Fastino是一家人工智能初创企业，总部位于美国加利福尼亚州帕洛阿尔托。这家企业提出了一种与传统科技巨头相异的人工智能模型构建方法，重点是小型、特定任务的AI模型。与那些依赖高性能图形处理单元（GPU）集群、参数量高达万亿的企业不同，Fastino利用成本低于10万美元的低端游戏显卡训练其AI模型，实现了资源消耗的大幅度降低，模型的小型化也意味着更低的运营成本。 Fastino的主要成员包括公司的首席执行官兼联合创始人Ash Lewis和他的团队。根据Lewis介绍，“我们的模型不仅更快、更精确，而且在某些特定任务上的表现比大型模型更优秀”。Fastino开发了一系列针对不同公司需求的特定任务小模型，如敏感数据脱敏和文档摘要等。此外，由于模型小巧，因此它可以一次性产生完整的响应，而无需多轮查询，显著提升了处理速度与用户体验。 该公司在资金筹集方面同样引起了关注。据报道，Fastino已成功获得1750万美元种子轮融资，由著名风险投资机构Khosla Ventures领投。这标志着Khosla对该公司技术的认可和支持，同时也意味着这家初创企业在激烈的竞争中获得了重要的资本助力。在此之前一个月，即去年11月份，Fastino还获得了由微软风险投资部门M12和Insight Partners共同领投的700万美元pre-seed轮融资。截至目前，Fastino累计融资金额接近2500万美元。 Fastino的人才吸引策略也与其独特的公司文化密切相关。他们更倾向于招募那些能够从不同的角度思考语言模型构建方式的研究者，特别是对当前热门研究方向并不热衷的“异见者”，希望在团队内部形成更为开放包容的思想碰撞。据Lewis透露，公司的研发人员来自谷歌DeepMind、斯坦福大学等顶尖机构，这表明了Fastino在技术创新方面具备强大的实力与潜力。 Fastino的AI模型新架构被称为‘TLMs’——特定任务语言模型，这种模型在推理速度上优于传统的大规模语言模型。Fastino宣称，TLMs可以在毫秒级时间内给出详细的答案，并且只需要一次查询即可完成整个任务。这使得TLMs非常适合需要快速响应和高精度的商业应用场景。 然而，目前还难以判断Fastino的小模型是否能在市场上占据一席之地，因为企业级AI应用领域竞争十分激烈，存在许多强有力的竞争者。除了专注于通用大规模语言模型训练外，还有Cohere、Databricks等公司以专精于特定任务的AI为核心业务，同时Anthropic和Mistral等企业也在大力推广类似的小模型概念。因此，市场对于这类模型的需求仍处于探索阶段。尽管如此，Khosla的早期认可仍然极大地提升了Fastino在资本市场的信誉度，为其未来的发展奠定了坚实的基础。 背景补充 Fastino是一家专注于开发高效、低成本AI解决方案的初创公司，其独特的业务模式吸引了业内外的关注。Khosla Ventures作为知名的风险投资机构，在支持科技前沿项目方面有着丰富的经验，其对Fastino的投资意味着后者的技术路线受到了行业认可。与此同时，随着生成式AI技术的进步，企业对于更灵活、更定制化的AI需求日益增长，这可能会成为Fastino未来发展的机遇。但同时也要注意市场上的激烈竞争，以及如何持续创新以保持领先优势。