一 | 图片来源：Jeremy Nixon AI 基础设施公司 Infinity 周一宣布完成 1500 万美元融资，估值 1 亿美元，投资方包括 Touring Capital、Principal VC 以及来自 OpenAI 和 Anthropic 等公司的研究人员。
二 | 8 月 26 日消息，科技媒体 Android Authority 昨日（8 月 25 日）发布博文，报道称谷歌计划为 Android XR 引入“聆听区域”（Listening area）设置，提供“仅前方”和“周边区域”2 种麦克风模式。该媒体通过逆向拆解 Google Translate for Android 10.32.66 版本，发现了“聆听区域”相关文本字符串。援引博文介绍，这项设置可能位于“翻译设置”菜单中，并明确标注“仅限眼镜”（Glasses only），因此目标设备是运行 Android XR 的智能眼镜。模式方面，根据拆解文本，该功能会提供 2 种模式：第 1 种是“仅前方”（Front only），用于翻译用户正前方传来的语音。 该初创公司正在构建软件，以便让 AI 芯片更容易运行 AI 模型。该模式更适合一对一对话，也可能帮助设备减少背景噪声，把注意力集中在面前的说话者身上。英伟达之所以成为领先者的一个重要原因，不仅在于其高性能芯片，还在于其 CUDA（Compute Unified Device Architecture）软件，这使得其 GPU（最初为图形处理设计）能够充当通用处理单元。
三 | 第 2 种是“周边区域”（Surrounding area），用于翻译附近区域内的所有语音。最大的 AI 开发框架 PyTorch 和 TensorFlow 都建立在 CUDA 之上。相关说明暗示，该模式可能调用 Android XR 设备上的完整麦克风阵列，以扩大语音拾取范围。这使得开发者能够用像 Python 这样的流行语言编写应用，使用这些主流 AI 框架后，应用默认将运行在英伟达芯片上。 大多数这些应用级初创公司既没有资源也没有技术能力去编写自己的内核——即驱动芯片运行的低级软件——并将其应用移植到其他 AI 芯片上。
四 | 所以 Infinity 试图构建一种可替代 CUDA 的内核软件，能够适配任何类型的芯片，比如 SRAM、GPU、手机芯片和 Systolic Array。Infinity 属于新一波初创公司，正通过一个又一个产品，试图削弱 NVIDIA 的市场主导地位。
五 | Infinity 正在尝试构建一个通用的推理库，以在所有芯片上运行，从而使这些芯片能够自动复制最先进的研究成果。 Infinity 由 Jeremy Nixon 于去年创立，他曾是 Google Brain 的研究员，也是黑客网络社区 AGI House 的创建者。Nixon 告诉 TechCrunch，他决定创办这家公司是因为他痴迷于“自动发明”这一想法——即“AI 系统实际上可以成为一种元技术”的信念。
六 | 他说自己曾发明过一种名为 Omega 的机器学习算法，该算法本质上可以创造新的机器学习算法并在一个反馈回路中自动评估它们。 那次成功让他开始思考这种方法还能在哪些情形下适用，他转向了硬件领域，相信自动化系统也可以生成运行芯片更高效所需的低级代码，比如内核等。
七 | Infinity 的 AI 研究 Agent Ignition 旨在为可替代 NVIDIA 的芯片编写 AI 推理所需的低级代码。它会测试、调试并衡量硬件在该代码下的运行速度，并在需要时自动重写代码以提升性能。该系统具备自我优化能力，意味着它会持续学习并改进自身。Nixon 表示，它还能够适应不同的芯片架构，无论是否为专有设计。最终成果是 Infinity 所称的与 CUDA 水平相当的软件栈。 Nixon 表示，客户包括 AI 芯片制造商（以及意图挑战 NVIDIA 的企业）D-Matrix，Infinity 也在与其他大型芯片和云计算公司洽谈。 然而，人类仍然参与其中，提供高层指示，而Agent则承担更多繁琐的体力活。在一项案例研究中，该初创公司发现Agent的工作速度远快于单独的人类，将可能需要数年或数月的过程缩短到数小时或数天。Infinity 不收取预付许可证费；相反，它从性能提升和成本节约中抽取一部分，衡量的是每秒令牌数的变化。 目前，Infinity 有 26 名员工，包括设计、运营和工程人员。 参考资料： https://techcrunch.com/2026/07/20/inference-startup-infinity-raises-15m-from-touring-capital-openai-and-athropic-researchers/。
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Published on:17:07:35
