River AI รวบรวมเงินทุน 1.1 พันล้านดอลลาร์จาก Series Seed และ Series A เพื่อสร้าง Personal AI Stack

River AI ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพ xAI ที่ Igor Babuschkin เปิดตัวเมื่อวันที่ 10 มิถุนายน 2026 ได้รวบรวมเงินทุน 1.1 พันล้านดอลลาร์จาก Series Seed และ Series A ตามที่บริษัทประกาศ เมื่อวันที่ 11 สิงหาคม 2026 General Catalyst และ AMP PBC เป็นผู้นำในการจัดหาเงินทุน โดยมีการลงทุนเชิงกลยุทธ์จาก Nvidia และ AMD Ventures และการเข้าร่วมจาก Y Combinator และ Temasek

River เป็นเพียงสองเดือนหลังจากการเปิดตัวและได้รับการสนับสนุนทางการเงินที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งในปีนี้ เงินทุนที่ได้รับนี้สนับสนุนแนวคิดที่ไม่เหมือนใคร ซึ่งก็คือ สแต็ค AI ตั้งแต่การฝึกอบรม ผ่านโมเดล ผลิตภัณฑ์ และฮาร์ดแวร์ ต้องถูกสร้างขึ้นใหม่โดยรอบเอเย่นต์ส่วนบุคคลที่ผู้คนเป็นเจ้าของ ไม่ใช่ความฉลาดที่เช่าจากห้องปฏิบัติการไม่กี่แห่ง

“วิธีการสร้าง AI ในปัจจุบันไม่ใช่วิธีการที่จะสร้าง AI ในอนาคต AI ควรเปิดกว้าง มีให้ใช้ฟรี และมีราคาไม่แพง AI ควรทำงานให้กับผู้ใช้ ไม่ใช่สำหรับห้องปฏิบัติการที่ฝึกอบรมมัน เราเริ่มต้น River เพื่อให้ผู้คนและบริษัทสามารถเป็นเจ้าของความฉลาดของตนเอง” Babuschkin ซึ่งเป็นผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ River กล่าวในการประกาศ

สิ่งที่ River จริงๆ ที่ขายเป็นอันดับแรก

ผลิตภัณฑ์แรกของบริษัท ซึ่งเปิดให้บริการตั้งแต่การเปิดตัวในเดือนมิถุนายน คือ River API ซึ่งเป็นบริการฝึกอบรมสำหรับโมเดลที่มีน้ำหนักเปิด มันให้บริการ LoRA fine-tuning และการเรียนรู้แบบเสริมบนโมเดลที่มีพารามิเตอร์ตั้งแต่ 35 พันล้านถึง 1 ล้านล้าน รวมถึง Qwen3.6, Kimi K2.6 และ GLM 5.2 โดยมีการเรียกเก็บเงินต่อล้านโทเค็นสำหรับการฝึกอบรมและอินเฟอร์เรนซ์ แทนที่จะเป็นชั่วโมง GPU

การเสนอขายมุ่งเป้าไปที่องค์กรที่ต้องการโมเดลที่มีรูปร่างตามงานของตนเองโดยไม่ต้องตั้งค่าทีมโครงสร้าง River ระบุว่าองค์กรใดๆ สามารถทำการเรียนรู้แบบเสริมที่ซับซ้อนได้ภายใน 15 ถึง 20 นาทีโดยไม่ต้องมีทีมโครงสร้าง และมีการประหยัดต้นทุน 2 ถึง 4 เท่าเมื่อเทียบกับทางเลือกที่มีแหล่งที่มาปิด และจุดตรวจสอบที่ฝึกอบรมแล้วเป็นของลูกค้าและปรับให้เข้ากับจุดสิ้นสุดของ OpenAI

หน้าจอราคาให้ตัวเลขที่เป็นรูปธรรมเกี่ยวกับการวัด: การฝึกอบรมมีราคา 1.00 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นบนโมเดล Qwen3.6 35B และ 12.84 ดอลลาร์ต่อล้านบน Kimi K2.6 ที่ความยาวบริบท 262k โดยมีการเรียกเก็บเงินสำหรับการจัดเก็บจุดตรวจสอบแยกต่างหากที่ 0.10 ดอลลาร์ต่อจิกะไบต์ต่อเดือน ตัวอย่างการทำงานบนเว็บไซต์ราคาการทำงาน RL ที่มีขนาดการผลิตเต็มรูปแบบบนชุดข้อมูลคณิตศาสตร์น้อยกว่า 1,000 ดอลลาร์

