际应用需求脱节，且AI公司通常自行报告测试结果，缺乏独立验证。他呼吁建立更全面的测试体系和独立测试机构，以确保AI模型的实际效用。

与此同时，OpenAI也在调整其AI开发策略，试图通过“知识自由化”来推动技术突破。此外，前OpenAI CTO Mira Murati的新创业公司Thinking Machines Lab旨在开发个性化AI工具，以满足不同用户的需求。

在AI基准测试方面，OpenAI推出了新的SWE-Lancer基准，旨在评估AI系统的编程能力。然而，测试结果显示，即使是表现最好的模型，其得分也仅为40.3%，表明AI在编程领域的应用仍有待提升。

本周，AI领域的其他动态还包括：Meta计划于4月29日举办专注于生成式AI的开发者大会LlamaCon；中国AI公司Stepfun发布了一款支持多语言的语音生成模型Step-Audio；此外，Nous Research推出了结合推理和语言模型能力的DeepHermes-3 Preview。

随着AI技术的快速发展，行业对基准测试的争议和对实际应用的关注将持续升温。

https://techcrunch.com/2025/02/19/this-week-in-ai-maybe-we-should-ignore-ai-benchmarks-for-now/

推特

Grok3向所有人免费提供

就是它：全球最智能的 AI——Grok 3 现已免费提供（直到我们的服务器崩溃）。

立即体验 Grok 3：https://x.com/i/grok

X Premium+ 和 SuperGrok 用户将享有更高的 Grok 3 访问权限，并可优先体验语音模式等高级功能。

https://x.com/xai/status/1892400129719611567

Grok 3 Beta — 推理智能体时代

我们的 Grok 3 博客

🔗 https://x.ai/blog/grok-3

以及模型现在免费开放！

Grok 3 Beta — 推理智能体时代

我们激动地推出 Grok 3 的早期预览版，这是我们迄今为止最先进的模型，融合了卓越的推理能力和广泛的预训练知识。

来自 xAI 的下一代智能

我们很高兴介绍 Grok 3，这是我们迄今为止最先进的模型，结合了强大的推理能力和丰富的预训练知识。Grok 3 在我们的 Colossus 超级计算集群上训练，其计算资源是先前最先进模型的 10 倍，在推理、数学、编程、世界知识和指令执行等任务上均表现出显著提升。

Grok 3 通过大规模强化学习优化推理能力，能够思考数秒至数分钟，修正错误、探索替代方案，并提供精准答案。在学术基准测试和实际用户偏好测试中，Grok 3 均表现优异，在 Chatbot Arena 评分体系中达到了 1402 Elo 分数。此外，我们还推出了 Grok 3 Mini，这是高性价比推理能力的新突破。

目前，这两个模型仍在训练中，并将在您的反馈下快速迭代优化。未来几天，我们将向用户开放 Grok 3，并提供其推理能力的早期预览版。

https://x.com/billyuchenlin/status/1892433639389954170

谷歌CEO分享AI co-scientist：基于 Gemini 2.0 构建的多智能体 AI 系统

介绍我们的 AI co-scientist——一个基于 Gemini 2.0 构建的多智能体 AI 系统。

我们将其视为科学家的虚拟合作者，利用先进的推理能力整合海量文献，生成新颖假设，并提出详细的研究计划。目前，我们在肝纤维化治疗、抗菌素耐药性以及药物再利用等重要研究领域已取得了初步的积极成果。

下一步，我们将面向全球科学家开放受信测试者计划。

https://x.com/sundarpichai/status/1892254274895184244

Sakana AI分享AI CUDA 工程师：自动生成高效 CUDA 内核的智能体 AI 系统

AI CUDA 工程师：自动生成高效 CUDA 内核的智能体 AI 系统

🔗 http://sakana.ai/ai-cuda-engineer/

AI CUDA 工程师能够自动生成高度优化的 CUDA 内核，使常见的 PyTorch 机器学习运算提速 10-100 倍。我们的系统还能够生产比目前工业生产中广泛使用的 CUDA 内核更快的优化版本。

我们坚信，从根本上来说，AI 系统可以并且应该像人脑一样高效，而实现这种高效的最佳途径就是 用 AI 来优化 AI！

我们很高兴发布论文 《AI CUDA 工程师：智能体驱动的 CUDA 内核发现、优化与组合》，并公开一个包含 超过 17,000 个经过验证的 CUDA 内核 的数据集。

📄 论文：https://pub.sakana.ai/ai-cuda-engineer/paper/

📂 内核存档网页：https://pub.sakana.ai/ai-cuda-engineer/

📊 HuggingFace 数据集：https://huggingface.co/datasets/SakanaAI/AI-CUDA-Engineer-Archive

