Sand.ai huy động được hơn 100 triệu USD, lên kế hoạch ra mắt mô hình video MoE mã nguồn mở vào tháng 7 năm 2026

iconKuCoinFlash
Chia sẻ
AI summary iconTóm tắt
ME AI tin tức, theo giám sát của Dongcha Beating, công ty phát triển mô hình lớn tạo video Sand.ai (thành lập tháng 1 năm 2024) đã công bố hoàn thành hai vòng huy động vốn với tổng số tiền vượt quá 1 tỷ USD. Các nhà đầu tư bao gồm Look Capital, Lollapalooza Capital (quỹ gia đình của Vương Huệ Văn), Jiukun Venture Capital, Matrix Partners, MSA Capital, Innovent Capital, Yuanma Capital, IDG, Baidu Ventures và nhiều tổ chức hàng đầu khác. Vòng huy động vốn này do StarHan Capital đảm nhiệm tư vấn tài chính. Người sáng lập Sand.ai, Cao Việt, cho biết trong một cuộc phỏng vấn rằng đội ngũ luôn kiên trì theo đuổi con đường tạo video tự hồi quy (Autoregressive), vốn bị coi là phi đồng thuận, thay vì con đường phổ biến là Diffusion. Mô hình Magi-1 trước đó của họ vẫn giữ vị trí số một trong bảng xếp hạng Physics-IQ về tính thực tế vật lý của Google DeepMind. Để phá vỡ "tam giác bất khả thi" về chi phí, tốc độ và hiệu quả trong tạo video, Sand.ai đã chuyển sang khám phá kiến trúc MoE (hỗn hợp chuyên gia) vào năm ngoái và dự kiến ra mắt mô hình tạo video thế hệ mới dựa trên kiến trúc MoE vào quý 3 năm 2026 (tháng 7), kết hợp hiệu suất suy luận cao với quy mô tham số lớn nhất hiện nay trong lĩnh vực mã nguồn mở, đồng thời sẽ mở nguồn mô hình này. Về mặt thương mại hóa, Sand.ai áp dụng chiến lược hai bánh xe: mô hình và sản phẩm. Sản phẩm Agent âm nhạc VidMuse mà họ ra mắt vào tháng 1 năm nay đã đạt 10 triệu USD ARR chỉ sau 2 tháng. Ngoài ra, thư viện toán tử MagiAttention do họ mở nguồn đã được hầu hết các nhóm phát triển mô hình đa phương tiện trong nước sử dụng và được NVIDIA chính thức khuyến nghị. Về khái niệm "mô hình thế giới" đang được ngành bàn tán sôi nổi, Cao Việt cho rằng hiện nay nó vẫn đang ở giai đoạn trước GPT (trước khi GPT-1 ra đời), dữ liệu và hướng đi chưa hội tụ. Ông nhấn mạnh rằng video là dạng dữ liệu quan trọng nhất để tiến tới mô hình thế giới, và nên dự đoán dữ liệu quan sát gốc của video (Pixel/Frame) để mô hình tự học các quy luật vật lý, thay vì đưa vào các tiền kiến thức con người để mô hình hóa rõ ràng các biến trạng thái. (Nguồn: BlockBeats)
Nguồn:Hiển thị bản gốc
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể được lấy từ bên thứ ba và không nhất thiết phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của KuCoin. Nội dung này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin chung, không có bất kỳ đại diện hay bảo đảm nào dưới bất kỳ hình thức nào và cũng không được hiểu là lời khuyên tài chính hay đầu tư. KuCoin sẽ không chịu trách nhiệm về bất kỳ sai sót hoặc thiếu sót nào hoặc về bất kỳ kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Việc đầu tư vào tài sản kỹ thuật số có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro. Vui lòng đánh giá cẩn thận rủi ro của sản phẩm và khả năng chấp nhận rủi ro của bạn dựa trên hoàn cảnh tài chính của chính bạn. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụng và Tiết lộ rủi ro của chúng tôi.