Veeda AI 获得 Khosla 与 Radical 超过 9,000 万美元的种子轮融资，以构建物理 AI 的世界模型

Veeda AI 是一家总部位于多伦多的初创公司，由计算机视觉研究员 Sanja Fidler 在离开 Nvidia 几周后创立，已获得超过 US$90 million 的种子轮融资，The Logic 于 2026 年 8 月 19 日报道，援引知情人士和公司备案文件。此轮融资由 Khosla Ventures 和 Radical Ventures 领投，堪称加拿大公司历史上规模最大的种子轮融资之一，并且在 Fidler 与两位前 Nvidia 同事成立公司不到三个月后完成。

该公司法定名称为 Veeda Innovation，依据备案文件显示，于 2026 年 6 月初完成注册。7 月下旬，公司发行了 6060 万股每股 US$1 的种子股，并在同一天增任了两位新董事：Radical 合伙人 Tomi Poutanen 和 Khosla 合伙人 Sven Strohband。两家公司的董事席位以及股份发行构成了有价种子轮的标准文件记录。Khosla 向 The Logic 确认已对该公司进行投资。

Fidler 在 Nvidia 工作了八年，2018 年 5 月加入，创建了芯片制造商在多伦多的研究部门，后演变为 Spatial Intelligence Lab。她在兼任多伦多大学教师期间晋升为 AI 研究副总裁，自 2014 年起在该校教授计算机科学，并且是 Vector Institute（多伦多 AI 研究与商业化中心）的创始成员。她的联合创始人包括曾在 Spatial Intelligence Lab 工作并在 Fidler 指导下完成博士学位的 Huan Ling，以及来自苏黎世的前 Nvidia 研究总监 Zan Gojcic。

“World models 是下一个突破的所在，且即将到来，”Fidler 在宣布离职 Nvidia 的帖子中写道。

Veeda 正在构建的内容

Veeda 官方网站 将公司描述为构建“多模态基础世界模型，模拟物理现实，创建无限可扩展的环境，使具身代理能够通过交互学习”。该提案是一项具体的技术赌注：机器人无法在真实世界中通过试错学习，因为物理错误不安全，硬件不像算力那样可扩展，且真实世界经验无法并行化。替代方案是利用世界模型生成的高保真模拟环境进行训练，公司将此方法框定为为物理 AI 构建“矩阵”。

创始团队此前已实践过此方案。在 Spatial Intelligence Lab，Fidler 的团队开发了模拟自动驾驶车辆和类人代理与物理世界交互的软件，Fidler 与 Ling 也参与了 Nvidia 为开发者构建物理 AI 系统的旗舰世界模型项目。Veeda 在多伦多、Mountain View、新加坡和苏黎世设有办事处，并于 7 月在瑞士注册了子公司，任命 Gojcic 为当地常务董事，Fidler 为管理主席。招聘信息显示，公司正在招聘“推动生成式世界模型前沿”的人员，包括准备训练数据和管理芯片集群的员工。

Khosla 与 Radical 持续投资同一领域

这两家投资机构的组合是本轮融资最明确的信号。Khosla Ventures 与 Radical Ventures 多次共同投资以研究为主的 AI 团队，2026 年 8 月，两家公司共同领投了由前 Google 首席科学家 Jeff Dean 创建的 AI for Science 初创公司 Discovery Loop 的创始轮融资。

两家公司也直接涉及 Veeda 所在的细分领域。Radical 是由其科学合作伙伴 Fei‑Fei Li 创立的空间智能公司 World Labs 的投资者，其投资组合中还包括构建实时世界模型的 Decart。Khosla 在 2026 年 1 月共同领投了自动驾驶卡车公司 Waabi 的 US$750 million 融资，Radical 亦参与其中；Waabi 由多伦多大学教授、Vector 联合创始人 Raquel Urtasun 领衔，构建自有的自动驾驶世界模型。Fidler 前雇主 Nvidia 也在该领域的训练基础设施上布局，Nvidia 将空间智能视为专门的研究方向。

此轮投资规模反映了该赌注的资本密集度。世界模型开发者已获得大额融资：Yann LeCun 的 AMI Labs 在 2026 年 3 月筹得 US$1.03 billion，World Labs 在一轮由 Radical Ventures 共同领投的融资中筹得 US$230 million。与这些公司相比，Veeda 超过 US$90 million 的种子轮融资在绝对金额上虽属适中，但根据 PitchBook 数据（The Logic 引用），已接近加拿大历史上种子轮融资的最高水平，并且将用于资助基础实验室早期预算中占比最大的两项支出——研究人员招聘和计算资源。