Humans&完成480亿美元种子轮融资，研发协作式基础模型引领AI新范式

巨额种子轮融资

2026年1月，AI初创Humans&宣布完成480亿美元种子轮融资。

• 投资方包括多家顶级风险基金，资金规模在AI领域属前所未有。
• 创始团队成员曾在Anthropic、Meta、OpenAI、xAI以及Google DeepMind担任关键技术岗位。

业务与技术愿景

Humans&的核心目标是构建“人类+AI经济”的中枢神经系统，提供面向协作的基础模型，而非传统的单用户聊天机器人。

• 协作模型：模型被设计为具备社会智能，能够理解团队成员的技能、动机和需求，并在多方对话中实现信息对齐。
• 训练方法：采用长时程强化学习（Long‑horizon RL）和多智能体强化学习（Multi‑agent RL），让模型在跨多轮交互中保持计划、修正和执行能力。
• 产品形态：团队暗示产品可能嵌入类Slack、Google Docs、Notion等多用户协作平台，提供决策汇总、会议记录、意见整合等功能。

市场竞争与挑战

AI协作层正成为业界新焦点，已有多家巨头布局：

• Anthropic的Claude Cowork正尝试在工作流中提供协作建议；
• Google的Gemini已深度集成于Workspace；
• OpenAI推出多智能体编排工具，帮助开发者构建工作流。 然而，这些方案大多基于现有大模型进行二次封装，缺乏从根本上针对社会智能进行的模型架构创新。Humans&若成功实现“协作型基础模型”，有望在竞争中形成差异化优势。

另一方面，训练和规模化新模型需要巨额算力和数据支撑，Humans&需在算力获取、成本控制以及人才竞争方面面对严峻挑战。

前景展望

创始人Andi Peng将此阶段描述为“从单一问答模型向多用户协作模型的第二波浪潮”。如果Humans&能够交付能够理解团队动态、记忆长时程上下文的模型，将为企业内部协作、远程办公乃至家庭决策提供全新交互方式。

行业观察人士指出，随着AI从工具向伙伴转变，协作层的商业价值将快速放大。Humans&的融资规模与创始团队背景为其提供了实现愿景的底气，也让其成为资本与技术双向关注的焦点。未来数年，Humans&的产品落地速度、模型性能以及与现有协作平台的兼容程度，将决定其能否在AI协作赛道上脱颖而出。

“AI的真正价值在于工作流层面的协同，而不是单点自动化。”——LinkedIn联合创始人Reid Hoffman（引述）