AI安全与合规公司Arcee AI在完成B轮融资后估值达到10亿美元。

随着企业和政府机构扩大其人工智能计划，对模型部署、定制和运营的控制权已与原始性能一样至关重要。Arcee AI 以超过 10 亿美元的估值完成了 B 轮融资，旨在加速其开放权重基础模型及支持性部署基础设施的发展。该轮投资由 Vista Equity Partners、Cambium Capital 和 Emergence Capital 领投，AI10 Ventures、日立（Hitachi）、IAG、微软 M12、P7 和 Wipro 等机构参与投资。Arcee 未披露融资金额总数。

这家总部位于旧金山的公司将把资金用于开发其 Trinity 模型系列的下一代产品，扩大与美国能源部及其国家实验室的合作伙伴关系，并构建用于定制、评估、部署和运营开放模型的软件产品。Arcee 专注于开放权重人工智能，使组织能够直接访问模型参数，并对模型的运行地点和方式拥有更大的监督权。这使得公司能够在自己的基础设施中托管模型，针对特定应用对其进行定制，并保持对处理敏感或关键任务工作负载系统的可见性。

这种方法与封闭的 AI 服务形成鲜明对比，后者通常限制客户使用由提供商控制的基础设施。Arcee 的目标客户是寻求增强对部署、安全和模型经济控制的企业、开发者、研究机构和政府机构。“组织不应在前沿模型的能力与控制其工作核心技术的能力之间做出选择，”联合创始人兼首席执行官 Mark McQuade 表示。

近期的研发工作集中在 Trinity 上，这是一个包含 Trinity Nano、Trinity Mini 和 Trinity Large 的开放权重模型系列。Arcee 最初利用较小的变体来验证其架构、训练数据和混合专家（mixture-of-experts）方法，随后将这些技术扩展到其旗舰模型中。Trinity Large 是一个拥有 4000 亿参数的稀疏混合专家模型，每个 token 激活 130 亿个参数。该公司指出，其整个 2025 年模型阵容（包括 Trinity Large）的开发成本约为 2000 万美元。

这种精简的成本结构凸显了 Arcee 的核心战略，即 AI 开发者在应对训练日益庞大的基础模型所带来的高昂计算需求时，必须注重效率。“效率塑造了我们构建方式的每一个部分，”首席技术官 Lucas Atkins 表示。他强调，公司优先考虑架构设计、数据策展、训练协议和训练后优化，而不是依赖扩展的计算能力。B 轮融资将进一步资助 Trinity 的开发，包括努力将更大模型的进步蒸馏到更小、更高效的变体中，使其能够在多样化的基础设施环境中运行。

Arcee 还通过与美国能源部及其 17 个国家实验室合作，深化其在科学计算领域的举措，共同开发 Genesis-Science-1，这是“Genesis 开放模型倡议”下开发的开放模型。科学计算非常适合开放权重架构，因为研究机构通常需要能够在内部计算环境中运行 AI、审计模型开发过程，并将系统定制到特定学科或数据集。Arcee 计划将部分融资用于这一合作伙伴关系，同时推进提供透明度和控制权的互补技术，而这些往往是封闭 AI 服务所缺乏的。

第三个投资支柱侧重于围绕 Arcee 模型的软件生态系统。公司打算开发工具，以简化模型定制、评估、生产部署和持续运营，解决组织在选择开放模型后面临的挑战。Vista Equity Partners 高级董事总经理 Monti Saroya 表示，Arcee 的技术执行能力和资本效率相结合，帮助该公司脱颖而出，因为企业正在寻找他们可以控制和定制的 AI 系统。

为了支持增加模型开发和企业的部署，Arcee 将扩大其研究、工程和产品团队。新的融资使 Arcee 跻身独角兽行列，并将其定位在一个日益竞争的人工智能基础设施格局中。该公司不单纯依赖规模，而是将开放模型权重、高效训练方法和企业级部署工具相结合，使自托管、可定制的人工智能对于管理敏感、专业化和大规模工作负载的组织而言变得切实可行。