夜雨聆风1. 加拿大·多伦多World Models公司Veeda AI完成超过9000万美元种子轮融资
投资方包括Khosla Ventures和Radical Ventures，公司暂未披露估值。创始团队来自Nvidia AI研究体系，包括前Nvidia AI Research副总裁Sanja Fidler，以及长期从事world models、3D视觉和Physical AI研究的Huan Ling和Zan Gojcic。
Veeda开发面向Physical AI的多模态world models和高保真simulation，希望让机器人在虚拟环境中学习空间关系、运动和物理规律，再将训练结果迁移至现实世界。目前公开可确认的融资历史仅有本轮超过9000万美元种子融资。
这笔融资的规模已经接近很多成熟公司的B轮甚至C轮，但Veeda仍处于非常早期阶段。Khosla和Radical押注的核心资产首先是团队，以及world models可能成为机器人训练基础设施的判断。后续最有价值的验证指标会是world model在真实机器人上的迁移效果，而不是生成视频本身看起来有多逼真。
2. 美国·纽约/旧金山AI财务软件公司Rillet完成1亿美元C轮融资，估值10亿美元
由ICONIQ领投，Sequoia Capital、Andreessen Horowitz、Bain Capital Ventures、Oak HC/FT、Battery Ventures、FirstMark、Scale Venture Partners和Creandum等参与。公司披露累计融资已经超过2亿美元。
Rillet由Nicolas Kopp和Stelios Modes创立，产品围绕实时general ledger构建，将AI agents直接嵌入reconciliation、financial close和reporting等财务流程，同时保留人工审批和审计轨迹。公开融资历史包括约1350万美元早期融资、2025年2500万美元A轮、7000万美元B轮，以及本次1亿美元C轮。
Rillet已经进入AI应用层竞争中一个很重要的位置：system of record。财务系统具有数据结构化、工作流程稳定、人工成本高和ROI容易衡量的特点，因此也是AI替代legacy SaaS较容易建立商业闭环的领域。Rillet未来面对的竞争会逐渐从AI accounting startups扩大到NetSuite、Oracle、SAP和Microsoft。
3. 美国·纽约投资研究AI公司Multiplier获得600万美元新融资
原名WithAI，公司由前Bridgewater分析师Ian McInnis创办，投资人包括Y Combinator、Lux Capital，以及Bridgewater联席首席投资官Greg Jensen和Karen Karniol-Tambour等金融与科技行业人士。公开报道没有明确给出本轮标准轮次和估值，因此本期统一记为“新一轮融资”。
Multiplier主要服务中小型long-short equity hedge funds，将AI research agents部署在客户自己的private cloud中，对全球股票进行持续研究和监控，并保护基金内部研究数据和投资策略。
600万美元本身不大，投资人结构却很有意思。Bridgewater高管和实际客户进入cap table，为产品提供了一层行业验证。这个市场的问题也很清楚：hedge fund research高度专业化、数据敏感，而且客户数量有限。Multiplier能否从定制研究工具发展成可复制的软件平台，会决定市场上限。
4. 美国·奥兰多Relativity Networks完成2200万美元SAFE融资，并获得4000万美元Hyperscaler订单
新投资方包括Rhapsody Venture Partners、Bell Ventures和Faster Than Glass。公司同时获得一家未具名hyperscaler价值4000万美元的追加订单。需要特别区分：2200万美元是融资，4000万美元是客户订单，两者不能合并计算为6200万美元融资。
公司开发ChronoCore hollow-core fiber。传统光纤主要让光通过玻璃传播，hollow-core fiber则利用空气芯降低传播延迟，目标是连接距离更远的AI数据中心和计算集群。公司2025年曾完成约460万美元前种子轮融资。
AI基础设施投资已经开始进入GPU之外越来越细的物理层。随着单一数据中心受到电力和土地限制，计算集群可能分布在更大的地理范围，跨园区延迟随之进入系统设计。Relativity Networks的4000万美元hyperscaler订单比融资金额本身更值得继续观察，因为它提供了明确的商业需求信号。
5. 美国Rivian分拆公司Also完成1.5亿美元D轮融资，推进自动驾驶配送
由Prysm Capital领投，Eclipse、Greenoaks和MVP Ventures等现有投资人继续参与。公司成立不到两年累计融资约4.55亿美元。
