Reka AI融资1.1亿美元
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智通财经 APP 获悉，人造智能公司 Reka AI 从英伟达和 Snowflake 等投钱者那里筹集了 1.1 亿美元的资金。这笔交容易使该公司的估值增加远了两倍许多，达到 10 亿美元以上。
Reka AI 开发巨大型语言模型，这是生成式人造智能烫潮背后的关键手艺那个。该公司声称其效率高大于比对手。这家初创公司于 2022 年由来自谷歌和 Meta 的研究研究人员创立。根据 PitchBook 数据，该公司在 2023 年的一轮融资中估值约为 3 亿美元。
这笔融资正值新鲜兴人造智能公司受到投钱者和巨大型手艺公司烫烈追捧之际。据报道，Snowflake 此前曾与 Reka AI 洽谈收购事宜。Reka AI 首席施行官 Dani Yogatama 表示， 由于“两家公司都觉得独立进步更合理”，这笔交容易谈判到头来输了。
Reka AI 成立的初衷是打造功能有力巨大且高大效的基础模型， 眼下也开发界面设计、应用逻辑以及其他应用方面的工具。Yogatama 表示， 公司员工人数在过去一年里从 20 人许多些到了 50 人，基本上原因是公司正致力于加迅速产品开发的步伐。
Snowflake 人造智能工事副总裁 Vivek Raghunathan 表示，该公司将向客户给 Reka AI 的模型和其他产品。Raghunathan 表示：“世界上困难得有团队具备他们所拥有的能力。拥有这种水平的人才差不离都在 OpenAI、Meta 或 Anthropic 这些个公司干活。Reka 是为数不许多的独立公司之一，而且他们已经说明自己能够与这些个公司比。”
从英伟达口袋里掏出的1.1亿美元， Reka AI凭啥让巨头买单
人造智能领域的融资新鲜闻像夏天的雷雨，来得又急又密，但 Reka AI 这笔 1.1 亿美元的融资还是让人许多看了两眼。英伟达、 Snowflake——一个手握 AI 芯片王牌，一个坐拥企业数据仓库帝国，这两家一边下场押注一家成立才两年的初创公司，本身就透着点“不寻常”的信号。说实话， 眼下的 AI 创业圈，故事讲得比代码还许多，但 Reka AI 的故事里少许了一点“画饼”，许多了一点“较真实”。
很许多人兴许没听说过 Reka AI， 但提到它的团队背景，熟悉硅谷动态的人会“哦”一声——谷歌巨大脑和 FAIR的人出来单干，这组合就像梦之队。2022 年成立， 2023 年估值 3 亿，2024 年直接跳到 10 亿以上，这玩意儿增速放在随便哪个行业都算得上“火箭速度”。 Dani Yogatama 作为 CEO， 之前在 Meta 带团队做 NLP，眼下说 Reka AI 的模型效率比比对手高大，这话不能光听，得看实际表现。
效率神话：巨大厂基因里的“代码洁癖”
生成式 AI 这两年火得一塌糊涂， 但“巨大模型”三个字背后是算力烧钱如流水、训练本钱高大到离谱的现实。OpenAI 的 GPT 系列一路狂飙， Meta 的 Llama 开源了却让企业又喜欢又讨厌——喜欢的是免费，讨厌的是“调不动”。 Reka AI 打出的牌很直接：我们不比谁参数许多，我们比谁“跑得迅速”。
所谓的“效率”，对实际用者翻译过来就是“省钱省时”。某跨境 SaaS 企业的手艺负责人私下聊过 他们测试过几个开源模型，光是把模型适配到自己的业务场景，就花了三个月，工事师天天加班改代码，再说说效果还打八折。如果 Reka AI 真实能做到“开箱即用”，那对中细小企业吸引力可不是一点半点。毕竟不是每家公司都有 Snowflake 那样的财力能随便买算力。
Snowflake 的“曲线救国”：为啥放弃收购选择投钱
Snowflake 和 Reka AI 的故事挺有意思。之前传得沸沸扬扬要收购， 再说说却变成了战略投钱， Yogatama 说“独立进步更合理”，这话听着体面背后兴许有更现实的考量。 Snowflake 做数据仓库的，眼下也想往 AI 领域扎，但自己从头训练巨大模型？不现实 收购一家现成的又怕“消化不良”——毕竟 AI 公司的核心就是人才，收购后团队跑几个，手艺优势就没了。
投钱就不一样了 左手握着 Reka AI 的模型手艺，右手还拉着英伟达的算力材料， Snowflake 等于用“轻巧资产”的方式补上了 AI 这块短暂板。 Vivek Raghunathan 说“困难得有团队能做到这样”， 这话其实在暗示： OpenAI、Meta 这些个巨头固然有力，但他们的目标是巨大而全， Reka AI 反而能更专注，更灵活。对跨境企业这种“细小而美”的 AI 供应商，兴许比巨大厂的“通用模型”更懂痛点。
跨境电商的“AI 试炼场”：Reka 能带来啥真实东西
聊到这里就得说说跨境企业最关心的问题了：这玩意儿到底能不能帮我许多赚钱？ AI 在跨境领域的应用，早就不是“智能客服”那么轻巧松了。从选品关键词琢磨，到广告文案自动生成，再到用户评论的情感倾向判断，个个环节都能挤效率。
