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2025.08.09 05:02 约 134 分钟 企业级应用 持续阅读

未来50强来了

RECODEX · 深度文章 企业级应用

本文信息来源：generalist

认识全球 50 家最有潜力的初创企业。由投资人提名，The Generalist 遴选。

未来50强来了
插图：Tyler Comrie

朋友们，

我非常激动地宣布 2025 年版《The Future 50》已发布——这是一个收录全球最具潜力、在提名时估值不超过 2 亿美元的初创公司数据库 。这是一个历时五个月的项目，汇聚了 200 多位顶级风险投资从业者，获得了保密信息并进行了详尽的独立研究。去年的 Future 50 是我们最受欢迎的发布，已有多家公司随后以显著更高的估值完成了融资。

我们创建《The Future 50》的目标很简单：在这些初创公司广为人知之前， 把它们介绍给 The Generalist 的读者。

为什么要这么做？

我们深知， 早期获悉一家爆款公司的信息可能成为真正的转折点 ——对寻找下一个重磅投资的投资者、寻求施展才华的运营者，以及寻求灵感的创始人来说，都是如此。

为此，我们孜孜不倦地打造了我们版本的早期发现系统 ，用于识别伟大公司。该系统由投资者提名、严谨研究、独家数据和我们的编辑流程驱动。

要点总结

关键主题

尽管获奖者之间存在极大差异，但几个关键主题尤为突出。关注人工智能对传统企业的影响、对数据的永不满足的渴求、创新的治理模式，以及更多方面。

未来50强来了

来自各方的创新

正如去年一样，我们在全球发现了杰出的公司。尽管美国仍然是高增长初创企业无可争议的中心，我们在12个不同国家找到了优秀团队。获奖者中有人在巴西打造出色的人工智能企业，在印度开发高性能无人机系统，在澳大利亚推出优雅的产品软件。

未来50强来了

最常见的领域？人工智能。

正如你所料，人工智能无处不在——从医疗保健到国防，从生物科技到加密货币再到时尚。毫无疑问，富有才华的创业者们正以高效且独创的方式利用这项技术创造全新体验、振兴传统行业并破解棘手难题。

未来50强来了

B2B 胜于 B2C

近 75%的获奖者以 B2B 模式运营，18%为 B2C。尽管如此，“未来 50 强”仍包含一些引人注目的新型消费体验，可能会改变我们购物、消费以及与 AI 伴侣互动的方式。

精简团队

尽管有个别例外，大多数获奖者的全职员工不到50人。考虑到许多初创公司尚属年轻，这并不完全罕见，但看到精简团队也能取得如此大的进展仍然令人震惊。

在另一端，也有一些初创公司虽然建立了大规模运营，但估值仍低于我们的门槛。这表明全球范围内劳动力成本的差异，以及强劲的单位经济如何让公司自筹资金推动增长。

这只是开始！完整文章和数据库中还有更多内容可供探索。

未来50强来了

我们的流程

你可以用无数种方式来尝试制作像这样的榜单。你可以根据被视为的地位、硬性指标、个人观点或礼仪性评委的意见来整理。我们采取了不同的方法，并有几个关键特征：

  1. 设定估值门槛。 我们首先在提名时将估值门槛设定为融资后估值 2 亿美元。（当然，有些公司在随后五个月内又进行了融资。）要比较一家生物科技公司和一家社交媒体应用本已不易——当一家还是种子公司而另一家已到 D 轮规模化阶段时，比较难度只会增加。2 亿美元的门槛优先考虑那些在市场上已有真实牵引力和强大产品，但仍有很大成长空间的公司。
  2. 关注提名人质量，而非数量 。我们选择了主动出击的方式，认为这能让我们制作出最高质量的榜单。我们联系了全球 200 多位公认顶尖的投资人，邀请他们提名最具潜力的公司。我们从那些我们认识并认为选股能力卓越的人开始。反过来，我们又请他们提名其他他们认为令人印象深刻的投资人。我们只接受合伙人级别投资人的提名，以及少数具有卓越眼光的天使投资人提名。总体而言，几乎所有一线基金的投资人都有参与。
  3. 推动到边缘 。我们相信，许多最有影响力的公司将会在美国之外崛起。我们主动寻求来自拉丁美洲、非洲、欧洲、大洋洲和亚洲的顶级风险投资者，以确保全球覆盖。正如你将发现的，这份名单包含了许多来自硅谷以外的杰出机构。
  4. 强制排序以避免过度提名 。如上所述，我们要求每位投资者只提名他们认为特别有潜力的两家公司，并为每家公司提供解释。（有些投资者最终多提了几家，我们也予以考虑。）我们的最终目标不是征集尽可能多的提名，而是鼓励提名人做出艰难选择，挑出他们认为最顶尖的那几家。另请注意，为避免利益冲突，我本人并未提名任何公司。
  5. 逐一研究每家公司 。在收到大量优秀提名后，我亲自审查了每一家。这包括阅读投资者的理由，并通过公司官网及相关新闻直接研究公司情况。我们据此将名单筛选为一组决赛入围者。
  6. 请求独家、确认性信息 。我们直接联系了入围者，要求他们提供能证实提名时估值的数据、累计筹资金额和收入运行率。我们还请他们概述主要差异化来源，并强调他们认为值得注意的其他成效。部分公司允许首次公开分享这些数据；其余信息仍属保密，但在我们的评估中极为重要。
  7. 作出最终判断。 我们利用从公司那里获取的信息来选出最终的 50 家。这个过程依赖于我亲自审核公司提供的所有补充数据。在做出选择时，我们考虑了各项指标，但也认识到优秀公司在商业成熟度上的节奏各不相同。
  8. 提供详细描述和明确理由 。我们对榜单的一大不满是它们往往缺乏细节。对于每一位入选 Future 50 的获奖者，您都会看到对其业务及其重要性的清晰概述。同时还会有以要点列出的理由，解释其入选原因：我们看重的点以及原因。

没有任何流程是完美的，任何方法都存在权衡。然而，这一流程使我们能够创造出独一无二的东西：一份全球性的、详尽且可操作的潜在传世公司名单，其中许多公司我此前从未听闻。

今日加入即可访问完整数据库。与去年的入选者一样，我们预计这些公司的估值不会长时间停留在2亿美元以下。

未来50强

认识全球 50 家最具潜力的初创公司。由投资者提名，The Generalist 甄选。

如果您更愿意在数据库中查看未来 50 强，可以通过下面任一链接进行。与文章本身一样，该数据库仅为像您这样的付费会员设计， 请不要对外分享 。未来 50 强是经过五个多月的调研和撰写得出的成果；订阅对支持我们的工作至关重要。 密码是：nextgen50

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按字母排序

1、Achira

一种横跨物理学与机器学习的药物发现“第三条路径”

      • 网站： https://achira.ai/
      • 领导团队： John Chodera（首席执行官），Theofanis Karaletsos（联合创始人），Daniel Smith（首席技术官）
      • 成立：2024
      • 员工人数：12
      • 总部：美国加利福尼亚州旧金山与纽约市
      • 部分投资者：Dimension Capital、Amplify Partners、NVIDIA

Achira 的业务内容是什么

开发新药并不容易。发现新药成本高且耗时，通常需要制药公司多年努力。为寻找有效疗法，制药公司使用计算机模型来评估和预测尚未合成的新分子如何达到预期目标。

历史上，计算机模型大致遵循两种途径之一：依赖基于物理的模拟或依赖机器学习模型。两者各有显著优劣。基于物理的模拟能够模拟前所未见的相互作用，但无法从数据中学习。与此同时，纯机器学习模型可以从数据中学习，但通常需要如此大量的数据，以至于在发现过程的后期才能发挥作用。

总部位于纽约市的 Achira 认为需要一条“第三条道路”。具体而言，它正在构建将老派生物分子模拟器的专业性与务实性与当代人工智能的原始算力相结合的模型。这种组合大幅缩短了发现新有前景药物所需的时间。

最终，其目标是将该行业转变为所谓的“真正的逆向设计问题”——与制药公司筛选数百万种化合物以找到有效者不同，Achira 认为可以彻底颠覆这一模式。在它对未来的设想中，药物开发者只需概述他们希望特定药物做什么，Achira 就会为手头的任务找到合适的化合物。为此，Achira 生成可与真实数据相媲美的合成数据集。通过如此做法，它解决了长期制约此类努力的数据问题。该方法新颖且雄心勃勃，可能改变我们应对疾病的方式。

Achira 最近从 Dimension Capital、Amplify Partners、Compound 和 NVIDIA 的风险团队筹集了 3300 万美元，用以构建其产品。

我们为何选择它

Achira 代表了尖端人工智能与基础物理学的汇聚，应用于医疗保健领域最紧迫的挑战之一。

      1. 令人印象深刻的科学领导力。 首席执行官约翰·Chodera 作为纪念斯隆-凯特琳癌症中心 Chodera 实验室的负责人，拥有令人瞩目的资历：被引用次数超过 26,000 次，发表论文 170 余篇。他的专业涵盖分子模拟、统计力学和计算药物发现。长期从事机器学习工作的 Theofanis Karaletsos 也加入其中，现任陈-扎克伯格倡议的人工智能负责人。这是机器学习与模拟专业能力的绝佳组合。
      2. 一个巧妙的中间路线。 据 Achira 称， 现行的生物分子模拟方法已不再适用，但纯粹的机器学习方法又缺乏必要的背景信息。如果这家初创公司能成功将两者的优点结合起来，它将处于令人羡慕的地位。其颠覆传统药物发现方式的终极愿望令人信服。
      3. 快速扩张的机遇。 2023 年，药物发现领域的人工智能被估值为 $1.7 billion，这并不是一个巨大的市场细分。但在其增长如此迅速、预计到 2033 年将接近 120 亿美元时，这一点就无关紧要。鉴于更快将有效药物推向市场的巨大价值，最终的市场规模很可能会更大。现在正是一个新势力乘势而起的理想时机。

2、Adora

为产品团队提供的可视化事实来源

      • 网站： https://www.adora.so/
      • 领导层： Omar Salem（首席执行官），Nathan Scully（首席技术官）
      • 成立：2023
      • 员工人数：15
      • 总部：澳大利亚，悉尼
      • 部分投资者：Blackbird Ventures、Designer Fund、Skip Capital

Adora 的业务是什么

大多数产品团队难以了解他们的产品在用户手中实际是什么样子。相反，他们常常被迫依赖静态截图、过时的文档和无法完整呈现体验的零散分析数据。这种脱节阻碍了开发和进一步优化。

Adora 认为它能做得更好。与过时的 Figma 文件不同，Adora 为团队提供了产品和用户旅程的实时交互式可视化地图。令人印象深刻的是，它无需任何人工操作，自动捕捉并归档跨语言、设备和用户群的每个界面、交互和用户路径。Adora 还叠加了详尽的分析并提供会话回放，帮助团队更好地理解产品的使用方式。这是一个简单却强大的组合。

尽管 Adora 仍是一家尚未向公众开放的年轻公司，但它已经引发了大量关注，消息人士称试用客户对其产品赞不绝口。早期客户包括 Canva、Notion 和 Linktree 等一些对产品格外讲究的科技公司。此外，还有约 2000 家机构在 Adora 的候补名单上。

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Adora（Adora）

我们为何选择它

如前所述，Adora 通过巧妙解决每个产品团队都感同身受的一项痛点，赢得了卓越的早期客户好感。

      1. 创始人与市场高度契合。 首席执行官 Omar Salem 此前负责 Canva 的产品增长，正是在那里遇到了 Adora 旨在解决的问题。首席技术官 Nathan Scully 在亚马逊工程团队时也经历过类似的阻力。这个团队似乎具备几近理想的背景、洞察力和专业知识来应对当前挑战。
      2. 对常见问题的优雅解决方案。 几乎每个产品团队都能从更清晰、更具交互性的产品体验可视化中受益。Adora 正是做到这一点。关键是，它几乎不需要人工投入即可启动运行，从而消除了采用的最大障碍。
      3. 在成熟客户中早期获得吸引力。 鉴于 Adora 的成立时间尚短，仍有许多需要证明的地方。但它开局良好，签下了像 Canva、Notion 和 Linktree 这样的灯塔客户，以及 Relevance AI 和 CoinTracker。据报道，Adora 在这些早期采用者中展现出强劲的产品与市场契合度，这令人鼓舞。

3、Airbound

面向印度的经济型无人机配送

      • 网站： https://www.airbound.com/
      • 领导层： Naman Pushp（首席执行官）
      • 成立：2023
      • 员工数：36
      • 总部：班加罗尔，印度
      • 部分投资者：Lightspeed Venture Partners、gradCapital

Airbound 的业务内容是什么？

无人机配送长期以来一直被寄予改变物流行业的厚望，但经济性始终是阻碍。尽管空中配送在速度和可达性方面有明显优势，但每次配送的成本一直高得令人望而却步，使其仅适用于紧急医用物资或奢侈品等高端配送。要让无人机配送真正改变商业模式，就必须在日常用品运输上与传统方式竞争。

Airbound 相信自己能攻克这一根本性难题。这家总部位于班加罗尔的初创公司专注于研发能够以极低成本投递包裹的无人机。长期来看，首席执行官 Naman Pushp 希望 Airbound 能以不到一美分的成本投递 3 公斤的货物——这一价格水平将使空中物流即便用于非常低价值的物品也具有经济性。

为此，该初创公司专注于极致减重与创新设计。Airbound 设计出一种不同寻常的无人机，“像火箭起飞，像飞机飞行”。每架机体重仅 2.5 公斤，能携带 1 公斤载荷飞行 37 公里，制造成本约为 2500 美元。据 Airbound 称，这一做法使他们能够将 15 至 25 公斤级无人机的能力浓缩到这款轻量机上。

Airbound 计划先从医疗配送起步，在医疗机构与实验室之间运送血样，然后再扩展到更大的杂货和食品配送市场。在这些领域，该初创公司希望与 Zepto、Zomato 等快速物流企业合作，彻底改变其成本结构。在完成数千英里的试飞后，Airbound 打算于 2025 年开始商业配送。

我们为何选择它

Airbound 的驱动力是对实现“几乎免费”的无人机配送的深度执着。迄今为止的进展表明，这一崇高目标不应被轻易忽视。

      1. 执着、异常出众的创始人。 首席执行官 Naman Pushp 在 15 岁时就开始着手研究 Airbound，并在几年后退学于卡内基梅隆大学，全职投入无人机研发。他花了一年时间打造了一款吸引投资者、技术上令人印象深刻的垂直起降原型机。Pushp 似乎在年轻时就承担起了毕生的事业。
      2. 注重细节。Airbound 对优化设备重量和开发新的制造工艺以争取微小减重极为痴迷。公司称，这一方法使他们能够将一款 15–25 公斤无人机的功能压缩到一架 2.5 公斤的机型中——为实现经济性突破奠定了基础。
      3. 即将起飞。 Airbound 的方案并非空谈，尽管还未真正实现商业化。其无人机在测试中已可靠地飞行了数千英里，目标是在正式启动后迅速扩展规模。Pushp 和他的团队预计今年晚些时候开始进行商业配送。
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Airbound 的无人机（Airbound）

4、Anima

面向医疗保健的 Salesforce

      • 网站： https://www.animahealth.com/
      • 领导团队： Shun Pang（首席执行官），Rachel Mumford（首席运营官）
      • 成立时间：2021年
      • 员工人数：25
      • 总部：英国，伦敦
      • 主要投资者：Hummingbird Ventures、Molten Ventures、Y Combinator

Anima 的作用是什么

医疗从业者面临着一个持续存在的难题：被行政工作淹没，无法全身心投入患者护理。医生和护士在编码、归档、预约安排以及回复常规患者询问等繁琐任务上花费大量时间。这种行政负担使临床人员疲惫不堪，并造成瓶颈，导致患者等待护理和关注的时间更长。

Anima 认为技术可以恢复平衡。这家公司由医生为医生打造，创建了一个护理赋能平台，自动化处理这些繁琐的行政事务并简化患者互动，为临床医生腾出更多时间在最关键之处与患者相处。

AI 是 Anima 平台的核心。通过其 AI 助手 “Annie”，Anima 在 24 小时内解决了 85% 的患者咨询，并将编码和归档时间缩短了一半。在其整套产品中，Annie 协助医务人员进行分诊、预约、文件处理、分析和协作。关键是，Anima 能与 NHS 的遗留系统如 EMIS、SystmOne 和 GP Connect 集成。该产品已为超过 400 家诊所提供服务，覆盖 200 多万名患者。该初创公司已处理超过 430 万起患者案例，每天有 2 万人使用该平台。

Anima 的雄心不局限于英国，也不止于其当前的产品。该初创公司打算在美国立足——这是成为“医疗行业的 Salesforce”的关键一步。即便如此，对首席执行官庞舜（Cambridge 受过教育的医生，投资者称他为一位尤其凶猛的创始人）来说，这可能仍不够。庞舜希望从长远来看，Anima 不仅成为一套记录系统，还能通过高分辨率的护理计划驱动真正的个性化医疗。

不过，庞舜所称的“第一阶段”进展顺利。2024 年 Anima 增长了 450%，实现了现金流为正，签约年度收入超过 1400 万美元。这一切都是由大约 20 人的精干团队完成的——其中 60%的人在加入 Anima 之前曾创办过由风险投资支持的公司。

