2025 年最值得關注的 20 家人工智慧新創公司

人工智慧（AI）領域一直在以驚人的速度發展，影響從醫療保健、金融到娛樂和農業等產業。隨著越來越多的組織認識到數據驅動的洞察和自動化可以提供的競爭優勢，人工智慧市場持續激增。根據史丹佛大學的人工智慧指數報告，人工智慧生態系統的投資、研究突破和採用率呈指數級增長——隨著 2025 年的臨近，這一趨勢沒有任何放緩的跡象。

在這篇全面的概述中，我們將深入研究您應該關注的 20 家最有前途的人工智慧新創公司。無論他們專注於自然語言處理 (NLP)、電腦視覺、MLOps、機器人技術或生成人工智慧，這些公司都在應對複雜的挑戰，同時塑造我們所知的技術未來。如果您正在尋找有關人工智慧領域突破性創新、最佳實踐以及這些開拓性公司如何重新定義整個行業的見解，那麼您來對地方了。

從完善先進 NLP 模型的新創公司到利用電腦視覺徹底改變製造業的企業，此名單上的每家公司都為人工智慧世界帶來了獨特的視角和專業的方法。我們不僅將探索他們的旗艦產品和服務，還將探索他們的市場吸引力、合作夥伴關係和長期成長願景。讀完本文後，您將對 AI 世界的發展方向有一個 360 度的概覽，使您能夠更輕鬆地進行投資、協作或只是了解前沿技術。

那麼，讓我們深入了解一下。

1. 人擇

概述

Anthropic 是一家由 OpenAI 資深人士創立的人工智慧安全和研究公司。 Anthropic 的使命是創造能夠可靠地與人類價值觀保持一致的“安全人工智慧”，致力於確保隨著機器智慧能力的增長，它仍然是有益的，並且不會導致意想不到的後果。

創新

• 憲法人工智慧：人類引入了一種稱為「憲法人工智慧」的方法，旨在為大型語言模型提供明確的道德行為指南。
• 多模態功能：雖然該公司主要以基於文字的生成模型而聞名，但該公司也投資於結合圖像和語音的多模態技術。

為什麼它脫穎而出

Anthropic 對人工智慧安全的重視使其有別於許多同時代的公司，這種關注引起了監管機構、研究人員和行業利益相關者的強烈共鳴。隨著消費者對人工智慧道德的認識不斷增強，Anthropic 有望影響負責任的人工智慧部署的更廣泛討論。

2. 抱臉

概述

Hugging Face 最初是一款聊天機器人應用程序，但現已發展成為全球最具影響力的開源機器學習平台之一。該公司的主要目標是透過提供現成的模型和資料集儲存庫來實現人工智慧的民主化。

創新

• Transformers 庫：Hugging Face 的 Transformers 庫已成為 NLP 研究人員和開發人員的主要工具。它簡化了對 BERT、GPT 和 RoBERTa 等最先進模型的存取。
• 開放協作：他們的平台使人工智慧研究人員、資料科學家和開發人員組成的充滿活力的社群能夠在模型改進和資料集創建方面進行協作。

為什麼它脫穎而出

Hugging Face 徹底改變了機器學習專案的啟動、擴展和共享方式。使用者友善的介面和社群驅動的方法顯著降低了進入障礙。他們的工具不僅對大公司有用，對獨立開發人員和學術研究人員也同樣有用。

3. 連貫

概述

Cohere 是一家專注於 NLP 的新創公司，為企業應用程式建立大型語言模型。透過提供強大的文本生成和理解功能，Cohere 旨在將智慧對話介面和分析嵌入到業務的每一層。

創新

• 企業級 NLP ：Cohere 的服務旨在滿足廣泛的企業需求，並專注於可擴展性和安全性。
• 以開發人員為中心的工具：該平台提供易於使用的 API 和 SDK，降低了將 NLP 解決方案整合到現有基礎架構中的複雜性。