进化式 LLM 代码优化：让 AI 自动提升 AI 运算速度

AI CUDA 工程师利用 进化式 LLM 驱动代码优化，自主提升机器学习运算的运行时性能。它不仅能够将 PyTorch 代码转换为 CUDA 内核，还能通过进化算法优化 CUDA 内核的执行效率，融合多个操作，甚至能从过往优化方案中学习，探索全新的 CUDA 代码写法。

我们相信，AI CUDA 工程师的推出标志着 AI 时代的加速与推理优化进入全新阶段！

我们（@RobertTLange, @_Aaditya_Prasad, @Floating_Martin, @maxencefaldor, @yujin_tang, @hardmaru）将继续推动 Sakana AI 的使命：用 AI 让 AI 更强大！

https://x.com/SakanaAILabs/status/1892385766510338559

Deeplearning AI发布新课程：AI 代理评估

新课程发布：AI 代理评估！

评估对推动 AI 系统改进非常重要。在这门课程中，你将学习如何系统地评估和改进 AI 代理的表现。本课程与 @arizeai 合作开发,由开发者关系主管 @JohnGilhuly 和产品总监 @_amankhan 主讲。

在代理开发过程中,我经常发现评估是一个关键工具 – 它可以帮助你选择正确的工作重点,避免浪费数周的努力。无论你是在开发购物助手、编程代理还是研究助手,拥有结构化的评估流程可以帮助你系统地改进其性能,而不是依赖随机试错。

本课程将教你如何构建评估框架,以评估代理的各个组件及其端到端性能。对于每个组件,你需要选择合适的评估者、测试样例和性能指标。这可以帮助你在开发和生产过程中识别需要改进的领域。(如果你熟悉监督学习中的错误分析,可以将其理解为将这些理念应用到代理工作流程中。)

在本课程中,你将构建一个 AI 代理,并添加可观察性来可视化和调试其步骤。你将学习基于代码的评估(即编写代码来明确测试某个步骤),以及基于 LLM 作为评判的评估(即提示 LLM 高效地提出评估更开放式输出的方法)。

具体来说,你将学习:

• 理解评估基于 LLM 的系统与传统软件测试之间的主要区别

• 通过收集代理执行步骤的轨迹并将其可视化,为代理添加可观察性

• 为每个组件选择合适的评估者 – 基于代码、LLM 作为评判、基于人工标注

• 计算收敛分数以评估代理是否能在合理的步骤数内响应查询

• 通过探索对提示、LLM 模型或代理逻辑的更改来运行结构化实验以改进代理性能

• 了解如何部署这些评估技术来监控代理在生产环境中的表现

完成本课程后,你将知道如何追踪 AI 代理、系统地评估它们并改进其性能。

请在此注册: https://deeplearning.ai/short-courses/evaluating-ai-agents/

https://x.com/AndrewYNg/status/1892258190546653392

Convergence AI 推出 Proxy 1.0：强大的网页浏览代理

推出 Proxy 1.0 —— 全球最强大的网页浏览代理。

产品

Lingo.dev AI将翻译工作转化为自动化的拉取请求

Lingo.dev 是一款人工智能本地化引擎。它将数周的翻译工作转化为自动化的拉取请求。由开发者为开发者打造，通过理解用户界面元素的位置和微观上下文，实现真实可信的翻译。

• 具备自动化拉取请求和人工审核环节的原生 Git 用户界面本地化功能

• 适用于 Web 和移动团队的开源命令行界面

• 用于动态内容的实时 API

• 理解产品术语的上下文感知人工智能

• 内置对 80 多种语言的支持

 投融资

Hyperlume获1250万美元种子轮融资，助力芯片间通信提速与节能

随着数据中心能耗的不断攀升，芯片间通信的效率和能耗问题愈发突出。加拿大渥太华的初创公司Hyperlume致力于通过其创新的微LED技术解决这一挑战。该公司开发的微LED能够以更低的能耗实现比传统铜线更快的数据传输，尤其适用于数据中心内芯片间的数据交换。

Hyperlume由Mohsen Asad和Hossein Fariborzi于2022年创立，其技术基于创始团队在芯片间数据传输和低功耗电路设计方面的深厚背景。Asad表示，随着AI技术的快速发展，芯片间通信的低延迟需求日益增长，而Hyperlume的技术能够有效解决这一问题。

该公司最近完成了1250万美元的种子轮融资，由BDC Capital的Deep Tech Venture Fund和ArcTern Ventures领投，MUUS Climate Partners、Intel Capital和SOSV等机构参与。这笔资金将用于扩大团队规模，进一步开发技术，并推动产品在数据中心的商业化应用。

Hyperlume的技术通过低成本的微LED和低功耗ASIC芯片实现快速数据传输，类似于光纤连接的效果，但成本更低。目前，公司正在与北美的一些早期客户合作，优化产品性能，计划在未来大规模推广。

https://techcrunch.com/2025/02/19/hyperlume-wants-to-make-chip-to-chip-communication-faster-and-more-efficient/

