硅谷大佬集体下场做 Neo Labs | 盘点估值最高的20家

2025 年底，半退休状态的前亚马逊 CEO Jeff Bezos，选择重返一线亲自下场创业。

公司名叫 Project Prometheus，方向是工程与制造领域的 AI。他们自己的说法是「AI for the physical economy」。

目前，Project Prometheus 还没有公开产品。公开报道显示，这家公司在 2025 年秋季启动时，已经拿到约 62 亿美元启动资金；到 2026 年 4 月，又被曝正接近完成一轮约 100 亿美元融资，投后估值约 380 亿美元。

一个新物种

这不是科研院所干的事吗？

没错，但如果你去看同一时期硅谷拿到大钱的公司，会发现 Bezos 不是特例。

过去一年，硅谷出现了一批有着相似底层逻辑的公司。

没有成熟产品，营收可能接近于零，但估值动辄独角兽起跳。通常由顶级AI实验室出来的研究员、教授，或者已经财务自由的连续创业者创立。

它不同于我们认知中传统的「学术机构」or「创业公司」。它要在同一个屋顶下，同时扛住四件事：科学路径是否成立、工程能不能跑通、市场有没有人买单、资本能不能撑到关键节点。

硅谷现在有个非正式叫法：Neo Labs。

为什么偏偏是现在

先看一组数字。

牛顿力学到瓦特蒸汽机，89年。麦克斯韦方程到商用无线电，31年。到了微软、谷歌时代，研究和生产进了同一家公司，但研究员的奖励函数是论文，产品经理的奖励函数是收入，两套体系各算各的账。

距离一直在缩短，但从来没有像今天这样接近于零。

原因不复杂。过去研究的产出是论文，论文和市场之间隔着漫长的转化链条。而如今，研究的产出可以直接就是代码、药物分子、材料设计方案、企业的运营规划。它不再需要等待转化，本身就是生产资料。

但光有这一点还不够，还需要另外两个条件同时成立。

一是工具链。大模型把工程门槛大幅压低，研究员不再需要等一个工程团队来「实现」自己的想法，他们自己就能把想法跑起来。研究到产品之间的人头，少了一大截。

二是资本逻辑。当研究突破本身就能撬动估值，投资人开始愿意在产品出现之前、收入出现之前，就押下数十亿美元。Jeff Bezos 的 Project Prometheus 尚无任何公开产品，却已到位超过 60 亿美元；Ilya Sutskever 的 SSI 完全拒绝短期商业化，估值仍然超过 300 亿美元。资本无需再等待产品，它开始可以直接押注研究方向本身。

三个条件叠在一起——研究即生产、工程门槛下降、资本提前入场，构成了一个过去从未有过的窗口。

研究者第一次有可能不依附于大机构，独立地把一件事从科学前沿一路推进到市场验证。

Neo Lab，就是这个窗口里长出来的新物种。

TOP 20 Neo Labs 盘点

这批 Neo Labs 从哪儿来，又在押注什么？我们系统梳理了估值 TOP 的 20 家，逐一拆解。

Project Prometheus

（估值约 $380 亿）

Jeff Bezos 亲自下场，联合前 Google X 的 Vik Bajaj 创立。方向是用 AI 改造工程设计、制造与物理对象开发，被 Bezos 描述为面向物理世界设计工具的 「artificial general engineer」。目前没有任何公开产品，却已到位约 62 亿美元启动资金。融资体量最大，对标下一个工业时代的操作系统。

Safe Superintelligence / SSI

（估值约 $320 亿）

老熟人了，OpenAI 联合创始人、前首席科学家 Ilya Sutskever 创立。完全拒绝任何短期商业化，在架构最底层把”安全、对齐、可控”作为单一技术问题攻克，目标是直达安全的超人类智能。融资总额逾 30 亿美元，是这批 Neo Labs 里估值最高的纯研究型公司。联创 Daniel Gross 后续离开加入 Meta 超智能相关团队，Sutskever 的这场孤注一掷式押注，至今没有给外界任何关于进展的信号。

Skild AI

（估值约 $140 亿）

来自 CMU 机器人与具身智能研究背景的团队，致力于为多形态机器人打造通用「大脑」与机器人基础模型。走的是机器人领域「Android 系统」的路线，不绑定特定硬件形态，让同一套基础模型适配从工厂机械臂到人形机器人的各种本体。2026 年 1 月完成 14 亿美元 Series C，估值超过 140 亿美元。