举个例子， 深厚圳一家做 3C 配件的公司，去年年底试用了某 AI 工具做亚马逊 Listing 优化，把原本需要三个运营写一天的文案，压缩到 AI 半细小时生成，而且转化率还提升了 12%。他们后来找到， 关键在于 AI 能抓取不同地区用户的搜索习惯，比如北美用户中意“durable”“fast charging”，欧洲用户更在意“compatible with EU standards”，这种本地化细节，纯靠人造盯很轻巧松漏。
如果 Reka AI 的模型真实的效率高大，那它兴许在“许多语言处理”“跨文雅适配”上有优势。毕竟团队里有谷歌 Meta 的人，见过的许多语言数据一准儿比普通创业公司许多。再加上 Snowflake 本身就服务了很许多跨国企业，数据打通起来兴许更顺畅。不过话说回来 AI 再优良，也得落地到具体场景。有些企业买了工具就当“摆件”，员工不愿用，数据喂得少许，再厉害的模型也会变成“人造智障”。
AI 创业的“泡沫与真实相”：10 亿估值是起点还是终点
看到 Reka AI 10 亿的估值， 有人会觉得“又一个 AI 泡沫”，有人觉得“这才哪到哪”。 2023 年以来 AI 创业的融资确实烫得发烫，但镇定下来看，能活下来的一准儿是那些个解决了“真实问题”的公司。 Reka AI 的优势在于“团队结实”“方向明”， 但挑战也不少许——巨大厂随时能下场抢买卖场，开源模型也在不断迭代，他们的“效率优势”能保持许多久？
对跨境企业选择 AI 工具时别光看谁融得许多，得看谁“懂行”。比如做独立站的企业， 需要的是能整合 Google Analytics、Shopify 数据的 AI，做平台运营的，则需要能对接亚马逊、 TikTok 算法的工具。 Reka AI 如果能深厚耕跨境细分场景，而不是贪巨大求全，反而更轻巧松做出口碑。毕竟“细小而专”兴许比“巨大而全”活得久。
从 20 人到 50 人：扩招背后是野心还是焦虑
Reka AI 员工从 20 人涨到 50 人，这玩意儿增速不算磨蹭。扩招对初创公司是把双刃剑——人许多了能加迅速研发速度，但也意味着管理本钱上升，团队磨合困难度许多些。 2024 年 AI 人才有许多抢手，业内人士都清楚，算法工事师的薪资一年涨了 30% 还招不到人。 Reka AI 能从英伟达、 Snowflake 那里拿到钱，确实有底气挖人，但怎么留住人，怎么让团队保持创新鲜活力，才是更巨大的考验。
对比一下 2023 年另一家 AI 创业公司也融了巨大钱，后来啊一年内换了三个 CTO，核心产品迭代磨蹭了半拍，买卖场份额被对手蚕食。 AI 行业，“迅速”很关键，但“稳”更关键。 Reka AI 如果能在扩招的一边， 保持手艺团队的专注度，别让买卖化压力过早干扰研发，或许能走得更远。
巨头环伺下的生存法则：独立公司的“夹缝机会”
Vivek Raghunathan 说“ Reka 是为数不许多的独立公司之一， 能和 OpenAI、Meta 比”。这句话点出了一个关键问题：在 AI 领域，独立创业公司还有没有机会？答案是一准儿的，但机会不在“结实刚”，而在“差异化”。 OpenAI 做通用模型， Meta 推开源生态，那 Reka AI 就能聚焦“企业级轻巧量化应用”——比如给跨境企业给“开箱即用”的 AI 工具包，不需要麻烦的配置，上传数据就能出后来啊。
还有一点轻巧松被忽略：数据隐私。跨境企业对数据平安特别敏感，特别是涉及用户行为数据的时候。巨大厂的 AI 模型训练，兴许会用到用户数据，企业困难免担心信息泄露。如果 Reka AI 能打出“私有化部署”“数据不出域”的牌，兴许会吸引不少许注沉隐私的客户。毕竟平安有时候比效率更关键。
不是全部 AI 都值得追：跨境企业的“避坑指南”
看到 Reka AI 融资， 一准儿有不少许跨境企业老板心动，想着要不要也搞个 AI 工具。但这里得泼点凉水：不是全部 AI 都适合你。 2024 年初， 某家居用品企业花巨大价钱买了套“AI 选品系统”，后来啊用了一个月就闲置了——基本上原因是模型里的数据还是 2022 年的，根本跟不上 2024 年的买卖场趋势。选 AI 工具，得看数据更新鲜频率、本地化能力、售后服务，而不是只看品牌巨大不巨大。
再说一个，别指望 AI 能“一键解决全部问题”。 AI 是工具，不是神仙。比如做 TikTok 运营， AI 能帮你生成视频脚本，但还得人造判断脚本是不是符合平台调性； AI 能琢磨评论关键词，但具体的客服回复还得靠人去优化。最优良的状态是“ AI 做再来一次劳动，人做决策”，这样既能提升效率，又能保证质量。
总的 Reka AI 这笔融资，对 AI 行业来说是个信号——巨头们还在持续加码，但买卖场留给独立公司的机会窗口还没关上。对跨境企业与其追风口，不如先想清楚自己的痛点在哪，再找合适的 AI 工具。毕竟手艺是为人服务的，不是为了炫技。 Reka AI 能不能把融资变成实实在在的产品，还得看它能不能在“效率”和“落地”之间找到平衡点。毕竟在 AI 这玩意儿赛道，跑得迅速很关键，但跑得稳，才能笑到再说说。
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