估值80亿元，日本将崛起一家AI独角兽？

“Sakana的意思是鱼，我们想在研究中利用来自自然界的灵感，就像是唤起鱼群聚集在一起，并按照简单规则形成一个连贯、实体的想法。”这是Sakana AI在自己的官网对企业命名做出的解释。
 

近日，据外媒消息，成立不到1年的Sakana AI将完成超1亿美元融资，估值飙升至1,800亿日元（约合人民币82亿元），即将跻身AI独角兽行列。而早在今年年初，Sakana AI已获Lux Capital、Khosla Ventures及多家日本巨头联合注资（种子轮融资，金额约3,000万美元），政府亦提供了关键算力支持。值得一提的是，Lux Capital和Khosla Ventures这两家风险投资公司都有着支持人工智能领域知名企业的经验。Lux Capital 是Hugging Face和 Runway等公司早期的主要投资者，而Khosla Ventures则是OpenAI最早的机构投资者。据悉，Sakana AI 目前为日本第一家在种子阶段得到硅谷顶级风险投资公司支持的AI初创公司（几乎是日本所有行业中第一家）。
 

今年年初融资时Sakana AI团队仅3人，目前也只有15名员工，但若论人均估值，却与OpenAI不相上下（年初融资时，三名创始人平均每人的估值达6,670万美元，高于OpenAI的员工平均估值800多万美元）。
 

Sakana AI的创始团队成员探索出了低成本创新路径：颠覆当前AI生成范式，凭借独创算法自主工作，既节省人力，也无须使用耗电量巨大的大型计算机。官方表示，数据学习的周期将会因此缩短。
 

在研究模型方面，Sakana AI拒绝盲目追求大数据模型，专攻小模型。这种“看淡大模型，力挺小模型”商业化应用的理念，与中国的一些AI独角兽的主张相似（如面壁智能）。
 

金沙江创投董事总经理朱啸虎曾在第18届中国投资年会·年度峰会上说过：“我个人对AI应用明年爆发是非常乐观的，尤其是Llama3出来，这些小模型都非常厉害。之前iPad Pro出的M4芯片也非常有意思，一个几百亿参数的小模型，可能在端侧直接跑起来。今年下半年的新iPhone可能也类似，明年在应用层（小模型）绝对会爆发。”
 

AI独角兽之所以专注于小模型研究有以下几个原因：第一，资源效率和成本考量。大模型通常需要大量的计算资源（例如GPU、TPU等）和高昂的成本来训练和部署。相比之下，小模型可以在更便宜的硬件上运行，同时在资源使用上更加高效。第二，部署和实时应用需求。在一些实时应用场景中，如边缘计算、物联网设备和移动设备上，需要模型具有较小的内存占用率和计算复杂度，以便能够快速响应和有效运行。小模型通常比大模型更适合这些资源受限的应用场景。第三，特定行业需求。某些行业可能对模型的大小和运行速度有更高的要求，如医疗保健领域可能需要快速、低成本的模型来处理和分析医疗数据，而小模型可以更好地满足这些需求。第四，定制化和定位。一些公司可能专注于特定的定制化解决方案或垂直市场，这些市场更需要小模型去满足特定客户群体的需求。第五，技术创新和差异化竞争。小模型研究可能代表一种创新的技术路径，有可能在性能和效率上带来新的突破。
 

Sakana AI的目标是自动开发具有特定能力的基础模型，以适应用户指定的应用领域，这涉及进化算法。
 

Sakana AI表示，公司的目标是创建能够自动为人们生成基础模型的机器。在目前公布的报告《模型合并方案的进化优化》中，Sakana AI表示引入了进化模型合并方法，这是一种从具有各种功能的开源模型“海洋”中发现组合不同模型的通用方法。
 

运用进化模型合并的方法，Sakana AI发展出三种基础模型：分别是大语言模型EvoLLM-JP、视觉语言模型EvoVLM-JP、图像生成模型EvoSDXL-JP。其中，日语图像生成模型值得一提：在将进化模型合并方法应用于不同的图像生成扩散模型时，能够进化出支持日语的 SDXL 模型（一种基于深度学习的文本生成模型），这些模型经过优化，仅需四个扩散步骤即可执行推理，从而使生成速度变快。
 

市场调研机构 CB Insights 于今年6月初发布报告，截至今年4月底，生成式 AI 领域的独角兽企业达到37家。美国企业仍占AI独角兽企业九成的份额，而在最近一年新增的17家企业里，有10家将主要基地设在了美国以外的地方。
 

Lux Capital联合创始人兼执行合伙人Josh Wolfe表示，Lux Capital 一直在探索下一步是什么，从哪里开始，从谁开始。Lux Capital 在 Sakana AI 团队正在开发的新基础模型中找到了答案。Sakana AI 总部位于日本，首先关注亚洲市场，这是独特且重要的一点。Lux Capital 非常看好日本，日本拥有庞大的企业软件市场和技术前沿文化。
 

可见，Sakana AI的崛起，不仅是日本AI领域的突破，更预示着地域化AI新趋势。