刚刚金策宝，创下日本估值新高的AI初创公司诞生了！
它就是Sakana AI，由Transformer论文八子之一创办，老黄的英伟达也投了。
帮大家快速回忆一下，这家公司其实就是史上首位“AI科学家”背后的出品方——
当时他们发布的The AI Scientist，一登场就一口气生成了十篇完整学术论文，而且每篇成本才15美元左右（约107.62元），一时吸引大量关注。
根据Sakana AI公告，最新B轮融资筹集了200亿日元（约合1.35亿美元、9亿多人民币），总估值来到约4000亿日元（约合26.35亿美元、184亿人民币），创下日本非上市初创企业的估值纪录。
而且它的投资方阵容也堪称豪华——除英伟达（参与A轮）之外，还有一众美国顶级风投（如Khosla Ventures、NEA）和日本产业与金融巨头（如三菱日联、四国电力）等。
所以，Sakana AI为什么能获得如此高估值？
Transformer八子之一创办、要做基于自然启发的AI模型Sakana AI成立于2023年7月，至今不过短短两年。
之所以一开始就受到巨大关注，毫无疑问离不开它的两位明星创始人。
联创兼CTO Llion Jones，大名鼎鼎的Transformer论文8位作者之一。
他本硕毕业于伯明翰大学，在Delcam、油管、谷歌都工作过，创办Sakana AI之前在谷歌工作了8年之久。
据FourWeekMBA介绍称，在他之前的工作经历中，“曾两度与谷歌的工作擦肩而过”。
第一次是他刚毕业找工作时，虽然投了谷歌伦敦软件工程师的简历，并通过了两轮电话面试，但最终相比谷歌，他选择了位于英国的CAD/CAM软件公司Delcam。
第二次是工作18个月后，他又接到了谷歌的招聘电话，询问他是否想重新申请，但他依旧没去谷歌，而是随后加入了YouTube。
在Youtube做软件工程师的三年期间，他对人工智能产生兴趣，于是自学了Coursera的机器学习课程，并终于在2015年的时候加入谷歌研究院，担任里面的高级软件工程师。
也正是在此期间，他与其他七名作者一起发表了那篇著名的Transformer论文《Attention Is All You Need》。
而之所以选择离开谷歌，是因为公司目前已经发展到一定规模，使得他无法继续进行自己想做的工作。
按他自己的话来说就是，谷歌确实让他有种“被困住的感觉”。
于是潇洒一转身，他选择联合另一位谷歌前员工开始创业，而这位谷歌前员工就是如今身为Sakana AI联创兼CEO的David Ha。
David Ha（右图）曾是谷歌大脑的高级科学家，也曾领导过图像生成模型独角兽公司Stability AI的研究部门。
今年8月金策宝，他还入选了《时代》杂志评选的2025年人工智能领域百大人物榜单。
有了这二人，base东京的Sakana AI可谓自带光环。
（注：之所以选择东京，是因为北美那边的生成式AI研究人员竞争非常激烈（手动狗头），而在日本这边竞争相对小一点而且也不乏高质量AI人才。）
而且比较新奇的是，Sakana AI并不是要在日本再造一个OpenAI或Anthropic，而是一开始就要走一条“不一样的路”——
他们希望放弃Transformer架构，并从自然进化中汲取灵感，以降低模型的计算成本并提升其性能 。
概括而言，他们的想法可以基本归纳为：
1）日本是个资源有限的国家，AI发展到后面肯定会受到电力等资源的限制，所以从一开始就要考虑如何提效；
2）通过从自然进化中汲取灵感，他们能够实现这一目的。
至于究竟是怎样的自然灵感，这可以从他们给公司起的名字“Sakana AI”（sakana是日语“魚”（さかな）的罗马读音）一窥。
就像大自然中的鱼会基于某种简单的规则成群活动。因此，AI们也能借鉴它们的思想，无需更大的体积就能完成很复杂的任务。
具体来说，Sakana AI计划开发一种基于自然启发智能（nature-inspired intelligence）的基础模型，借鉴自然领域中的“进化”和“集体智慧”思想，让一群AI协作，类似于当前AI领域的生物启发计算方向。
