#融资

阑夕
1个月前
晚点LatePost昨天发了一篇Kimi和MiniMax的近况报道,感觉现在也只有这家媒体还在关注「AI六小龙」了,自从巨头下场开始规模化投放之后,独立AI公司的生存空间已被蚕食殆尽了,月之暗面和MiniMax是其中尚且存有活路的两家,确实值得多写写。 简单总结如下: - 月之暗面和MiniMax很像,都在全尺寸路线上摇摆过,Kimi成功之后,月之暗面尝试过复现Sora的视频效果,但一直没有达到预期,出海产品也相继关停,MiniMax想学字节做App工厂,推了Talkie、星野、海螺等2C产品,却不具备字节的工业化获客体系,于是这两家公司都承担了很高的试错成本; - 去年是中国大模型行业士气最低的时期,投资机构失去耐心,要求看到DAU的直观指标,倒逼创业公司进入了和豆包这种无限弹药的产品拼消耗的赛道,「打不过,但不能停」成了普遍心态,而投资人之间的议程也变成了卖股份,信心层面的亏空巨大; - MiniMax本来并不想主打视频模型,然而海螺生成视频的能力在海外爆火,反过来影响了管理层的注意力,开始变得「既要又要」——既要增长,又不要色情生成场景的流量——结果受困于审核力度的调整,「一健康就不增长」;😅😅😅 - 不夸张的说,DeepSeek救了整个行业,不只是因为它本身创造的增长奇观,更在于用无可辩驳的说服力,推翻了「只有买量才是唯一出路」的共识,月之暗面放弃在K1上继续雕花,毕其功于一役的开发出了口碑甚好的K2,MiniMax也用新模型M2重回舞台中央,而且K2和M2都选择了开源,为两家公司成功续命; - 亲力纠偏且初见成效的结果是让月之暗面和MiniMax回归了创始人依赖直觉的治理模式,在一定程度上能够抵御噪音,杨植麟会反思早期内部有员工提出长文本建议,但被以「这是工程的活儿,不是技术」为由否决了,直到Anthropic的Claude以50万上下文的处理能力震动行业,Kimi这才确定了长文本作为共识,所以杨植麟现在会特别重视能够新想法的员工; - 相比之下,MiniMax的创始人闫俊杰会更「严酷」一些,他说只要认为不是同路人的同事,自己会亲自请走,绝不容忍,MiniMax对齐业务的第一任负责人甚至因为和他激辩技术路线,直接被降职成了普通工程师,在如此管理风格下,MiniMax的早期一百名员工已经走了一半左右; - 如今,OpenAI在一级市场的估值超过了5000亿美金,xAI和Anthropic的估值也在2000亿美金上下,而月之暗面和MiniMax的估值都停滞在了40亿美金的量级,这让当初争论不休的那个问题——谁能成为中国的OpenAI——变得没有意义了; - 阿里曾经直接或间接的投资了「AI六小龙」里的五家,但在全力发展自家的大模型以来,这些战略投资都不重要了,类似的转变也发生在字节、腾讯等巨头身上,与其把钱交给创业公司去烧,不如自己供血内部消化,不再相信AI是一场代理人战争; - 月之暗面开了新一轮的融资,MiniMax要去香港上市,在解决掉短期的战略摇摆问题之后,它们依然逃不过缺钱这个长期的生存问题,需要的是可能十倍于当前公司体量的资本注入,才有机会进入下一轮竞争周期,但钱从哪里来、又为什么要给它们,会是一个相当复杂的自证过程。
Kai🥊
1个月前
加密叙事轮流转,永远都有 AI 的身影。从去年 OpenAI 带动的热潮,到现在,AI 在链上又卷了起来。最近 BNBCHAIN官推还在装AI, 不少项目已经深入到技术一线了。 更关键的是,他们的生态和资金面也挺硬: 融资 1700 万美金,Binance Labs、IDG、Amber 等都有参与,背后还有技术大佬站台。现在据说下一轮 5000 万也快完成了。 这两天看到不少人在聊 ChainOpera AI,我也好奇扒了一下它的叙事和产品。说实话,它确实踩在了几个关键点上: BSC风口:BNB 一路高歌猛进,整体生态热度暴涨,链上交易、永续合约、AI 板块都在起势。ChainOpera 选 BSC 起盘,算是吃到了生态红利。 AI Agent 赛道:这个赛道其实我一直关注。很多项目都在“讲故事”,但 ChainOpera 更偏“做产品”。它不是做单个 AI 应用,而是一整套 全栈 AI 基础设施 + 应用平台,支持创建、使用、共享 AI 助手(Agent),甚至能在链上协作、共享算力。 落地感强:现在 AI 都被大公司垄断,ChainOpera 想做的事是让用户、开发者、算力提供者都能一起参与和受益。这个方向我挺认同。 举个例子,假如我想做一个专属 AI 小工具: 输入几个代币合约,它就能帮我生成一个图表,标注出重合的聪明钱地址、大额拉盘地址,方便分析数据。 这种轻量级 Agent + 数据调用的模式,未来完全可以在 ChainOpera 上构建。 整体看下来,ChainOpera 是把 AI 叙事做成了产品逻辑,而不是单纯的概念。