為什麼它脫穎而出

Cohere 之所以成為一家值得關注的新創公司，是因為它明確致力於彌合研究級模型和可操作的企業用例之間的差距。他們不斷完善模型，以提高準確性、加快推理速度並降低運算成本，使企業更容易使用先進的人工智慧。

4. 詞形變化人工智慧

概述

Inflection AI 專注於開發高階對話代理，利用大型語言模型創造更自然、直覺的使用者互動。該新創公司的技術用於各種應用，從虛擬助理到客戶服務機器人。

創新

• 情境記憶：Inflection AI 模型旨在在較長對話中保持上下文，減少重複並提高整體連貫性。
• 道德人工智慧：與許多具有前瞻性思維的人工智慧新創公司一樣，Inflection AI 優先考慮道德準則，以確保用戶資料得到負責任的處理。

為什麼它脫穎而出

維持擴展的、上下文豐富的對話的能力是生成式人工智慧應用程式的一個里程碑。 Inflection AI 專注於完善這些功能，可能會重塑公司處理客戶互動的方式，使其成為對話式 AI 領域最具潛在顛覆性的新創公司之一。

5. 穩定性人工智慧

概述

Stability AI 因在生成式 AI 領域創建開源模型而聞名，它憑藉 Stable Diffusion 等文字轉影像軟體突然嶄露頭角。該公司的使命是讓人工智慧工具可供公眾使用並鼓勵開放式創新。

創新

• 穩定擴散：突破性的文本到圖像生成模型，允許任何人使用純文字提示創建高度詳細的圖像。
• 開源方法：與一些將最佳模型保留在付費牆後面的競爭對手不同，Stability AI 的策略圍繞著透明度和社群協作。

為什麼它脫穎而出

穩定性人工智慧使強大的生成技術民主化，而這些技術曾經是大型科技公司的專屬領域。在此過程中，這家新創公司引發了從數位藝術到工業設計快速原型製作的創意應用浪潮，展現了開源人工智慧的無限可能性。

6. 跑道

概述

Runway 處於影片編輯和生成人工智慧領域的前沿，幫助內容創作者、工作室和行銷人員製作高品質的視覺效果，而無需昂貴的設備或複雜的軟體。透過將機器學習與直覺設計相結合，該公司提供了下一代編輯工具。

創新

• 人工智慧驅動的影片編輯：使用者可以刪除背景、提高分辨率，甚至即時改變場景。
• 生成媒體工具：Runway 的最新功能可以合成 3D 資產和影片元素，從而大幅縮短製作時間。

為什麼它脫穎而出

影片是成長最快的數位內容消費形式。 Runway 的尖端工具可滿足專業人士和業餘愛好者的需求，為更身臨其境的故事講述和更有效率的內容製作流程鋪平道路。隨著我們邁向 2025 年，對優質視訊內容的需求只會增長，從而使 Runway 處於令人羨慕的市場地位。

7. 熟練的人工智慧

概述

Adept AI 專注於打造能夠自動執行各種數位任務的「AI 隊友」。從電子郵件排序到資料輸入，Adept 的系統觀察使用者操作，然後大規模複製這些操作，從而提高生產力並減少人為錯誤。

創新

• 任務自動化：Adept AI 的平台從使用者行為中學習，使其能夠識別重複性任務並找到簡化它們的方法。
• 適應性學習：此技術適應個人的工作方式，隨著時間的推移完善其建議和行動。

為什麼它脫穎而出

Adept AI 本質上是彌合機器人流程自動化 (RPA) 和生成式 AI 之間的差距。隨著企業越來越希望優化工作流程和削減營運成本，Adept AI 的可擴展和自適應方法使其成為企業 AI 自動化領域最有吸引力的新參與者之一。

8. 角色.ai

概述

Character.ai 開發模仿特定角色或歷史人物的沉浸式聊天機器人體驗。該公司複雜的語言模型最初是為娛樂和教育而設計的，現在在培訓模擬和互動行銷中找到了用例。

創新

• 以角色為基礎的聊天機器人：透過利用大型語言模型，Character.ai 創造了極其可信的個性，甚至可以模仿知名角色的語音模式。
• 多語言支援：該平台正在不斷擴展，以適應全球用戶群的多種語言。