据《金融时报》介绍称，Llion Jones认为，当前的AI模型之所以存在局限性，是因为它们被设计成无法改变的结构，这种结构往往是脆弱的。
相比之下，发挥“集体智慧”的自然系统，对于周围的变化非常敏感。基于此原理搭建的AI也会具有更好的安全性、更低的搭建成本。
等等，这不就是AI科学家吗？
造出史上首个AI科学家、各项研究库库发2024年8月，Sakana AI以造出首个“AI科学家”走红一时。
他们推出了第一个用于自动化科学研究和开放式发现的综合AI系统——The AI Scientist。
这个系统能够一口气自动完成从提出研究想法、检查创新性、设计实验、编写代码，到在GPU上执行实验并收集结果，最后完成论文撰写等全过程（一般会交由不同模型分工负责）。
而且当时还放出了由它撰写的十篇完整学术论文，一时令无数网友惊叹“是时候让AI帮我们写论文了”。
p.s.:后来有研究员受其中一篇论文想法的启发，还真的写出了一篇论文并在arXiv上公开了~
实际上，The AI Scientist的出现并非偶然，而是Sakana AI对更早之前的一项研究的验证。
当时他们想出了一个进化合并模型的妙招——
把Huggingface上的现成模型拿来“攒一攒”，直接就能组合出新的强大模型。
具体来说，他们受自然界的自然选择启发，引入“进化模型合并”（Evolutionary Model Merge）的概念，提出一种可以发现最佳模型组合的通用方法。
采用相关方法，他们得到的一个70亿参数的日语数学大模型，直接在相关基准测试上取得了SOTA，打败了700亿参数的Llama-2等前辈。
而且关键是，得出这样的模型不需要任何梯度训练，因此需要的计算资源大大减少。
基于此，他们后来在The AI Scientist研究里想到，是否能用大模型发现新的目标函数来调整其他模型。
而这，正是“首位AI科学家”能够成功运行的根本原理。
再到后来，Sakana AI的AI科学家不断进化，其AI Scientist 2.0版本所生成的论文甚至通过了顶会ICLR workshop评审。
今年4月，Sakana AI向ICLR提交了三篇完全由AI Scientist v2生成的论文。（仅告知43篇评审论文中有3篇出自AI，但不告诉具体是哪一篇）。
结果，其中一篇论文《组合正则化：增强神经网络泛化的意外障碍》获得了6/7/6评审分数，超过平均人类接收门槛。
再之后，围绕“AI协作”这一核心命题，Sakana AI基本以“一月一发”的快节奏推出多项研究：
今年5月，为考验大模型创造性推理能力，推出一个包含从简单4x4到复杂9x9现代数独问题的全新基准Sudoku-Bench；6月，推出Text-to-LoRA （T2L），彻底简化了模型适配流程；同在6月，带来旨在让教师模型学会“启发式”教学的新方法，使用新方法训练出的7B小模型，在传授推理技能方面，比671B的DeepSeek-R1还要有效；7月，提出新算法AB-MCTS，能让多个人工智能模型同时处理问题；9月，开源全新框架ShinkaEvolve，可以让大模型在自己写代码优化自己的同时，还能同时兼顾效率；……至此，Sakana AI当下能够斩获日本AI创企最高估值也就不难理解了——创始人自带光环、AI科学家研究出圈、各种研究一月一发。
即使创始人无意再造一个日本版OpenAI，但就其估值和成长轨迹而言，它已然是最接近“日本版OpenAI”的存在。
好好好，美国有OpenAI、日本有Sakana AI，那咱中国呢？
这里我们快速看一下国内主要明星大模型公司的最新估值情况：
智谱AI，“AI六小虎”中首家启动IPO的企业，据中关村杂志9月报道其最新估值已超400亿元RMB；
MiniMax，传闻计划今年赴港IPO，据晚点7月报道其投后估值超过40亿美元（约284亿人民币）；
月之暗面，10月传出数亿美元新融资，若属实估值有望突破33亿美元（约234亿人民币）；
……
看来这股AI热潮，已经蔓延到了全球每一个角落（手动狗头）。
— 完 —
量子位 QbitAI
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