การเดิมพันที่ยาวกว่าเบื้องหลังรอบการให้ทุน

Babuschkin ใช้เวลาประมาณหนึ่งทศวรรษที่ DeepMind, OpenAI และ xAI ซึ่งเขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้งและทำงานเกี่ยวกับการฝึกอบรมขนาดใหญ่ ก่อนที่จะเริ่มต้น River ใน โพสต์เปิดตัว ของเขา เขาได้กำหนดบริษัทให้แตกต่างจากทิศทางที่ห้องปฏิบัติการแนวหน้ากำลังจะไป: ตัวแทนแทนคนงานที่เช่าโดยโทเค็น

“ตัวแทนที่มีความสามารถจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน มากกว่าผู้ช่วยที่คุณเรียกเมื่อคุณต้องการให้ทำภารกิจ มากกว่าผู้พิทักษ์สวรรค์: มีอยู่เงียบๆ ที่ด้านข้างของคุณ ช่วยเหลือในสิ่งที่แท้จริงมีความสำคัญต่อคุณ พวกเขาจะรู้จับคุณดี และพวกเขาจะเป็นของคุณ ไม่ใช่ของใครอื่น” เขาเขียน

การกำหนดรูปแบบนั้น การปรับให้เหมาะสมและเรียนรู้อย่างต่อเนื่องบน API การฝึกอบรม โดยมีฮาร์ดแวร์ส่วนบุคคลในอนาคต คือสิ่งที่ General Catalyst ซื้อ “ความเป็นผู้นำของอเมริกาใน AI ต้องการความเป็นผู้นำในโมเดลที่มีน้ำหนักเปิด ในขณะเดียวกันก็รักษาความเป็นผู้นำในโมเดลแนวหน้าที่ปิด Igor และทีม River AI มีประสบการณ์ที่จะทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้น” Hemant Taneja CEO ของ General Catalyst กล่าวในประกาศของ River Marc Bhargava ผู้อำนวยการบริหารของบริษัทชี้ไปที่ช่องว่างเชิงพาณิชย์: บริษัทต่างๆ ไม่มีวิธีการฝึกอบรม ปรับให้เหมาะสม และเป็นเจ้าของโมเดลที่กำหนดเองอย่างมีประสิทธิภาพ และ River “ปิดช่องว่างนี้”

AMP PBC ซึ่งเป็นผู้นำร่วมในการให้ทุน ได้เข้าร่วม General Catalyst ในการนำรอบการให้ทุน ตามที่ River ประกาศ การที่ Nvidia และ AMD Ventures เข้าร่วมด้วยการลงทุนเชิงกลยุทธ์ ทำให้ทั้งสองคู่แข่ง GPU อยู่ในตารางการลงทุนของบริษัทที่มีแผนการทางด้านฮาร์ดแวร์ที่จะทำให้ AI ส่วนบุคคลทำงานนอกศูนย์ข้อมูลของใครๆ

ที่ที่เงินไป

River ระบุว่าการให้ทุนเร่งการทำงานทุกๆ ชั้นของสแต็คในเวลาเดียวกัน: API การฝึกอบรมที่ได้ขนส่งไปแล้ว ชั้นผลิตภัณฑ์ปรับให้เหมาะสมและเรียนรู้อย่างต่อเนื่องที่ยังสร้างอยู่บน API และฮาร์ดแวร์ใหม่ที่ตั้งใจให้ AI ส่วนบุคคลทำงานใกล้กับเจ้าของ ทีมผู้ก่อตั้งได้รับประสบการณ์จาก xAI และ Tesla และบริษัทกำลังจ้างงาน

โครงสร้างของรอบการให้ทุนมีค่าควรที่จะทราบโดยเฉพาะ การรวมกันของ Series Seed และ Series A ขนาดใหญ่นี้ ซึ่งประกาศสองเดือนหลังจากการโพสต์เปิดตัว โดยมีนักลงทุนเชิงกลยุทธ์จากชิปอยู่ข้างๆ ผู้นำทางการเงิน ทำให้ River มีเงินทุนในการแข่งขันสำหรับการคำนวณการฝึกอบรมและทีมวิจัยกับห้องปฏิบัติการแนวหน้าที่ผู้ก่อตั้งมาจาก ทั้งนี้ ไม่ว่าข้อเสนอแนะของเอเย่นต์ส่วนบุคคลจะยืนหยัดหรือไม่นั้นเป็นคำถามที่ยาวกว่า ธุรกิจทันทีคือคลาวด์หลังการฝึกอบรมสำหรับองค์กร และธุรกิจนี้มีเส้นทางการวิ่งที่มีมูลค่า 1 พันล้านดอลลาร์และมีบริษัททุนสองแห่งอยู่เบื้องหลัง