当科技巨头热衷于吹嘘依赖庞大昂贵GPU集群的万亿参数AI模型时，Fastino却另辟蹊径。
这家总部位于帕洛阿尔托的初创公司研发出一种新型AI架构，刻意将模型设计得小巧且针对特定任务。据称，这些模型仅需总价值低于10万美元的低端游戏GPU即可完成训练。
该路径正引发广泛关注。Fastino向TechCrunch透露，公司已获Khosla Ventures（OpenAI首家风投机构）领投的1750万美元种子轮融资，累计融资额接近2500万美元。此前去年11月，其Pre-Seed轮由微软旗下M12和Insight Partners领投，筹集700万美元。
Fastino CEO兼联合创始人Ash Lewis表示：“我们的模型速度更快、更准确，训练成本仅为旗舰模型的一小部分，且在特定任务上表现更优。”
该公司构建了一套小型模型套件面向企业销售，每个模型专注特定场景，如敏感数据脱敏或企业文档总结等。
尽管尚未披露早期指标与用户详情，但Lewis透露，因模型体积小巧，可在单个token内提供完整响应，实现毫秒级一次性输出详细答案，性能令早期用户印象深刻。
目前判断Fastino模式能否普及尚早。企业AI赛道竞争激烈，Cohere、Databricks及Anthropic、Mistral等厂商均推出了擅长特定任务的小型模型。生成式AI在企业应用的未来趋向更小、更专注的语言模型，已成行业共识。
时间将验证一切，但Khosla的早期注资无疑是积极信号。现阶段，Fastino正致力于组建前沿AI团队，重点招募那些不痴迷于构建超大模型或刷榜基准测试的研究人员。
Lewis强调：“我们的招聘策略专注于寻找对当前语言模型构建方式持有不同见解的研究者。”