行业核心趋势 - AI领域出现“neolab”风潮，即由OpenAI、DeepMind等巨头出走的顶尖研究员创立的新型实验室 [1] - 这些实验室普遍不谈营收和商业化，专注于情感智能、AI社会、自动化科学家等高风险、长周期的前沿探索方向 [1] - 仅五家neolab初创公司在过去一个月内就完成或洽谈了高达25亿美元的融资 [3] - 资本押注逻辑发生根本变化，不看产品而看重创始人“黄金标签”，在种子轮阶段就有9家neolab斩获10亿美元估值 [1][6] 代表性公司融资与估值 - Thinking Machines Lab：前OpenAI CTO创立，正以500亿美元估值筹划40亿至50亿美元新一轮融资，仅推出初步开发者工具Tinker [1][13] - Safe Superintelligence：由前OpenAI首席科学家创立，专注超智能安全，估值达320亿美元级别，获Google和Nvidia投资 [8][10] - Humans&：前xAI研究员创立，专注情感型AI，成立数月内以40亿美元估值洽谈10亿美元融资 [16] - Reflection AI：由前DeepMind核心成员创立，A轮估值5.55亿美元，投资人投入1.3亿美元，红杉和英伟达参投 [20] - Richard Socher's lab：You.com CEO筹建，目标募资近10亿美元，研究方向为自动化AI研究 [21] - Periodic Labs：前OpenAI和DeepMind成员创立，完成约3亿美元种子轮融资，由a16z领投 [27] - General Intuition：2025年10月获得1.34亿美元种子/早期融资，是当年AI领域最大早期融资之一 [31] - Harmonic：Robinhood联合创始人创立，2025年完成C轮融资，估值达约14.5亿美元 [34] 主要研究方向与技术特点 - 情感与长期关系建模：Humans&让AI理解情绪、进行价值权衡，处理用时数周甚至数月的长期任务 [16] - 多智能体与社会协作：Isara构建“AI社会”，让上千个AI智能体像真实公司一样自主分工与协作 [5][35] - 自动化科学研究：Periodic Labs和Richard Socher's lab致力于让AI自主完成从假设提出到实验验证的全链路科研流程 [23][25] - 安全优先的超智能开发：Safe Superintelligence将“开发可控的超智能”作为唯一使命，安全优先于短期商业化 [8] - 身体化与长期学习系统：Inception Labs聚焦让AI通过物理交互积累经验，形成可长期更新的策略 [30] - 时空推理与环境感知：General Intuition利用游戏视频数据训练理解物体运动与长期因果关系的模型 [31] - 数学超级智能：Harmonic重新设计数学推理系统，让AI像人一样抽象、验证和反思 [34] - 可解释的群体智能：Thinking Machines Lab研究符号-概率混合架构，组织轻量级模型实现可审计的多智能体协同 [13]