83亿美元估值背后：Together AI完成8亿美元C轮融资，开源AI云平台加速崛起

Together AI 今日宣布完成8亿美元C轮融资，本轮由Aramco Ventures领投，Vista Equity Partners、General Catalyst、Emergence Capital、NVIDIA、March Capital、Pegatron、S Ventures（SentinelOne）及 Schneider Electric 旗下风险基金 SE Ventures 等机构共同参投。 融资完成后，Together AI估值达83亿美元，较2025年2月由General Catalyst领投的上一轮融资（估值33亿美元）再度翻倍。此次C轮融资所得资金将主要用于拓展推理服务能力，以及大规模扩充基础设施容量，持续深化其作为开源AI基础设施核心提供商的市场定位。

Together AI成立于2022年，公司自身定位是"AI原生云"，致力于以大幅低于闭源模型的成本；其核心产品是一套针对开源 AI 模型优化的云平台，支持企业在DeepSeek、MiniMax、Kimi等主流开源模型上训练和运行AI工作负载，相较于封闭系统具有显著的成本优势，提供多种推理服务形态：

公司联合创始人兼 CEO Vipul Ved Prakash 表示："智能正在成为现代经济的基础性资源，与电力、带宽和资本同等重要。我们的使命是让智能变得充裕而非昂贵。AI 的未来不会被少数几家公司所垄断，而将由数百万开发者和企业共同构建，开源模型正在让这一切成为可能。"

Together AI 平台底层由 Nvidia 芯片驱动，并搭载自研软件引擎 ATLAS。该引擎的关键技术之一是"推测解码（Speculative Decoding）"：通过将主模型与一个轻量级神经网络协同工作，轻量模型率先生成草稿响应，主模型随后校验并修正，从而大幅提升推理速度。与业内通行方案不同的是，Together AI 的 ATLAS 技术能够根据用户需求的变化，自动调整轻量级模型的配置，有效避免精度随时间下降的问题。公司表示，ATLAS 最高可将部分推理工作负载的速度提升400%。

在模型训练方面，Together AI 提供可接入数千张 GPU 的训练集群，支持 Kubernetes 和 Slurm 两种管理工具，分别面向易用性和高度定制化需求。同时，其训练集群内置软件可自动检测并修复 GPU 故障，降低因芯片异常导致训练流程中断或引入错误的风险。

在业务层面，Together AI 上一季度年度预订额已突破11.5亿美元，过去12个月内行业开源模型使用量增长了三倍。公司目前服务数千家付费客户，其中包括 Cursor、Cognition 和 Decagon 等知名 AI 企业。客户反映，与闭源模型相比，在同等甚至更优性能下，成本节省幅度达6倍至60倍——以 Decagon 为例，迁移至 Together AI 后，推理成本直接降低了六倍。麦肯锡数据亦显示，近四分之三的企业预计将进一步加大开源 AI 的使用力度。

在业务表现方面，Together AI表现强劲：第二季度年化订单额已突破11.5亿美元，受益于开源模型使用量的快速增长（过去一年中，行业开源模型使用量增长了三倍）。其客户群体涵盖Cursor、Cognition、Decagon等AI原生企业。客户反映，与闭源模型相比，在同等甚至更优性能下，成本节省幅度达6倍至60倍——以 Decagon 为例，迁移至 Together AI 后，推理成本直接降低了六倍。麦肯锡数据亦显示，近四分之三的企业预计将进一步加大开源 AI 的使用力度。公司预计未来五年内计算容量与基础设施规模将扩展约50倍。

Together AI 的本轮融资，是开源 AI 基础设施赛道迅速崛起的有力佐证——当闭源大模型的高昂定价开始蚕食企业利润率，开源替代方案的商业逻辑便愈发清晰。对中国的 AI 创业者与 SaaS 从业者而言，DeepSeek、MiniMax、Kimi 等国产开源模型已跻身 Together AI 的核心支撑模型之列，这不仅印证了国产开源生态的全球竞争力，更预示着"低成本、高性能"的开源推理云将成为下一阶段 AI 应用规模化的关键基础设施。谁能率先在国内构建类似的开源 AI 云层，谁就有望在这场基础设施卡位战中占据先机。