开放式 AI 实验室 Prime Intellect 宣布完成 1.3 亿美元 A 轮融资，累计融资总额已超过 1.5 亿美元。公司表示，这笔资金将用于打造开放式超级智能技术栈，推动人工智能技术向去中心化方向发展。
A 轮由 Radical Ventures 领投，英伟达与英特尔参投
Prime Intellect 此次 A 轮融资金额为 1.3 亿美元，由 Radical Ventures 领投，跟投方包括 NVIDIA Ventures、Intel Capital、Dell Technologies Capital，以及多位现有投资者。
除机构投资者外，参与本轮的天使投资人还包括多名长期关注前沿 AI 发展的业内人士，例如 Thinking Machines 的 John Schulman、Ramp 的 Karim Atiyeh、Box 的 Aaron Levie、Cloudflare 的 Matthew Prince，以及来自 Tesla、Harvey、Zapier、LangChain 等公司的创始人和高管。
Prime Intellect 获得技术领域专家和硬件厂商投资部门支持，也反映出市场对其开放式 AI 模型架构的关注。
平台聚焦强化学习技术栈
Prime Intellect 表示，前沿人工智能模型的预训练过程过去长期集中在少数大型研究机构手中。随着强化学习（Reinforcement Learning）逐步普及，企业开始能够主导模型优化，并直接使用自有产品数据进行训练，以优化特定工作流程。
该公司提供的技术栈覆盖计算资源、大规模强化学习、环境构建、沙箱测试、性能评估和模型部署。根据官方说法，平台目前已吸引超过 6000 名客户，年度经常性收入（ARR）在一年内突破 1 亿美元。
Prime Intellect 还举例称，金融科技公司 Ramp 使用其平台训练后处理技术，完成了一个 350 亿参数模型的训练，并在特定实际应用中展现出优于封闭模型的性能与成本优势。
扩展递归语言模型训练规模
Prime Intellect 还在推进递归语言模型（Recursive Language Models，RLM）相关训练能力。该公司指出，现有语言模型在长上下文环境下容易出现性能衰减，而 RLM 通过自主管理上下文并协调子智能体，为长期任务提供了可扩展方案。
在此之外，开发团队也围绕预训练、自主 NanoGPT 以及通用智能体持续学习建设基础设施，目标是把训练与推理流程深度整合，让模型能在生产环境中实现自动化改进。
公司强调开源与模型控制权
根据 Prime Intellect 发布的技术宣言，开源可以避免人工智能被少数机构垄断。公司主张，企业和个人应掌握数据与模型的所有权和控制权，使模型数量能够反映现实世界中的多样化需求。
Prime Intellect 认为，通过推广开源技术栈和可自我改进的智能体，人工智能开发可以转向更透明、竞争性更强的分布式架构。