Augury获7500万美元融资，用AI检测工厂机器故障

Augury是一家专注于开发AI硬件以检测工厂机器故障的初创企业，近日宣布完成7500万美元的融资，估值突破10亿美元。该公司利用AI技术监测机器的振动、声音、温度等数据，通过算法分析及时识别设备故障及其原因。其技术基于超过五亿小时的机器运行数据，形成了庞大的“故障字典”，无需为特定设备单独建模。

此次融资是Augury F轮融资的第一部分，预计最终总金额将达到1亿美元。本轮融资由Lightrock领投，Insight Venture Partners、Eclipse、Qualcomm Ventures等老股东也参与其中。自2021年上次融资以来，Augury收入增长了五倍，客户包括百事可乐、雀巢和杜邦等知名企业。

Augury的技术不仅提高了工厂设备的维护效率，还通过“知识数字化”解决了工业领域人才短缺的问题。其CEO Saar Yoskovitz指出，工业领域面临的主要挑战是人才断层，经验丰富的工人即将退休，而新一代工人缺乏相关技能。Augury的解决方案能够帮助工厂更好地维护设备，同时延长设备使用寿命，符合可持续发展的理念。

Lightrock作为领投方，专注于可持续发展投资，认为Augury将生产效率与环保理念相结合，是可持续发展的典范。

Guidde利用AI助力软件培训视频创作

创建企业级软件培训视频是一项耗时且成本高昂的工作，往往需要整个团队投入大量精力。为解决这一痛点，特拉维夫的创业者Yoav Einav与朋友Dan Sahar于2020年创立了Guidde。该公司利用AI技术自动创建教学视频，通过捕捉用户在应用程序中的操作活动，将其转化为带有“故事线”的视频。用户还可以选择添加AI生成的语音、背景音乐和突出软件功能的标签，并使用Guidde提供的基本视频编辑工具。

尽管许多员工对内部培训视频的关注度有限，但Guidde通过推出类似“企业版Netflix”的Guidde Broadcast功能，为员工提供个性化、及时的培训内容，从而提高软件的使用率。目前，Guidde已实现显著增长，平台服务于2000个组织的超过10万名用户，客户包括美国鹰牌服饰、Carta和纳斯达克等。

在融资方面，Guidde于2025年2月完成了1500万美元的新融资，由高通创投领投，使其总融资额达到3000万美元。这笔资金将用于扩展Guidde的本地化工具、企业销售和客户成功团队，并提升其在全球市场的影响力。

鲸准24年股权投资年度白皮书

《2024年股权投资市场：挑战与机遇并存》

2024年全球资本市场在不确定性中展现出强大韧性与适应性。纳斯达克指数领涨全球，涨幅达28.6%，彰显技术股复苏与创新驱动经济的力量。亚太市场表现分化，台湾加权指数和日经225指数涨幅突出，韩国综指因政治风波大幅下挫。中国2024年GDP同比增长5.0%，A股在政策推动下实现反转，科创50、沪深300等指数表现亮眼，但北证50指数微幅回调，市场复苏呈现结构性分化。A股市场总市值回升，但上市公司数量增长停滞，IPO节奏放缓，境外上市成为企业重要选择。

一级市场方面，基金管理人存量和增量双降，新基金备案数量和金额显著下降，募资环境收紧。政府及国资背景LP出资占比提升，引导基金出资额增长显著，北京、江苏、浙江出资额稳居前三。投资端交易量与金额连续四年下滑，投资机构出手谨慎，并购与战略投资受影响较小，人民币基金主导地位巩固，科技投资热度延续，医疗健康交易数量位居榜首，广东交易领先优势缩小，地域集中度进一步提高。退出端基金清盘数量稳定，IPO退出难度攀升，并购退出数量下降，S交易数量与金额双降，中美对比来看，美股IPO市场回暖，并购退出占比提升，中国尚未形成成熟并购退出市场机制。

2024年国内资本运作与产业洞察聚焦五个关键专题。AIC作为新兴资本力量，通过“债转股”和股权投资推动产业升级，签约基金意向金额超4200亿元，进入高质量发展新阶段。专精特新“小巨人”及制造业单项冠军培育目标提前完成，分别达14695家和1589家。A股并购重组市场活跃，科技板块引领，国防军工等行业并购重组金额大幅增长，境外并购数量和金额创近10年新高。政府产业落地方面，合肥和上海模式是代表，合肥通过国有资本主导打造产业集群，上海依托未来产业基金等推动区域产业协同发展。出海经济快速发展，从劳动密集型向技术密集型转变，构建出海生态。

