硅谷爆出核弹级新闻：

20亿美金（约 ¥143 亿）

史上最贵种子轮诞生！

你敢相信吗，一家公司刚成立，还没发布任何产品，就以20亿美元刷新「史上最大种子轮」圈钱纪录。

这家公司，就是TML(Thinking Machines Lab)，由 OpenAI前任 CTO Mira Murati 创办。

这个项目的领投方是硅谷金主爸爸a16z。

跟投名单闪瞎眼：英伟达、AMD、思科、Accel、ServiceNow、Jane Street ……，一众大佬赫然在列。

1、企业定制型AI：用强化学习把模型和客户KPI（营收、利润等）强绑定，俗称 “RL for Business”，说白了，我要给你定制能帮你企业赚钱的AI。

2、面向大众的消费级产品：外界猜是下一代ChatGPT竞品，仍在保密中。

这两项，随便哪一个，拿出来都很诱人。

而且，特别值得注意的是，投资人强调，他们更看重的【企业定制型AI】。

Why？道理很简单↓

一、钱在哪，就去哪

资本不想再听模型多聪明，他们要“帮我多赚钱”的硬指标，只认收益。

消费级AI是烧钱赚吆喝，企业级市场才是真金矿，才是真正能够为AI买单的群体。

二、不跟巨头硬刚，修建自己护城河

通用大模型市场基本被GPT、Claude、Gemini、Grok占好坑了。

TML如果去卷模型，很难突围，但行业定制需要深耦合数据+专业流程，进入门槛高、切换成本大，能形成持久黏性和数据壁垒。

三、合规红线友好，容易落地

金融、医疗、政企客户常说“数据出不去，模型必须进来”。这事儿，国外也一样，甚至更严苛（想想GDPR）！

TML提供本地或私有云定制模型，既绕开合规红线，也减少数据迁移／泄漏风险，是企业级AI采购时的硬指标。

四、开源打底，让企业用户省钱又省力

讲真，这一点必须要感谢我们的DeepSeek，彻底让开源模型占了上风，Llama做了这么久没有做好的市场教育，被DeepSeek半年教育透了。

所以，TML不走OpenAI砸钱训巨模的老路，反而以开源模型为起点，再用「模型层融合」技术，就像拼乐高一样，快速组装出企业专属AI。

便宜、灵活、上线快，用户接受度高。

五、客户黏性更强

通过RL for Business（业务强化学习），能直接绑定用户核心业务：业务、收入、增长。

RL‑based模型能24×7持续在线学习，而不是一次性精调后就冻结，业务一变，模型秒跟进。这种闭环更新只有定制方案才能做到。

当然，客户锁定性也更强，只要你上了我的“贼船”，就下不来了

英伟达、AMD、思科的内心戏

巨头们不是人傻钱多，他们在押注一个未来：企业AI定制，即将井喷！

英伟达和AMD既是投资人，更是卖“铲子”（GPU）的。同样，思科是老牌的基础架构厂商，也是卖铲子柄的。

企业级AI定制对算力铲子需求巨大，基础设施改造也能拉动一波，而且还都是资源独占，不能复用。

这招叫：我投资你，是为了让你多买我的货！

堪称硅谷最强“带货闭环”了。

看到硅谷这波，我们是不是也该期待点什么了。

这些年一直混toB圈，深知生成式AI对toB市场影响有限，但是Agentic AI、智能体可不一样，一定会带来大模型在企业级市场的规模化落地。

为什么这么说？前面巨头们的动作已经说明问题，再看看两者的小比较，是不是就更有谱了↓

这么说吧，企业AI规模化落地，拐点已到，还没有所动作的，要抓紧加码了。

20亿美元种子轮，不是故事的结局，而是开始！