三位前OpenAI研究员正在向企业销售廉价人工智能。

由三位前OpenAI研究员创立的Applied Compute正在以33亿美元估值洽谈3.5亿美元融资——其做法是用客户自有数据微调开源模型，并在自有云上运行。其卖点是成本，而真正的问题是里面的数据会怎样。

2025年1月DeepSeek发布R1时，硅谷将其视为一声警告。马克·安德森将其比作“斯普特尼克时刻”；Scale AI的亚历山大·王称其为一次警钟。而OpenAI内部的三名年轻研究员却把它看作一门生意。

五个月后，Yash Patil、Rhythm Garg和Linden Li离职，在旧金山创立了Applied Compute。该公司采用开放模型——阿里巴巴的Qwen、月之暗面的Kimi——用客户自有数据对其进行微调，并在自有云上运行结果。

经济账本身就是论据

差距非常明显。Anthropic的Fable或OpenAI的Sol等顶级专有模型，每百万token的成本可能接近某些开源替代方案的四十倍。Patil表示，与使用最强前沿模型相比，他的平台可将客户成本降低多达十倍——企业已开始注意到这一点。

本轮融资由天使投资人 Elad Gil 领投，Lux Capital 和 Kleiner Perkins 继续参投。Patil 表示，大部分资金都流向芯片：这项服务背后的云就是产品。

客户先于估值而至

DoorDash 使用该平台为加入其配送网络的餐厅生成准确的菜单。英伟达前来继续训练其开放权重模型 Nemotron。法律 AI 公司 Harvey 构建了一个智能体，可在不到两个月内审查诉讼文件和合同——其研究负责人 Niko Grupen 表示，这项工作过去需要一个团队耗费数年。

帕蒂尔今年23岁，在奥斯汀一个印度移民家庭长大；他的父亲曾在高通和ARM设计电路。他在斯坦福的一次晚宴上遇到了萨姆·奥尔特曼，几个月后给他发了邮件，并在20岁时加入OpenAI——在那里从事训练基础设施和Codex相关工作。

这个推介没有回答的问题

这些部署中的每一个，都会把公司最敏感的材料——菜单、法律文件、内部文档——送入由一家20人初创公司运营的训练流程。这就是其中的取舍：你不再按token把数据发送给前沿实验室，而是开始把数据批量交给一家规模更小的供应商。

更便宜的推理确实存在，而且对许多工作负载来说也是正确的选择。但成本只是决策中容易的那一半。另一半是谁能读取数据、谁能复制模型、租户边界如何强制执行，以及供应商被收购的那一天会发生什么——因为33亿美元的估值，正是那种最终会以收购收场的数字。

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来源：《福布斯越南》2026年11月刊，关于 Applied Compute 的报道。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

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