英偉達可能要給這個 AI Coding 投 10 億美金，AI 提升電商交易每月增長 100% 的一個典型案例

Bloomberg 的消息稱，英偉達可能要給 Poolside 最高投資 10 億美金最低 5 億美金，而 Poolside 這輪整體打算融 20 億美金，估值達 120 億美金。

Poolside 是 Github 前 CTO Jason Warner 創立的 AI Coding 產品，但他將 OpenAI 定義為 Poolside 的競爭對手，而且希望通過專注于軟件開發這個路徑實現 AGI《》，因此它并不是一個簡單的 AI Coding 產品，而是一個基礎模型公司。

去年 10 月份，Poolside 已經拿了 5 億美金的新一輪融資，英偉達也參與了，當時估值據說在 30 億美金。此次融資，則是為了更大的愿景。

Poolside 最初的產品定位也是構建一個生成式 AI 編程平臺，通過 API 和編程助手來自動化和改進軟件開發流程，主要面向企業客戶，特別是那些對數據安全和私密性有高要求的客戶（比方說政府和國防應用等）。

然而，Poolside 的創始人很快意識到，僅僅依靠“擴大語言模型規模”來達成 AGI 存在局限。在 2025 年中，Poolside 公開宣布了其更宏大的愿景：通過軟件開發這條路徑實現 AGI。

當我們于 2023 年 4 月在舊金山創立 Poolside 時，行業內的敘事是，我們只需要擴大語言模型的規模就能達到 AGI。雖然我們同意擴大算力的重要性，但我們堅信，最重要的擴展路徑將是強化學習（RL）。

他們認為強化學習（RL）是關鍵，RL 能夠讓模型從新經驗和真實世界的互動中學習，從而突破傳統 LLM 僅依賴靜態文本數據的瓶頸。

互聯網是人類的理解、經驗和思想以語言形式壓縮而成的集合。語言是一種高效的交流方式，但當信息以這種方式被壓縮時，我們就無法接觸到最終成果之前的人類思維和現實世界的輸入。

代碼是通往 AGI 的“語言”，他們將軟件開發視為一個完美的 AGI 訓練場。通過代碼執行反饋的強化學習（RLCEF），模型可以接收到清晰、客觀的“正確”或“錯誤”信號，這比人類反饋（RLHF）更高效、更具可擴展性。

Poolside 聲稱，盡管人工智能很快就會生成比所有人類作者加起來還要多的文本，但單純的數量并不等同于信息密度。一本研究生水平的物理教材將幾個世紀的發現和作者數月的推理濃縮在薄薄的幾頁紙中；相比之下，平均而言，合成文本是對每一個探索分支的冗長記錄。

軟件工程領域是通用智能的一個代表，它為強化學習提供了一個豐富的環境，并提供了可驗證的獎勵機制，而且我們知道如何有效地擴展這種機制。如果說互聯網是我們的化石燃料，那么來自與現實世界互動的數據就是我們的可再生能源。

構建通用人工智能（AGI）并非是將越來越多的文本數據塞進越來越大的神經網絡；而是要從我們現有的有限數據中提煉出所有人類的經驗學習和思考，引入智能體的經驗學習來挖掘取之不盡的數據，并有條不紊、精準地運用計算能力。

Poolside 將“其 AGI 路徑比喻為一個“能源系統”：“聚變反應堆”（從現有數據中提取能量）和“風力渦輪機”（利用 RL 來收集通過學習和探索產生的新鮮數據的能量）。

另外，前兩天直播帶貨平臺 讓其估值直接漲到了 116 億美金，看得出資本市場對這類電商平臺級產品給的估值非常高。

而最近一個由大學輟學生創立、利用 AI 幫助大家賣二手商品的產品，讓我看到了 AI 在電商里非常好的一個應用場景，現在其每月增長都在 100% 左右。

做法也很簡單：利用了 AI 掃描識物和強大的信息搜索能力，讓傳統需要花費很多時間上架商品的流程只需要幾秒鐘時間，大大提升了……

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