Humans& 以4.8億美元種子輪震撼業界：五位頂尖創辦人為何選擇「反自主AI」路線？

一、4.8億美元種子輪：一場令整個創投界側目的融資

2026年1月，一家名為Humans&的AI初創公司以4.8億美元的種子輪融資震動了矽谷。這筆融資的投後估值達到44.8億美元，使其成為創投歷史上第二大種子輪——僅次於同期Thinking Machines Lab以20億美元估值完成的融資。在種子輪階段便達到如此規模，意味着投資者願意在公司尚未推出任何產品之前，便以接近50億美元的價格押注這個團隊和他們的願景。

投資方陣容同樣令人矚目。SV Angel作為矽谷最具影響力的天使投資機構之一率先入場，共同創辦人Georges Harik以個人身份參投，NVIDIA——全球AI基礎設施的壟斷級供應商——亦赫然在列。此外，Amazon創辦人Jeff Bezos、Google Ventures（GV）、Laurene Powell Jobs旗下的Emerson Collective、Felicis Ventures、CRV以及500 Global等一線基金悉數參與。當NVIDIA和Bezos同時出現在一家種子輪公司的投資者名單上時，市場知道這不是一場普通的融資。

值得深思的是，這筆融資發生在AI行業估值已被普遍認為過熱的背景之下。OpenAI的估值已突破3,000億美元、Anthropic逾600億美元、xAI超過500億美元。在這種環境中，投資者仍願意以近50億美元的估值投注一家產品尚未面世的初創公司，說明Humans&的創辦人團隊和理念觸動了市場的某根深層神經——一種對當前AI發展路線的不安，以及對替代路徑的渴望。

二、夢幻創辦團隊：從xAI、Anthropic到Google第七號員工

Humans&之所以能在種子階段便吸引如此天量資本，最核心的原因在於其創辦團隊的陣容。五位共同創辦人各自代表着AI行業不同維度的頂尖能力，他們的集結本身就是一個極強的市場信號。

CEO Eric Zelikman此前在馬斯克的xAI擔任核心研究員，直接參與了Grok-2大型語言模型的開發。xAI以激進的訓練策略和快速迭代聞名，Zelikman在那裏積累了大規模模型訓練的實戰經驗。選擇離開一家估值超過500億美元、背靠馬斯克資源的公司來創業，說明他對AI應該走向何方有着強烈的個人判斷。

Andi Peng的加入或許是這個團隊中最具戲劇性的一筆。她此前在Anthropic工作——正是那家以「AI安全」為核心使命、由前OpenAI研究人員創立的公司。然而，Peng最終選擇離開Anthropic，原因是她不認同公司日益傾向自主AI代理的發展方向。在她看來，即便是以安全為旗號的AI公司，在商業壓力下也正在滑向讓AI獨立行動、減少人類參與的路徑。這種「從AI安全公司內部出走」的敘事，為Humans&的反自主AI立場提供了最具說服力的背書。

Georges Harik的名字在矽谷幾乎不需要介紹。他是Google的第七號員工，在Google早期歲月中一手建立了AdWords和AdSense兩個廣告系統——這兩個系統至今仍是Google年收入逾2,000億美元的核心引擎。Harik對如何從零構建改變世界的產品有着不可替代的實戰智慧，他的參與不僅帶來了資金（他同時也是投資者），更帶來了一種經歷過互聯網最輝煌時代的創業直覺。Yuchen He同樣來自xAI，而Noah Goodman則是史丹福大學教授，在計算認知科學和概率編程領域享有盛譽。這種「頂尖工程 + 頂尖學術」的組合，使Humans&在技術深度和商業執行力上都具備了令人信服的基礎。

三、反自主AI：一種逆潮流而行的哲學宣言

Humans&最引人注目的，不是融資數字，而是其在AI行業幾乎「政治不正確」的核心理念：AI應該賦能人類，而非取代人類。公司名稱中的「&」符號，本身就在宣告一種共存關係——不是「AI取代人」，而是「人與AI」。

這一立場直接挑戰了當前AI行業的主流敘事。OpenAI的產品路線圖日益圍繞自主代理展開——讓AI獨立完成複雜任務，從編寫代碼到管理日程再到執行商業決策。Anthropic雖然以安全著稱，但其Claude模型同樣在快速發展「電腦操控」（Computer Use）等自主操作能力。Google的Gemini、Meta的Llama，乃至整個AI行業的投資敘事，都在向同一個方向傾斜：AI應該盡可能獨立地行動，人類的角色應該從「操作者」退化為「監督者」甚至「旁觀者」。