Thinking Machines Lab / TML

（估值约 $120 亿）

前 OpenAI CTO Mira Murati 创立，联创阵容堪称 OpenAI 史上最强集体出走：John Schulman 任首席科学家，Barret Zoph 任 CTO，Lilian Weng（翁荔）加盟，总计约 30 名顶级研究员。以公共利益公司（PBC）形式运营，强调多模态、协作式通用智能与开放研究文化。a16z 领投，种子轮约 20 亿美元，估值 120 亿美元。

Reflection AI

（估值约 $80 亿）

两位来自 Google DeepMind 的创始人。Antonoglou 曾参与 AlphaGo 核心研究，Laskin 参与 Gemini reward/modeling 相关工作。从 coding agents 起步，后转型为强调开放智能与政府/科研合作的美国前沿 AI 实验室。累计融资逾 21 亿美元，2025 年 10 月估值约 80 亿美元，是这批里转型轨迹最清晰的一家。

Hark

（估值约 $60 亿）

Figure AI、Archer Aviation 的连续创业者 Brett Adcock 再度出山，方向是面向消费端和个人 AI 的硬件与通用交互界面。在这批「科研重器」路线的 Neo Labs 里，Hark 是少见的直接对准 C 端的方向。2026 年 5 月完成约 7 亿美元 Series A，估值 60 亿美元，Adcock 本人自投约 1 亿美元，押注色彩鲜明。

Physical Intelligence / π

（估值约 $56 亿）

伯克利机器人学教授 Sergey Levine、斯坦福教授 Chelsea Finn 等联合创立，专注为物理世界打造跨具身通用基础模型，让机器人迎来它自己的「GPT-1 时刻」。2025 年完成 6 亿美元新融资，估值约 56 亿美元；公司累计融资已超过 10 亿美元。贝佐斯、OpenAI、Thrive Capital 深度注资，学术 + 产业双重背书，是机器人基础模型赛道目前公认标杆之一。

World Labs

（估值约 $50 亿）

「AI 教母」李飞飞创立，ImageNet 的缔造者、斯坦福 AI Lab 前主任。方向是「空间智能」，首款产品 Marble 已公开展示，能够生成可漫游、可编辑的 3D 世界。2026 年完成约 10 亿美元新融资，AMD、Nvidia、Autodesk 等参投。

Unconventional AI

（估值约 $45 亿）

MosaicML 创始人、前 Databricks AI 负责人、Nervana Systems 联合创始人 Naveen Rao 创立的新型 AI 计算/硬件公司。在算力层面试图打破英伟达主导的既有格局，从硬件重新定义 AI。种子轮约 4.75 亿美元，2025 年 12 月估值约 45 亿美元，创始人自带多次从零到一的芯片和 AI 基础设施经验。

Recursive Superintelligence

（估值约 $40 亿）

Richard Socher（前 Salesforce 首席科学家、You.com 创始人）的新公司，目标是递归自我改进 AI，由 You.com 拆分后独立运营。团队汇聚来自 Salesforce AI、Meta FAIR、Google DeepMind 和 OpenAI 的研究与工程人才。2026 年 4 月据 FT 报道，Recursive Superintelligence 完成至少 5 亿美元融资，投前估值约 40 亿美元。

Decart

（估值约 $40 亿）

来自以色列的 AI 公司，核心方向是实时视频/世界模型与 AI 优化软件，代表作包括可实时交互的 Minecraft 世界生成。技术演示层面引发广泛关注，Sequoia 等顶级机构参投。累计融资约 4.5 亿美元，2026 年 5 月完成 Series B 后估值约 40 亿美元。

Ricursive Intelligence

（估值约 $40 亿）

注意，这家公司名叫 Ricursive Intelligence，和 Richard Socher 的 Recursive Superintelligence 不是同一家公司。

前 Google Brain 的 Anna Goldie 与 Azalia Mirhoseini 创立，两人正是最早在《Nature》发表“AI 设计芯片布局”论文的团队，研究成果直接影响了 Google TPU 的设计流程。核心飞轮：AI 设计芯片 → 芯片跑出更好的 AI → 再去设计更好的芯片。Series A 融资约 3 亿美元，当前估值 40 亿美元。

