据外媒报道，由前OpenAI研究副总裁杰里·特沃雷克（Jerry Tworek）创立的AI模型开发公司Core Automation，正在寻求新一轮3亿至5亿美元的融资，目标估值约40亿美元。这家成立仅数月的新兴企业，已凭借其技术路线和明星团队引发行业关注。
知情人士透露，Core Automation数周前刚完成1亿美元融资，彼时估值为10亿美元，英伟达、Spark Capital与Accel均参与了该轮投资。目前，新融资谈判仍处于早期阶段，具体条款可能调整。公司核心研究项目代号“Ceres”，旨在开发支持持续学习的单一模型，通过优化训练流程将数据需求压缩至行业前沿模型的1%，并实现模型权重在生产环境中的实时更新。这一方向直指当前AI领域“灾难性遗忘”的痛点，即模型学习新任务时可能丢失旧知识。团队还在探索Transformer架构之外的替代方案。
特沃雷克的行业背景为项目背书。他自2019年加入OpenAI后，主导了Codex开发、GPT-4后训练及推理模型o1/o3的研发。2026年1月，他通过内部邮件宣布离职，称希望推进“在OpenAI内部难以实现的研究”。4月22日，Core Automation在社交平台X发布首条推文，宣称要打造“自动化程度最高的AI实验室”。同日，前Anthropic及谷歌DeepMind研究员罗汉·阿尼尔（Rohan Anil）确认加入，并称被特沃雷克的构想吸引。前谷歌DeepMind研究科学家安摩尔·古拉提（Anmol Gulati）也公开表示，传统研究范式（扩大规模、堆砌数据、静态部署）已接近极限，需探索新路径。
团队阵容堪称豪华。除特沃雷克外，联合创始人还包括前OpenAI模型行为负责人乔安·姜（Joanne Jang，曾参与GPT-4o开发）、前谷歌DeepMind研究员埃桑·阿米德（Ehsan Amid）及前OpenAI首席人力官茱莉亚·比拉格拉（Julia Villagra）。这种“明星创业”模式正成为行业趋势，Anthropic与OpenAI的成功促使大量研究员自立门户，但高昂的算力成本迫使它们频繁融资。以Core Automation为例，训练模型需大规模芯片集群，单次成本可达数亿美元。
英伟达的投资策略在此类案例中尤为突出。过去一年，其加速布局AI领域，2025年已参与近67笔风险投资，超2024年全年总量。分析人士称，英伟达通过注资初创企业，确保其未来采购高端芯片的能力，形成“硬件-投资”闭环。然而，明星团队与资本支持并未完全消除风险。以Thinking Machines Lab为例，这家由前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创立的公司，2025年7月完成20亿美元种子轮融资后，半年内9名核心成员离职，其中5人被meta挖走，4人回归OpenAI。
相比之下，Character.AI的结局更为乐观。这家成立三年的公司于2024年被谷歌以27亿美元收购，创始团队整体加入。Core Automation的愿景更具野心：特沃雷克曾向投资者表示，公司计划先落地工业自动化领域，未来打造“自我复制工厂”，甚至研发可自动生成定制化设计的生物机器，最终具备行星环境改造能力。但现实挑战同样严峻——GPU租赁价格飙升持续挤压初创企业生存空间，持续学习技术路线能否突围，仍需时间验证。