Humans&的創辦人們認為這條路徑從根本上走偏了。他們的論點並非AI技術不夠強大，而是AI越強大，就越需要與人類保持緊密的互動關係。自主AI代理的問題不僅在於安全風險——雖然這也是一個嚴肅的問題——更在於它從根本上誤解了AI最大價值的實現方式。AI的最高價值，不在於取代人類的判斷，而在於放大人類的能力：讓一個人能做十個人的工作，讓一個普通人擁有專家級的決策支持，讓每一個人成為更強大的自己。

四、Andi Peng離開Anthropic：AI安全陣營的內部裂痕

Andi Peng從Anthropic出走加入Humans&，是這則新聞中最耐人尋味的細節。Anthropic由前OpenAI的Dario Amodei和Daniela Amodei兄妹創立，其成立的初衷正是因為他們認為OpenAI在AI安全方面不夠重視。Anthropic以「負責任擴展政策」為核心、以Constitutional AI為技術特色，長期被視為AI安全領域的標杆企業。

然而，Peng的離開暗示了一個令人不安的可能性：即便是最強調安全的AI公司，在商業化壓力下也可能偏離其初始使命。Anthropic近年來的產品發展軌跡確實顯示了這種張力——Claude的Computer Use功能讓AI能夠直接操控電腦界面，Claude Code讓AI能夠獨立編寫和部署代碼，這些功能在本質上都是在擴展AI的自主行動能力。當一家以安全為旗號的公司也在朝自主AI方向進化時，一位研究人員選擇離開並共同創立一家明確反對這一方向的公司，這種行為本身就是對整個行業最有力的批評。

Peng的選擇也折射出AI研究社群內部一場日益激烈的辯論：「安全的自主AI」是否是一個自相矛盾的概念？樂觀派認為，只要安全護欄足夠強健，自主AI代理的風險可以被控制在可接受的範圍內。悲觀派——顯然包括Peng——則認為，自主性本身就是風險的來源，而試圖在賦予AI更大自主權的同時確保安全，就像在加速行駛的同時試圖踩剎車一樣本質上是矛盾的。

五、技術路線：多代理強化學習與記憶系統

Humans&目前已披露的技術方向包括三個核心領域：多代理強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning）、記憶系統（Memory Systems）以及用戶理解（User Understanding）。雖然具體的技術細節尚未公開——這在產品尚未發佈的階段完全正常——但這三個方向本身已勾勒出一幅清晰的技術藍圖。

多代理強化學習是一個將多個AI代理放在共同環境中進行協作和競爭訓練的範式。與單一大型語言模型的方法不同，多代理系統允許不同的AI專家各司其職，在互動中學習如何更好地配合人類。這種方法的關鍵優勢在於，它天然支持「人在環中」（human-in-the-loop）的設計——人類可以作為系統中的一個核心節點，而非被排斥在決策迴路之外。

記憶系統則是Humans&技術路線中最具差異化潛力的部分。當前主流大型語言模型的一個根本缺陷是「無記憶」——每次對話都從零開始，模型不會記住你上週的偏好、上月的決策脈絡或去年的工作風格。Humans&將記憶系統作為核心技術方向，暗示其產品可能會深度理解和記錄每一位用戶的需求模式，隨時間推移變得越來越「懂你」。這種長期記憶能力對於「賦能人類」的目標至關重要——一個真正有用的AI助手，必須像一位跟隨多年的秘書一樣了解你。

用戶理解則將前兩個技術方向串聯成一個完整的產品邏輯：通過記憶系統積累用戶數據，通過多代理強化學習優化服務策略，最終實現對每一位用戶的深度、個性化、持續性的賦能。這三者共同構成的技術棧，與OpenAI或Anthropic的「通用智能」路線形成了鮮明的對比——Humans&似乎更關心「為你做什麼」而非「能做什麼」。

六、20人精銳團隊：以少勝多的創業策略

Humans&目前僅有約20名員工，但這20人的來歷讀起來像是AI行業的名人錄：成員來自OpenAI、Meta、AI2（Allen Institute for Artificial Intelligence）以及MIT。在OpenAI擁有數千名員工、Anthropic超過千人的時代，Humans&選擇以精銳小團隊的形態啟動，這一決策本身就蘊含深意。

