AlphaGo 创始人为无 LLMs 的 AI 公司募集了创纪录的 10 亿美元

David Silver，一个在 DeepMind 领导了 AlphaGo 的开发的强化学习先驱，正在为 Ineffable Intelligence，一家位于伦敦的创业公司，募集 10 亿美元的种子资金。这家公司的理念是，大型语言模型不是通往超级智能的正确路径。

这笔交易由红杉资本领投，如果最终敲定，将会是欧洲创业公司有史以来最大的种子轮融资。Nvidia、Google 和 Microsoft 正在谈判是否参与，尽管谈判仍在继续，最后的条款可能会有变化。这轮融资将公司的估值定为 40 亿美元。

Silver 曾在 DeepMind 担任强化学习的副总裁，他在 2025 年 11 月悄悄地注册了 Ineffable Intelligence，并在 2026 年 1 月被任命为董事。该公司的使命，如 Silver 所描述的，是建立“一个无限学习的超级智能，它自行发现所有知识的基础”。

这种描述包含了一个故意的挑衅。在一个行业花费数百亿美元来扩大大型语言模型的规模时，Silver 正在认为这种方法有一个天花板。

反对人类数据的理由

Silver 的论点直接源自他之前的工作。2017 年，DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 和 Silver 发布了 AlphaGo Zero，这是一个仅通过自我对战和零人类游戏数据就能学习的 AlphaGo 版本。它以 100 场胜利击败了原始的人类训练版的 AlphaGo。

结果震惊了 AI 社区。一个仅通过交互和奖励学习的系统，不仅仅是匹配人类的知识，而是如此彻底地超越了人类数据训练版，以至于人类数据训练版无法赢得一场比赛。

Silver 通过 AlphaZero 和 MuZero 扩展了这种方法，后者在没有被告知游戏规则的情况下学会了规划。每个系统都强化了同样的结论：最好的性能不是来自于模仿人类，而是来自于通过经验学习。

在 DeepMind 播客中，Silver 讨论了两个 AI 时代：当前的“人类数据时代”和即将到来的“经验时代”。他认为，当前的大型语言模型依赖于人类数据和反馈，这会产生固有的限制。通往人工超级智能的道路需要超越人类知识本身。

这就是“阿尔伯塔学派”的哲学——以 Silver 所学的阿尔伯塔大学命名。阿尔伯塔大学的强化学习先驱 Rich Sutton 在 2019 年发表了一篇有影响力的文章《苦涩的教训》，认为依赖于人类知识的方法最终会输给那些扩大计算和学习的方法。Silver 正在建立一家公司，基于这一原则。

超级智能创业公司竞赛

Silver 并不是第一个离开大型实验室并为超级智能创业公司筹集了巨额资金的顶级研究人员。OpenAI 的前首席科学家 Ilya Sutskever 在 2024 年推出了 Safe Superintelligence，基于类似的论点——在产品公司的压力之外，专注的努力可以更快地实现超级智能。SSI 已经筹集了数十亿美元的资金，估值超过 300 亿美元。

这种对比很有启发性。两位研究人员都离开了他们曾经定义过的组织。两位研究人员都认为当前的范式——扩大大型语言模型和销售聊天机器人订阅——是一种绕道。两位研究人员都仅凭借他们的声誉就吸引了大量的资金，尽管他们还没有生产出任何产品或发布任何结果。

但是，他们的方法有所不同。Sutskever 没有公开讨论 SSI 的技术方向。Silver 则明确表示：强化学习、自我对战和从第一原则学习——而不是语言模型。在大多数 AI 实验室都在讨论如何让大型语言模型更好地推理时，Silver 正在问是否应该把它们作为基础。

10 亿美元的种子资金也反映了 AI 资金格局的巨大变化。Anthropic最近的估值接近 3500 亿美元。随着 OpenAI、Google 和 Anthropic 加速推出新模型，前沿 AI 的竞争压力已经加剧。在这种背景下，一个单一研究人员领导的、尚未推出产品的公司的 40 亿美元估值是新的正常现象。

对于红杉资本来说，这笔投资是明确的：Silver 是少数有可信的超级智能系统开发经验的人之一。如果强化学习是实现通用超级智能的正确路径，他是最有可能找到它的人。

风险也是明显的。AlphaGo 和 AlphaZero 成功的领域具有明确的规则、完美的信息和明确的奖励信号。现实世界没有这些特性。在游戏以外的开放领域扩大自我对战——科学、工程、推理——是一个尚未解决的问题，Silver 自己在 DeepMind 也曾花费多年时间研究，但没有取得决定性的突破。

Ineffable Intelligence 的伦敦基地也使其成为欧洲 AI 野心的潜在锚点。欧洲已经生产了世界级的 AI 研究人员，但苦于难以留住他们，因为美国实验室提供了更高的薪酬和更快的扩张基础设施。由硅谷顶级风险投资公司领投的 10 亿美元欧洲种子轮融资，表明前沿 AI 研究的地域格局可能正在扩大——尽管值得注意的是，红杉资本、Nvidia、Google 和 Microsoft 都是美国投资者。

Silver 的赌注是，行业对大型语言模型的痴迷代表了一个局部最大值——令人印象深刻，但最终有限。问题是，强化学习是否能够逃脱它曾经繁荣的受控环境，并在混乱、模糊的现实世界中运行。10 亿美元和建立在证明怀疑者错误的职业生涯上的事实表明，Silver 认为它可以做到这一点。