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Anima 的产品（Anima）

我们为何选择它

Anima 代表了医疗的未来——通过自动化繁琐事务来释放临床人员时间并改善患者体验。

      1. 已被验证的渗透力。 Anima 已为数百家 NHS 诊所提供服务，在这一难以切入的客户群中取得了令人瞩目的进展。医疗系统向来对变革抵触，且采购流程复杂。随着规模扩大，Anima 的商业成熟度应能为其带来优势。
      2. 真正的影响。 Anima 的产品旨在将医生工作时间自动化多达 50%。它已开始产生实际影响，使诊所可处理的患者数量增加 2.5 倍，电话等待时间减少 30 分钟，并提高了两周后结案的数量。
      3. 有更大空间可拓。 虽然深耕英国市场，Anima 并不满足于只留在英格兰，志在征服美国及更广阔地域。一旦在美国站稳脚跟，便能立刻打开一个更大的可触及市场。当然，如果它成功实现大规模真正个性化护理，将会革新更广泛的医疗保健行业。

5、Assort Health

再也不用听等待音乐了

      • 网站： https://www.assorthealth.com/
      • 领导层： Jon Wang（联合首席执行官），Jeffery Liu（联合首席执行官）
      • 成立：2023
      • 员工人数：51
      • 总部：美国旧金山
      • 精选投资者：First Round Capital、Chemistry、Quiet Capital

Assort Health 的业务

医疗行业的电话系统已然失灵。患者常常要等待三十分钟甚至更久，只为确认一次预约，这在整个就医体验中造成了挫败感和低效。这一问题迫使医护人员在重复性的电话工作上消耗大量时间，而患者则因中途放弃电话或对就医体验日益不满。

Assort 正在提供帮助。这家旧金山初创公司构建了一个面向患者的智能代理操作系统。它的语音代理可处理患者互动的全部范围，从预约与取消到处方续配和一般咨询，免除了患者为基本医疗事务而长时间等待接线的需要。

与通用语音人工智能解决方案不同，Assort 的系统针对医疗保健的特殊需求专门设计。它可直接与电子健康记录和诊所管理系统集成，同时保持 HIPAA 合规，并依赖涵盖 16 个不同专科（从心脏病学到儿科学）的专用模型。该平台全天候运行，支持多种语言，并包含经过深思熟虑的功能，例如“兄弟姐妹预约”（Sibling Scheduling），用于在一次通话中为多个孩子预约——该功能是在观察到父母为连着的预约打两次电话后开发的。

结果显示了真实影响：Peninsula Orthopaedic Associates 在实施 30 天内等待时间从 11 分钟降至 1 分钟，同时保持 99%的排班准确率和 90%以上的一次来电解决率。在 2500 万次患者交互中，Assort 面向患者的客服获得了 4.3/5 的好评，证明患者更偏好 AI 带来的效率，而不是无休止的等待音乐。

我们为何选择它

Assort Health 正通过技术专长与客户关怀相结合，解决医疗行业的电话噩梦。

      1. 它正在奏效 . 简言之，Assort 为患者节省时间，也为医疗机构节省时间和金钱。后者可将与电话支持相关的运营成本降低多达 63%，同时增加净新增患者数量。
      2. 增长迅速。Assort 正在快速扩张，已赢得数十家临床客户并处理数百万次患者互动。其 4.6/5 的满意度评分反映出患者的认可。这是一家几乎一开始就找到了强烈产品市场契合的公司。
      3. 专注于医疗的差异化。 联合首席执行官 Jon Wang 和 Jeff Liu 为 Assort 带来了深厚的人工智能和医疗专业知识。Jon 在斯坦福从事人工智能研究并曾入读医学院，后辍学投身创业；与此同时，Jeff 此前开发的 AI 速记系统被数十万名医生采用。这种背景赋予他们罕见的产品直觉以及对细节的敏锐把握，帮助 Assort 区别于通用语音代理。

6、Atlas

面向科技精英的 Amex Centurion

      • 网站： https://atlascard.com/
      • 领导层： Patrick Mrozowski（首席执行官），Kenan Pulak（首席技术官），Sid Parihar（首席设计师）
      • 成立：2023
      • 员工人数：49
      • 总部：美国旧金山
      • 主要投资者：Marathon Management、Verified Capital、Y Combinator
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Atlas 卡

Atlas 的作用

如何才能在 The Corner Store 预留到一个位置？或在 Cotogna 订到一张桌子？想拿到美国网球公开赛的场边票应该怎么做？

越来越多时候，答案可能是：发短信给 Atlas Card。由首席执行官 Patrick Mrozowski 之前的金融科技公司 Point Card 延伸而来的 Atlas，瞄准新兴超级富豪。它试图在竞争激烈的市场中以现代版的 Amex Centurion 来突出重围，提供由 AI 驱动的礼宾服务，解锁热门餐饮场所、奢华酒店和 VIP 活动的入场机会。关键在于，Atlas 并不将礼宾服务外包，而是内部处理，以确保服务质量和效率。

正如你所料，Atlas 在其专属礼宾服务之外还提供一系列功能。其中包括一张无预设消费额度的卡，以及各种福利，比如可免费使用洛杉矶国际机场一个专属、无平民打扰的贵宾通道。它承诺提供“顺滑如奶油”的应用体验、丰厚的奖励，以及一张足够精致、能让 Patrick Bateman 出现冷汗的金属卡。

尽管 Atlas 倾向于保持低调，但其发展势头难以忽视。这家初创公司记录着数亿美元的消费和八位数的收入。客户不仅在使用它，更在依赖它，平均每年消费数十万美元。如果 Atlas 能在保持其魅力的同时扩大受人追捧的合作伙伴关系，那么有充分理由预计这些数字将继续攀升。

我们为何选择它

Atlas 在超高端细分市场找到了非凡的产品-市场契合度，首年通过口碑推荐实现了强劲增长。

      1. 有机增长。 Atlas 在没有付费营销的情况下取得了显著的吸引力，依靠会员推荐和口碑增长。这表明 Atlas 具有强劲的产品与市场契合度，以及那种“你懂的”酷感。这是构建一张奢华卡的两个理想支柱。
      2. 重塑一个品类。 尽管在位品牌仍保有一定的身份象征，但它们在数字化方面落后。发一张黑卡在某些圈子里或许仍能引来几分羡慕的目光，但摆弄一个过时的应用会削弱光彩。这为像 Atlas 这样的新来者留下了空白——既足够亮眼以挑起关注，又足够高效以赢得数字一代。
      3. 模型优势。 与传统发卡公司不同，Atlas 并不完全依赖利息和费用作为收入来源。相反，它的大部分收入来自于客户的消费偏好。Atlas 的高净值用户在高利润率且刷卡费（interchange）更高的类别中消费占比更大。它还得益于纵向整合的策略。其内部的管家服务和旅行社能够通过预订酒店、私人飞机等实现盈利。

7、Atomicwork

AI 原生的 ServiceNow

Atomicwork 的业务

Atomicwork 正在为 AI 时代重新构想企业 IT 服务管理（ITSM）。虽然像 ServiceNow（市值 1970 亿美元）这样的传统平台是为不同的技术范式构建的，但 Atomicwork 从零开始设计，以利用具代理能力的技术。

该产品以 Atom 为核心——一个通用 AI 代理，可直接通过 Slack、Microsoft Teams、电子邮件或浏览器处理 IT、HR 和业务工作流程。通过在团队常用的平台上提供服务，Atomicwork 消除了对独立服务门户或复杂终端用户培训的需求。Atom 背后是一张由专门工作代理组成的网络，用以接管重复性和低价值任务。这些代理能够即时提供答案、实时诊断问题、在浏览器上执行任务、调用 API，并自主研究复杂问题。公司表示，该系统平均能够自主解决约 50% 的支持查询。

值得注意的是，Atomicwork 的产品随着时间推移变得更加强大。与去年相比，员工满意度提高了 21%，问题解决时间缩短了 52%。公司开始使用 Atomicwork 平均需要 8 周时间——比传统工具更易部署。一旦投入使用，该初创公司往往会被跨部门采用，超过 50% 的客户在 IT、HR 和财务团队中使用该解决方案。

Atomicwork 的高效性已赢得了诸如 Zuora、Pepper Money 和 Ammex Corporation 等企业的青睐。关键是，新客户正在签署多年期合同，现有客户也在扩大使用规模。Atomicwork 已吸引了 Khosla Ventures、Battery Ventures、Z47 和 Blume Ventures 投资 4000 万美元。

我们为何选择它

ServiceNow 并非易被颠覆（Atomicwork 也不可能轻松击败这家巨头），但在一个引人注目的领域里它已取得良好开端。

      1. 对市场扰动而言时机恰到好处。 ServiceNow 提议以 28.5 亿美元收购 Moveworks，证实了面向服务管理的智能代理式 AI 方法的可行性。Atomicwork 在企业积极重新思考其技术栈之际出现，提供了一种为目标设计的替代方案，相较那些昂贵的需要大量定制和数月部署的遗留平台更具吸引力。
      2. 快速部署的优势。 Atomicwork 产品的相对简洁性和适应性意味着客户可以更快上线。与需要数月实施的方案不同，Atomicwork 在数周内即可投入运行。这使得该初创公司有望赢得下一波爆发式增长的客户。
      3. 宏大的长期愿景 。Atomicwork 不只是想打造一家 ITSM 提供商；它在构建 AI 与人类服务交互的编排层。未来，它希望客户能与其代理协作完成各种任务，公司则作为混合工作的一体化操作系统。

8、Axiom Bio

消除对动物进行药物毒性测试的需求

      • 网站： https://axi.om
      • 领导人： Brandon White（联合创始人），Alex Beatson（联合创始人）
      • 成立：2023
      • 员工人数：11
      • 总部：美国旧金山
      • 主要投资者：Amplify Partners、Dimension、CRV
未来50强来了
Axiom 的数据集（Axiom）

Axiom 在做什么

动物试验从来都不是最开明的做法。但为了推动现代科学并获得其回报，它一直是必要的。现在这种情况可能不再适用。即便不考虑其伦理问题，动物试验相较于替代方法也越来越昂贵且低效。Axiom 的联合创始人表示，90% 通过动物试验的药物在人类试验中失败，这说明这些试验常常是徒劳的。

Axiom 认为它找到了答案。该公司构建了其称之为世界上最大的人体毒性数据集，训练 AI 模型预测药物引起的肝损伤和其他毒性效应，而无需折磨大量金毛寻回犬。具体来说，Axiom 已花费超过 7,000 小时人为标注相关图像，通过其系统识别了超过 3.94 亿个细胞，并标注了超过 90 亿 个单独的线粒体。其数据集将超过 10,000 种分子与临床毒性注释、68,400 个肝酶数据点和 95,000 个其他药代动力学指标结合在一起。

Axiom 宣传的这些好处对制药行业将具有极其重要的意义，因为临床试验失败每年会造成数十亿美元的损失。Axiom 与全球多家最大的制药、化妆品和农化公司合作，用人工智能取代它们的实体毒性实验。随着时间推移，公司计划超越肝脏毒性，构建覆盖大脑、心脏、肾脏及其他关键器官系统的综合人工智能模型。

我们为何选择它

当业界迫切需要替代过时动物测试方法时，Axiom 在药物安全检测方面代表了一种突破。

      1. 执行力出众。Axiom 汇集了大量以人体细胞化学毒性为核心的数据集——据公司称为全球最大。该数据集已被用于开发用于预测肝毒性的复杂 AI 模型。对于这样一家年轻公司而言，这些成就是令人印象深刻的。
      2. 监管顺风，时机完美。 近期 FDA 指南表明正逐步减少对某些动物试验的要求，监管机构对以 AI 为基础的计算模型作为替代方案表示支持。这一监管演变为 Axiom 的做法创造了有利的背景。
      3. 在现实世界应用中表现出可验证的预测能力。Axiom 的 AI 模型已通过正确预测辉瑞哪些候选药物会引起肝毒性、哪些是安全的，显示了其实用性——这些预测后来在实际临床试验中得到证实。这一现实世界的验证将 Axiom 与纯学术方法区分开来。

9、Beebop AI

将日常家用设备转变为虚拟发电厂

Beebop 的业务是什么

如果你很少接触能源行业，可能会认为发电厂的唯一职责是发电。然而，它们最重要的任务之一是平衡电网的能量——决定何时增加产出以满足需求，何时又该收缩。太阳能板和风力涡轮机的引入使这种控制变得更加复杂——你不能在需要更多电力时让太阳更亮，或者在需要减少时让它变暗。

“虚拟电厂”（VPP）旨在弥补这些不足。其构想是将现有的能源资产——太阳能电池板、电动汽车充电桩、电池——连接成网络，由该网络平衡可用能源。当能源价格低且充足时，虚拟电厂中的节点尽可能多地储存能量，并在需要时按需分配到相应时间和地点。

Beebop 与公用事业运营商及其他企业合作，将日常家用设备转变为虚拟电厂。客户可以通过公司的编排软件连接空调机组、热泵、电动汽车电池等。通过这类灵活性，屋主可获得显著降低的能源账单——最高可节省 50%。公用事业公司则获得急需的电网稳定性，双方皆大欢喜。

Beebop 作为公用事业、能源市场和设备制造商之间的中间件层。在运营的第一年，公司营收突破 100 万美元，并与全球十几家最大的公用事业供应商签约。Beebop 已在欧洲、英国和中东开展业务，并有望在 2025 年管理超过 10 万台居民设备，同时计划拓展美国市场。

我们为何选择它

Beebop 希望成为“电网的 AWS”，这是一个雄心勃勃的目标，目前正在稳步推进。

      1. 趋势汇聚。 改进的设备连接性、使复杂优化成为可能的人工智能进步以及监管上的推进三者交汇，创造了独特的“为何是现在”的时机。美国的 FERC 第 2222 号命令——允许家庭因协助电网平衡而获得报酬——以及全球类似的监管变化，正在为分布式能源资源打开庞大的新市场。
      2. 早期势头强劲。 Beebop 已经为跨越三大洲的领先公用事业和制造商提供服务，在这个复杂的市场中展现出产品与市场的契合度。该公司正在与数十家原始设备制造商进行整合，并已建立起大量潜在客户管道。
      3. 网络效应。 被定位为“电力系统的中间件”，Beebop 在整个能源生态系统中受益于网络效应。更多设备提升了平台价值，吸引更多公用事业公司和制造商，带来更多设备接入。这形成了一个竞争对手难以打破的良性循环。

10、Builder.io

为企业打造的 Vibe 编程

      • 网站： https://www.builder.io
      • 领导团队： Steve Sewell（首席执行官）， Brent Locks（总裁）
      • 成立时间：2019
      • 员工人数：110
      • 总部：美国旧金山
      • 部分投资者：Greylock Partners、M12、Imaginary Ventures

Builder.io 的业务内容是什么

虽然人工智能已经彻底改变了个人开发者和初创公司的编码方式，但大多数企业并未见到同样的生产力提升。障碍不在于人工智能本身，而在于企业构建和交付产品的复杂方式。

与初创公司不同，企业更多采用跨职能开发，工程师与设计师、产品经理紧密协作。在这一过程中常会浪费大量时间，交接之间存在空档。此外，工作还必须遵守更严格的组织标准——特定的设计体系、组件库和治理要求，以确保一致性与合规性。现有的 AI 编码工具往往不足以应对这些需求，因为它们被设计为单人体验，缺乏大型组织所需的协作能力和企业级控制。

Builder.io 正在用一个由 AI 驱动的平台解决这一问题，该平台将开发流程向不同部门开放。该初创公司旨在通过一个类似 Figma 的可视化编辑器来打破工程瓶颈，该编辑器能响应自然语言提示，并生成符合组织设计系统和技术栈的成果。它足够直观，便于产品经理、设计师和开发人员协同工作，同时能够为生产环境贡献企业级代码。据报道，其解决方案为产品开发团队带来了“80% 的效率提升”，极大节省了时间。

其进展令人惊讶，领导层表示他们已经在与三家《财富》五百强企业中的三家合作。除了这三大企业外，Builder.io 还与 J. Crew、Anheuser Busch 和 Schneider Electric 等企业合作，并在过去两个月中将客户数量翻了一番。鉴于“vibe coding”这一机会看起来将极具竞争性，Builder.io 需要保持这一势头。

我们为何选择它

Builder.io 已将自己定位为面向企业级的 AI 编码革命解决方案，为财富 500 强企业带来成熟的可视化开发能力。

      1. 解决企业语境问题。 Builder.io 的核心创新解决了为什么可视化编码在企业环境中难以推广的问题。与生成通用组件的工具不同，Builder.io 理解并利用每个组织的特定设计系统、库和 API，并通过可视化工具和提示将它们变得可访问。
      2. 解放开发者。 Builder.io 使非技术团队成员能够在无需等待工程资源的情况下创建可投入生产的 s。与以往无代码平台一样，这是一个强有力的主张：一方面赋能业务员工，另一方面减轻工程师负担。
      3. 良好的企业吸引力。 该公司已远远超越试点项目，签订了大型企业合同，显示出真正的生产规模采用。这一验证表明 Builder.io 已经破解了从令人印象深刻的演示到关键企业基础设施的艰难过渡。

11、Cashea

委内瑞拉的万用应用，从先买后付起步

未来50强来了
Cashea 的超级应用（Cashea）

Cashea 的业务

Cashea 完成了一件了不起的事：在委内瑞拉的后恶性通货膨胀经济中恢复了消费者信贷。这家初创公司提供一款先买后付（BNPL）应用，允许消费者将购买分成免息分期付款，填补了传统银行因多年经济动荡而几乎消失的贷款空白。

该公司的做法巧妙地适应了委内瑞拉的独特制约。Cashea 并不直接承担信贷风险，商家实际上垫付了信贷——顾客支付 40%到 60%的首付并将商品带回家，然后在 6 到 24 周内以零利息支付余款。Cashea 仅在购买拖欠发票时介入，从而将风险敞口降到最低。之所以能行得通，是因为委内瑞拉的资本市场仍然在很大程度上失灵，使得传统融资几乎不可能。（如果商家愿意，也可以支付额外费用将融资责任转移给 Cashea。）

