四年前，我和联合创始人创办 Together AI，是因为我们认为生成式 AI 是人类进步的一个转折点。我们相信，这项具有时代意义的技术应当开放、充裕可得，而不是被少数几家公司掌控。
从那时起，我们为开源 AI 构建了一个全栈 AI 平台，以前沿研究为根基，为 AI 应用和智能体提供最快、最高效的推理。如今，数以千计的客户信赖 Together AI，其中包括 Cognition、Decagon、Eleven Labs、Cursor 和 Suno 等许多全球增长最快的 AI 公司。这份对 AI 未来的信念，如今的发展速度甚至超过了我们最乐观的预期。
今天，我很高兴宣布我们旅程中的下一个里程碑：8 亿美元的 C 轮融资，投资方阵容出色，包括 Aramco Ventures、NVIDIA、Vista Equity、General Catalyst、Emergence Capital、SE Ventures、Pegatron、Salesforce Ventures、March Capital、DTCP Growth、Lux Capital、Geodesic、PSP Partners 等。除股权资本外，我们还获得了超过 500 MW 算力容量的承诺，这部分将由新投资方独立出资，以支持我们未来几年预期的算力增长。
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生产级 AI 的经济账
随着 AI 系统开始承担真正的脑力劳动，它们正从偶尔使用的工具转变为核心的生产基础设施。企业不再只是为演示生成寥寥几条回复，而是在部署能够编写代码、解决客户问题、分析文档并自动化整个工作流的智能体。随着这类工作的规模扩大，对推理的需求也随之增长。
许多公司发现，这带来了一个根本性的经济挑战。闭源前沿 LLM 的成本结构在原型阶段看似可控，到了生产环境往往难以为继。随着使用量增长，推理账单的增速超过预算，迫使公司在对智能的需求加速增长之际反而要限量配给。最成功的公司正以市场一贯的方式应对：为一种日益重要的资源，找到更高效的生产方式。
Together AI 已成为开源和定制 AI 的生产平台，将前沿模型与推理栈各层的持续创新相结合，在大规模场景下提供最佳的经济性。DeepSeek、Nemotron、MiniMax、Kimi 和 GLM 等开放权重模型已经缩小了与专有前沿模型的质量差距，同时让开发者可以自由地针对自己的应用对其进行定制和微调。因此，使用开放模型构建产品的公司通常能在保持同等或更好性能的同时，将成本降低 6 到 20 倍。例如，Decagon 迁移到 Together AI 后，推理成本降低了六倍。
但生产级 AI 的经济性并不只由模型决定，而是由整个技术栈决定：模型、内核、编译器、推理系统、训练基础设施、硬件利用率，以及把这一切整合在一起的软件。
Together AI 是一家研究驱动的公司。在过去的几个季度里，我们从研究到生产的流水线大幅加速。我们发布了面向 NVIDIA Blackwell 的 FlashAttention-4，以及 Together Megakernel 和 together.compile，把内核级优化带到生产工作负载中，并扩展了后训练 API，以支持工具调用、推理和视觉语言模型。我们为领先的前沿开源模型推出了最快的端点，并已成为全球最大的 AI 词元生产者之一。
我为我们构建的平台感到自豪：它在推理、训练和加速计算方面，为生成式 AI 的全套生产能力提供选择权、控制权、占优的经济性和前沿性能。我也为 Together AI 在加速创新、在全球范围内推动开源 AI 生态方面所扮演的角色感到自豪。
致我们的客户、团队和投资人：感谢你们相信这一愿景，并帮助我们把它变为现实。这个里程碑当然值得庆祝，但它感觉更像是一个开端。我们仍处于一场将重塑每个行业的技术变革的最初阶段。
如果我们的愿景引起了你的共鸣，欢迎联系我们，我们正在招聘工程、研究、产品和市场拓展（go-to-market）等多个方向的人才。