一家名為Core Automation的新興AI公司近日引發行業關注。這家由前OpenAI研究副總裁Jerry Tworek創立的企業，在成立初期便吸引了來自Anthropic、Google DeepMind和OpenAI的多位頂尖人才加入。公司核心團隊包括Anthropic研究員Rohan Anil、Google DeepMind的Gemini項目研究員Anmol Gulati，以及主導GPT-4o開發的前OpenAI產品經理Joanne Jang。
Tworek在OpenAI任職近七年，期間主導了o1和o3兩代推理模型的開發，并深度參與GPT-4的后訓練及GPT-5的部署工作。他于今年1月離職時表示，希望探索"在OpenAI體系內難以實現的研究方向"。在近期播客訪談中，他直言當前頭部AI公司面臨三重挑戰：既要開發更強大的模型，又要承擔巨額GPU計算成本，同時還要維持用戶增長曲線。這種環境下，企業對高風險長期研究的投入意愿顯著降低。
Core Automation的研發方向與傳統AI公司形成鮮明對比。公司官網聲明指出，單純擴大模型規模、增加訓練數據或采用靜態部署方式已難以推動行業進步。其核心目標包括開發替代大規模預訓練和強化學習的新算法，以及尋找比Transformer架構更具擴展性的新型網絡結構。公司特別強調"配備強大智能體的小團隊"將成為未來前沿研究的主力軍。
據內部融資文件顯示，該公司正在推進名為Ceres的持續學習模型開發。該模型訓練所需數據量僅為現有頭部模型的百分之一，并具備在生產環境中實時更新權重的能力。這種技術路線若能實現，將顯著降低模型訓練成本和更新延遲，對機器人控制、工業自動化等需要長期適應特定環境的領域具有重大價值。持續學習技術面臨的主要挑戰是防止"災難性遺忘"——即模型學習新知識時不丟失已有能力。
在組織架構上，Core Automation采取與大廠截然不同的策略。公司目前僅有十余名員工，與OpenAI和Google DeepMind數千人的研發團隊形成巨大反差。其解決方案是通過高度自動化研究流程來提升效率——先用自動化工具處理基礎研發工作，騰出人力專注于更具突破性的研究，再從新研究成果中尋找新的自動化機會。這種自我強化的循環體系既是產品研發邏輯，也是組織運營邏輯。
資本市場對這類由頂尖研究員創立的新公司表現出濃厚興趣。Core Automation成立僅數周便啟動5億至10億美元融資計劃，估值超過50億美元。盡管尚未推出具體產品，但多家投資機構已基于其技術路線和團隊背景給出高額估值。不過這些新公司都面臨嚴峻挑戰：需在幾年內開發出能與GPT、Gemini等成熟產品競爭的技術，或提供巨頭難以復制的獨特解決方案。Core Automation的時間壓力尤為突出，因其研究方向與谷歌、OpenAI等公司的長期規劃高度重合，只是尚未實現規模化應用。
當前AI領域已出現多個采取非主流技術路線的新實驗室。Thinking Machines Lab專注提升多模態智能體的可靠性，Safe Superintelligence實驗室押注安全優先的超級智能開發，AMI Labs則致力于世界模型研究。這些機構雖然技術方向各異，但都認為單純擴大模型規模的路線難以持續，均以明確的技術突破點作為發展基礎。
