River AIは、設立からわずか約2か月で、シード／シリーズAの資金調達ラウンドで11億ドルを調達した。ラウンドはGeneral CatalystとAMP PBCが主導し、Nvidia、AMD Ventures、Y Combinator、Temasekが参加した。
同社を設立したのは、xAIの共同創業者であるイーゴル・バブシキンで、これまでDeepMindとOpenAIでAI分野の職務に就いていた。Riverは6月にステルス状態を終え、モデルの訓練方法から着手し、AIを根本から再構築することに焦点を置くビジョンを発表した。
個人が訓練できるエージェント
バブシキンは、同社のローンチブログで説明したように、技術を人間の労働者の代替へと向かわせるのではなく、ユーザー自身が訓練できるアシスタントへAIエージェントを変えたいと考えている。
Riverは、このビジョンを実現するには、訓練、モデル、製品レイヤーを含むエコシステム全体を再構築する必要があると考えている。さらに、パーソナルAIをユーザーの近くに置き続けられる新たなハードウェアも必要になる。バブシキンは、将来のエージェントについて、日常生活に静かに寄り添い、ユーザーをよく理解し、ユーザーの利益のために働く存在になると説明している。
モデルをカスタマイズするAPI
同社は現在、100万トークン単位で課金するAPIを提供しており、価格は利用するオープンモデルによって異なる。このAPIにより、開発者は強化学習（RL）と低ランク適応（LoRA）を利用してモデルを調整できる。
Riverは、最初の製品をプロンプトエンジニアリングだけに依存する方法の代替として位置付けている。同社の説明によれば、プロンプトの記述は、ユーザーが所有しておらず改善もできないモデルを指示するものにすぎない。一方、Riverではオープンモデルを訓練してユーザー専用にし、その後、他のエンドポイントと同じように実行できる。
企業ニーズへの賭け
今回の大型ラウンドは、オープンウェイトモデルを含む複数のモデルを組み合わせることで、自社モデルの将来を管理したいという企業の関心が高まる中で実施された。Riverは、同社がneocloudと呼ぶクラウドサービスの提供に、ポストトレーニングの専門知識を組み込むことに賭けている。
同社によれば、どの企業でも、インフラチームを必要とせず、15～20分で複雑な強化学習プロセスを実行できるという。また、クローズドソースの代替手段と比べて、コストを2～4倍削減できるとしている。これらの数値は、同社が発表した資金調達の告知に記載されている。
広範なビジョンと巨額の資金
Riverのより広範なビジョンは、誰もが自分専用のエージェントを持ち、自ら訓練して、自分の代理として働かせることにある。市場の状況からは、OpenClawとその派生製品のように、ローカルで動作するパーソナルエージェントが登場していることに加え、NvidiaがDell、Microsoft、HPなどのコンピューターメーカーと提携し、AIアプリケーションを実行できるハードウェアを提供しようとする動きも見られる。
Riverの技術が実際に他のソリューションとどのように異なるのかは、依然として明らかではない。しかし同社は、自らのビジョンを発展させるための大きな資源を与える巨額の資金を得て、その歩みを始めることになる。