General Catalyst возглавила раунд на $1,1 млрд для двухмесячного стартапа River AI

River AI, стартап в сфере ИИ, основанный соучредителем xAI Игорем Бабушкиным, привлёк $1,1 млрд в рамках посевного раунда/раунда серии A под руководством General Catalyst и AMP PBC при участии Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator и Temasek. 

(AMP PBC — инвестиционная компания, специализирующаяся на ИИ, основанная в 2026 году бывшим генеральным партнёром Andreessen Horowitz Анжнеем Мидхой, который инвестировал в такие компании портфеля a16z, как Black Forest Labs, Mistral AI, LMArena и OpenRouter.)

В июне River вышла из режима скрытной разработки с чрезвычайно интересной миссией. Бабушкин, в резюме которого значатся должности в сфере ИИ в DeepMind и OpenAI, намерен создать ИИ с нуля, начав с того, как обучаются модели. Это должно превратить агентов в персонально обучаемых помощников, а не направить их по пути, который выбрали другие лаборатории ИИ: замене людей на рабочих местах.

«Чтобы добиться этого, мы считаем, что весь стек необходимо перестроить от начала до конца: обучение, модели, продуктовый уровень и новое оборудование, которое позволит персональному ИИ находиться рядом с вами», — написал он в своём блоге по случаю запуска компании.

«Способные агенты станут обычной частью повседневной жизни. Они будут меньше походить на помощников, к которым вы обращаетесь сегодня, когда нужно выполнить задачу, и больше — на ангелов-хранителей: незаметно присутствовать рядом, быть на вашей стороне и помогать с тем, что действительно важно для вас. Они будут хорошо вас знать и принадлежать вам, а не кому-то ещё», — представляет он.

River уже предлагает API, тарифицируемый за каждый 1 млн токенов, причём расценки зависят от используемой открытой модели. API позволяет разработчикам применять к моделям как дообучение с подкреплением (RL), так и адаптацию низкого ранга (LoRA). Этот первый продукт призван стать противоядием от инженерии промптов. «Промптинг направляет модель, которой вы не владеете и которую не можете улучшать. River позволяет обучать открытые модели так, чтобы они действительно принадлежали вам, — и предоставлять их через API, как любую другую конечную точку», — говорится в описании продукта.

Хотя для молодой компании этот раунд стал инвестициями впечатляющего размера и, возможно, ещё одним свидетельством перегретой атмосферы вокруг ИИ, предпосылка River появилась в особенно благоприятный момент. Компании начинают осознавать, что хотят самостоятельно определять судьбу своих ИИ-моделей, используя сочетание моделей, в том числе моделей с открытыми весами. River обещает решить связанную с этим задачу, требующую экспертизы в области дообучения, с помощью своего неооблачного предложения.

«Любое предприятие может выполнить сложный цикл обучения с подкреплением за 15–20 минут без необходимости в инфраструктурной команде, при этом экономия средств по сравнению с альтернативами с закрытым исходным кодом составит от двух до четырёх раз», — говорится в объявлении компании о привлечении финансирования.

Более масштабное видение этой компании заключается в том, что у каждого будут собственные агенты, обученные им самим и работающие от его имени. Мы уже видим эту концепцию в действии благодаря распространению персональных агентов, работающих локально, в виде OpenClaw и его производных. Кроме того, мы уже видим, как Nvidia сотрудничает с производителями компьютеров, такими как Dell, Microsoft и HP, в сфере оборудования с поддержкой ИИ.

Ещё предстоит выяснить, чем будут отличаться технологии River. Но компания начинает с внушительным запасом средств, чтобы это проверить.