Humans& 獲4.8億美元種子輪：史上最大AI種子融資背後的超級團隊

4.8億美元：種子輪的天花板被徹底打破

在傳統的風險投資世界裡，種子輪融資通常介於數百萬至數千萬美元之間，用於驗證早期概念和組建核心團隊。然而，Humans& 以4.8億美元的種子輪融資，徹底改寫了這個定義。這不僅是AI領域史上最大的種子輪，也是整個科技創投史上最大規模的種子融資之一。

這筆資金的規模，甚至超過了許多成熟AI公司的B輪或C輪融資。作為對比，Anthropic在2021年的種子輪融資為1.24億美元，當時已被視為天文數字。Humans& 將這一紀錄推高了近四倍。

集結五大AI巨頭的「夢幻團隊」

Humans& 之所以能在成立之初便吸引如此巨額的資金，關鍵在於其創始團隊的陣容。這是一支從全球五大頂級AI機構匯聚而來的研究精英團隊：

這種「全明星」組合在AI創業史上極為罕見。過去的AI初創公司通常以一兩家機構的出走員工為核心，但Humans& 橫跨了五大巨頭，展示了創始人在整個AI產業界的廣泛人脈和號召力。

業內人士分析指出，這支團隊的獨特價值不僅在於個別成員的技術能力，更在於他們各自帶來的不同視角和方法論。Google Brain的大規模工程能力、Anthropic的安全研究方法、xAI的快速迭代文化、OpenAI的產品化經驗、以及Meta的開源社區運營——這些元素的融合，理論上可以創造出一種前所未有的AI研發文化。

「有益AGI」：一個有意為之的定位

Humans& 將自身定位為「以人為中心的AI實驗室」，致力於開發「有益的通用人工智慧」（Beneficial AGI）。這個定位值得深入分析。

與現有實驗室的差異化

在AGI競賽中，不同的實驗室有著不同的哲學取向。OpenAI強調「通用」和「商業化」，Anthropic側重「安全」和「可靠」，xAI追求「真相」和「理解宇宙」，Google DeepMind著眼於「科學發現」。Humans& 選擇了「以人為中心」這一獨特定位，暗示其技術路線將更加注重AI與人類協作、增強人類能力，而非單純追求模型的基準性能。

安全與能力的平衡

創始團隊中來自Anthropic安全團隊的成員，為Humans& 注入了強烈的安全基因。然而，來自xAI和OpenAI的成員則帶來了追求極致能力的企圖心。如何在安全與能力之間找到平衡，將是Humans& 最重要的技術和組織挑戰之一。

技術路線的未知數

Humans& 目前尚未公開其具體的技術路線圖。業界猜測，該公司可能會採用一種融合多種方法論的混合架構——既借鑒Transformer的成功經驗，也可能探索新型的神經網絡架構。創始團隊來自不同技術背景這一事實，暗示Humans& 可能不會被任何單一的技術範式所束縛，而是選擇最適合其「以人為中心」目標的技術組合。

巨額種子輪的結構性背景

Humans& 的融資並非孤例。根據Crunchbase最新數據，2026年AI早期融資市場正在經歷前所未有的結構性變革。

資本集中化的邏輯

為何投資者願意在種子階段就下如此大的注？原因在於AI基礎模型領域的特殊經濟學。訓練一個前沿模型可能需要數億美元的計算資源，而組建一支有競爭力的研究團隊每年的人力成本就在數千萬美元以上。在這個領域，資金不足就意味著根本無法參與競爭。

人才溢價

頂級AI研究員已成為當今科技界最稀缺的資源。一位頂級研究員的年薪可達500萬至1,000萬美元，而「全明星」團隊更是可遇不可求。投資者本質上是在為人才付出溢價——擁有這樣的團隊，即使尚未確定具體的技術路線和商業模式，其潛在價值也被認為是巨大的。

更廣泛的趨勢：AI實驗室的「寒武紀爆發」

Humans& 的出現，是2025至2026年間AI實驗室數量激增的縮影。隨著大型AI公司員工的流動性增加，越來越多的資深研究員選擇離開老東家，創立自己的實驗室：

• Ricursive Intelligence：3億美元A輪，估值40億美元，由前沿AI研究員創立
• Safe Superintelligence Inc.：由OpenAI前首席科學家Ilya Sutskever創立，專注於安全超級智慧
• Yann LeCun的AMI Labs：前Meta AI首席科學家創立，追求世界模型
• Fundamental：2.55億美元種子輪，開發大型表格模型

這些新實驗室共同構成了一幅多元化的AI研究生態圖景。它們各自聚焦不同的技術路線和應用方向，形成了對Google、OpenAI、Anthropic等巨頭的多方位挑戰。

潛在風險與質疑

然而，如此規模的種子輪融資也引發了業界的一些擔憂和質疑。

執行風險

「全明星團隊」並不總是能順利合作。來自不同組織文化的頂級人才，在管理風格、技術方向、優先級排序等方面可能存在顯著分歧。歷史上，不乏明星團隊因內部摩擦而表現不及預期的案例。

估值泡沫疑慮

在一家尚未產出任何成果的公司身上投入近5億美元，是否代表了估值泡沫？批評者認為，當「巨型種子輪」成為常態時，資本市場可能正在為尚未證明的概念支付過高的溢價。如果這些公司中的大多數無法兌現承諾，整個AI創投生態可能面臨重大調整。

商業模式的不確定性

「有益AGI」是一個令人振奮的願景，但它距離清晰的商業模式仍有相當距離。投資者如何以及何時獲得回報，目前仍是一個開放性問題。與OpenAI的訂閱服務或Anthropic的API業務不同，Humans& 目前尚未透露其商業化路線圖。這種戰略上的模糊性，既可能是刻意保持靈活性的策略，也可能反映出團隊在商業化方向上尚未達成共識。

監管與合規壓力

隨著全球AI監管框架的逐步收緊——歐盟AI法案、美國各州的AI立法、以及中國的AI治理法規——任何新成立的AI實驗室都必須在研發之初就將合規成本納入考量。Humans& 的「有益AGI」使命雖然在理念上與監管方向一致，但在實際操作中，如何定義和衡量「有益」仍然充滿挑戰。

對全球AI格局的影響

Humans& 的出現，進一步加劇了全球AGI競賽的激烈程度。目前，至少有十多家AI實驗室明確以AGI為目標，各自獲得了數十億美元級別的融資。這種競爭格局既是創新的引擎，也帶來了人才碎片化和資源分散的風險。

人才流動對大廠的衝擊

Humans& 從五大AI巨頭同時吸引頂尖人才，對這些母公司的影響不容忽視。Google Brain、Anthropic、xAI、OpenAI和Meta的研究團隊正在經歷前所未有的人才外流壓力。為了留住核心員工，這些公司不得不持續提高薪酬和股權激勵，進一步推高了整個AI產業的人力成本。這種「人才軍備競賽」最終可能重塑AI產業的成本結構和競爭動態。

對香港和亞洲AI生態的啟示

Humans& 的案例為香港和亞洲的AI創業生態提供了重要啟示。首先，頂級人才的聚集效應是決定性的——香港需要思考如何吸引和留住世界級的AI研究人才。其次，巨額種子融資的趨勢意味著，亞洲的風險投資基金需要調整其投資策略，為AI領域的早期項目準備更大規模的資金。最後，「有益AGI」的定位表明，將社會責任融入技術願景的公司，正在獲得市場的認可和資本的青睞。