前xAI共同創辦人才創業2個月狂募11億美元，River AI的AI願景是什麼？
前xAI共同創辦人才創業2個月狂募11億美元，River AI的AI願景是什麼？
River AI，這家成立僅兩個月的公司，第一次募資就募到11億美元（約新台幣354億元），投資名單裡有Nvidia、AMD Ventures、Y Combinator、淡馬錫，領投的還是矽谷重量級創投General Catalyst以及同樣成立不久的AMP PBC。
而且River AI的創辦人來頭並不小，是馬斯克（Elon Musk）旗下AI公司xAI的共同創辦人，Igor Babuschkin。他在Grok爭議連環爆的2025年8月離開xAI，一年後帶著「把AI的力量還給每個人」的主張回到聚光燈下。
River AI：要讓AI Agent可以主動運作
根據科技媒體《TechCrunch》報導，AMP PBC是由前Andreessen Horowitz（a16z）普通合夥人Anjney Midha於2026年創立的創投，專門投資AI公司。
Igor Babuschkin為River AI設定的目標是：讓AI Agent無需提示與指令，就能自己完成任務。
「要做到這件事，整個技術堆疊都得從頭重建：訓練、模型、產品層，再加上讓個人AI能夠貼近你生活的新硬體。」他在公司上線部落格中如此表示。
換句話說，Igor Babuschkin心中理想的AI形象更接近日常生活裡一位貼身的守護者：「能力強大的代理人會是日常生活的一部分，比較不像你需要時才呼叫的助理，而更像守護天使，安靜地陪在你身邊，站在你這邊，幫你處理真正重要的事。他們會很了解你，而且屬於你，不是屬於別人。」
River AI已經推出第一個產品River API，依token計費，開放開發者對開源模型進行強化學習（RL）與低秩適應（LoRA，一種用於大型機器學習模型的高效微調技術）微調。公司把這個產品定位成提示工程的替代方案：「提示工程只是在操控一個你不擁有、也無法改進的模型。River讓你能把開源模型訓練成真正屬於自己的模型，並且像操作任何其他服務端點一樣使用它。」
在募資公告中，River AI宣稱企業能在15到20分鐘內完成一次複雜的強化學習訓練，不需要專門的基礎設施團隊，成本比使用封閉式模型省下2到4倍。
River AI描繪的願景，其實已經有市場訊號可以對照：個人化、能在本機執行的代理人工具OpenClaw及其衍生產品正逐漸興起，Nvidia也已與Dell、Microsoft、HP等PC廠商合作推出具備AI運算能力的個人電腦。
Igor Babuschkin是何許人也？
在創立River AI之前，Igor Babuschkin的履歷相當亮眼。
他曾在Google DeepMind參與開發AlphaStar，這套系統在2019年寫下擊敗頂尖選手的紀錄，是AI首次在即時戰略遊戲《星海爭霸》（StarCraft）取得突破。他也曾在OpenAI從事推理能力的早期研究，時間點甚至在ChatGPT問世之前。
2023年，Igor Babuschkin與馬斯克共同創立xAI，並主導公司在美國田納西州孟菲斯打造的超級電腦Colossus，業界人士當時形容三個月內完成建置是不可能的任務，但xAI真的做到了。
不過過去一年多，xAI的光環屢屢被自家聊天機器人Grok的爭議蓋過。
根據《TechCrunch》報導，Grok曾被發現在回答敏感問題時參考馬斯克本人的立場，也曾發表反猶太言論並自稱「Mechahitler」（機械希特勒），更曾上線讓使用者生成泰勒絲（Taylor Swift）等公眾人物不雅深偽影片的功能。
2025年8月13日，Igor Babuschkin在社群平台X發文宣布離開xAI：「今天是我在xAI的最後一天，這家公司是我2023年跟馬斯克一起創辦的。我還記得第一次見到他的那天，我們聊了好幾個小時的AI，以及未來可能會是什麼樣子。我們都覺得，這個世界需要一家使命不一樣的新AI公司。」他形容自己當時的心情像個驕傲的家長，送孩子上大學後開車離開。
