新AI公司：不替代工人，做你亲手训练的专属助手

River 刚完成一轮 11 亿美元融资，种子轮加 A 轮，由 General Catalyst 和 AMP PBC 领投，Nvidia、AMD Ventures、Y Combinator、Temasek 参投。公司成立两个月，创始人是 xAI 联合创始人 Igor Babuschkin，他之前在 DeepMind 和 OpenAI 做过 AI 研究。六月，River 结束隐身模式，公开亮相。

领投方之一 AMP PBC 由前 a16z 合伙人 Anjney Midha 创立，他在 a16z 期间投过 Black Forest Labs、Mistral AI、LMArena 和 OpenRouter。

Babuschkin 想干的事，是从头重建 AI，先改模型训练方式。他在发布里说，智能体的目标不是替代工人，而是成为每个人可以自己训练的助手。他设想的智能体，更像一个守护天使：安静地在旁边，站在你这一边，帮你处理真正重要的事，并且，它属于你。整个技术栈都要重建，训练、模型、产品层，连让个人 AI 贴近你的新硬件也包括在内。

River 已经开放 API，按每百万 token 计费，价格取决于用哪个开放模型。开发者可以用强化学习和 LoRA 微调这些模型，训练好的模型可以像任何其他 API 端点一样对外提供服务。

这个产品和提示工程反着来。提示工程是操控一个你不拥有、也没法改进的模型；River 让你把开放模型训练成真正属于你自己的。背后是企业对 AI 的态度在变：公司想掌握自己的模型命运，开始混用开放权重等不同模型。

River 还用 neocloud 来解决后训练环节的专业门槛。它的承诺是：任何企业都能在 15 到 20 分钟内跑完一次复杂的强化学习，不需要基础设施团队，成本节省能达到闭源替代方案的两到四倍。

更大的愿景是：每个人都有自己的智能体，自己训练，为自己工作。这样的东西已经有点苗头。OpenClaw 和它的衍生品让个人在本地跑智能体；Nvidia 也和戴尔、微软、惠普等 PC 制造商合作，推出支持 AI 的硬件。这几件事放在一起，AI 不一定只待在云里，也能往个人设备上走。

River 的技术具体怎么跟别人区分，它还没给出完整答案。它手里有 11 亿美元，走了一条和主流 AI 实验室不太一样的路。