一周AIGC丨 OpenAI 拟募集百亿级美元建立 AI 芯片工厂，扎克伯格再次重申对人工智能的重视

多位知情人士称，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 已与几家大型潜在投资者进行了讨论，拟筹集百亿级美元以建立芯片合资企业。社交媒体巨头 Meta 首席执行官马克・扎克伯格再次重申对于人工智能（AI）的重视。他宣布公司的下一个目标是研究出 AGI（通用人工智能），能够在绝大多数领域中都达到或超越人类智能水平的 AI，并保证会向大众开放这一技术。

图片来源：由无界AI生成

融资

OpenAI CEO 拟募集百亿级美元，建立 AI 芯片工厂网络以满足需求

据新浪财经 1 月 20 日报道，多位知情人士称，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 的目标是，募资资金建立一个工厂网络来生产半导体。Altman 一直致力于向全球投资者筹集百亿级美元以建立芯片合资企业，他已与几家大型潜在投资者进行了讨论。部分知情人士称，Altman 的筹资行动反映出，他担心随着人工智能（AI）的普及，大范围部署会缺少足够的芯片。目前一些对 AI 相关芯片生产的预测跟不上预期需求。

Sakana AI 完成 3000 万美元种子轮融资，将用于开发生成式 AI 模型

据 The Decoder 1 月 17 日报道，AI 初创公司 Sakana AI 已完成 3000 万美元种子轮融资，此轮融资由 Lux Capital 和 Khosla Ventures 领投，NTT Group、KDDI CVC、索尼集团和其他几家投资者跟投。Sakana AI 总部位于东京，由前谷歌人工智能专家 Llion Jones 和 David Ha 创立，该公司的目标是开发受自然启发的生成式人工智能模型，能够生成文本、图像、代码和多媒体内容。

会话式 AI 客服系统开发商 Runnr.ai 完成 100 万欧元融资

据 IT 桔子报道，会话式 AI 客服系统开发商 Runnr.ai 宣布成功融资 100 万欧元，由 Arches Capital 领投，Golden Egg Check、天使投资人 Roland Zeller（前 GetYourGuide）、Marnix van der Ploeg（前 Booking.com）和酒店企业家 Hans Pieters 参投。Runnr.ai 是一家会话式宾客参与自动发送信息的初创公司，其开发的软件可让酒店自动与客人沟通，从而提高参与度、节省运营时间，并通过追加销售增加营业额。

知情人士：AI 初创公司 Cohere 拟筹资 10 亿美元

据英国金融时报报道，由前谷歌科学家创立的人工智能初创企业 Cohere 正在洽谈融资至多 10 亿美元。三位知情人士表示，这家总部位于多伦多的初创企业尚未确定新一轮融资的估值，也没有确定确切的融资目标，但其中两人表示，已经讨论了 5 亿至 10 亿美元的新资本。Crunchbase 的数据显示，这一数字超过了迄今为止 Cohere 在四轮融资中筹集的总金额，预计将使该公司的估值远远高于其在去年 6 月融资 2.7 亿美元时的 22 亿美元。当时的融资来自英伟达、甲骨文、以及 Index Ventures 和 Inovia Capital 等风险投资公司。

山景智能获近亿元 A + 轮融资，融资将用于加速 AI 领域的技术研发与产品化

据《科创板日报》1 月 22 日报道，近日，企业数据智能产品及服务提供商“山景智能”宣布已获得由中科海创基金领投的近亿元 A + 轮融资。本轮融资将进一步加速山景智能在人工智能领域的技术研发与产品化，尤其在大模型技术的应用方面，有望为各行业带来颠覆性的创新。

大模型

智谱 AI 推出新一代基座大模型 GLM-4

据界面新闻报道，1 月 16 日，智谱 AI 发布新一代基座大模型 GLM-4。据智谱 AI CEO 张鹏介绍，GLM-4 的整体性能相比上一代大幅提升，逼近 GPT-4。具体表现上，GLM-4 可以支持 128 k 的上下文窗口长度，单次提示词可以处理的文本可以达到 300 页。同时在多模态能力方面，文生图和多模态理解都得到了增强。

比亚迪发布整车智能化架构“璇玑”及璇玑 AI 大模型

AI 新智界讯，1 月 16 日，比亚迪发布整车智能战略，通过璇玑智能化架构，实现电动化与智能化的高效融合。此外，比亚迪推出首创双循环多模态 AI——璇玑 AI 大模型，首次将人工智能应用到车辆全领域。据介绍，该模型拥有业界最庞大的数据底座、行业领先的样本量和高算力，覆盖了整车三百多个场景。

商汤“书生・浦语”2.0 大语言模型开源：200K 上下文，一次可读 30 万汉字

据 IT 之家 1 月 17 日报道，商汤科技与上海 AI 实验室联合香港中文大学和复旦大学今日发布了新一代大语言模型书生・浦语 2.0（InternLM2）。

据介绍，InternLM2 是在 2.6 万亿 token 的语料上训练得到的。沿袭第一代书生・浦语（InternLM）设定，InternLM2 包含 7B 及 20B 两种参数规格及基座、对话等版本，继续开源，提供免费商用授权。目前，浦语背后的数据清洗过滤技术已经历三轮迭代升级，号称仅使用约 60% 的训练数据即可达到使用第二代数据训练 1T tokens 的性能表现。

猎户星空大模型发布：140 亿参数，千元显卡即可运行