结果充分说明了被压抑的需求。超过 800 万委内瑞拉人——约占成年人口的 45%——已注册 Cashea，使其成为该国下载量最高的应用，超过 Instagram 和 TikTok。该平台现已被全国超过 17,000 家商店接受，并报告称在消费中处理了大约占委内瑞拉 GDP 3%的交易额。首席执行官 Pedro Julio Vallenilla 表示，Cashea 的年化营收运行率已达 1.27 亿美元，并以在 2025 年底前达到 2.4 亿美元为目标。过去 18 个月公司一直盈利。

尤其引人注目的是委内瑞拉人的支付纪律性。违约率徘徊在 GMV 的约 1%，因为用户把 Cashea 视为不可失去的可信赖生命线。正如首席执行官 Pedro Julio Vallenilla 所言，“委内瑞拉人在拉丁美洲是最守信用的付款者之一”，这反映出经过多年无法获得信贷后，民众对信贷通道的高度重视。这种巨大的需求与卓越的还款行为相结合，商家称在结账时提供 Cashea 能使转化率提高约 30%。

我们为何选择它

Cashea 展示了在传统金融基础设施崩溃的“贱民”市场中构建业务的典范。

      1. 创新的资产负债表模式。 卡希亚没有与委内瑞拉破碎的资本市场对抗，而是将商家转变为信贷提供者，同时将自身风险降到最低。这种由商家资助的模式已被证明具有可扩展性和可持续性，能够在无需大量资本的情况下实现快速增长。
      2. 在饥饿的市场中占据主导地位。 Cashea 已有效垄断了委内瑞拉的消费信贷市场，其渗透率放在任何地方都已属罕见，但在一个正从恶性通货膨胀中复苏的国家尤为突出。该公司已成为委内瑞拉面向消费者的最大金融机构。
      3. 卓越的还款纪律造就可持续的单位经济学。 委内瑞拉用户将对 Cashea 的使用视为珍贵资源，导致违约率接近 1%——远优于全球大多数先买后付平台。这种纪律源于用户在多年经济混乱后将 Cashea 视为恢复金融常态的主要途径。
      4. 平台扩展潜力超越核心先买后付业务。 像哈萨克斯坦的 Kaspi 这样成功的“全能应用”一样，Cashea 有潜力在支付之外为其庞大且活跃的用户群提供更多金融服务。这将创造多重收入来源并提高客户生命周期价值。

12、Commons Clinic

从零开始重建专科护理

Commons Clinic 的业务内容是什么

美国的专科医疗体系已陷入瘫痪。病人要面对长达数月的预约等待，在匆忙的短时问诊中被草率处理，并因医院垄断而支付高于合理水平的费用。与此同时，可预防的疾病在未被发现时往往已发展到需要昂贵干预的程度，专科之间的医疗协调也经常出现脱节。

Commons Clinic 正在从头重建这一体系。这家总部位于洛杉矶的公司起步于先进骨科领域，但已通过其 Wholebody 平台扩展为综合性的“全身”护理，将肌肉骨骼护理与心脏病学、代谢健康、女性健康和预防性肿瘤学整合在一起。Commons 没有在传统医院体系内运营，而是打造了独立的、高科技门诊设施，用于微创手术和先进诊断。它已经为数千名患者提供服务，其由 21 名洛杉矶外科医生组成的团队每年管理约 3,800 台先进手术（如膝关节和椎间盘置换）。其中一例手术具有开创性： 世界上第一例由机器人实施的全髋关节置换手术 。

Commons 的独特之处在于其对整个患者就诊流程的整合式方法。公司构建了一个内部 AI 助手，可生成定制化的患者报告，让医生能够专注于提供出色的面对面治疗体验。公司利用先进的预防性筛查手段，如全身 MRI，以及包括基因检测和冠状动脉斑块扫描在内的复杂风险评估，以便早期发现问题并将患者转介给合适的专科医生。一个“原生虚拟诊所”负责远程随访和监测，确保各次就诊之间的连续性。

不同于以医院为基础的护理，Commons 在门诊环境中运营，并与 Aetna、Blue Shield 和 Lantern 等主要健康保险公司采用打包付费模式。这使他们能够在维持质量结果的同时，比医院环境大约低 40%成本提供手术/治疗服务。Commons 今年预计营收约 5000 万美元，目标在 2026 年突破 1 亿美元以上。

未来50强来了
Commons 的圣塔莫尼卡门店（Commons Clinic）

我们为何选择它

Commons Clinic 有机会确立自身为“下一个梅奥诊所”，汇聚顶级医生、尖端科技与以患者为中心的设计，改造专科护理服务的提供方式。

      1. 打破医院垄断。 Commons 直接挑战那些提供高价却平庸服务的垄断医院系统。通过打造一个独立的替代方案来应对高成本的医院外科护理，他们用一种根本不同的模式解决美国医疗系统中最复杂、最浪费的部分之一。
      2. 真正的纵向整合。 Commons 拥有从预防筛查到手术与康复的整个患者体验。这不仅仅是远程医疗或补充服务——他们正在重新构想重症患者如何获得所需的外科和介入性护理，将实体设施、先进机器人技术和协调护理团队结合起来。
      3. 引人注目的单位经济性。 通过避免医院设施费用并在门诊环境中运营，Commons 能以低 40%的成本提供手术，同时保持质量并产生收入。他们与保险公司的打包支付合作创造了对所有利益相关方——患者、提供者和支付方——都有利的可持续经济模式。

13、Counsel Health

通过人工智能驱动的异步医疗成倍增加医疗容量

Counsel Health 的业务是什么

初级护理访问在美国正日益成为一项挑战。据估计多达 1 亿美国人难以获得初级护理，许多人被迫等待超过一个月才能预约到诊。这一访问缺口影响了患者在需要时获得医疗服务的能力。

Counsel Health 正在打造世界上首个以人工智能为本的医疗集团，通过信息交流重新构想患者获得专家医疗服务的方式。该平台让患者通过短信无限次访问获得董事会认证的医生，将人工智能的速度与人类医生的专业知识结合起来，在几分钟内提供个性化的医疗指导。

Counsel 创新的核心是其由人工智能驱动的“临床医师驾驶舱”——一款内部工具，将患者的电子健康记录、相关医疗指南和最新研究整合在一起，帮助医生制定回复。人工智能可以建议答案并检索重要信息，但每一条回复在发送给患者之前都会由持牌医生审核并个性化处理。这种混合模式使得一名医生能够在保持临床质量和安全的同时，比传统预约制护理安全地处理更多患者咨询。Counsel 的服务将提供者效率提高了 79%，护理质量提高了 13%，患者通过 9.8/10 的满意度评分认可了其效果。

Counsel 通过与健康保险公司、医疗提供方集团和雇主在包括加利福尼亚、纽约、马萨诸塞、佛罗里达和德克萨斯等多个州的合作运营。数以万计的患者已在覆盖范围内，Andreessen Horowitz 的 a16z Bio + Health 基金领投的 1100 万美元种子轮正在快速扩张，目标是在两年内覆盖全美 50 州。

我们为何选择它

Counsel Health 正在构建一个患者期望能够即时、随时获得专业服务的世界。

      1. 具备可扩展性和成本效益的迹象。 该平台已展示出在为大规模人群提供服务的同时，通过减少不必要的急诊就诊和改善护理协调，为健康计划带来显著成本节省的能力。这一经济价值主张使 Counsel 对掌控医疗采购决策的支付方和雇主具有吸引力。
      2. 通过定制医疗 LLMs 构建技术护城河。 Counsel 开发了专有的医疗专用 AI 模型，基于医学数据和临床指南进行训练，从而创造了可持续的竞争优势。“临床驾驶舱”会从每次交互中学习，持续提高护理提供的质量和效率。
      3. 以合作伙伴为驱动的分销策略。 Counsel 并非与现有医疗基础设施直接竞争，而是作为增强层与健康计划和提供者网络集成。这一做法通过既有的医疗分销渠道实现快速扩展，同时与既有参与者建立信任。

14、Cusp AI

用于材料的搜索引擎

      • 网站： https://www.cusp.ai/
      • 领导层： Chad Edwards（首席执行官），Max Welling（首席技术官），Markus Hoffman（首席战略官）
      • 成立：2024
      • 员工人数：30
      • 总部：英国剑桥
      • 主要投资者：Basis Set Ventures、Lightspeed Venture Partners、Hoxton Ventures

Cusp AI 的业务

几十年来，材料科学的运作方式基本未变：科学家通过试错来创造材料并测试其性能。这种传统方法既缓慢又昂贵，其进展在很大程度上依赖于机遇而非系统化设计。随着气候变化和对先进半导体的迫切需求等人类面临的挑战日益紧迫，这种如同冰川般的发现速度已成为关键瓶颈。

总部位于剑桥的 Cusp AI 希望改变这一流程。该初创公司不是先制造材料再测试其性能，而是让科学家指定所需性能——例如碳吸收能力或热导率——然后生成能实现这些性能的分子结构。

该公司的平台充当一个由 AI 驱动的“材料搜索引擎”，使用最前沿的生成式 AI、深度学习和分子模拟来探索数十亿种潜在分子组合。Cusp 能够在数月内生成并评估材料候选，而不是耗费数十年。目前，Cusp 专注于气候相关应用，尤其是为碳捕集、先进半导体和能量存储设计材料。公司由一支明星团队搭建，AI 教父 Geoffrey Hinton 担任董事会顾问。迄今为止，公司已筹集到 3000 万美元种子轮资金，并与 Meta 和 Kemira 建立了合作关系。

我们为何选择它

Cusp AI 代表了人类发现技术构件方式的范式转变。凭借由业内极具声望并多有发表的创始团队解决一项极其艰巨的挑战，该公司有望将自然材料数千年的演化压缩为几个月的 AI 驱动发现。

      1. 资深创始团队。 首席执行官 Chad Edwards 是一位化学家，拥有在 Google、巴斯夫（BASF）和量子计算领军企业 Quantinuum 的深度技术商业化经验。著名 AI 研究员 Max Welling 教授加盟团队。Cusp 得到了 Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun——真正的 AI 泰斗的支持。虽然创业公司并非凭借顾问阵容就能成功，但这表明了 Cusp 的强大潜力。
      2. 攻克低效的万亿美元市场。 据 Cusp 称，传统材料的发现通常需数十年、耗资数亿美元，成功率不足 10%。如果 Cusp 能兑现其缩短时间线并发现有价值新材料的承诺，其潜力几乎无限。
      3. 有前景的验证。 该公司已与包括 Meta 在内的行业领导者建立了战略合作伙伴关系，参与其 OpenDAC 项目以发现更优的碳捕捉材料。尽管还需要更多时间，但这些都是 Cusp 的解决方案不仅仅是理论的良好迹象。

15、D3

将领域转化为可交易的数字资产

      • 网站： http://d3.com/
      • 领导层：Fred Hsu（首席执行官），Michael Ho（首席商务官），Shay Chinn（首席技术官）
      • 成立：2023
      • 员工人数：35人以上
      • 总部：美国拉斯维加斯
      • 部分投资者：Paradigm，Coinbase Ventures，Namecheap

D3 的作用

域名行业是全球最大的数字资产类别之一，规模达3400亿美元，但它的运作方式仍像1995年一样。域名交易依赖陈旧的人工系统，托管流程冗长，缺乏流动性机制，金融用途有限。尽管全球已注册域名超过3.6亿个，持有者却难以轻易变现、分割所有权或将域名用作抵押。如此巨大的低效导致数十亿美元的价值被锁在一个未能利用现代金融基础设施的老旧市场中。

D3 正在开创“DomainFi”——通过区块链技术将互联网域名金融化。该初创公司正在构建首个将传统域名转化为可编程、可交易数字资产的平台，将自己定位为“域名领域的 Coinbase”。

与以往创建替代系统的区块链命名项目不同，D3 采取了根本不同的方法——与现有由 ICANN 批准的 DNS 集成。该公司的核心创新是 Doma 协议，这是一个专为此目的构建的区块链，能够与实际的 .com、.net、.ai 及其它为常规互联网提供动力的标准域名后缀协同工作。这使得域名可以像其他数字资产一样被代币化并交易，同时保留传统域名的功能。智能合约可以自动化定价、拍卖和所有权转移，从而催生诸如分权所有、以域名为抵押的借贷和即时流动性等新用例。

我们为何选择它

D3 正在为一个庞大但陈旧的资产类别引入现代金融基础设施，可能释放数万亿美元的新增价值。

      1. 庞大且服务不足的市场机遇。 域名行业是一个价值 3400 亿美元的资产类别，但仍通过缓慢、人工且低效的系统运作。D3 是首家认真着手将整个市场上链的公司，在此前不存在流动性的领域创造流动性。
      2. 深厚的行业专业知识与护城河。 D3 的创始团队拥有 30 年的域名基础设施经验，运营着包括 .ai、.org、.xyz、.inc 和 .tv 在内的 50 多个顶级域名。这是一支对核心资产和行业动态有深刻理解的团队。
      3. 通往金融化的明确路径。 D3 的平台使围绕域名产生全新的金融产品成为可能——所有权碎片化、以域名为抵押的借贷、自动定价算法和即时流动性。这些能力可能将域名从不流动、单一所有者的资产转变为动态的金融市场。

16、Datacurve

精英程序员在何处创建 AI 训练数据

      • 网站： https://datacurve.ai/
      • 领导层： Serena Ge（首席执行官），Charley Lee（联合创始人）
      • 成立：2024
      • 员工人数：11
      • 总部：美国加利福尼亚州旧金山
      • 部分投资者：Chemistry、Y Combinator、Afore Capital

Datacurve 的工作内容

AI 编码能力的提升受限于可用于训练的高质量数据匮乏。基础模型团队和 AI 创业公司迫切需要经过策划的、高质量的编码数据集，但稳定且具有专家水准的代码数据无法通过合成生成或抓取网页有效获得。即便少量错误样本也会明显恶化训练效果，这对整个 AI 行业构成了实质性挑战。

Datacurve 构建了一个游戏化的标注平台，精英软件工程师在此竞赛以生成高质量的代码数据集。该公司服务两个主要客户群体：需要为特定应用（如代码编辑和 PR 生成）定制数据的生成式 AI 开发工具初创公司，以及希望提升通用编码能力的基础模型研究机构。

与雇佣承包商的传统数据公司不同，Datacurve 通过游戏化和基于赏金的竞赛吸引顶尖人才。这一方法挖掘了工程师超越金钱报酬的内在动机，吸引了那些本不会以“标注者”身份工作的精英专业人士。由此产生的数据类型多样，从传统的算法题到通过其定制集成开发环境捕获的完整软件开发者遥测数据，包括代码执行循环、文件导航和执行轨迹。

由滑铁卢大学辍学的 Serena Ge 和 Charley Lee 创立，二人在各自之前曾分别在 Cohere 和 Google 实习，Datacurve 取得了令人印象深刻的早期进展。公司已吸引来自 Amazon、Citadel 和 AMD 等顶级公司的工程师入驻平台，投资者指出其在上线不到一年时间里已达到了典型 B 轮水平的势头。

我们为何选择它

Datacurve 明白，要获得新颖且高质量的数据，就必须想出有创意的方法来吸引技术人才。

      1. 解决 AI 的关键数据瓶颈。 基础模型迫切需要专家级的编码数据，但现有方法不足以满足需求。合成生成缺乏细腻度，网络抓取会引入错误，哪怕少量低质数据也会降低模型性能。Datacurve 直接解决了这一制约 AI 进步的根本性问题。
      2. 具有深厚领域专长的创始团队。 首席执行官 Serena Ge 曾在 Cohere 负责对 LLMs 进行推理与编程训练，联合创始人 Charley Lee 则在 Google 从事 LLM 推理工作。这种亲身参与模型训练的经验，让他们对数据质量的表现形式及其重要性有独特洞见。
      3. 聪明的人才获取策略。 传统数据公司很难吸引顶级工程师去做枯燥的标注工作。通过打造游戏化方式，Datacurve 提升了工作的趣味性，以更低成本吸引到差异化人才。这是在与 Scale AI 等资金和资源更充足的竞争对手竞争时的聪明做法。

17、David AI

为语音 AI 提供的数据层

      • 网站： https://www.withdavid.ai/
      • 领导团队： Tomer Cohen（首席执行官）， Ben Wiley（首席技术官）
      • 成立：2024
      • 员工人数：20人
      • 总部：美国旧金山
      • 部分投资者：First Round Capital、Alt Capital、Y Combinator

David AI 的业务

语音界面无处不在——从我们厨房里的 Alexa 到处理客户服务电话的 AI 电话客服。然而，尽管语音技术日益普及，大多数语音 AI 相较于人与人之间丰富、细腻的对话仍显得机械且受限。为了解决这一问题，需要更好的数据。与文本或图像不同，音频数据需要对语音模式、声学环境、对话流程以及那些让人类语音显得自然的细微线索进行精确标注。

David AI 通过创建和策划专有音频训练数据来弥补这一空缺。该初创公司专注于为主要研究机构和其他构建语音驱动产品的团队提供服务，提供一系列数据集，包括多语种对话、三人或以上参与者的对话以及专家讨论等。这些数据对于训练下一代语音模型都非常有价值。

David 的方法使其有别于通用数据提供者。公司并非仅仅收集音频片段，而是采取以研究为驱动的方法论。它与模型开发者密切合作，精确识别所需数据，然后以受控且带有丰富标注的方式采集这些信息。他们采用创造性的数据收集方法——众包、合作伙伴关系或合成数据生成——通过衡量数据对模型性能的影响来验证数据质量。

