人工智慧競賽白熱化，頂尖研究人才正加速從Meta、Google、OpenAI等科技巨頭出走，轉而創立AI新創公司，並迅速獲得巨額資金支持，顯示市場對前沿AI技術商業化潛力的高度押注。記者黃仁杰／編譯

人工智慧競賽白熱化，頂尖研究人才正加速從Meta、Google、OpenAI等科技巨頭出走，轉而創立AI新創公司，並迅速獲得巨額資金支持，顯示市場對前沿AI技術商業化潛力的高度押注。

[caption id="attachment_214768" align="aligncenter" width="2048"] 人工智慧競賽白熱化，頂尖研究人才正加速從Meta、Google、OpenAI等科技巨頭出走。（圖／AI生成）[/caption]

近期多家新創在成立短短數月內即完成大規模募資。例如前Google DeepMind研究員大衛·席爾弗創立的Ineffable Intelligence，已募得高達11億美元種子輪資金；另一位前DeepMind研究員提姆·羅克塔舍爾創立的新創Recursive Superintelligence，也傳出正籌資最高10億美元。

此外，由前Meta AI首席科學家楊立昆創立的AMI Labs，也在今年3月完成10億美元募資，主打可從真實世界連續學習的AI系統。過去一年，包括來自Anthropic與xAI等機構的研究人員，也紛紛成立新創並募得數億美元資金。

這些新創不僅吸引資本，也大量挖角原本任職的大型AI實驗室人才，形成新一波人才與技術流動潮。法國創投Eurazeo董事總經理艾莉絲·斯特恩指出，大型AI公司在競爭壓力下往往聚焦短期目標，反而在某些研究領域留下空缺，例如新型AI架構、代理型AI、可解釋性與垂直應用模型等，為新創提供切入機會。

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數據顯示，2026年創投已投入約188億美元至2025年後成立的AI新創，有望超越去年279億美元的規模。投資人認為，曾在前沿AI實驗室工作的創辦人具備獨特優勢，既了解大規模系統如何運作，也清楚哪些機會尚未被開發。

另一方面，大型AI實驗室為了支撐高估值，正面臨強烈商業化壓力，導致研究自由度下降。HV Capital合夥人亞歷山大指出，現今AI公司需持續提升模型性能並加快產品發布節奏，使探索性研究空間受限，特別是在大型語言模型（LLM）之外的領域。

部分新創已開始針對這些空白領域布局。例如Ricursive Intelligence由前Anthropic與DeepMind研究員創立，專注於晶片設計AI工具；Periodic Labs則由前OpenAI與DeepMind團隊打造，目標是建立自動化實驗室。

此外，一些團隊開始質疑單純擴大LLM規模是否足以推動AI進一步突破。AMI Labs認為，現階段AI雖在內容生成上取得進展，但在因果推理、現實世界理解與穩定性方面仍有明顯不足。

新創Ineffable Intelligence則聚焦強化學習（Reinforcement Learning），讓AI透過經驗學習，而非依賴網路文本資料；同樣方向也被由前Anthropic與xAI成員創立的Humans&採用。

來源：CNBC

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