Also最初从pedal-assist electric bikes和commercial cargo quads切入，目前正在扩展到autonomous delivery vehicles。公司2025年从Rivian分拆时获得约1.05亿美元资金，2026年3月完成2亿美元C轮，当时估值约10亿美元，本次再完成1.5亿美元D轮。
Also的融资轨迹显示，资本对它的定位正在从micromobility公司向Physical AI和autonomous logistics平台移动。它同时承担AI、车辆制造、供应链和规模生产的资本压力，因此自动驾驶能力能否转化成商业车队订单，会比单纯扩大产品线更重要。
6. 美国·圣何塞AI推理芯片公司Etched再融资7亿美元，估值升至210亿美元
Jane Street领投，Kleiner Perkins、Sequoia Capital、Andreessen Horowitz和Tiger Global等参与。
Etched专注AI inference hardware，最早以针对Transformer高度优化的Sohu ASIC进入市场，现在已经扩展到包括memory、interconnect、rack、power、cooling和software在内的Frontier Inference Cluster。Jane Street既是投资方也是首位客户，并已经测试和采购Etched硬件。公司7月刚刚完成3亿美元融资，当时估值103亿美元；不到一个月，估值再次翻倍至210亿美元。
Etched现在已经进入“高技术验证、高资本投入、高估值预期”同时存在的阶段。Jane Street的客户兼投资人身份提高了商业验证强度，但210亿美元已经提前计入大规模量产、客户扩张和长期tokens-per-dollar优势。下一阶段需要观察的指标包括量产良率、HBM与先进封装供应、第二代芯片、软件迁移成本以及客户合同转化成收入后的gross margin。
7. 美国·圣克拉拉低功耗AI计算公司Velaura AI完成1.1亿美元A轮融资，估值超过10亿美元
由Seligman Ventures领投，Capricorn Investment Group新加入，Samsung Catalyst Fund、StepStone Group和Maverick Silicon等现有投资人继续参与。
Velaura由原Auradine业务重组发展而来，目前重点开发面向cloud、edge和Physical AI的ultra-low-power silicon与software。Auradine时期曾完成约8100万美元A轮、8000万美元B轮和1.53亿美元C轮；Velaura成立后的融资序列重新从A轮开始，因此两套轮次不应简单连续排列。
Velaura对应的是AI基础设施越来越现实的电力约束。数据中心无法无限增加GPU，供电、散热和运营成本正在影响新算力部署速度。低功耗compute如果能够在实际workload中维持性能，会直接释放更多数据中心容量。公司下一步需要用第三方benchmark、量产进展和实际客户证明这种功耗优势。
8. 瑞士·苏黎世建筑机器人公司Gravis Robotics完成2亿美元A轮融资
由SoftBank投资。公司官方称，这是construction robotics领域规模最大的A轮融资。公司没有正式披露估值；Sifted等媒体报道称估值约10亿美元，因此如果提及这一数字，应明确标注为媒体报道，而不能作为官方估值。
Gravis开发用于挖掘机等heavy machinery的Physical AI系统，通过传感器、AI模型和控制软件让现有工程机械实现半自主或自主施工。公司2025年11月曾完成约2300万美元融资。
Gravis和人形机器人走的是两条不同的商业路线。建筑设备的人工成本、设备利用率和施工时间都可以直接量化，因此自动化系统更容易计算投资回报。SoftBank一次投入2亿美元，也说明Physical AI资本正在寻找比通用机器人更快形成收入的垂直场景。风险主要来自施工环境复杂性、安全责任、工程机械OEM合作以及长销售周期。
「J42 View」
把这8笔融资放在一起，本期资本流向可以看到三条比较清晰的线索：
第一条是Physical AI的基础设施正在变厚。Veeda AI做world models，Gravis做建筑机械自动化，Also进入autonomous delivery，资本开始同时覆盖simulation、intelligence和physical deployment。
第二条是AI基础设施的约束正在向GPU之外扩散。Etched解决推理计算效率，Velaura解决功耗，Relativity Networks解决跨数据中心网络延迟。AI计算规模继续增长之后，芯片、memory、电力、网络和地理位置会越来越像一个整体系统。
第三条来自应用层。Rillet进入general ledger，Multiplier进入投资研究。两家公司都选择专业程度高、数据敏感、人工成本高的工作流，也都必须证明AI可以在高责任环境里稳定执行，而不仅是生成建议。
本期8笔融资合计至少约13.78亿美元，其中最早期的Veeda一上来就是9000万美元以上种子轮，Etched则已经站到210亿美元估值。2026年的AI创投市场现在有个挺有意思的特点：公司的年龄可以很年轻，估值一点也不讲武德。😄