不到一年时间，David 已成为科技行业最大企业和最知名语音 AI 研究团队信赖的合作伙伴。

我们为何选择它

David 已成为语音 AI 的核心数据基础设施，在不到一年的时间里实现了八位数收入，同时为全球最先进的 AI 公司提供服务，取得了显著的市场进展。

      1. 研究级严谨。 David 专注于音频和语音领域，是该利基市场中的佼佼者。这使其得以深入投资于通用服务商可能无法做到的音频特定能力。David 的专业化使其能够提供不仅规模大且高度定制的数据集，从而真正提升模型性能。
      2. 乘势而行。 语音界面将在汽车、可穿戴设备、家居设备和呼叫中心等领域迎来爆发。这些应用需要极为强健的训练数据，使 David AI 成为这一转型的关键基础设施。我们或许不再只能与愚钝的机器人对话，而能与越来越具有人类特征的对话者愉快交流。
      3. 赢得高端市场。 在推出一年内，David 已赢得包括一些技术行业最成熟买家在内的财富 100 强企业客户。这很好地验证了 David 的论点及其解决方案的价值。如果它能让这些客户保持满意，随着需求增长，该初创公司应能展现出令人印象深刻的净营收留存率。

18、Delian Alliance Industries

欧洲对自治化战争时代的回应

      • 网站： https://delian.ai/
      • 领导层： Dimitrios Kottas（首席执行官），Ioannis Souriadakis（联合创始人）
      • 成立时间：2021
      • 员工人数：40
      • 总部：希腊雅典与英国伦敦
      • 部分投资者：Air Street Capital、Marathon Venture Capital、201 Ventures

Delian 的业务内容是什么？

欧洲面临防务问题。该大陆在先进军事技术上高度依赖外国供应商，在全球紧张局势上升时显得脆弱。动辄数十亿美元的传统防务系统日益容易被扰乱——一个简单的 GPS 干扰器就能使复杂武器失效。与此同时，廉价无人机和自主系统证明它们能够摧毁成本远高得多的军事装备，彻底改变了战争的方式，迫使各国军队重新思考防御策略。

Delian Alliance Industries 正在打造一家新的欧洲防务主承包商，以正面应对这些挑战。该公司开发自主监视系统和打击能力，大幅降低先进防务技术的成本。Delian 不再制造昂贵的军事装备，而是利用现成的商用零件和人工智能，创造出曾经只有超级大国才能拥有的防务能力，但成本仅为其一小部分。

其产品已在现实世界中投入使用。北约的一支军事力量和希腊政府正在使用 Delian 的监视塔，这些监视塔在恶劣环境中持续运行并识别潜在威胁。该公司还在制造用于实施打击的自主无人机和无人艇。当这些不同系统互联时，就能形成一个防御网络，比人工操作员更快地探测并应对威胁。

未来50强来了
Delian 的空中与水面无人机（Delian）

我们为何选择它

Delian 希望打造一个欧洲版的 Anduril，将硅谷的技术卓越与对在欧洲取胜所需条件的理解结合起来。

      1. 把握欧洲防务复兴的时机。 随着欧洲增加国防开支并追求战略自主，Delian 有望借此顺风而起。公司在打造与北约兼容系统的同时专注于欧洲主权，回应了在日益动荡的地缘政治环境中欧洲对本土防务技术能力的需求。
      2. 具有实战部署的双用途技术。 Delian 已在关键任务环境中运行多套系统。他们的 LAST 监视塔被部署用于军事海岸防御和民用防护的野火探测，展示了广泛且灵活的商业可行性。
      3. 技术实力的体现。 该公司的 OSIRIS 导航系统在“无 GPS”环境——即 GPS 不可用或被对手屏蔽的情况下——实现了低于 0.1% 的误差率。这对一家年轻公司而言是令人印象深刻的成就，也彰显了 CEO Dimitrios Kottas 在自主性和传感器融合方面深厚的领域专长，他拥有博士学位。

19、Doji

你在时尚数字未来的 AI 镜像

      • 网站： https://www.doji.com/
      • 领导层： Dorian Dargan（首席执行官）， Jim Winkens（首席技术官）
      • 成立：2024
      • 员工人数：7
      • 总部：美国，纽约
      • 精选投资者：Thrive Capital、Seven Seven Six、Guillermo Rauch
未来50强来了
Doji 的“虚拟镜像”（Doji）

Doji 的业务

在线购物一直存在一个根本性缺陷：在购买前你无法看到服装穿在自己身上的真实效果。传统电商依赖静态产品照片和通用尺码表，无法反映服装如何贴合并衬托不同的身体类型。期望与现实之间的这种脱节导致大量退货，每年给美国零售商造成 380 亿美元的损失，也让消费者感到沮丧。

Doji 通过创建照片般逼真的 AI 头像解决了这个问题，让用户在购买前可以虚拟试穿服装。用户上传六张自拍和两张全身照，Doji 的先进扩散模型大约在 30 分钟内生成高度逼真的数字双生像。随后，这些头像可以试穿来自 Maison Margiela、Diesel 和 Rick Owens 等品牌的精选奢侈品，或导入外部零售商的商品链接。

Doji 力图让虚拟试穿变得更具社交性和启发性，而不仅仅是功能性的。用户可以与朋友和家人分享不同造型，使时尚发现成为一种协作体验。该平台将头像创建视为一种引人入胜的活动，建立在人们与高质量数字自我表现之间形成的深厚情感联系之上。

尽管仍处于私测阶段，这一做法已经产生了强烈的早期信号。Doji 已积累了数千人的等待名单，并获得了业内影响者的好评。很容易想象，与在线购物常态相比，Doji 的产品可能提高转化率。时间会证明它是否在大规模电商领域找到了答案，但这是一个吉兆的开端。

我们为何选择它

Doji 代表了消费级人工智能的前锋，利用复杂的技术能力解决在线零售中的真实问题。

      1. 代际性的消费级人工智能机遇。 Doji 正在解决一个规模大且显而易见的问题，而人工智能正好具备解决该问题的条件。这意味着它很可能面临来自上下游的激烈竞争，但如果做对了，回报将是巨大的。
      2. 强劲的团队与市场契合度。 创始人兼具罕见的技术深度和消费产品直觉。首席执行官 Dorian Dargan 在 Apple 和 Meta 设计沉浸式体验的经历使他对头像创建有独到见解，而首席技术官 Jim Winkens 在 DeepMind 的背景则为实现照片级真实生成提供了所需的 AI 专长。
      3. 向社交电商倾斜。 通过让虚拟试穿具有协作性和可分享性，Doji 将原本可能显得冷冰冰的功能性工具转变为引人入胜的社交体验。这应使 Doji 成为更丰厚且更具防御性的产品。一旦消费者开始在应用上与朋友交换意见，他们就不会想要离开。

20、Dust

面向团队的 AI 代理操作系统

      • 网站： https://dust.tt/
      • 领导团队： Gabriel Hubert（首席执行官），Stanislas Polu（首席技术官）
      • 成立：2023
      • 员工人数：45
      • 总部：法国巴黎与美国旧金山
      • 精选投资者：Sequoia Capital、XYZ Venture Capital

Dust 的业务

大多数企业在使用感觉脱离实际工作的 AI 工具时遇到困难。通用 AI 助理无法访问公司特有的知识库、不理解内部流程，也无法与团队日常依赖的一系列工具集成。结果是 AI 在解决现实问题上的效用被削弱。

Dust 认为解决方案在于构建针对特定公司需求和工作流程的专用 AI 代理，而不是依赖无法访问内部数据或理解业务语境的通用助理。这家总部位于巴黎的初创公司使企业能够创建并部署多个专用 AI 代理，直接接入其内部数据和工具。Dust 并不提供一刀切的 AI 助理，而是允许组织为不同部门和用例构建定制代理：能够了解公司知识库的客服代理、能回答政策问题的 HR 代理，或在客户通话后自动更新 CRM 的销售代理。

Dust 的代理与常用办公工具（如 Google Drive、Notion、Slack、Snowflake 和 Salesforce）连接，以提供最新的、面向组织的特定信息。它们还与诸如 MCP 等新兴协议对接，使其能够采取行动并完成任务。根据具体需求，公司可以部署来自 OpenAI、Gemini 和 Anthropic 等提供商的不同语言模型。员工通过简单的聊天界面与这些代理互动，既可以在 Dust 的网页平台上使用，也可以直接在 Slack 等工具内使用。

Dust 的代理已在 Cursor、Watershed、Clay、Persona 和 Bridge 等公司广泛部署，帮助它们将年化收入从 2024 年的 100 万美元提升至超过 600 万美元 。它们最近完成了一轮由红杉资本领投的 1600 万美元融资。

我们为何选择它

Dust 代表了一种超越简单聊天机器人的复杂企业级人工智能方法，提供了一个用于 AI 驱动职场自动化的综合平台。

      1. 为工作匹配合适的代理。 与单一功能的 AI 工具不同，Dust 使组织能够部署多个专门的代理，针对特定部门和工作流程进行定制。这种方法使公司能够从单一平台处理多样化的用例，无需将无法互操作的各种 AI 点解决方案拼凑在一起。
      2. 深度锁定。Dust 代理深度嵌入公司工作流程，更像是员工而非聊天机器人。凭借其可定制性和便利性，使用 Dust 代理的公司通常有 60% 到 80% 的团队成员每周都会主动使用这些 AI 代理。这也使得 Dust 尤其难以被替代。
      3. 人才优势 。Dust 在巴黎和旧金山设立总部，能够吸引两个领先 AI 生态系统中的顶尖人才。法国拥有优秀的研究人员和工程师，Dust 可以利用这些人才网络，而这些网络往往未被大型云服务商充分重视和覆盖。

21、Earth AI

用 AI 精准寻找未来关键矿产

      • 网站： https://earth-ai.com/
      • 领导层： Roman Teslyuk（首席执行官），Monte Hackett（首席财务官），Isabella Sykes（首席运营官）
      • 成立：2017年
      • 员工人数：25
      • 总部：美国圣塔莫尼卡与澳大利亚悉尼
      • 主要投资者：Tamarack Global、Cantos Ventures、Y Combinator

Earth AI 的业务

世界迫切需要铜、镍和锂等关键矿产来推动能源转型，但寻找这些矿产比以往任何时候都更困难。传统的矿产勘探依赖于有根据的猜测，勘探者平均每200次尝试才有一次重大发现——成功率仅为0.5%。与此同时，尽管全球需求飙升，过去十年里采用传统方法的发现量下降了70%。到2050年，业界估计需要额外约10万亿美元的关键矿产产量，这在供应与需求之间造成了紧迫的缺口。

总部位于悉尼的 Earth AI 认为人工智能可以解决这一危机。该公司建立了专有的“矿产定位平台”，分析超过 4 亿个地空间和地球化学数据点，以预测富矿床可能存在的地点。与侧重于已知矿山的传统勘探不同，Earth AI 的系统能够精确定位其他人忽视的绿地矿产目标。该初创公司识别矿床、钻探确认，然后将矿权以大约 5 亿至 20 亿美元的价格卖给采矿公司或公众投资者。

Earth AI 方法的独特之处在于将 AI 预测与实地验证相结合。一旦系统标记出有前景的地点，Earth AI 便派出其移动钻探设备进行核实。这使得虚拟与实地勘探之间能够快速迭代，形成一个紧密的反馈循环，持续改进其 AI 模型的同时证明商业可行性。

Earth AI 在矿产发现方面表现出可观成果，报告的成功率为 75%。据其估算，该初创公司还将通常高昂的勘探成本降低了多达 80%。2024 年底，公司宣布利用其 AI 工具发现了澳大利亚最大的绿色地带钯系统之一，随后在新南威尔士发现了一个金矿系统。去年，Earth AI 在整个行业仅 45 项重大勘探中就取得了三项重大矿产发现。它已识别出 15 个有希望的勘探目标，计划作为下一步进行勘探。

我们为何选择它

Earth AI 比现有企业更快、更便宜地找到关键矿藏。它可能在未来几十年的技术进步中发挥关键作用。

      1. 大幅提高成功率。 Earth AI 在发现矿化方面的成功率达到了 75%，而行业平均仅约 0.5%。在传统勘探者难以取得重大发现的行业中，这代表了一项根本性突破。其方法将矿产勘查从依靠经验的试探转变为可预测的科学。
      2. 构建数据优势。 Earth AI 系统中拥有超过 4 亿条地理空间和地球化学数据点，已汇聚成世界上最大的专有地质数据集之一。每一次新发现和钻探计划都会补充该数据集，不断提升 Earth AI 的人工智能模型，扩大其相较于传统勘探公司的竞争优势。
      3. 更快且更便宜。 据报道，Earth AI 的钻探系统速度是传统钻探方法的 4 倍，成本仅为其 1/4。这种效率优势使他们能够用更少的资金测试更多的勘探目标，显著改善勘探经济性，使以往不具经济性的目标变得可行。Earth AI 认为，与行业现有企业相比，其每次发现的支出提升了 400 倍。

22、Elicit

研究人员最喜欢的 AI 助手

      • 网站： www.elicit.com
      • 领导团队： Andreas Stuhlmüller（联合创始人），Jungwon Byun（联合创始人）
      • 成立：2023
      • 员工人数：26
      • 总部：美国奥克兰
      • 部分投资者：Spark Capital、Footwork、Fifty Years、Jeff Dean、Thomas Ebeling

Elicit 的作用

学术和企业研究人员面临一项根本性挑战：如何高效地从数百万篇科学论文中查找、分析并综合信息。系统性文献综述耗时长，研究人员需要在大量科学文献中反复筛查，同时保持对准确性和来源核验的严格标准。已发表研究数量的激增只会加剧这一问题。

Elicit 正在革新研究人员应对这一挑战的方式——其由 AI 驱动的研究助理能自动化系统性文献综述和研究综述。该平台检索来自 Semantic Scholar 语料库的 1.25 亿篇学术论文，帮助研究人员高效处理和分析海量科学文献。

与容易给出无根据答案的通用 AI 系统不同，Elicit 更注重将用户与实际科学来源链接，帮助解决准确性问题。Elicit 依赖其称为“分解认知”的方法，将复杂研究拆解为较小且可验证的组成部分进行汇编。这是该初创公司报告比其他深度研究工具更高准确率的关键原因。对基于证据的方法论的承诺使 Elicit 成为领先的 AI 研究工具，每月为超过 44 万名研究人员提供服务。

未来50强来了
Elicit 的报告（Elicit）

我们为何选择它

Elicit 正在打造证据为本的 AI 黄金标准，将学术严谨性与实用效用相结合。

      1. 强劲的用户增长。 Elicit 每月为超过 44 万名研究人员提供服务，总用户数已超过 550 万。对于一家年轻公司来说，这并非易事，也体现了其出色的产品与市场契合度。AI 研究和工具领域竞争激烈，但 Elicit 似乎已开辟出一块有价值的细分市场。
      2. 带来可量化的价值。 该平台在信息提取方面达到 94%的准确率，为研究团队节省了 80%的成本和时间。这些并非虚荣指标——它们代表了真实的生产力提升，足以证明企业采用和溢价定价的合理性。
      3. 深思熟虑的产品。 像 Elicit 这样的工具面临的风险是，随着底层 AI 模型的改进，它们会侵蚀更专门化应用的优势。这家初创公司似乎意识到了这一风险；它打造了一个经过深思熟虑的产品，具有研究人员重视的诸多功能，例如对筛选标准的细粒度控制和便捷的数据提取。

23、Enter

巴西的 AI 驱动法律辩护系统

Enter 的作用

巴西拥有世界上最易引发诉讼的商业环境之一，估计产生了全球 80%–90% 的劳动诉讼。大型在该国运营的企业面临几乎难以想象的诉讼数量——通常每年有成千上万起——造成行政上的噩梦，消耗巨量资源。这股重复性法律案件的洪流迫使公司设立专门部门来应对，分散了注意力和资本，使核心业务运营受损。

Enter 认为可以通过 AI 自动化来缓解这一危机。这家总部位于圣保罗的初创公司构建了一套平台，通过分析诉讼细节、调取相关文件和判例，并生成可直接提交的、针对每起案件定制的法律应答，从而自动化法律抗辩流程。Enter 并非完全取代律师，而是作为 AI 协同助手起草诉状，供律师审阅并提交，从而大幅减少每起案件所需的时间和成本。

Enter 的方法远不止简单的文档生成。该 AI 已被训练以理解巴西独特的诉讼环境，包括当地的劳动法、司法程序，甚至是重复出庭的原告方律师的策略。该平台将机器学习与法律专家知识结合，已摄取巴西大量的劳动法律、过往案卷数据和公司政策文件。这种深度专业化意味着其 AI 生成的抗辩材料高度相关，且常常比通用模板更为有效，客户报告称胜诉率更高且显著节省成本。

据各方面信息，Enter 正势如破竹。其营收已达八位数，年增长 13 倍，预计将在 2025 年起草超过 13 万份法律辩护。Nubank、Mercado Libre、Latam Airlines、Banco Inter、iFood 和 Banco BMG 等拉美大型企业都是其客户。巴西最具影响力企业中这一早期采纳的质量与规模，验证了诉讼问题的严重性以及 Enter 有意义地应对该问题的能力。

我们为何选择它

Enter 代表红杉资本自投资 Nubank 以来在巴西的首笔投资，显示出对该公司潜力的强烈认可。

      1. 创始人契合度独特。 首席执行官 Mateus Costa-Ribeiro 在 14 岁通过巴西法学院入学考试，并在 18 岁时在最高法院赢得过一案。他为 Enter 带来了早慧的法律头脑和强大的领域专长。联合创始人 Michael Mac-Vicar 曾共同创办并担任 Wildlife Studios 的首席技术官达 12 年——该公司最后估值为 30 亿美元。Henrique Vaz 则以曾任特斯拉工程师并出任过 Wildlife 高管的技术实力助力团队，使团队在法律与大规模技术经验之间拥有独特的融合。
      2. 已被企业验证的势头。 Enter 已迅速在巴西最大的企业中获得采纳，其中包括该地区一些最突出的科技公司和金融机构。他们早期客户群的质量既证明了问题的严峻性，也证明了 Enter 在实际部署中解决方案的有效性。
      3. 超越法务。 虽然法律辩护是 Enter 的切入点，但公司已在向相邻的企业工作流扩展，如债务催收和客户支持。其正定位为覆盖拉美运营流程的更广泛企业级 AI 层。

