初创公司Fastino在廉价游戏显卡上训练AI模型，并获得由Khosla领投的1750万美元融资

在AI领域，科技巨头们常常以“万亿参数”和“昂贵GPU集群”为卖点，展示其强大的计算能力。然而，位于帕洛阿尔托的初创公司Fastino却选择了一条截然不同的道路——通过小巧、专注特定任务的AI模型，颠覆行业传统认知。

近日，Fastino宣布完成由Khosla Ventures领投的1750万美元种子轮融资。加上去年11月由微软M12和Insight Partners领投的700万美元预种子轮资金，这家初创公司的总融资额已接近2500万美元。值得注意的是，Khosla Ventures曾是OpenAI的首位风险投资者，这一背景无疑为Fastino增添了更多可信度。

用低端硬件实现高效训练

Fastino的核心竞争力在于其独特的AI模型架构。与那些需要大量高端GPU支持的大规模模型不同，Fastino的模型设计得极为轻量，可以在总价值不到10万美元的低端游戏GPU上完成训练。这种创新方法不仅大幅降低了成本，还显著提升了效率。

Fastino的首席执行官兼联合创始人Ash Lewis表示：“我们的模型更快、更准确，训练成本仅为旗舰模型的一小部分，同时在特定任务上的表现优于这些大型模型。”例如，Fastino开发的模型可以快速删除敏感数据、总结公司文件，甚至在毫秒内一次性生成详细答案。Lewis透露，由于模型体积小巧，它们能够在单个标记中提供完整响应，这在技术演示中给早期用户留下了深刻印象。

小型模型的市场机会

尽管Fastino的方法尚未经过大规模验证，但其潜力不容忽视。目前，企业AI领域的竞争异常激烈，许多公司都在探索如何通过更小、更专注的语言模型来满足特定需求。例如，Cohere和Databricks等公司也在推广擅长特定任务的AI模型，而Anthropic和Mistral等企业级SATA模型制造商同样提供了小型化选项。

Fastino的独特之处在于，它不仅仅是在缩小模型规模，而是从根本上重新思考模型的设计方式。这种方法或许能够为企业提供一种更具性价比的选择，尤其是在预算有限或对实时性要求较高的场景中。

打造顶尖AI团队

除了技术创新，Fastino还在积极构建一支尖端的AI团队。Lewis表示，他们的招聘策略专注于吸引那些对当前语言模型构建方式持有不同见解的研究人员。“我们希望找到那些不痴迷于追求最大模型或超越基准的人才，他们愿意挑战传统思维，探索新的可能性。”

这种开放且务实的态度，使Fastino在人才争夺战中占据了一定优势。毕竟，AI领域的未来不仅取决于技术本身，还需要一群敢于突破常规的创新者。