首先，4.8億美元的資金分配在20人團隊上，意味着每位成員背後有約2,400萬美元的資源支持——這在AI行業中是罕見的。這種資源密度使得每一位團隊成員都能獲得頂級的計算資源、數據存取權和研究自由度。對於吸引和留住頂尖人才而言，這種「小而富」的模式具有獨特的吸引力。

其次，小團隊在AI研發中並不必然是劣勢。DeepSeek以相對精簡的團隊在多個基準測試中挑戰了OpenAI和Google，證明了研究效率並非單純由人數決定。AI研究的核心競爭力在於想法的品質、實驗設計的精巧和迭代速度——而這些在小團隊中往往更容易實現。Humans&的約20人如果真的都是從OpenAI、Meta等公司精心挑選的頂尖人才，其研究產出能力可能不亞於一個百人規模的普通團隊。

「我們不是在打造另一個更聰明的AI。我們在打造一種讓每個人都變得更聰明的工具。AI的終極衡量標準，不應該是它能獨自完成多少任務，而是它能讓人類多完成多少、多理解多少、多創造多少。」——Humans&創辦團隊理念

七、行業格局衝擊：OpenAI和Anthropic該緊張嗎？

Humans&的出現，在AI行業的版圖上劃出了一條新的斷裂線。此前，AI公司之間的競爭主要是「誰的模型更強」——參數更多、基準測試分數更高、響應速度更快。Humans&將競爭維度從「技術能力」轉移到了「設計哲學」：不是誰更聰明，而是AI應該為誰服務、以什麼方式服務。

對OpenAI而言，Humans&的挑戰尚屬間接。OpenAI的商業模式已深度綁定於自主代理路線——從ChatGPT的插件生態到Codex的自主編程能力，再到其企業產品中日益強調的「端到端自動化」承諾。短期內，OpenAI不太可能因為一家尚未推出產品的初創公司而改變其戰略方向。但長期而言，如果Humans&的產品確實證明了「人本AI」模式在用戶滿意度和商業價值上的優越性，OpenAI可能需要重新審視其對自主代理的全力押注。

對Anthropic的衝擊可能更為直接。Andi Peng的出走本身就是一種公開聲明——Anthropic的安全敘事正在被其自身的前員工質疑。如果Humans&成功，它將成為一面鏡子，持續映射出Anthropic在「安全」承諾與「自主化」產品之間的張力。對投資者和企業客戶而言，這種敘事衝擊可能比技術競爭更具破壞力。

更宏觀地看，Humans&的融資成功——尤其是NVIDIA和Bezos的參與——表明即便是AI行業最核心的資本力量，也在對沖自主AI路線的風險。NVIDIA同時投資推動自主AI的公司和反對自主AI的公司，這不是矛盾，而是精明的風險分散策略。

八、香港視角：人本AI理念對本地生態的啟示

Humans&的崛起對香港科技生態具有多重啟示。首先，在產品設計哲學層面，香港作為一個高度國際化、多語言、服務業佔GDP逾90%的經濟體，對「賦能人類」型AI的需求可能天然高於「取代人類」型AI。香港的金融從業者、法律專業人士、醫療工作者和教育工作者，需要的不是一個完全自主運作的AI代理，而是一個能深度理解他們專業語境、記住他們工作習慣、放大他們專業判斷的智能夥伴。

其次，Humans&的融資模式為香港AI創業者提供了一個重要參考：在AI領域，差異化的理念和頂尖的團隊，可以在產品推出之前便獲得近50億美元的估值。香港擁有多所世界排名前列的大學、活躍的國際人才流動和成熟的金融基礎設施，具備孵化類似高品質AI初創團隊的條件。問題在於本地生態系統是否有足夠的膽識和耐心，去支持那些擁有原創理念、但尚未證明商業模式的早期團隊。

最後，Humans&所代表的「人本AI」路線，與香港特區政府近年來推動的「以人為本」智慧城市戰略高度契合。如果AI的發展確實分化為「自主化」和「人本化」兩條路線，香港或許可以成為後者在亞太地區的試驗場和推廣中心。在全球AI治理的辯論中，一個明確擁抱「人本AI」價值觀的國際金融中心，其示範效應可能遠超其市場規模本身。Humans&的故事提醒我們：AI行業最重要的競爭，正在從「誰的模型更強」轉向「AI應該為誰而建」。這個問題的答案，將決定未來十年我們每一個人與AI共處的方式。