24、Equal Parts

由 AI 强力驱动的下一代保险代理机构

Equal Parts 的业务

保险代理行业正面临生存危机：预计在未来十年内一半代理人将退休，随之带走数十年的客户关系和机构性知识。这一人口断崖给行业带来双重困境——既失去经验丰富的人才，又难以吸引年轻专业人士进入一个被视为过时且抗拒技术的领域。其结果是在一个每年价值逾1500亿美元的分散市场中出现巨大的并购整合机会。

Equal Parts 将 AI 并购策略带入行业，通过战略性收购与 AI 驱动的自动化相结合。总部位于奥斯汀的这家初创公司收购表现优异的独立保险代理机构，然后用一个集中式 AI 平台对其进行强化，自动化后台任务，同时保留推动行业发展的人工人际关系。

Equal Parts 并非像传统整合者那样通过替代代理人或削减成本来运作，其技术处理诸如数据录入、报价比较和保单续保等繁琐事务，从而让人工代理能专注于自己最擅长的工作：建立信任、提供保险建议并为客户提供陪伴。这种“人类与人工智能并重”的理念使公司有别于那些试图完全数字化的传统整合者和新兴保险科技公司。

自成立以来，Equal Parts 快速推进其愿景。它宣布首次收购 Lumen Insurance，这是一家专注于为风险投资支持的初创公司提供保险的精品代理机构，随后又收购了 Assurely，后者专注于为初创公司和众筹公司提供董事与高管责任险。

我们为何选择它

Equal Parts 代表着用现代技术和创新商业模式对庞大传统行业进行引人注目的重塑。

      1. 经过验证的领导层与相关实操经验。 首席执行官 Mike Witte 之前共同创立了 Workrise（原名 RigUp），通过将熟练劳务关系与技术平台相结合，将其发展为一家价值 29 亿美元的劳动力解决方案公司。这一通过技术赋能分散行业的做法，直接适用于 Equal Parts 对保险业的愿景。
      2. 双重价值创造模式。 公司通过收购套利（以合理倍数收购小型代理机构）和运营改进（通过技术提高效率与收入）获益。这种双轮驱动的方法提供了多条价值创造路径，并有助于为高估值提供合理性。
      3. 战略性市场定位。 从科技初创公司保险入手，使 Equal Parts 获得重视创新与效率的成熟客户。这既为其技术提供了天然的试验场，又能与高增长公司建立关系，随着这些公司规模扩大，其保险需求也将随之增长。
未来50强来了

25、Fragment

再也不会记错余额

未来50强来了
Fragment 的账本（Fragment）

Fragment 的作用

每一家金融科技公司的基础都建立在一个看似简单的要求上：永远不要丢失资金的去向。尽管这是金融服务的基本前提，构建可靠的账本基础设施仍然是金融科技开发中最具挑战性且容易出错的环节之一。大多数工程团队要么用自研方案重新发明轮子，要么苦于改造并非为实时、大流量金融应用设计的传统会计系统。

通过其 Ledger-as-a-Service API，Fragment 提供了一条更好的路径，开发者可以将其直接嵌入产品中，在幕后处理实时的复式记账。开发者无需再与复杂的金融基础设施博弈，而是得到一个能自动处理关键资金计算和记录保存的系统，这正是建立金融信任的基础。

让 Fragment 尤其强大的，是其可视化的“资金流”设计器。这个拖放式界面让开发者在无需深厚会计专业知识的情况下，建模资金如何在其应用内流动。Fragment 会自动将这些可视化的流转转换为代码和正确的复式账分录。系统保持所有分录与外部银行交易同步，使企业能在数小时而非数天内完成账务结算，并消除常见的对账错误。

Fragment 正在多个金融科技垂直领域证明其价值。TruckSmarter 使用它来运行燃油支付网络，面向非洲的 Nala 利用它进行跨境汇款，欧洲支出管理独角兽 Pleo 依赖 Fragment 为数万名企业客户保持准确余额。通过将账本与应用逻辑解耦，Fragment 让金融科技开发者专注于构建用户功能，而不是处理基础设施。

我们为何选择它

Fragment 正在构建每家金融科技公司都需要但很少愿意自行搭建的关键基础设施。其以开发者为先的方法正吸引着令人瞩目的早期关注度。

      1. 直观的产品设计。 Fragment 的可视化资金流设计器和拖拽界面让复杂的财务建模对非会计背景的工程师也变得易于上手。这种面向开发者的体验优势对于金融科技组织从下而上的采纳至关重要。
      2. 曾亲历痛点的创始人。 联合创始人 Thomas Neckel 和 Omi Chowdhury 在他们的前一家创业公司构建私人投资平台时亲身经历过总账方面的挑战。这种对问题的直接体验让他们更了解开发者的真实需求，而非现有解决方案所能提供的。
      3. 多元化的客户群体。 Fragment 已在多个金融科技细分领域获得了有前景的客户，从货运和医疗支付到跨境汇款再到企业支出管理。多样的使用场景验证了该平台的灵活性，并展示了在不同金融应用中的强劲产品与市场契合度。

26、GPTZero

在互联网上保留人性的东西

      • 网站： https://gptzero.me
      • 领导层： Edward Tian（首席执行官），Alex Cui（共同创始人）
      • 成立：2023
      • 员工人数：25
      • 总部：美国纽约市与加拿大多伦多
      • 精选投资者：Footwork VC、Reach Capital、Uncork Capital

GPTZero 的功能

随着人工智能日益普及，区分人类撰写的内容与 AI 生成文本已成为一项紧迫挑战。AI 生成的论文与文章在教育、媒体与商业领域激增，造成真实度危机，威胁到书面交流的信任基础。

GPTZero 由当时的普林斯顿学生 Edward Tian 与好友 Alex Cui 创立，旨在识别 AI 写作。该平台通过分析文本中的模式来判断是否由大型语言模型生成，自称准确率达 99%。关键是，这家初创公司不仅仅做“监管”，还提供旨在提升用户写作水平的工具，其中包括拼写与语法检查器，以及用于帮助用户寻找支持论点的资料来源的工具。

截至目前，GPTZero 已吸引了 1,000 万用户，其中包括 38 万名教育工作者，其检测引擎现已在 3,000 多所学校和大学中使用。2023 年 10 月，该公司与美国教师联合会合作，在全国范围内将 AI 检测推向课堂。据报道，公司正在快速增长，领导层指出按月付费订阅用户数量同比增长了 200%。

我们为何选择它

我们必须确保未来几代人不会屈服于“ChatGPT 脑”，要学会自己写作。像 GPTZero 这样的工具对实现这一目标至关重要。

      1. 先发优势与持续创新。 GPTZero 推出了首个广泛使用的 AI 文字检测器，并不断提高其准确性。团队利用来自数百万份提交文本的海量数据集开发新功能，如 AI 虚构（hallucination）检测器和来源识别系统。
      2. 强劲的机构采用。 与美国教师联合会建立合作并在数千所教育机构部署，表明 GPTZero 有能力应对复杂的机构销售周期和监管要求，并构建了有价值的分发护城河。
      3. 卓越的商业基本面。 根据 Lean AI 排行榜，GPTZero 在仅有 16 人的团队下实现了 1600 万美元的收入。这使其成为该领域效率最高的公司之一，也证明了其强劲的起步表现。

27、HairDAO

将脱发患者转变为研究资助者与受益者

HairDAO 的做法

脱发影响着全球一半以上的成年人，然而这一状况每年仅获得 540 万美元的研究经费。问题在于分类：由于脱发被视为“美容”问题而非医疗疾病，联邦资助仍然有限，创新因此停滞。上一次重要的脱发治疗药物非那雄胺于 1997 年上市——几乎三十年前的事了。

看似不太可能的是，web3 可能为此提供解决方案，这要归功于 HairDAO。这个去中心化自治组织正通过把患者、研究人员和投资者聚集在一起协作开发脱发治疗，从而自行解决问题。社区成员提出研究项目，使用 HAIR 代币对资助进行投票，并共享成功治疗方案的经济收益。与只追求投资者回报的传统制药公司不同，HairDAO 直接将激励与患者疗效挂钩。

与许多停留在 Discord 的 DAO 不同，HairDAO 在现实世界中运作。该组织在纽约拥有自己的实验室，对包括新颖方法在内的多种蛋白靶点进行临床前测试，并通过其关联的远程医疗平台 Anagen 将产品商业化。这是自下而上垂直整合的一个令人印象深刻的范例。

HairDAO 在典型的去中心化科学项目之外展现了真正的进展。该组织资助著名科学家 Ralf Paus 博士开展使用甲状腺激素作为外用治疗的研究，与顶级脱发研究人员成功合作，提交了六项临时专利，并已交付两款产品，包括生发治疗和洗发水。这些成果以非凡的效率实现。例如，HairDAO 的首款外用治疗在 1.5 年内仅用 14 万美元开发完成——仅为通常成本的一小部分。

我们为何选择它

许多去中心化科学（DeSci）项目确实值得审慎怀疑，但 HairDAO 是 web3 架构能够产生非传统创新和实质性进展的一个范例。

      1. 社区收益。虽然以 DAO 结构运作确有不利之处，但 HairDAO 已尽可能放大其优势。它建立了一个由患者、研究者和投资者组成的充满活力的社区，汇聚了资金和智力资源。该社区提供了早期采用者群体，降低了实验风险，并创造了商业底座。
      2. 全流程运营。HairDAO 运营自己的实验室、开展研究，并通过远程医疗直接向消费者销售产品。这种垂直整合使其能够在每个环节获取价值，同时保持与患者利益一致，而非迎合外部股东。
      3. 构建长期基础设施。该组织正在建立大型毛囊生物样本库和实验室基础设施，可支持跨多种治疗方法的持续研究。这一基础使得创新可以超越任何单一疗法持续进行。

28、Halliday

推动区块链“软件时代”的基础设施

      • 网站：https://halliday.xyz
      • 领导层：Griffin Dunaif（首席执行官）
      • 成立：2022
      • 员工人数：20
      • 总部：美国旧金山
      • 精选投资方：Andreessen Horowitz、SV Angel、Avalanche Blizzard Fund

Halliday 的业务

如今，每一个区块链应用都要求开发者成为兼职密码学专家、协议专家和多链架构师。这不可持续。智能合约开发的技术负担——从管理跨链执行到保障不同协议间的安全——在创新想法与可运行应用之间形成了巨大的障碍，使区块链只限于拥有雄厚资金和专业团队的人。

Halliday 认为可以彻底改变这种格局。该公司正在构建他们所称的“Workflow Protocol”——一种自动化区块链开发核心环节的基础设施，例如构建跨链支付、金库管理或定期交易功能。过去，开发者必须自行构建这些功能；使用 Halliday 后，他们可以大幅缩短开发时间。

为展示 Workflow Protocol 的强大功能，该初创公司构建了 Halliday Payments——一个完整的支付解决方案，处理加密货币和传统货币交易。Halliday Payments 的快速构建表明，该初创公司的系统能够高效创建复杂的金融应用，而无需数月的定制智能合约开发。

在 AI 代理时代，Halliday 的基础设施显得尤为强大。随着 AI 系统越来越多地需要代表用户执行金融交易和区块链操作，Halliday 的 Workflow Protocol 提供了一座关键桥梁。AI 代理无需理解智能合约编程，只需向 Halliday 发出简单的 API 请求，就能像订机票或发邮件一样轻松地请求付款、订阅或其他区块链操作。

我们为何选择它

Halliday 正在通过简化并提升区块链基础设施的可读性，加速加密开发并帮助将 web3 与 AI 连接起来。

      1. 打通加密创新的障碍。 智能合约开发复杂、昂贵且耗时——这些都是限制区块链普及的障碍。Halliday 通过工作流抽象化这种复杂性的做法解决了行业最根本的瓶颈之一，有望解锁主流采用。
      2. 有前景的商业吸引力。Halliday 并非其技术的唯一用户。DeFi Kingdoms（DappRadar 排名第一的游戏）和 Story Protocol 都是其客户。Halliday 还与 Caldera 和 Conduit 合作，为 MoonPay 和 Stripe 提供更广泛的覆盖，据报道其候补名单上有 55 家公司。该初创公司今年早些时候完成了由 a16z crypto 领投的 2000 万美元 A 轮融资。
      3. 为“代理人互联网”而定位。 虽然 Halliday 目前专注于为加密和金融科技客户打造出色体验，但它也为即将到来的浪潮做好了准备。随着 AI 代理越来越普及，它们将需要与区块链网络交互以处理支付、执行交易和管理数字资产。Halliday 的 Workflow Protocol 使区块链交互对 AI 系统而言像常规 API 调用一样简单，将公司置于将定义下一个十年软件开发的两大技术趋势的交汇点。

29、Helius

Solana 的关键基础设施骨干

Helius 的工作

在 Solana 上开发历来对主流开发者来说是一场噩梦。该区块链的基础设施生态分散，响应缓慢、运行时间不可靠，工具有限，这些都为任何试图构建应用的人制造了关键痛点。大多数基础设施提供商将 RPC 节点等核心服务视为商品，提供通用解决方案，无法满足 Solana 独特的技术要求和开发者需求。

将 Helius 想象成面向 Solana 开发者的 AWS。它提供应用构建者所需的所有后端基础设施和工具，从基础连接到诸如实时数据推送和数字资产管理等高级功能。开发者无需亲自构建这些基础组件，Helius 在幕后处理复杂的技术工作。

Helius 并不试图支持所有区块链，而是专注于 Solana。这使公司能够构建针对 Layer 1 独特能力优化的基础设施。Helius 控制技术栈的每一个部分——从处理交易的物理服务器到开发者用于构建应用的软件工具。这种端到端的掌控意味着他们能比那些在多条区块链间拼凑通用解决方案的竞争对手提供更快、更可靠的服务。

这一策略奏效。据首席执行官 Mert Mumtaz 透露，Helium 据称每天处理超过 200 亿次请求，并保持 99.99%的在线率——而团队人数不到 30 人。Coinbase、PayPal 和 Phantom 等大型公司依赖 Helius 为其 Solana 应用提供支持。公司增长迅速——同比增长 293%。值得注意的是，这一切完全通过口碑推动。Helius 还成为保护 Solana 网络最重要的验证者之一，截至撰写时质押金额超过 25 亿美元。这既显示了社区的信任，也反映了 Helius 的影响力。

我们为何选择它

Helius 构建了支撑 Solana 快速增长生态系统的关键基础设施，确立了自己作为在这一全球最快区块链上开发者首选平台的地位。

      1. 客户的喜爱。 在没有一名销售人员的情况下，能够像 Helius 这样发展壮大并不多见，更别说在加密熊市期间。该初创公司的口碑激增证明了其产品，并强烈表明它打造的是人们真正需要并愿意使用的东西。
      2. 令人印象深刻的表现。 Helius 声称响应速度比竞争对手快 200 倍，同时每天处理超过 200 亿次请求，运行时间接近完美。这些不是营销数据——它们代表了开发者在构建应用时每天实际体验到的技术优势。
      3. 开创性的新能力。 Helius 已发布超过 5 亿枚“压缩 NFT”——这是一项显著降低数字资产成本的新技术。通过引领技术创新，他们确保其平台能够应对开发者下一步想要构建的任何东西。

30、Koah 实验室

面向 AI 聊天机器人的 AdSense

      • 网站： https://www.koahlabs.com
      • 领导团队： Herrick Fang（联合创始人），Nic Baird（联合创始人），Mike Choi（联合创始人）
      • 成立：2024
      • 员工人数：4
      • 总部：美国旧金山
      • 主要投资者：Forerunner、South Park Commons、Andrew Karam

Koah 的业务

人工智能应用正在经历用户的爆发式增长，但在捕捉经济价值方面常常力不从心。数以百万计的用户每天与聊天机器人和 AI 驱动的工具互动，但大多数互动并未为开发者带来任何收入。问题不在于缺乏用户参与，而是传统的变现策略不适用于对话式环境。没有人希望在 AI 查询过程中看到横幅广告。

Koah 正在开创“原生 AI 广告”以解决这一关键空白。该公司打造了实质上首个专为 AI 聊天机器人和生成式应用设计的专用广告网络。它还开发了先进的技术来处理丰富的多轮对话，理解用户意图和痛点，并匹配相关的解决方案，从而增强而非打断用户体验。

Koah 并非使用在对话中显得突兀的横幅广告，而是让品牌将定向推荐无缝融入聊天机器人对话中。例如，旅游聊天机器人在回应行程规划问题时，可能自然而然地建议一家酒店或旅行保险产品。这种方式显著提高了参与度，Koah 记录的点击率为 3%——远高于传统社交或横幅广告。根据所用设备不同，其有效千次展示收益（eCPM）为 25 至 35 美元。

Koah 有意在打磨产品期间限制可用性，但市场需求强劲，与早期客户如 Ollie AI 和 Heal 的合作也带来了鼓舞信号。目前已在六个 AI 应用中上线，合计服务 8,000 万用户。