離開xAI後，Igor Babuschkin先是投入天使投資，成立自己的投資機構Babuschkin Ventures，對象聚焦在AI安全領域的創業團隊。
但投資人的角色沒有讓他滿足太久。在Unsupervised Learning Podcast專訪中，Igor Babuschkin表示，他發現自己只是在等其他創業者的計畫開花結果，而這讓他愈來愈沒有耐性：「我就是坐在那裡等這些人在自己的使命上做出進展、獲得成功，我變得非常沒有耐心，所以我就覺得自己想開始做一些新的事情，好推動這個方向。」
2026年6月，River AI公開亮相。
為了拿回對AI的控制權，River AI押注3個核心關鍵
如果說xAI時期的Igor Babuschkin是在追求更強的模型，River AI時期的他則更在意AI的力量該分配給誰。
他表示，AI的力量正快速集中在少數大公司手上，而美國社會對此並不信任：「人們不一定相信AI建造者，也不覺得這些公司把使用者的利益放在心上。」他認為，幫助每個人真正感受到AI帶來的好處、拿回對AI的控制權，本身就是AI安全裡最急迫的一環。
這個信念也體現在River AI的三個核心賭注上。
第一個賭注是River API，提供強化學習與微調服務，目標是讓企業能用更低成本自行訓練出屬於自己的模型，不必仰賴少數幾家公司的閉源應用程式介面（API）。
第二個賭注是個人化AI：目前市場上多數AI代理人都是依照「平均使用者」的回饋訓練出來，對所有人一視同仁，但Babuschkin認為，如果代理人能真正針對每個使用者調整行為與偏好，體驗會完全不同。
第三個賭注是本地端硬體：讓推論運算直接在使用者自己的裝置上執行，而不是仰賴OpenAI、Anthropic這類公司的大型資料中心。他表示，這樣做除了讓使用者對AI有更高的控制權，還能降低延遲、保護隱私，因為個人代理人一旦深入了解使用者的生活，勢必會接觸到大量敏感資料，把這些資料送到雲端資料中心運算，風險並不小。
Igor Babuschkin也對現有的閉源模型商業模式提出質疑。他觀察到，企業終究得在兩條路之間做選擇：一是把自己的資料交給OpenAI或Anthropic換取更好的模型表現，二是自己動手做後訓練，保住讓自己在市場上有優勢的專屬資料。
他預期多數企業會選第二條路，因為前者等於把自己生意的立足點雙手奉上。與此同時，他也觀察到閉源模型廠商正陷入兩面夾擊的處境：模型一旦強到某個程度，可能面臨外界批評甚至監管限制而無法對外釋出，但開源模型卻在後面步步逼近、月月進步。在他看來，OpenAI與Anthropic接下來若要突圍，唯一的出路是持續拿出真正的新想法，而不是單靠既有的能力優勢。
對於AI下一步該往哪裡走，Igor Babuschkin也有自己的判斷。他提到，2025年11月、12月間，AI Agent寫程式的能力突然變得極其強大，幾乎所有工程師都感受到了這股衝擊。Igor Babuschkin認為，程式碼只是「可驗證領域」裡最先被攻克的一塊低垂的果實，接下來科學發現等領域也會迎來類似的突破，但要走到那一步，關鍵瓶頸在於如何讓AI代理人能在真實世界裡取得回饋，驗證自己的判斷是否正確。
而回到個人化AI本身，Babuschkin強調端到端訓練才是核心：「你要真正訓練你的代理人善用它的個人資訊，善用它的記憶系統。這件事非常關鍵。」他認為，現有的代理人多半只被訓練來把程式碼寫好，卻很少被訓練成長期、持續地理解並服務一個特定的人。如果真要做到這件事，獎勵函數就得換成這個人的幸福感是否被最大化，而這件事至今幾乎沒有人真正做過。
從共同創辦一家追求最強模型的公司，到轉身打造一套主張把AI的控制權還給個人的技術堆疊，Igor Babuschkin用一年時間完成了這個轉向，創投們顯然也願意買單：11億美元砸進一家成立僅兩個月的公司，說明投資人相信這套故事有機會成真。
資料來源：TechCrunch、[TechCrunch)、Unsupervised Learning podcast
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