AMI Labs

（估值约 $35 亿）

图灵奖得主、“深度学习三巨头”之一 Yann LeCun 离开 Meta 后，联合 Alexandre LeBrun（Wit.ai/Meta AI 背景）创立，总部巴黎。公开批判 LLM 路线，认为 JEPA 架构才是通向真正智能的正路。种子轮超 10 亿美元，Bezos、英伟达、三星参投，估值约 35 亿美元 pre-money。

Isomorphic Labs

（累计融资约 $27 亿，估值未披露）

Alphabet/DeepMind 体系下的 AI 药物设计公司，CEO 为 DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis。以 AlphaFold 的技术积累为基础，同步推进 AI drug design engine 与临床管线，Series B 融资约 21 亿美元。

Poolside

（估值约 $30 亿）

面向软件开发的基础模型与 coding agent 公司，CEO Jason Warner 曾任 GitHub CTO，联创 Eiso Kant 来自工程/创业背景。在 Cursor、Cognition 等产品层竞争白热化的背景下，Poolside 押注的是自研基础模型而非在现有 LLM 上搭建应用层。Series B 融资约 5 亿美元，估值约 30 亿美元。

Xaira Therapeutics

（估值约 27 亿美元）

AI-first 药物研发公司，融合 AI、生物学与临床转化，其创始阵容包括蛋白质设计领域重要科学家 David Baker，并吸收了 Baker 实验室相关技术积累。以 10 亿美元启动资金入场，是这批 Neo Labs 中少数直接把商业制药管线当主战场的公司，押注的是 AI 能从根本上压缩药物发现与验证的时间周期。

Liquid AI

（估值约 $20 亿）

MIT CSAIL 团队创立，以 Liquid Foundation Models 为核心，强调参数效率、部署灵活性和边缘推理能力。Series A 约 2.5 亿美元，估值约 20 亿美元，方向和当前主流路线都不一样，但也因此有机会在资源有限的部署场景里找到独特的生存空间。

Magic

（估值约 $15 亿）

面向软件工程自动化的长上下文 coding model / agent 公司，核心差异化在于极长上下文窗口和深度代码生成能力。战略/成长轮融资约 3.2 亿美元，估值约 15 亿美元。

Flapping Airplanes（估值约 $15 亿）

由 Stanford PhD student Ben Spector 等创立的新 AI 研究实验室，方向是提升 AI 模型的数据效率，试图让模型在更少训练数据下获得更强能力。2026 年 1 月，公司宣布完成约 1.8 亿美元种子轮融资，投资方包括 GV、Sequoia、Index Ventures 和 Menlo Ventures；据 WSJ 等媒体报道，该轮估值约 15 亿美元。

Harmonic

（估值约 $14.5 亿）

数学超智能与可验证推理公司，以 Lean4 等形式化证明方法降低 AI hallucination，将数学推理能力作为「可信 AI」的突破口。核心团队来自 Robinhood（CEO 背景）与数学/形式化推理学术圈。Series C 约 1.2 亿美元，2025 年 11 月估值约 14.5 亿美元。

真正的考验，是沉默期

这批公司面对的真正压力，比起技术，可能更在于他们是否能熬住。

Xaira Therapeutics 的药物研发管线，从 AI 设计分子到临床验证，短则三年、长则更久；Ricursive 的芯片从设计到流片验证至少一年。在这段沉默期里，人才市场和资本市场都不会等你。

Thinking Machines Lab 今年初刚经历了一波离职潮，联创 Barret Zoph、Luke Metz，以及 founding team 成员 Sam Schoenholz 回流 OpenAI。

据 Fortune 报道，一位前 OpenAI 研究员透露，这些离职离不开「钱」，Meta、Google 开出的 package 有时高达数亿美元，还附带加速 vesting，几个月内就能套现。

Neo Labs 能给的是未来可能值几十亿的期权，但“可能”两个字在 AI 这个行业，每隔几个月就要重新定价一次。

资本侧的压力同样存在。这批 Neo Labs 加在一起估值超过千亿美元，意味着里面至少要跑出一家万亿级别的公司，这笔账才算得过去。

2012 年的 DeepMind 也是这个处境。从第一个前向传播到 AlphaFold 解决蛋白质折叠，用了将近十年，中间也没有人知道答案。

现在的区别是，当年 DeepMind 面对的竞争烈度，和今天完全不在一个量级。

所以别急着用今天的估值排座次。

十年后这张榜单大概率会重排，而那时候排在最前面的名字，今天可能还藏在某个连产品都没有的实验室里。

文章来自于微信公众号 “十字路口Crossing”，作者 “十字路口Crossing”