我们为何选择它

Koah 正在为爆发的 AI 应用生态构建变现基础设施，将自己定位为实现可持续对话式商务的关键层。

      1. 在爆发的市场中率先行动。Koah 正在构建首批专注于 AI 应用的广告网络之一，从而得以制定行业标准。随着超过 35,000 个以 AI 为先的应用以及每月新增 1,500 个应用的涌现，可触及市场迅速扩大，而传统广告基础设施对话式界面仍然不足。
      2. 把握一次根本性平台转变的时机。 正如 Google AdSense 使早期网络实现货币化一样，随着互联网日益以对话为主，Koah 有望成为默认的广告基础设施。公司正在为这样一个平台转变构建产品——在该转变中，用户意图通过对话而非搜索查询显现。
      3. 更优的消费者体验。 与传统展示广告不同，Koah 的做法在自然对话中呈现类似有用推荐的广告。早期数据显示，通过 Koah 平台获取的用户相比典型用户表现出更高的参与度和意向，因为这些广告增强了发现过程而非打断体验。

31、Lagrange

使用零知识证明使 AI 输出可验证

Lagrange 的工作

AI 系统越来越多地承担高风险决策——从进行数百万美元的交易到审批贷款，再到为国家防务相关决策提供信息。但问题是：这些 AI 系统通常运行在私有服务器上，你无法看到其内部运作。怎样才能知道某个 AI 交易机器人遵守了其风险限额而不是被黑了？保险公司如何证明其定价 AI 没有失控？

Lagrange 构建了一个系统，能在不泄露专有机密的前提下生成有关 AI 行为的数学证明。通过使用零知识证明（ZKP），Lagrange 生成了防篡改的凭证，表明 AI 系统运行正确并产生了正确输出，同时不披露不必要的信息。例如，一个 AI 交易系统可以生成证明，表明其遵循了相关的风险管理和投资输入，但不泄露其底层交易算法。随着 AI 实用性的提高，这种验证与保密并重的做法变得愈发重要。

此前，为复杂运算生成此类证明的速度太慢、成本太高，无法用于超出简单计算的场景。Lagrange 已将为任何 AI 模型（LLMs、CNNs、MLPs）证明复杂 AI 计算的过程高效化，能够实时完成，从而为可验证 AI 开辟了全新的可能性。这一成就得益于一支令人印象深刻的研究团队，其中包括耶鲁大学应用密码学系联合主任 Charalampos Papamanthou。

该公司正在大规模展示其可行性。根据其网站，Lagrange 已证明超过 300 万次 AI 推理，生成超过 1100 万个零知识证明，并为 30 多个顶级 AI 项目提供服务， 包括与 NVIDIA 和 Intel 等企业的关键合作伙伴关系。Lagrange 正在将其安全 AI 服务扩展到国防、医疗、云服务提供商等行业。

我们为何选择它

Lagrange 位于两个最重要技术趋势的交汇点：零知识证明与 AI 验证。随着这两个生态系统的成熟，可验证计算的需求将成为关键基础设施。

      1. 将不可能变为可行。 为复杂 AI 计算生成密码学证明在过去对实际应用来说既太慢又太昂贵。Lagrange 实现了工程上的突破，使其能在大规模下运行，处理百万级的实际计算。
      2. 解决巨大的信任缺口。 随着人工智能系统掌控更多资金并做出更具影响力的决策，无法验证其行为将成为严重的风险。Lagrange 在“相信我们”无法接受的情况下，为 AI 输出提供数学上的确定性。
      3. 强劲的企业采用。 该平台赢得了生态系统中主要科技公司和 AI 项目的信任。早期采用验证了可验证计算基础设施的技术能力和市场需求。

32、Listen Labs

能够同时进行数千次访谈的人工智能

Listen Labs 的业务是什么

几十年来，市场调研一直昂贵且缓慢。传统的定性研究通常需要大量资金投入和较长的时间周期，这对研究预算有限的中小型组织构成了障碍。即便公司能够承担这类流程，它们仍面临额外挑战：参与者存在显著的欺诈率、跨人口统计与地域找到具有代表性的样本困难，以及由真人主持者一对一访谈所带来的固有限制。

Listen Labs 建立了一个人工智能平台，能够同时用 50 种语言进行数千次语音访谈，将市场调研从昂贵的、多周才能完成的痛苦过程，转变为可在 24 小时内以极低成本完成的快速周转。公司只需将其商业问题告知 Listen，初创公司便会负责其余工作。

该平台的复杂性体现在其 AI 主持人上，能够通过音频、视频和文本实时进行访谈，提出智能的追问并根据回答像人类采访者那样调整问法。大型语言模型随后将原始对话数据转化为精炼的报告、精彩片段和 PowerPoint 演示文稿，从而实现定性研究的量化规模。系统的欺诈检测将无效回答率从 20% 降至几乎为零，同时与数百万经过预先筛选的参与者整合，确保样本具有代表性。

Listen Labs 已为主要客户开展了超过 30 万次访谈，客户包括 Microsoft、Canva、Anthropic 和 Chubbies。大多数项目都会发展为重复研究——在一个公司历史上难以获得及时客户洞察的行业中，这一现象强烈表明其产品具有粘性。

未来50强来了
由 AI 驱动的市场研究（Listen Labs）

我们为何选择它

Listen Labs 处于计算机大规模收集与综合人类知识的前沿，展示了 AI 解锁以往不可能获得见解的能力。

      1. 颠覆性潜力。 通过将定性研究的时间和成本压缩多个数量级，Listen Labs 有能力从 1400 亿美元的市场研究行业中夺取显著市场份额。他们能在数小时而非数周内提供洞见，这代表了根本性的转变。
      2. 扩大蛋糕 。市场研究机会已然巨大，但像 Listen 这样的产品只会进一步扩大市场。传统上负担不起定性研究的公司现在会考虑将其纳入可及范围，而企业客户鉴于 Listen 提供的便利性，可能会更加依赖它。
      3. 知名客户验证。 Microsoft、Canva 和 Chubbies 等公司覆盖多个不同行业，都在 Listen 平台中找到了价值。这种跨行业的采用表明 Listen 确实似乎解决了一个几乎普遍存在的商业需求，其解决方案已经具备可信度。

33、Merit Systems

将资本主义引入开源

      • 网站： https://www.merit.systems
      • 领导层： Sam Ragsdale（首席执行官）， Ryan Sproule（首席技术官）
      • 成立：2024
      • 员工人数：7
      • 总部：美国纽约州纽约市
      • 部分投资方：Andreessen Horowitz、Blockchain Capital

What Merit 做什么

尽管开源软件支撑着几乎所有现代技术，但为这些关键项目工作的多数开发者并未获得报酬。这造成了一个根本性的可持续性问题：支撑万亿美元产业的基础设施依赖于贡献者的善意。

Merit Systems 开发了一套系统，监控开源项目、跟踪每位开发者的贡献，并根据他们的实际工作自动在贡献者之间分配资金。当一家公司想支持其所依赖的开源库时，Merit 能确保资金到达构建和维护最关键部分的开发者，而不是仅仅流向建立捐赠页面的人。

公司的愿景不仅限于简单的支付，还要创建治理系统，使贡献数据能赋予活跃开发者投票权和决策权，可能从根本上改变开源社区的运作方式。自今年早些时候推出以来，Merit 已吸引了大约 1,000 名开发者，并让其中 70 人获得了报酬。其最受欢迎的 GitHub 仓库已获得超过 6,000 美元的资助，合计有 40 个仓库获得了不同程度的资助。虽然这些数字相对较小，但仍显示出 Merit 的颠覆潜力。

未来50强来了
改变开源经济学（Merit Systems）

我们为何选择它

Merit Systems 正在创建系统化激励机制，以解决技术领域最紧迫的可持续性挑战之一。

      1. 解决公地悲剧。 Merit 通过一套全面的协议来应对维持开源软件的万亿美元问题，该协议奖励贡献最多的人。这是对一个常被视为无法解决的问题的优雅解法。
      2. 走向开源复兴 。通过创建可行的经济模型，Merit 正在为更多开发者参与开源社区奠定基础。如果工程师知道他们的开源工作会得到回报，就能更有意地优先投入。随着时间推移，这将催生更强健、更充满活力的技术生态系统以及更完善的数字公共产品。
      3. 加密原生创始团队 。首席执行官 Sam Ragsdale 曾在 a16z 的加密部门担任工程师，为生态系统交付开源工具。与此同时，首席技术官 Ryan Sproule 在 Blockchain Capital 扮演类似角色。该团队对加密与开源格局有深刻理解。

34、Namma Yatri

印度的零佣金网约车革命

      • 网站： https://nammayatri.in/
      • 领导层： Magizhan Selvan（首席执行官），Shan M.S.（首席运营官）
      • 成立时间：2022年
      • 员工人数：150
      • 总部：印度 班加罗尔
      • 部分投资者：Blume Ventures、Antler、Google

Namma Yatri 的业务内容是什么

全球网约车行业已陷入一种不可持续的模式：从司机身上榨取最大价值，同时提供极少的增值服务。在印度，这表现为司机工作更长时间却获得更薄的利润率，平台抽成日益增加，导致生态系统中最辛勤的参与者获得最少的经济回报。

Namma Yatri 正在通过证明司机无需接受这种安排来重新定义印度的网约车行业。该公司采用激进的零抽成模式，司机保留乘客车费的 100%，仅需每天支付 25 卢比（约 0.30 美元）的小额订阅费即可无限次接单。公司起初在班加罗尔聚合人力三轮车（auto-rickshaws），随后扩展到私家车并覆盖印度多个城市，包括德里、海得拉巴、钦奈和加尔各答。

除了商业模式外，Namma Yatri 特别注重透明度。该平台完全建立在开源技术之上，并与印度数字商业开放网络（ONDC）集成，运营时提供一个公开仪表盘以显示实时指标。它是该国唯一具有完全可见数据的网约车应用。截至撰写时，Namma Yatri 已积累超过 1300 万注册用户、63 万名司机、完成 1.093 亿次行程，并帮助司机赚取约 2.1 亿美元。这种开放性促成了信任，并与 Namma Yatri 以司机为中心的做法相契合。

该公司的成功迫使行业巨头如 Uber 和 Ola 推出订阅模式，推动整个次大陆行业向更有利于司机的定价结构转变。凭借数百万次完成的行程、强劲的司机留存率和 4.6/5 的客户满意度评分，Namma Yatri 展示了更公平的商业模式如何挑战现有对手。

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一位 Namma Yatri 司机（Indian Startup News）

我们为何选择它

Namma Yatri 正在开创一种“数字公共服务”式的出行模式，可能重塑印度及其他地区的交通方式。

      1. 新颖的商业模式。 零佣金模式并非空想——它正在奏效。随着数百万次完成的乘车记录和良好的司机留存率，Namma Yatri 已证明司机会选择让他们保留收入的平台。该模式已迫使行业既有企业调整其定价策略。
      2. 利用印度的数字基础设施。 通过将印度的 ONDC 架构适配用于出行，Namma Yatri 建立了一个真正的市场，几乎不需管理开销。对现有数字通道的这一巧妙利用，展示了印度数字基础设施的威力以及初创公司如何有效利用它。
      3. 与政府合作的潜力。 该公司以公共利益为导向并与公共交通系统整合，为更深入的政府合作创造了机会。这种“数字公共服务”定位可能为其打开监管优势和公共部门合作的通道。

35、Noble

稳定币的高速公路

Noble 的作用是什么

稳定币的成功带来了一场意想不到的基础设施危机。这些数字美元已成为加密交易的关键，但随着新区块链的不断涌现，将稳定币传递给用户就像在没有邮政系统的情况下投递邮件。每条区块链都有不同的“语言”，这要求稳定币公司为每一个想要支持的新网络重建整个系统。

Noble 通过充当稳定币分发的中央枢纽来解决这一问题。与其迫使像 Circle 这样的发行方在数十条区块链上逐一部署其稳定币，Noble 允许他们只在其平台上部署一次，便可自动覆盖 50 多条链。它实际上是一个金融分发中心：稳定币公司将其产品发送到 Noble，Noble 高效地将其交付到区块链生态系统中用户需要的任何地方。

Noble 方法的关键在于其使用了跨区块链通信（IBC）协议，这是一种专门的区块链技术，使不同网络之间能够实现即时转账。当用户希望将稳定币从一个区块链转移到另一个区块链时，Noble 可以在不到一秒的时间内完成转账，同时保持安全性。这比传统的“桥接”解决方案要快得多且更安全，后者常常带来延迟和安全风险。Noble 甚至允许用户直接以稳定币支付交易手续费，消除了另一个常见的摩擦点。

成果不言自明。自 2023 年 9 月推出以来，Noble 已发行超过 7 亿美元的稳定币，并促成了超过 180 亿美元的交易量。Circle、Ondo Finance 和 Monerium 等主要发行方已与该公司达成合作，验证了其方法的有效性。

我们为何选择它

Noble 已将自己定位为多链世界中稳定币的核心基础设施层。

      1. 乘势而上。 随着 Ripple、Revolut 和 Robinhood 等公司计划发行稳定币，稳定币分发基础设施市场正在迅速扩张。Noble 作为多链稳定币分发首选平台的位置，使其成为这一增长机遇的中心。
      2. 源于市场必要性。Noble 成立于 2022 年 Terra 崩盘之后，当时依赖其 USDT 代币的区块链生态系统遭受重创。一夜之间，应用程序突然失去了面向用户的稳定数字货币。Noble 的成立旨在消除这一单点故障，确保项目能够获得多种稳定币来源。
      3. 网络效应。 Noble 受益于强大的双向网络效应，这种效应会随着时间增强其地位。随着越来越多的稳定币发行方加入 Noble 的平台，它对希望获得这些多样稳定币的区块链就越有吸引力。反之，随着更多区块链接入 Noble，它对希望获得最广泛分发渠道的稳定币发行方的价值也会越来越大。

36、Orbital Materials

为数据中心时代设计的 AI 材料与产品

Orbital Materials 的业务

每一次重大的技术转型都会带来新的材料挑战，但向人工智能驱动计算的转变或许是迄今为止要求最高的。现代 GPU 和 AI 加速器产生的热负荷与行业以往遇到的截然不同，推动冷却系统超出其设计极限，并创造出可能限制其应支持的技术进步的瓶颈。

总部位于伦敦的 Orbital Materials 认为，生成式人工智能是解决这一材料难题的关键。该创业公司由前 DeepMind 研究员 Jonathan Godwin 创立，已开发出能够从原子层面设计材料的突破性 AI 模型。其初期聚焦于数据中心冷却和热管理应用。

Orbital 的不同之处在于其材料发现的完整方法。与那些仅在电脑上设计材料的公司不同，Orbital 在新泽西的实验室中构建并测试这些材料。他们的人工智能系统提出新材料，随后在实验室合成这些材料，并检验它们是否确如预测般工作——从数字设计到物理验证形成完整闭环。然后，Orbital 通过制造合作伙伴生产并销售这些先进材料及相关产品。

这种技术可信度已转化为现实世界的认可。像 AWS 和 NVIDIA 这样的主要企业已与 Orbital 建立合作，表明他们利用 AI 设计的材料的产品确实解决了业界最大公司的实际基础设施难题。

我们为何选择它

Orbital Materials 的出现正逢其时，此时材料科学瓶颈已成为限制技术进步的关键制约因素。

      1. 世界级科学团队。 Orbital 的创始团队带来了令人印象深刻的技术专长。首席执行官 Jonathan Godwin 曾在 Google DeepMind 担任研究员近五年。首席科学官 Thomas McDonald 曾创立 Mosaic Materials——一家获得风险投资支持、后被能源巨头 Baker Hughes 收购的材料初创公司。
      2. 来自行业领袖的战略背书。 Orbital 已与主要云服务提供商和人工智能公司建立合作伙伴关系，包括 AWS 和 Substrate AI。Orbital 还获得了 NVIDIA 风投团队的支持，为进一步合作奠定了基础。
      3. 巨大的、不断增长的需求。 随着人工智能工作负载产生极端热量，数据中心冷却市场正经历前所未有的增长。传统冷却方法已接近物理极限，迫切需要创新材料解决方案。

37、Profluent

用人工智能构建蛋白质

      • 网站： https://www.profluent.bio/
      • 领导： Ali Madani（首席执行官）
      • 行业：生物技术、人工智能
      • 成立：2023
      • 员工人数：35
      • 总部：美国埃默里维尔
      • 精选投资者：Spark Capital、Insight Partners、Air Street Capital

Profluent 的业务

药物发现长期以来是一场分子轮盘赌。制药公司筛选数以百万计的现有化合物，希望找到对特定病症有效的药物。他们常常花费数十亿资金和数十年时间才将一种治疗推向市场。即便天然蛋白质显示出希望，它们也常常存在关键性限制——可能对递送载体来说过大、缺乏足够的精准性，或根本在自然界中不存在可满足当前治疗需求的蛋白质。

Profluent 认为有更好的方法。这家总部位于伯克利的初创公司利用生成式人工智能从零设计全新的蛋白质，把生物学视为一种可以被“书写”的语言，而不仅仅是被发现。正如 ChatGPT 通过学习人类语言中的模式来生成文本，Profluent 的模型从海量生物数据中学习氨基酸序列的“语法”，从而能够构建出地球上从未存在过的新蛋白质。

该公司在 2024 年创造了历史，成为首家使用名为 OpenCRISPR-1 的 AI 设计基因编辑器编辑人类基因组的公司。与借用自细菌的传统 CRISPR 系统不同，这一工具完全由人工智能构思，并展示了 AI 能够创造功能性生物“机器”，而不仅仅是预测现有的生物结构。Profluent 已将这一突破开源，允许全球研究人员试验由 AI 生成的基因编辑方法。上周，这项成果最终发表于 Nature。

除了基因编辑之外，Profluent 的平台还能为任何治疗需求设计定制蛋白质，同时优化体积、特异性和功效等多项属性。该公司已与大型制药合作伙伴进行了真实世界的验证，并发表了经验性标度定律，显示更大的 AI 模型能创造出更优的蛋白质，这表明随着计算能力的提升，仍有巨大的改进空间。

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OpenCRISPR，一种 AI 设计的基因编辑器（Profluent）

