三名前OpenAI员工打造企业级AI，估值已瞄准32.5亿美元

2025年1月，DeepSeek R1所做的不仅是撼动了性能排行榜：它证明了开源权重模型无需复刻美国实验室的高昂成本，也能逼近技术前沿。对于OpenAI的三位年轻研究人员而言，这一信号并非威胁，而是一家新企业的开端。

Yash Patil、Rhythm Garg和Linden Li自斯坦福大学时期便结下深厚友谊，并在OpenAI积累了工作经验。在前往太浩湖（Lake Tahoe）的滑雪之旅中，他们探讨了R1带来的影响，并得出了一个与公司主流观点截然不同的结论：企业级AI的价值并不一定非要集中在由第三方托管的通用模型之上。

五个月后，他们离开OpenAI并创立了Applied Compute。他们的目标是构建必要的基础设施，利用各机构的私有数据，将开源模型——例如阿里巴巴的Qwen或Moonshot AI的Kimi——适配到具体任务中。

Applied Compute 于 2025 年 6 月筹集了 2000 万美元。如今，在仅运营了 15 个月后，该公司正在洽谈一轮 3.5 亿美元的新融资，该轮融资可能使公司估值达到 32.5 亿美元。在 Forbes 报道时，该数字仍有待交易最终敲定。

投资者 Elad Gil 领投了此轮融资，Lux Capital 和 Kleiner Perkins 等现有投资者也参与其中。据 Patil 表示，新资金的很大一部分将用于采购芯片并扩大计算基础设施，以用于为企业客户训练、部署服务和优化模型。

速度至关重要：这一估值几乎是该公司四个月前估值的两倍。但这笔数字不应与营业收入或利润混为一谈。这是私募市场对连接开源模型、企业数据和生产环境中智能体（Agent）的基础设施层潜在价值的预期。

DoorDash 与 Applied Compute 合作开发了一款模型，能够在餐馆入驻平台时协助其精准生成菜单。这是一项范围明确、重复性高且可量化的任务：正好属于专用模型在成本和一致性上能够超越通用解决方案的典型场景。

Nvidia 借助这家初创公司对其面向智能体的开放权重模型家族 Nemotron 进行后训练。专注于法律人工智能的 Harvey 则与 Applied Compute 合作打造了一个智能体，用于在尽职调查过程中审查海量的合同与诉讼文件。

Harvey 的案例充分体现了其商业价值主张。据其应用研究总监表示，该智能体在不到两个月的时间内便开发完成；若由内部独立研发，则需要后训练研究员、超级计算专家、算力支持，且周期可能会从数月拉长至数年。

最先进的闭源模型在前沿任务中依然保持优势，但这种强大性能并不总是能证明其高昂成本的合理性。根据《福布斯》（Forbes）引用的数据，某些专有模型每百万Token的费用可能是开源替代方案的近四十倍；Applied Compute则坚称，在具体案例中，其解决方案的成本可便宜多达十倍。

企业的应对方案很可能不是简单地倒向单一阵营。Patil预见到了混合架构的兴起：利用前沿模型处理复杂度最高的任务，而将经过专门优化的开源模型用于高频、敏感或大规模业务流程。选型的依据将是精度、延迟、隐私和成本，而非对某一品牌的忠诚度。

这种转变将部分主导权从预训练模型的开发者手中，转移到了掌控适配、评估以及生产基础设施的一方。Applied Compute正是希望占据这一核心层级。

这三位联合创始人在年满26岁之前就迎来了这一轮融资。现年23岁的Patil在奥斯汀长大，出身于一个兼具医学与硬件工程背景的家庭。疫情期间，他与兄弟共同开发了Helping Hands平台，旨在将志愿者与急需食物或药品的人群连接起来。

24岁的Rhythm Garg通过参加黑客马拉松赛事不断积累经验；25岁的Linden Li在上海度过了部分青少年时光，并在观看了一场自动驾驶汽车演示后找到了自己的技术志向。他们在斯坦福大学结识并成为好友，随后通过相继推荐加入了OpenAI。

在OpenAI期间，Patil专注于后训练基础设施以及后来发展为Codex的项目；Garg参与了推理模型的研发，Li则致力于机器学习系统的工作。这一背景组合解释了为什么Applied Compute销售的不是一款吸睛的应用程序，而是一套极少有公司能够独立构建的复杂技术栈。

这段历史并未证明开源模型已经击败了 OpenAI 或 Anthropic。它证明了更有趣的一点：人工智能正开始分化为不同的层级。前沿实验室打造通用能力；Applied Compute 这类公司将其转化为具体的操作性知识；而各机构则决定购买、调整或掌控其中的哪个部分。

风险同样存在。一家仅成立 15 个月的公司获得 32.5 亿美元（US$32.5 亿）的估值，意味着市场预期其执行近乎完美，而算力价格、开源模型的质量以及大型服务商的应对策略每个季度都在发生变化。如今看似卓越的基础设施，可能很快就会沦为各大云平台的标配功能。

从 Geniales.co 的视角来看，我们得出了一个务实的结论：真正的优势并不在于仅仅接入一个 API 就自称为转型，而在于设计业务流程、治理数据、评估成效以及为每项工作负载选择合适的模型。Applied Compute 之所以价值数十亿美元——至少在账面上如此——正是因为它正试图将这项工作彻底工业化。