人工智能基础大模型公司nyonic（reInventAI）完成数千万美元首轮融资，联想创投独家投资｜36氪独家

  创始团队包括欧洲科学院院士、OpenAI GPT核心成员，和原SAP全球高级副总裁兼全球AI负责人等。

  36氪获悉，近日，nyonic（reInventAI）宣布完成数千万美元首轮融资，由联想创投独家投资。该公司专注于基础模型和通用AI（AGI），旨在打造面向行业的专业大模型。创始团队由在AI领域深耕多年的企业家、研究人员和工程师组成，包括欧洲科学院院士、OpenAI GPT核心成员，和原SAP全球高级副总裁兼全球AI负责人等。作为一家欧洲公司，nyonic总部设在德国柏林，同时在上海设立有研发中心。据悉，nyonic是reInventAI Holding旗下公司。

  据介绍，nyonic（reInventAI）致力于打造领先的SOTA（state-of-the-art）基础模型，并且将为行业开发可信赖、高性能的垂直模型。对于部分行业，此公司不仅提供可直接用的预训练行业基础模型，还支持企业客户依据自己需求进一步定制专属基础模型。公司认为，由于自身与欧洲有深厚的渊源，团队拥有涵盖欧洲语言和行业的专业数据集知识，以及在多语言领域的长期积累，其模型将在多语言和体现多文化价值观方面具备卓越能力。相比之下，美国很大程度上以单一语言为主，而世界上大部分地区则使用多种语言。将来，它开发的、适用于欧洲市场的多语言基础模型和训练此模型的能力，将可以适用于其他多语言市场。

  这家公司的联合发起人兼首席科学家Hans Uszkoreit教授对36氪表示：“欧洲公司在B2B领域应用大模型时会看重模型内部知识和理解能力的增强。在过去，有许多狭义人工智能的应用被提出，这些应用非常专业化，专注于执行特定任务，而行业对大模型的更泛化的能力并不了解。随着reInventAI等新语言模型的引入，将大模型应用于B2B领域有很明显的优势。”

  Hans Uszkoreit教授是德国著名的AI科学家和自然语言处理（NLP）专家，2002年即当选为欧洲科学院院士，带领的博士生创办了谷歌翻译。同时，Uszkoreit教授也是一位活跃的企业家，他和他的学生联合创办的软件公司Acrolinx长期作为企业语言的检验工具服务于微软、谷歌等全球科学技术公司。

  该公司首席技术官Johannes Otterbach博士曾作为OpenAI GPT创始小组成员，担任算法和数据工程团队的负责人，全程参与GPT-2及GPT-3的研发和工程。在加入OpenAI之前，Otterbach博士是PalantirTechnologies负责数据和Infra的核心工程师，并在哈佛大学进行量子物理和量子计算机的研究。他表示：“我对大语言模型（LLM）的潜力感到震惊，因为我曾亲身经历过它们的创建。生成式人工智能的新浪潮将从根本上改变我们与技术的互动和使用方式。成立新公司后，我们大家都希望确保欧洲保持竞争力，并将其确立为开发基础模型的全球领导者。我们的目标是为欧洲的各个行业及多语言和多文化社会提供量身定制的解决方案。”

  前SAP全球高级副总裁及全球AI部门负责人徐飞玉博士已于7月初正式加入此公司，并担任首席创新官。她具有20年以上的NLP、机器翻译和对话系统研究经验，在SAP负责全球AI战略、大模型战略，同时也帮助众多SAP的大规模的公司客户设计创新和推动大语言模型在具体行业中的应用。此外，她曾任联想集团副总裁兼AI实验室主任，长期在德国人工智能研究中心（DFKI）担任首席研究员，并获Research Fellow（DFKI最高研究荣誉）及谷歌重点研究奖，曾于2019年登上福布斯“中国科技女性榜”。徐博士同时还是采埃孚ZF全球监事会成员。

  36氪了解到，这家AI基础大模型公司已开始训练第一个大规模语言模型，预计在2024年年初发布。公司相信，凭借强大的团队优势，自己将在大模型训练技术体系中占据领头羊，未来有望推动人工智能技术的变革，服务无数AI应用开发者和大量行业，形成围绕自己基础模型的生态，成长为全球大模型和AGI的代表性企业。

  联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强表示，“人工智能虽然已经证明了其巨大的产业潜力，但如何结合场景、如何与应用层建立好链接，将生产力革命赋予B端的同时形成产销闭环，仍然是摆在市场化前面的一个巨大课题。在我们看来，nyonic（reInventAI）在着手解决这一个问题：其创新的协作模型和预训练的基本模型，实现了产品的标准化；应用层公司做再开发，又可实现产品的定制化；这样的双向奔赴有助于应用生态的快速繁荣。联想创投以CVC 2.0生态促进产业增长，与被投企业形成双向赋能格局，拥有巨大的应用端市场，希望今后携手共同促进大模型的产业化进程。”

  联想集团副总裁、联想创投合伙人宋春雨表示，“尽管AI已经具备产业应用的场景和技术实力，但大模型训练仍然需要耗费高昂的成本，这是无可回避的事实。即便大模型产业化，也必然更多的是通过服务商供给的方式赋能应用端，大模型是一条一诞生就能独立运作的价值链。这是对大模型服务商的挑战——在解决技术争先的同时，还需要尽快实现技术适配，打造应用环境，以实现持续增长，反哺模型创新的迭代。nyonic（reInventAI）的巨大潜力在于用协作模型和预训练基本模型的方式缩短了从技术到产品化的路径，有利于大模型在B端的快速突围。”