我们为何选择它

Profluent 代表了我们在生物设计方法上的根本转变，使生命科学从发现走向发明。

      1. 适配良好的创始团队。 首席执行官 Ali Madani 先前在 Salesforce 领导蛋白质人工智能研究，在 Nature Biotechnology 发表了突破性成果。联合创始人 Alexander Meeske 作为一名教授，带来深厚的微生物学专业知识。这是一支具备必要技术实力的团队，成员包括来自 Meta、Amazon、Zymergen、GSK、Astrazeneca、Roivant、Harvard 等机构的科学家和工程师。
      2. 数据优势。 Profluent 已经汇集了全球最大规模的蛋白质数据集之一，基于超过 800 亿条序列训练基础模型。这一数据优势为 Profluent 提供了可防御性，是其希望进一步强化的护城河。
      3. 已验证的商业吸引力。 Profluent 已与多家顶级制药公司在药物发现领域建立合作，表明市场对其 AI 设计生物制剂具有强烈拉力。

38、Profound

面向 AI 搜索时代的 SEO

未来50强来了
Profound 的仪表盘（Profound）

Profound 的工作内容

蓝色链接正在逐渐消退。消费者越来越依赖 AI 对话而非传统搜索结果。

据 Profound 估计，约有 10% 的引荐流量来自 ChatGPT、Perplexity 以及 Google 的 AI 概览等平台。行业预测显示，AI 回答引擎在未来几年可能会占据在线商务的可观份额，到 2027 年每年或达 $2.5 trillion。

Profound 通过其 AI 搜索优化平台帮助品牌在“生成式互联网”中取胜。该公司为企业品牌提供分析和优化工具，以监测、衡量并改善它们在 AI 驱动的搜索环境中的存在。与专注于 Google 搜索结果的传统 SEO 工具不同，Profound 展示品牌如何在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 以及其他回答引擎中出现。Profound 的方法依托于其所称的、除模型本身外最大的 LLM 数据来源。

其产品超越了纯粹的分析功能。据报道，对于许多客户来说，Profound 扮演着传统广告公司的角色。这些客户依赖该初创公司的推理系统来创作高性能内容并有效分发。

自推出以来，Profound 已扩展至每月处理超过 1 亿次 AI 搜索查询，并扩大服务范围，面向十多个国家、六种语言的国际用户。客户包括 Indeed、MongoDB、Ramp、Chime、G2 以及 100 多家其他企业。

我们为何选择它

Profound 代表了一种从传统搜索优化向以 AI 为本的营销的范式转变，使其成为品牌在生成性互联网中导航的权威平台。

      1. 先发优势。 Profound 在帮助企业掌控并应对从传统搜索向 AI 答案转变方面走得最远，使其能够在这一不断增长的市场中确立为新的标准。
      2. 明确的需求。 拥有 200+ 客户（包括 100 强企业），Profound 已向成熟买家证明了其价值主张。该平台跟踪超过 1 亿次 AI 搜索查询中的每月品牌提及，展示了显著的规模。
      3. 保持步伐。 自推出以来，Profound 已迅速扩展其平台能力，以支持 ChatGPT 购物、Google AI 模式、Grok 以及区域化提示。这很好地表明，Profound 有能力跟上 AI 行业飞速变化的节奏。稍有落后，竞争对手就可能取得实质性进展。

39、Próspera

一种大胆的“治理即服务”实验

Próspera 的作为

发展中国家通常面临治理体系不足的问题，这些体系扼杀经济机会，使公民陷入贫困。传统政府结构往往无法为企业和个人提供他们茁壮成长所需的法律明晰性、监管效率和制度稳定性。这种治理失败是妨碍人类繁荣的最持久障碍之一，影响着新兴市场中数十亿人。

洪都拉斯的 Próspera 认为它找到了一个激进的解决方案：竞争性治理。作为位于罗阿坦岛的就业与经济发展区（ZEDE）运作，Próspera 创始人 Erick Brimen 称其为“治理即服务”。该初创公司与东道国合作，开发特别经济区，通过创造释放人类潜能所需的法律和制度条件，从根本上解决贫困问题。

在实践中，公司可以依据获批的外国司法管辖区的法规运营，24 小时内完成注册登记，并以显著更低的税率经营：1%营业收入税、2.5%零售增值税和 5%个人所得税。比特币为法定货币，且该市通过国际条约保障法律稳定性。这种监管灵活性吸引了前沿的金融科技、生物科技和加密公司，包括基因疗法公司和比特币教育中心。在此过程中，Próspera 吸引了原本难以触及的人才和资本。

Próspera 这项雄心勃勃的试验显示出真实成效。该 ZEDE 拥有超过 2,100 名电子居民，辖区内超过 300 家企业，并创造了近 1,000 个在职岗位。在成功建成一座 14 层的塔楼后，它正在该地区进行数个新的建设项目。更令人印象深刻的是，Próspera 尽管面临洪都拉斯政治人物的巨大政治压力，仍能取得这些成就，CEO Erick Brimen 希望此事能够尽快解决。

我们为何选择它

Próspera 代表了一种开创性尝试，旨在使治理具有竞争力，其影响远超洪都拉斯。

      1. 前所未有的模式。 Próspera 正在围绕竞争性治理创造一整套全新产业，在许多人已对传统模式失去信心之时。如果成功，他们的“治理即服务”模式可能从根本上改变发展中国家制定经济政策和设计制度的方式。允许企业选择监管框架既大胆又可能具有变革性。
      2. 真实的经济活动。 Próspera 正在吸引公民、促进新企业成立并吸引投资。大量活动集中在加密和生物科技等高潜力领域，为未来增长奠定基础。
      3. 全球野心。 尽管在洪都拉斯面临法律挑战，Próspera 正在准备在全球推出未来的特殊经济区。根据 Bricken 的说法，Próspera 当前正在与五个新国家进行深入磋商，且还有更多国家在推进中。

40、Protege

为人工智能训练解锁全球数据

Protege 的工作

人工智能革命正面临资源限制。尽管算力和算法迅速进步，最具影响力的训练数据仍被困在机构壁垒之后。医院系统无法轻易共享患者数据以用于医疗 AI 研究。媒体公司在无明显阻碍的情况下无法授权其内容档案。金融机构掌握着可用于欺诈检测的交易模式，但缺乏安全的共享渠道。这种数据匮乏正在人为限制 AI 的潜能。

Protege 构建了打破这一困局的基础设施。这家总部位于纽约的初创公司作为一个市场和协作平台，连接数据持有者与 AI 模型构建者，促成此前难以获取的训练数据的安全合规交换。Protege 不是让每家 AI 公司与数百个数据提供者逐一谈判，而是通过法律框架、技术保障和隐私保护工具来标准化这一流程。

Protege 的产品充满了智能化的细节。数据控制者可以通过详细的权限设置来管理其内容的访问方式。例如，公司可以允许买方在其数据上进行训练但不保留数据，或将使用限制于特定情形。随着时间推移，Protege 计划利用安全环境和联邦学习等方法，进一步支持模型开发而无需将数据从所有者的服务器中移出。所有这些功能都是安抚风险厌恶型机构的智能做法。

自 2024 年推出以来，Protege 已与 100 多家数据提供商以及医疗、媒体等领域的公司建立了联系。它已创造数千万的营收，并于 2024 年 12 月收购了 Calliope Networks，以向其平台引入更多视听内容。

我们为何选择它

Protege 针对人工智能发展中最基本的约束之一提出了解决方案，其团队尤其具备解决该问题的能力。

      1. 经验丰富的创始团队。 首席执行官 Bobby Samuels 在 Datavant 工作多年，驾驭医疗数据共享的复杂性，而联合创始人 Travis May 此前将 LiveRamp 和 Datavant 打造为数十亿美元规模的数据互联企业。该团队在数据法规细节、隐私合规以及大规模构建数据网络方面拥有深厚专业知识。很少有创始人能像他们一样深入理解这些痛点与机遇。
      2. 巧妙的网络效应。 随着 Protege 构建其市场，每新增一个数据合作伙伴都会使平台对 AI 开发者更具价值，而每新增一个 AI 客户则为数据持有方提供更多变现机会。这种双向的网络动态，加上复杂的信任与合规要求，为竞争对手设置了实质性的进入壁垒。
      3. 对紧迫问题的巧妙解决方案。 训练数据已成为限制人工智能发展的主要因素。与其他具有成熟生态系统的 AI 基础设施层不同，数据共享仍然原始且分散。Protege 正在构建这一缺失的基础设施层，有望加速各行业的 AI 进展。

41、Reflect Orbital

将来自太空的阳光出售以为世界供电

Reflect Orbital 的业务

如你可能已经意识到的，太阳在夜间并不照耀。尽管所有想打盹的人都乐见其成，这对太阳能发电商却构成了问题。这种间歇性使公用事业公司在夜间必须依赖备用电源，削弱了电网稳定性，也限制了可再生能源基础设施的全部潜力。尽管全球在太阳能电站上投入巨大，运营方仍受制于一个简单现实：他们最昂贵的资产大部分时间处于闲置状态。

Reflect Orbital 有一个巧妙且雄心勃勃的解决方案：将来自太空的阳光反射回地球。这家总部位于加州的初创公司正在开发一个由卫星组成的星座，卫星配备大型迈拉薄膜镜，将集中的阳光在日落后和黎明前照射到太阳能发电场。每颗卫星将产生直径约 5 公里的定向照明斑，亮度大致相当于满月，实际上延长了地面太阳能电池板的运行时间。该初创公司开发了专有的卫星架构，旨在保持轨道优先权并将光作为可扩展的服务化商品交付，这意味着购买方无需预先购买硬件。

由于 Reflect 认为其能提供的精准度，其产品的用途超出了能源生产。首席执行官 Ben Nowack 认为他的初创公司可以支持夜间施工、灾害响应行动和公共活动。为什么要雇用泛光灯，当你只需把几束阳光反射到道奇体育场或科切拉音乐节？客户已经看到了潜力，Reflect 的技术已收到超过 25 万份申请。

这家初创公司自从公开亮相以来已积聚了显著势头。2025 年 5 月，Lux Capital 领投、Sequoia Capital 参投的 2000 万美元 A 轮融资完成，并通过美国空军的小企业创新研究（SBIR）合同获得了政府支持。其首颗演示卫星配备一面 18×18 米的反射镜，计划于 2026 年发射，届时将在全球约 10 个地点照射，以证明该技术可在规模上运行。

我们为何选择它

Reflect Orbital 正在实现科幻作品中的一种常见设想，并开创一种新的能源类别。它可能从根本上改变世界的照明方式。

      1. 解决太阳能最大限制。 间歇性是阻碍太阳能成为更关键能源的主要障碍。通过延长现有太阳能设施的发电时长，Reflect Orbital 有望在不需要新增地面装置的情况下，大幅改善可再生能源的经济性和可靠性。
      2. 多重收入来源。 如果 Reflect 能够可靠且安全地将阳光反射回地球，它将面临大量需求——不仅限于能源领域。其技术可应用于建筑、应急响应、娱乐等领域。
      3. 政府兴趣已显现。 空军合同验证了 Reflect 的技术潜力，并表明其在国防应用中的重要性。除了上述私营部门的例子外，不难想象 Reflect 会如何影响军事行动。

42、Revel

面向关键硬件的下一代软件

      • 网站： https://revel.io/
      • 领导层： Scott Morton（首席执行官）
      • 成立：2024
      • 员工人数：未披露
      • 总部：美国洛杉矶
      • 部分投资者：Thrive Capital、Felicis、Abstract Ventures

Revel 的业务

当消费类应用日益精美时，设计火箭、汽车和电网的工程师们却仍被可能该陈列在计算机历史博物馆里的软件所束缚。这些关键行业——航空航天、汽车、能源——依赖于在智能手机尚不存在时构建的旧有系统，迫使当今的优秀工程师不得不与过时的界面搏斗，而无法专注于突破性创新。

Revel 正在现代化工程师对复杂硬件系统的编程与控制方式。公司由曾领导 SpaceX Starship 项目软件开发的 Scott Morton 创立，构建了一个从零开始重新构想硬件控制的全面平台。该系统包括直观的控制界面、一种为控制物理系统而专门设计的编程语言，以及高性能的运行时环境。

该平台的突破性进展显著提升了硬件控制的速度并大幅提高了安全性。工程师反映，使用该平台编写控制代码的速度比传统工具快了多达十倍。与此同时，Revel 的实时监控和内置保护机制有助于防止困扰旧系统的灾难性软件错误。关键是，该控制软件仍然保持足够的可理解性，使非工程人员也能在关键时刻理解正在发生的情况并做出适当响应。

Revel 已经在最终考验场——Impulse Space 的火箭发动机实车测试中证明了自己，在那里软件故障可能造成灾难性后果。现在，公司正从航天领域扩展到同样急需替代其老旧控制基础设施的汽车、制造和能源行业。

我们为何选择它

Revel 有望成为驱动美国最关键硬件系统的基础软件层。

      1. 具备使命关键系统的理想创始人专业背景。 Scott Morton 在 SpaceX 工作了九年，负责开发控制 Starship 发射的软件。他对开发和控制高风险、复杂硬件所需的系统有第一手了解。
      2. 显著的生产力提升。 Revel 的平台使工程师能够以比传统方法快一个数量级的速度开发控制软件，同时加入防止整类错误的保障措施。这种组合解决了阻碍硬件创新的开发速度与系统可靠性之间的核心矛盾。
      3. 把握美国工业复兴的时机。 随着美国致力于将关键制造业回迁并重建国内工业能力，可靠的现代控制软件变得愈发珍贵。Revel 处于有利位置，能够从中受益。

43、Robco

为被遗忘的中层实现工厂自动化民主化

Robco 的业务

欧洲及其他地区的制造车间正在逐渐空置。随着熟练工人退休，年轻一代转向其他职业，中小型制造企业难以填补关键的生产岗位。与数十年前就通过昂贵的机器人系统解决了这一危机的汽车巨头不同，规模较小的公司仍被日益不可持续的手工流程所困。经济上行不通：传统工业机器人动辄数十万美元，并需数月定制集成，使得自动化对大多数中小企业来说在经济上不可行，即便它们面临的劳动力挑战愈发严峻。

总部位于慕尼黑的 Robco 认为他们用一种截然不同的工厂自动化方法破解了这一难题。公司并不销售昂贵且僵化的系统，而是通过订阅模式提供模块化的机器人“套件”，从而消除了资本支出。其机械臂可以由标准化组件组装成针对特定任务（如数控机床上下料、码垛或激光雕刻）的配置，承载能力可达 40 公斤，最多支持八轴运动。

Robco 由一款直观的免代码平台 RobFlow 驱动，并通过 Robco Studio 实现基于云的管理。工厂工人无需编程知识即可通过数字孪生远程配置、部署和管理机器人。整个系统设计便于实施——通常只需数天而非数月。重新配置 Robco 设备同样十分简单。

该初创公司已有 300 多台机器人在现场运行，为 BMW、Volkswagen、Sartorius 和 T‑Mobile 等客户以及中型企业提供服务。公司报告称其年增长率达到 3 倍。

未来50强来了
Robco 的机器人（Robco）

我们为何选择它

Robco 以创新的智能化方式应对中小企业面临的严重劳动力短缺问题。

      1. 解决制造业自动化缺口。 传统工业机器人动辄花费数十万美元且需要大量定制集成，这使得小型制造商望而却步。Robco 的模块化订阅式模式大幅降低了财务和技术门槛，将自动化带给此前被忽视的市场。
      2. 灵活的硬件。 Robco 的模块化设计允许在客户需求变化时对相同的机器人组件进行重新配置以适应不同应用。这种适应性对那些面临需求波动和要求变化的公司尤为重要。
      3. 战略性的地理布局。 总部设在德国使 Robco 能够直接接触到一些全球最苛刻的工业客户以及大量相关的中小型企业。尽管许多机器人公司争夺美国客户，Robco 在欧洲最大制造业经济体中拥有深厚联系。

44、Shinkei

将日本传统工艺带入现代海鲜供应链

      • 网站： https://shinkei.systems/
      • 领导： Saif Khawaja（首席执行官），Reed Ginsberg（联合创始人）
      • 成立：2021
      • 员工人数：32
      • 总部：美国加利福尼亚州埃尔塞贡多
      • 主要投资者：Founders Fund、Interlagos、Yamato Holdings

Shinkei 的业务内容是什么

商业捕捞业已建立起庞大的全球体系，但未能解决一个基本问题：如何在从船到盘的整个过程中保持海鲜品质。目前的捕捞方式——常常让鱼在捕捞过程中慢慢窒息或受伤——会造成生理应激，立即开始破坏鱼肉的细胞结构。这种后果会在整个供应链中扩散，从因捕获物品质下降而无法获得溢价的渔船船员，到必须赶紧上菜以免鱼变质、并在过程中丢弃昂贵库存的餐厅。

Shinkei Systems 认为机器人技术可以通过规模化一种源自日本、已有数百年历史的技术——活締（ike-jime）来解决这一古老问题。这家总部位于加州的初创公司开发了“波塞冬”（Poseidon），一套能在渔船上自动执行精细活締工序的机器人系统。鱼一上船，Poseidon 使用计算机视觉识别鱼种和大小，精确定位脑部，并在数秒内刺入致其瞬间死亡。系统随后在冰浴中放血。该工艺在保持鱼肉品质方面效果显著。

这种传统技艺与前沿自动化的结合正是 Shinkei 的核心。日本渔民已经实践活杀（Ike-jime）数百年，但该技法因需高超技艺和大量人力而从未能在商业规模上实现。通过将这一过程自动化，Shinkei 提供的鱼类比传统捕捞的海鲜保鲜期延长至三倍，且在口感与质地上更胜一筹，能够卖出溢价。Shinkei 围绕其技术建立了纵向供应链，向渔船队免费提供机器人，以换取回购他们品质更高的渔获并以其“Seremoni”品牌进行分销。

