维度网讯，Patronus AI 宣布完成由 Greenfield Partners 领投的5000万美元B轮融资，并发布其数字世界模型（Digital World Models），这是一类全新的大规模仿真环境，旨在帮助AI系统在复杂数字工作流中进行训练、评估和优化。本轮融资的参与方包括现有投资者 Notable Capital、Lightspeed Venture Partners、Datadog、三星（Samsung）、Factorial Capital、Gokul Rajaram，以及多位领先的AI和软件企业高管。

自不到三年前成立以来，Patronus AI 已成为前沿AI系统的评估、仿真基础设施和可靠性测试领域的服务商。目前，该公司与全球大多数顶尖前沿AI实验室和超大规模云服务商合作。公司过去一年营收增长超过15倍，反映出市场对帮助组织训练、评估和部署日益自主化AI系统的基础设施需求持续上升。新融资使 Patronus AI 累计募集资金达到7000万美元。

Patronus AI 由来自 Meta AI、Amazon AGI 和 Google 等机构的AI研究人员和工程师联合创立，其中包括前 Meta AI 研究员 Anand Kannappan 和 Rebecca Qian。团队经验涵盖大语言模型（LLM）评估、AI对齐、公平性以及具身智能体。

第一代生成式AI建立在静态互联网文本和基准排行榜之上。但随着智能体进入更长、更复杂的工作流程，这种方法的局限性正日益凸显。一个处理客户升级请求、操作企业软件、跨数千份文档进行研究或调试生产基础设施的智能体，无法仅通过基准记忆来训练，这些系统需要类似于它们将实际运行的数字世界的动态环境。Patronus AI 正在构建其所谓的数字世界模型——语言扩散世界模型，旨在扩展仿真数据的生成，以训练和评估AI智能体在复杂数字工作流中的行为。

该公司构建的仿真基础设施允许AI系统在逼真的软件、研究、通信和企业工作流程上进行训练，目标并非优化狭隘的基准性能，而是产生能够在模糊、长周期任务中可靠运行的智能体。Patronus AI 认为仿真将成为AI时代定义性的基础设施层之一。该方法旨在解决AI领域中可扩展监督的问题。Patronus AI 联合创始人兼首席执行官 Anand Kannappan 表示：“静态评估只能告诉你模型是否能在受控环境中回答一个狭隘的问题。它们无法告诉你智能体能否应对模糊性、从失败中恢复、或在长期不可预测的工作流中可靠运行。这需要系统能够练习、适应并随时间积累经验的环境。”

凭借新资金，Patronus AI 计划扩大其研究组织、壮大工程团队，并投资于大规模训练和运行数字世界模型所需的计算和基础设施。Greenfield Partners 合伙人 Itay Inbar 表示，AI的未来将依赖于能在复杂环境中可靠学习和运行的系统，而仿真正成为实现这一目标的关键。

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