River AI huy động được 1,1 tỷ USD qua các vòng Series Seed và Series A để xây dựng một chồng AI cá nhân

River AI, công ty khởi nghiệp mà xAI đồng sáng lập Igor Babuschkin đã đưa ra khỏi giai đoạn bí mật vào ngày 10 tháng 6 năm 2026, đã huy động được 1,1 tỷ USD qua các vòng Series Seed và Series A, công ty đã công bố vào ngày 11 tháng 8 năm 2026. General Catalyst và AMP PBC đã dẫn đầu vòng tài trợ, với sự đầu tư chiến lược từ Nvidia và AMD Ventures và sự tham gia của Y Combinator và Temasek.

River chỉ mới hai tháng kể từ khi ra mắt và đã có một trong những vòng tài trợ lớn nhất của năm. Số tiền này hỗ trợ một luận điểm không bình thường: chồng AI, từ đào tạo đến mô hình, sản phẩm và phần cứng, cần được xây dựng lại xung quanh các tác nhân cá nhân mà người dùng sở hữu chứ không phải trí tuệ được thuê từ một số phòng thí nghiệm.

“Cách AI được xây dựng ngày nay không phải là cách nó sẽ được xây dựng trong tương lai. AI nên được mở, miễn phí và phải chăng. Nó nên cảm giác như nó đang làm việc cho người sử dụng, không phải cho phòng thí nghiệm đã đào tạo nó. Chúng tôi bắt đầu River để cho phép người dùng và công ty sở hữu trí tuệ của họ,” Babuschkin, đồng sáng lập và CEO của River, cho biết trong thông báo.

River Thực Sự Bán Gì Đầu Tiên

Sản phẩm đầu tiên của công ty, được ra mắt kể từ khi ra mắt vào tháng 6, là River API, một dịch vụ đào tạo cho các mô hình mở. Nó cung cấp tinh chỉnh LoRA và học tăng cường trên các mô hình mở từ 35 tỷ đến 1 nghìn tỷ tham số, bao gồm Qwen3.6, Kimi K2.6 và GLM 5.2, với hóa đơn được tính theo triệu token cho cả đào tạo và suy luận thay vì theo giờ GPU.

Đề xuất này nhắm vào các doanh nghiệp muốn có mô hình được định hình xung quanh công việc của họ mà không cần phải thiết lập một đội ngũ cơ sở hạ tầng. River cho biết bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể hoàn thành một lần chạy học tăng cường phức tạp trong 15 đến 20 phút mà không cần đội ngũ cơ sở hạ tầng, với tiết kiệm chi phí từ hai đến bốn lần so với các giải pháp nguồn đóng, và rằng các điểm kiểm tra đã được đào tạo thuộc về khách hàng và triển khai đến điểm cuối tương thích với OpenAI.

Trang giá cả đưa ra số liệu cụ thể về đồng hồ: các lần chạy đào tạo có giá 1,00 USD mỗi triệu token trên mô hình Qwen3.6 35B và 12,84 USD mỗi triệu trên Kimi K2.6 với độ dài ngữ cảnh 262k, với lưu trữ điểm kiểm tra được tính riêng tại 0,10 USD mỗi gigabyte mỗi tháng. Một ví dụ được làm việc trên trang web định giá một lần chạy RL toàn diện trên một tập dữ liệu toán học dưới 1.000 USD.

Đặt Cược Dài Hơn Đằng Sau Vòng

Babuschkin đã dành khoảng một thập kỷ tại DeepMind, OpenAI và xAI, nơi ông đồng sáng lập và làm việc về đào tạo quy mô lớn, trước khi bắt đầu River. Trong bài đăng ra mắt của mình, ông đã đặt công ty chống lại hướng mà các phòng thí nghiệm tiền phong đang đi: các tác nhân thay thế người lao động, được cho thuê theo token.

“Các tác nhân có khả năng sẽ trở thành một phần bình thường của cuộc sống hàng ngày. Ít giống như các trợ lý bạn gọi khi bạn cần thực hiện một nhiệm vụ, hơn giống như các thiên thần hộ vệ: im lặng hiện diện, ở phía bạn, giúp đỡ những gì thực sự quan trọng với bạn. Họ sẽ biết bạn rất tốt và họ sẽ thuộc về bạn, không phải của người khác,” ông viết.

Khung đó, cá nhân hóa và học tập liên tục trên một dịch vụ đào tạo API, với phần cứng cá nhân hóa xa hơn, là những gì General Catalyst đang mua. “Lãnh đạo Mỹ trong AI cần thiết phải có lãnh đạo trong các mô hình mở, đồng thời duy trì lợi thế trong các mô hình tiền phong đóng. Igor và đội River AI có kinh nghiệm để thực hiện điều này,” Hemant Taneja, CEO của General Catalyst, cho biết trong thông báo của River. Marc Bhargava, giám đốc điều hành của công ty, chỉ ra khoảng trống thương mại: các công ty đã thiếu một cách hiệu quả về chi phí để đào tạo, tinh chỉnh và sở hữu các mô hình tùy chỉnh, và River “đóng khoảng trống này”.

AMP PBC, người đồng dẫn đầu, đã tham gia General Catalyst trong việc dẫn đầu vòng này, theo thông báo của River. Nvidia và AMD Ventures tham gia với các cổ phần chiến lược đặt cả hai đối thủ GPU vào cùng một bảng vốn của một công ty có lộ trình được công bố kết thúc với phần cứng cho phép AI cá nhân chạy gần với chủ sở hữu của nó.

Nơi Tiền Đến

River cho biết nguồn vốn này đẩy nhanh mọi lớp của chồng AI cùng một lúc: dịch vụ đào tạo API mà họ đã phát hành, một lớp sản phẩm cá nhân hóa và học tập liên tục đang được xây dựng trên đó, và phần cứng mới nhằm cho phép AI cá nhân chạy gần với chủ sở hữu của nó. Đội ngũ sáng lập dựa trên kinh nghiệm của xAI và Tesla, và công ty đang tuyển dụng.

Cấu trúc của vòng này đáng được chú ý. Một vòng kết hợp Series Seed và Series A với quy mô này, được công bố hai tháng sau khi ra mắt, với các nhà đầu tư chiến lược từ các công ty chip cùng với các nhà đầu tư tài chính, đưa cho River nguồn vốn để cạnh tranh về khả năng tính toán đào tạo và tài năng nghiên cứu so với các phòng thí nghiệm tiền phong mà người sáng lập của nó đến từ. Liệu luận điểm về tác nhân cá nhân có đứng vững hay không là một câu hỏi dài hơn; kinh doanh ngay trước mắt là một đám mây sau đào tạo cho các doanh nghiệp, và kinh doanh đó bây giờ có một đường băng một tỷ USD và hai công ty đầu tư mạo hiểm đứng sau nó.