Shinkei 正处于突破性发展轨道。其季度营收在 2024 年第四季度与 2025 年第一季度之间增长了三倍，并且每周处理数千磅鱼类。其高端海鲜出现在合计拥有超过 40 颗米其林星的餐厅中。Shinkei 已成功从最初的黑鳕鱼和海鲈鱼产品扩展到包括朱红石斑鱼（Vermillion Rockfish），并很快将推出红鲷和三文鱼，同时建立了从加州渔船到日本著名的丰洲鱼市场的合作关系。它已从 Founders Fund、Interlagos 等机构筹集了 3000 万美元的风险投资。

未来50强来了
Shinkei 的 Seremoni 品牌（Seremoni）

我们为何选择它

Shinkei 代表着将古老智慧与现代科技相结合、以改造庞大产业的罕见组合。

      1. 同时解决多个问题。 Shinkei 的解决方案同时应对动物福利、产品质量和供应链低效问题。人道化收获延长了产品的保质期，在整个供应链中创造了价值，并为消费者带来更好的产品。
      2. 在恶劣条件下经过验证的技术。 在摇晃、潮湿的甲板上构建能可靠运行的渔船机器人是一项重要的工程成就。Poseidon 的计算机视觉能实时识别多种鱼类并相应调整刺入位置，展示了在苛刻运行环境中的技术复杂性。
      3. 规模化产出。 作为唯一一家将人道化、高质量鱼类收获实现规模化的公司，Shinkei 现在每周处理数千磅鱼类。该公司还每两周生产一台新机器人，表明其制造能力正在成熟。其技术也在不断提升——Poseidon 2.0 版本的效率是前代的 4 倍。

45、Somos Internet

来自哥伦比亚的更好、更快、更便宜的互联网

未来50强来了
Somos 的 ORB 路由器（Somos）

Somos 的业务

在整个拉丁美洲，可靠的互联网接入仍然是一种奢侈而非必需品。尽管发达市场可以以合理价格享受千兆速度，数以百万计的成长中经济体用户却被垄断电信运营商困住，后者对低于标准的服务收取高额费用。在哥伦比亚，Claro 和 Movistar 等传统供应商通过原本并未为现代数字需求设计的旧有基础设施维持市场主导地位，造成了消费者需求与可获得服务之间的巨大鸿沟。

Somos Internet 采取了一种新颖的做法。这家哥伦比亚初创公司没有采用大多数 ISP 依赖的“GPON”（无源光网络），而是重建了互联网基础设施，采用所谓的“有源光纤”技术。差别至关重要：传统供应商通常让数十位客户共享同一光纤线路的带宽，导致高峰时段网速变慢。Somos 为每位客户提供独立连接并保证速率。更重要的是，他们将网络组织成“环”而不是链状——因此客户可以同时连接到多个数据中心。当一条路径出现故障时，流量会自动通过另一条路径重新路由。其结果是，家庭用户可享受起步即为 800 Mbps、可扩展至 2 Gbps 的企业级速度，并拥有多重备份连接带来的可靠性。

为了创造无与伦比的服务和差异化的单位经济，Somos 实现了硬件、软件和网络的纵向一体化。这包括设计和制造家庭路由器，通过内部 ERPArtemis 管理运营，并通过与 Somos AI 与人工客服整合的 WhatsApp 来管理支持。通过这种方式，Somos 能以远低于臃肿 incumbents 的成本运营，并提供更优的性能和可靠性。

Somos 已在麦德林和波哥大发展到超过 5 万名用户，成为哥伦比亚第八大固定互联网服务提供商。公司已部署 1000 公里主干光缆，在麦德林业务实现盈利，并赢得了包括 Mercado Libre 和 Rappi 在内的重要企业客户。

我们为何选择它

Somos Internet 代表了一种对电信基础设施的根本性重构，有望改造新兴市场的连接方式。

      1. 不同寻常的创始人。 首席执行官 Forrest Heath 2018 年作为局外人来到麦德林。他不会说西班牙语，也没有任何电信行业经验。但对复杂系统的着迷为 Somos 奠定了基础。Heath 非传统的背景使他能够从第一性原理出发看待问题，构建不受既有思维束缚的解决方案。
      2. 前方扩张。 作为哥伦比亚第八大固定互联网服务提供商，Somos 在短短几年内证明了其模式的可行性。该公司已计划在波哥大投入 400 万美元进行扩张，并志在成为与海底电缆运营商和超大规模云服务商合作的批发运营商与全栈数字基础设施提供商。将此模式推广到拉美各地的潜力巨大。
      3. 切实可行的技术创新。 传统 ISP 承诺提供快速、可靠的互联网，但在高峰时段往往服务不稳、速度下降；Somos 构建的基础设施实现了这些承诺。他们的网络架构消除了困扰遗留供应商的瓶颈和单点故障，为家庭用户提供企业为之支付高额费用才能享有的那种可靠高速连接。

46、Tahoe Therapeutics

在千亿级数据集上训练人工智能以治愈癌症

Tahoe Therapeutics 的业务

每一种癌症都是独特的，由每位患者的基因构成和肿瘤环境共同塑造。然而，大多数癌症药物发现仍然依赖于针对少数标准化细胞系测试疗法，仿佛所有肿瘤都相同。这种一刀切的方法在很大程度上解释了为何许多有前景的癌症疗法在应用于多样化患者群体时失败。

Tahoe Therapeutics 通过一项前所未有的做法解决了这一问题：构建全球最大的药物分子如何影响人类细胞的数据集，起始于癌症治疗。他们的专有 Mosaic 平台可以在一次实验中同时测试任意药物分子对来自不同患者细胞的影响，生成数百万个数据点，揭示细胞机制如何响应。

塔霍方法的显著之处在于其数据生成规模之庞大。他们最近开源的 Tahoe-100M 数据集覆盖了 50 条癌症细胞系上的 1,200 种药物处理——这一集合比所有公开可得的药物扰动单细胞数据总和大了 50 倍。这标志着癌症研究数据可得性的一次跃升。

迄今为止进展令人瞩目。Tahoe 已与 NVIDIA 合作进行大规模 AI 模型开发，在 Databricks 生成式 AI 挑战赛中获得“大赛冠军”认可，并与 Arc Institute 在其虚拟细胞图谱项目上合作。公司向少数合作伙伴提供其数据集访问权限，同时开发的内部药物发现项目也正接近临床试验阶段。

我们为何选择它

Tahoe Therapeutics 已成功生成互联网规模的生物数据，以推动下一代药物发现。

      1. 数据优势。Tahoe 的数据集已十分庞大；其开源产品单独就包含 1 亿个细胞，覆盖 6 万个条件，规模是此前公开可得的药物扰动数据集总和的 50 倍。该初创公司的方法意味着这一优势将随时间不断累积。
      2. 树立标准。 该公司通过开源其大规模数据集，在科学界建立了良好声誉，加速进展，并将 Tahoe 数据确立为人工智能药物发现研究的事实标准。
      3. 尽管处于早期阶段，商业吸引力强劲 。该公司已与制药公司和研究机构建立合作关系，显示出市场需求。该初创公司凭借精简团队和相对较少的资金实现了这一点，表现超过了资源更丰富的生物技术和制药公司。

47、Tandem

将药物获取变为一键式体验

      • 网站： https://withtandem.com
      • 领导层：Sahir Jaggi（首席执行官）
      • 成立：2023
      • 员工人数：39
      • 总部：美国纽约
      • 精选投资方：Thrive Capital、General Catalyst、Bain Capital Ventures

Tandem 的业务内容是什么

按医生处方获取药物不应当变成一场官僚迷宫。但如今的药品获取体系常常迫使患者（和医疗提供者）经历数周的行政折腾。那意味着要处理事先授权表格、与保险公司通话、协调药房，以及在分散的系统中寻找可负担性项目。这些摩擦不仅浪费时间；还会延误关键治疗，并制造障碍，阻止患者获得他们所需的药物。

Tandem 由 Oscar Health 校友 Sahir Jaggi 创立，构建了一个由人工智能驱动的平台，将这一支离破碎的噩梦转变为无缝的一键式体验。该公司充当智能“处方礼宾”服务，直接整合到电子健康记录中，医生只需选择 Tandem 作为药房选项，其余工作都会自动处理。

Tandem 的独特之处在于其双向网络方法，能够在整个药物生命周期中创造价值。一方面，它为医疗服务提供者和患者提供免费的 AI 服务，自动处理事前授权、保险导航和药房协调——由此建立起庞大的处方与获取数据网络。另一方面，它通过与制药公司合作来变现该网络，优化临床试验设计、上市策略和患者获取项目。随着网络的增长，Tandem 获得了前所未有的药物在医疗体系中流动可见性，为生命科学公司聚合出越来越有价值的数据。

Tandem 在低调运营的同时打造了令人印象深刻的产品。它在同一天发起 100% 的事前授权申请，平均在 2 天内获得批准，而行业标准为 7–10 天。与此同时，医疗机构报告称在授权文书上花费的时间为 0%。

我们为何选择它

Tandem 构建了一个有差异化的双向市场，在解决医疗保健最持久的痛点之一的同时，创造了真正的网络效应。

      1. 有机增长。 公司在没有付费营销的情况下，通过口碑推荐取得了显著牵引。这种有机采用证明了在传统上难以打入的领域中，市场对 Tandem 产品的需求。
      2. 非凡的创始背景。 首席执行官 Sahir Jaggi 拥有六年深厚的医疗科技经验，来自 Oscar Health，他在那里从产品经理晋升为产品战略总监。Tandem 获得了 Thrive Capital 的支持，Thrive Capital 曾于 2012 年孵化了 Oscar。
      3. 监管助力。 新的联邦医疗监管规定要求所有主要保险公司在 2027 年前采用电子事先授权系统——这正是 Tandem 已经构建并部署的系统。实际上，很快整个行业将被法律要求依赖像 Tandem 这样的系统。

48、Tolan

为 Z 世代打造的友好外星伙伴

Tolan 的工作

我们生活在一个高度互联却又极度孤立的时代。这一矛盾尤为影响年轻人，他们正在与研究者所称的“数字孤独”作斗争。他们被社交媒体和消息应用包围，却缺乏真正的情感联系。现有的人工智能伴侣往往无法提供人们迫切需要的温暖、个性和情感智能。

Tolan 是迄今为止对 AI 陪伴最深思熟虑的尝试。它不是另一个聊天机器人，而是创造了来自“波尔托拉星球”的动画外星角色，通过自然对话提供情感支持。这些“具身伴侣”具有视觉动画效果、对触摸和语音有反应，并会随着时间发展出独特的个性和记忆。用户可以像和朋友一样自然地与他们的 Tolan 交谈，同时 AI 会了解他们的生活和人际关系。就像皮克斯为你做了一个特别的 AI 伙伴。

Tolan 着重于健康的情绪扎根，而非浪漫模拟，这使其与众不同。该应用专门针对公司所称的“过载”——影响 Z 世代用户的孤独与生活复杂性的交汇点。每个伴侣都会记住朋友的名字、为小胜利庆祝，并提供情感与实际支持，创造出会随着时间演进的真实关系动态。

说 Tolan 引起反响还不为过。首席执行官 Quinten Farmer 证实，该应用已 实现 1200 万美元 的收入，这得益于一系列在 TikTok 上走红的视频，展示了 Z 世代用户与他们的外星伙伴的对话。该应用已累计超过 300 万次下载，付费用户超过 10 万，App Store 评分维持在 4.8 分。

我们为何选择它

托兰展示了人工智能伴侣不必成为噩梦源。它们可以是深思熟虑、聪慧并提供情感支持的存在。

      1. 在 Z 世代中的病毒式增长。 Tolan 知道如何突围。它通过社交媒体实现了显著的自然增长，赢得了其 Z 世代目标用户。随着用户在 TikTok 上分享他们的体验，应用得以自然传播，创造了金钱买不到的真实口碑营销。
      2. 情感共鸣。 Tolan 并非因为掌握了某个超强 AI 模型而取胜，而是因为它比竞争对手更懂得如何建立真实的连接。它在体验上投入的用心造就了更丰富、更深刻、更具粘性的体验。
      3. 巧妙定位。 许多最为走红的 AI 伴侣通过专注于浪漫体验取得成功。Tolan 并不与那些肌肉发达的二次元机器人竞争，而是专注于情感支持。这不仅使 Tolan 能够在同类产品中形成差异化定位，还能帮助其吸引更优秀的人才并打造更为积极的品牌形象。

49、Tutor Intelligence

为美国工厂服务的机器人工作者

Tutor Intelligence 的作用是什么

工厂管理者在灵活性与效率之间面临不可能的抉择。人工工人能够适应新产品和变化的需求，但越来越昂贵且难以招募。工业机器人带来稳定的表现和成本节约，却将工厂锁定在难以在数月内调整的僵化流程中。对于需应对产品多样性或季节性需求的大多数制造商来说，这一权衡使得自动化在经济上变得不可行，迫使他们在核心业务上依赖人工操作。

迎来导师智能（Tutor Intelligence），它正用人工智能重新定义机器人技术。这家麻省理工学院衍生公司并未再去制造另一款定制的工业机器人，而是开发出一套软件，将现成硬件转变为智能工人。其基于基础模型的系统使机器人能够自主理解并适应制造环境，免去了以往需要数月定制编程的过程——这类编程常常使自动化变得不可行。其结果是在美国工厂实现真正的即插即用机器人解决方案。

凭借精简团队，Tutor 已在大型制造和物流运营中部署了数十台机器人。公司展示了卓越的执行速度，在数月内完成了传统上需要数年才能实现的工业自动化部署。早期客户反馈非常积极，工厂报告称运营立即得到改善并节省了成本。

我们为何选择它

Tutor Intelligence 正以前所未有的速度将先进机器人技术带入美国制造业。

      1. 革新的部署速度。 Tutor 的机器人可以在数小时内在车间启用，而行业惯例通常需要数日、数月甚至数年。这标志着制造自动化实施方式的根本转变，消除了采用的最大障碍。
      2. 以人工智能为本。 公司的基础模型使机器人无需编程或训练即可适应新任务。这种通用智能方法让一个小型工程团队能够服务于传统上需要定制解决方案的多样化制造环境。
      3. 务实的商业模式。 通过作为服务运营而非销售硬件，Tutor 消除了资本壁垒，使制造商能够从小规模起步并实现扩展。按小时付费的模式使激励一致，并使投资回报率可以立即衡量。

50、Veris AI

通过模拟经验训练 AI 代理

      • 网站： https://veris.ai/
      • 领导层：Mehdi Jamei（首席执行官），Andi Partovi（首席技术官）
      • 成立时间：2025年
      • 员工人数：8
      • 总部：美国纽约
      • 部分投资者：Decibel Ventures、Acrew Capital、Dorothy Chang

Veris AI 的业务

自动驾驶汽车在能安全行驶真实街道之前，需要在模拟城市中行驶数百万英里。同样的原则也应适用于 AI 代理——它们在处理真实业务操作之前，需要在逼真的环境中进行大量练习。大多数企业部署的代理仅在静态数据和文本提示上接受训练，却期望它们在复杂环境中完美表现，而一旦出现错误可能导致合规违规或客户灾难。根据 IBM 的研究，只有 25% 的 AI 项目达到公司预期，这主要是因为代理在未经过充分训练的情况下被派上战场。

Veris AI 构建了其 CEO Mehdi Jamei 所称的“相当于企业软件的模拟城市”。公司并不依赖提示工程或静态数据集，而是创建生产环境的高保真数字复制品，让代理在部署前能够在安全环境中进行演练。

该平台的威力在于其系统化的体验式学习方法。Veris 创建专用环境，重现代理将面临的每一项工具和交互——从电子邮件线程到 API 调用再到客户数据库。它同时运行数千个场景，测试常规工作流和边缘案例，并记录详细的性能指标。这种平行宇宙式的方法使代理能够在数小时内获得数月的经验，遭遇那些在现实世界中需要数月才会暴露的监管陷阱和客户边缘问题。

早期结果验证了这一方法。一家大型金融科技客户正在使用 Veris 训练以合规为重点的聊天机器人，使他们能够部署面向客户的代理，而不用承担此前使此类部署不可能的监管风险。根据 Veris 领导层的说法，客户报告开发周期加快了三倍、成本和延迟降低、质量有所提升。如果这家初创公司能在这些方面持续交付，它可能会迅速成为企业 AI 技术栈中不可或缺的一部分。

我们为何选择它

Veris AI 破解了通过体验而非指令教会 AI 代理的难题，创建了模拟环境，使得实践出真知。

    1. 跨行业的早期客户验证。 来自金融服务、企业生产力和制造等多个领域的客户都在使用该平台。该平台能够同时并行运行数百乃至数千个场景，并从模拟环境中获得即时反馈，免除了在生产环境中测试代理时费时、人工且有风险的流程。
    2. 平行宇宙式测试。 现实世界测试迫使代理线性学习——一次处理一个场景、一次应对一次客户互动——而 Veris 能在多个平行模拟环境中同时运行数千个场景。这就像拥有无限时间线来完善代理行为，然后再为生产选择最佳策略。
    3. 乘着智能代理的浪潮。 企业正急速拥抱人工智能代理（82% 预计将在三年内部署它们），但大多数企业在没有适当训练基础设施的情况下仓促行动。Veris 的出现正值公司意识到他们需要仿真环境——不是等到市场成熟才需要，而是在需求变得紧迫时就需要。
#企业级应用#AI + 生命科学#深度学习
零号机
零号机 核心编辑
主编 / 总体方向

站在信息洪流的控制台前，用算法思维解构每一个信号。不追热点，只追因果。

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