热点行业分析中，AI智能助手作为AI大模型核心应用快速崛起，推动AI技术落地转化，在企业服务、个人生活等领域展现潜力。具身智能成为AI重要发展方向，推动机器人技术从专机向通用化转变，预计2030年市场规模超643.5亿美元。低空经济作为新兴经济形态，2024年中国核心产业市场规模约6703亿元人民币，涵盖全产业链，亿航智能等龙头企业引领发展。无人驾驶技术自2010年代初发展至今，2024年全球市场规模预计达690.5亿元，特斯拉FSD V12版本推出标志着技术新阶段，商业化落地加速。

2024年，中国经济转型与产业升级推动力交汇显现，AIC、专精特新企业、并购重组、政府产业落地和出海经济成为关键力量。技术创新浪潮下，AI智能助手、具身智能、低空经济与无人驾驶成为热点赛道，推动经济高质量发展。面向2025年，尽管全球经济环境充满挑战，但中国资本市场在政策稳定性与创新驱动加持下，有望持续探索高质量发展新路径

清华系机器人创企再融3亿元，蚂蚁集团连续下注！

2025年2月20日，星海图宣布完成新一轮A轮融资，总融资额近3亿元人民币。本轮融资由蚂蚁集团独家领投，高瓴创投、IDG资本、北京机器人产业基金、百度风投、同歌创投等跟投。资金将用于加速具身基础模型的研发和验证，推动星海图本体、智能、商业化三位一体的迭代升级。星海图成立于2023年9月，近一年内已完成四轮融资，累计融资金额近7.17亿元人民币。2024年初，星海图完成千万美元天使轮融资，投资方包括IDG资本、BV百度风投等。2024年7月获得北京机器人产业发展投资基金投资，9月完成超2亿元Pre-A轮融资，由高瓴创投和蚂蚁集团领投。

值得注意的是，蚂蚁集团已连续领投星海图的Pre-A轮和A轮融资。同时，蚂蚁集团近期开放了14个具身智能系统和应用相关岗位，引发了其筹备研发人形机器人产品的猜测，显示出其在具身智能领域的布局加速。

星海图于2025年1月初推出R1系列仿人形通用机器人，包括R1 Lite、R1和R1 Pro三个型号，全身自由度最高达26个，双臂最大负载10kg，售价19.9万元起。其技术特色在于端到端模仿学习算法，去年提出的3D扩散策略DP3为全球首个引入3D视觉的端到端模仿学习架构，仅需10次演示即可完成任务，真实场景成功率高达85%。

星海图创始团队成员大多来自清华大学，且在自动驾驶领域有丰富经验。创始人兼CEO高继扬本科毕业于清华大学，后在南加州大学完成计算机视觉博士学位，曾就职于Waymo和Momenta。联合创始人赵行、李天威、许华哲也均来自清华大学，分别在学术和产业界有深厚背景，团队在具身智能领域展现出强大的技术实力和创新能力。

硅基流动完成新一轮亿元人民币融资

2025年2月19日，硅基流动（SiliconFlow）宣布已于2024年底完成亿元人民币Pre-A轮融资。本轮融资由华创资本领投，普华资本跟投，老股东耀途资本继续超额跟投，华兴资本担任独家财务顾问。此前，硅基流动已引入美团作为战略股东。硅基流动成立于2023年8月，专注于打造大模型时代的AI基础设施平台，通过算法、系统与硬件的协同创新，降低AI应用开发和使用门槛，推动AGI普惠化进程。

硅基流动的大模型云服务平台SiliconCloud近期首发上线基于华为云昇腾云的满血版DeepSeek-R1 & V3，率先实现国产芯片部署大模型的突破，显著提升了推理速度和算力利用率，降低了模型推理时间和成本。上线不到一年，SiliconCloud用户数已超三百万，日均调用上千亿Token。平台提供上百款主流模型及全链路支持，满足开发者和企业客户的多样化需求。此外，硅基流动还发布了ComfyUI云节点插件BizyAir，支持多种模型，让开发者无需考虑硬件限制即可使用云计算资源。

在产业生态与商业化方面，硅基流动与华为、亚马逊云科技、英伟达等顶级云厂商和芯片厂商建立了合作伙伴关系，助力多个领域的应用落地。针对企业客户，硅基流动推出专属实例、算力纳管、私有版MaaS及基于昇腾910系列NPU的一体机等服务模式，提供高效、稳定的模型服务。

普华资本管理合伙人蒋纯表示，硅基流动团队兼具顶尖技术基因和连续创业经验，推动了大模型普惠和全国产化部署的突破。耀途资本投资副总裁温廷灿称，耀途资本从天使轮开始连投三轮，见证了硅基流动从技术突破到商业闭环的跃迁，看好其成为AI基础设施领域的标杆企业。

本轮融资后，硅基流动将继续加强AI基础设施技术创新，以更高性价比的产品服务开发者，推动AI应用创新与产业生态建设，加速AGI技术普及。

— END —

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