凡人小北
2个月前
看到 OpenEvidence 又拿融资,不得提一下这家公司。 就在一周前,OpenEvidence 宣布又完成了一轮 2 亿美金的 C 轮融资,由 Google GV 领投,红杉、黑石、凯鹏华盈、Thrive 等一众顶级机构加持,投后估值飙到 60 亿美金。 注意,是三个月内连下两轮:7 月刚融完 2.1 亿,10 月又拿 2 亿。而且是产品实打实增长后的结果,跟PPT融资完全不是一回事儿。 如果你看过很多次红杉的闭门会,肯定听过这家公司的名字。这家公司没有去卷模型参数、也没搞花哨 demo,就做了一件事,老老实实盯住医生最难的那几个问题,结果反倒跑出了很扎实的落地路径。 可能很多人还没太关注这家公司,那我快速讲一下: OpenEvidence 是专门做医生用的医疗版 ChatGPT,定位非常清晰:搜索 + 分析 + 自动写研究报告,所有能力都基于真实医学文献和临床指南构建。 分享几组数据: 1. 美国已有 40% 医生在用,每月新增注册医生 7.5 万人 2. 月度咨询量从 7 月的 35.8 万暴涨到现在的 1650 万次 3. 自研模型是历史上第一个在美国医师执照考试中拿满分的 AI 4. 推出新产品 DeepConsult,能生成博士级别的医学研究文献 5. 商业模式是谷歌是赞助答案,直接给药企做精准广告,预计明年 ARR 将突破 1 亿美元 说说他的技术,数据价值占了很大的比重,跟 NEJM、JAMA 系列等 11 本顶刊合作,喂了 3500 万份同行评审过的文献,把 AI 的幻觉率降到行业最低,所以医生才敢用也才愿意用。 以下是我想说的: 如果认真观察,会发现真正有价值的 AI 应用,往往不是最热闹的那批。 比如OpenEvidence 的崛起就提醒我们一个简单却经常被忽略的事实: 在一个足够需要专业积累的行业里,数据密度+场景深度+专业严肃性,这三者就是护城河。 并且那些最早下场,懂需求,并且还不怕脏活累活的人,会悄悄赢下整盘。 这种垂类的 AI 产品 PPT 可以很酷炫,但骗不了任何一个需要每天稳定输出结果的用户。 特别是医疗行业,这个行业不是能靠 prompt 拼出来的行业,不是说今天堆几个插件,明天跑个多模态就能打穿的。 这个行业不需要演示好看,真正能用才会留下来用户,医生是会用脚投票的。 能走到这一步的公司,从一开始就选了那条最难但最有价值的路径,熬过了看不到成果的阶段,最终成功了。
American Resources Corporation(AREC,NASDAQ: AREC)是一家专注于稀土元素(REO)和电池材料回收的公司。 其利用专利色谱分离技术从电子废物(e-waste)、煤废料中回收高纯度稀土(包括重稀土HREE如镝Dy,芯片生产所需关键元素)和电池材料(Li、Ni、Co),符合美国IRA/DPA政策需求。 预计2025-2029年CAGR可达150-200%,2026年营收5-10亿美元,2029年50-60亿美元。 模块化工厂(Marion、Noblesville)每6-18个月新增2500-3500吨产能,4-6模块(2026年1-2.1万吨)可产HREE 630-945吨,营收1.89-2.84亿美元。 竞争优劣势:AREC扩张速度(6-10个月/模块)快于开采公司MP Materials(1-3年)和Lynas(1-2年),成本低50-70%($50-70/kg),且规模小(2024年亏损4011万美元)。 回收废料稀土加工,比稀土开采加工更环保,容易获得新厂建设批准。 护城河包括专利技术、长期合同(Vulcan Materials、POSCO)、政府资助(印第安纳州91万美元,NSF潜在1.6亿)、模块化设计和资深团队(100+年经验)。政府支持可能性高(70-80%),2026年或获5000万-1亿资助,受益于DoD/DOE需求。 美国进出口银行(EXIM)目前对 American Resources Corporation(简称 Arec,纳斯达克股票代码:AREC) 的支持为 意向书(Letter of Interest, LOI) 形式,承诺提供 最高 1.5 亿美元 的融资。 exim上一次支持的公司为crml,支持后不久股票即大涨