為什麼它脫穎而出

與超現實虛擬實體互動的吸引力具有深遠的應用價值—從語言學習到品牌推廣。 Character.ai 致力於真實性和用戶友好的設計，使其成為獨特且與文化相關的人工智慧企業。

9. 米斯特拉爾人工智慧

概述

Mistral AI 總部位於歐洲，是生成型人工智慧領域的後起之秀，專注於建立緊湊而強大的模型。他們的解決方案針對各個行業，包括醫療保健、金融和電子商務，提供人工智慧驅動的建議和分析。

創新

• 輕量級模型：Mistral AI 在研究上投入巨資，以減少模型大小，同時保持甚至提高效能。這降低了硬體需求並加快了部署速度。
• 垂直解決方案：該新創公司為不同行業提供專門的模型，從而實現更順暢的整合和更快的投資回報。

為什麼它脫穎而出

Mistral AI 專注於高效能、小型模型，填補了市場的顯著空白。這對於沒有預算或計算資源來處理大規模人工智慧實施的公司來說尤其重要。 Mistral AI 少花錢多辦事，將自己定位為複雜人工智慧功能民主化的遊戲規則改變者。

10. 模組化

概述

Modular 是一家專注於基礎架構的人工智慧新創公司，協助組織優化從資料攝取到部署的機器學習管道。他們的平台旨在讓企業更輕鬆地在安全的環境中編排、追蹤和管理複雜的機器學習工作流程。

創新

• 管道編排：Modular 的核心產品簡化了 ML 管道，使資料科學家能夠更專注於模型構建，而不是配置問題。
• 安全功能：該平台結合了端對端加密和自動合規性檢查，降低了資料外洩的風險。

為什麼它脫穎而出

企業採用人工智慧的最大障礙之一是建立和維護強大的機器學習管道的複雜性。透過專注於模組化、即插即用的基礎設施，該公司滿足了尋求可靠、可擴展和安全的人工智慧解決方案的企業的迫切需求。

11. Imbue（以前的一般智能）

概述

Imbue 是一家由研究驅動的新創公司，由 General Intelligence 更名而來，致力於解鎖人工智慧模型中的高級推理。透過他們的先進研究，他們的目標是開發即使在動態變化的環境中也能夠自適應學習的演算法。

創新

• 認知架構：Imbue 探索複製人類認知某些方面的架構，例如因果推理和記憶保留。
• 探索性研究：除了產品開發之外，這家新創公司還與學術機構合作，推動人工智慧理論的前沿發展。

為什麼它脫穎而出

雖然許多人工智慧新創公司都在追求商業化，但 Imbue 採取了研究優先的方法，確保任何產品或功能都基於嚴格的實驗。他們對基礎人工智慧研究的承諾可能會帶來波及整個產業的突破。

12.MosaicML

概述

MosaicML 最近被 Databricks 收購，以其在幫助公司更有效地訓練大規模人工智慧模型方面的專業知識而聞名。該新創公司提供軟體優化和演算法改進，可以大幅減少與訓練深度學習模型相關的時間和成本。

創新

• 模型最佳化：MosaicML 的核心產品專注於優化超參數並利用分散式運算來提高訓練效率。
• 降低成本：透過微調資源使用並應用先進的壓縮技術，MosaicML 可以顯著降低雲端運算支出。

為什麼它脫穎而出

訓練大規模模型既昂貴又耗時，這對於資源較少的組織來說是一個障礙。 MosaicML 的解決方案透過減少開銷來實現人工智慧的民主化，使更多公司能夠探索先進的機器學習技術並從中受益。

13. 浮潛人工智慧

概述

Snorkel AI 是一家以資料為中心的人工智慧新創公司，強調訓練資料的品質。他們的平台提供了程序化標記和資料管理解決方案，使資料科學家能夠快速標記大量資料集，而無需手動操作。

創新

• 弱監督：Snorkel AI 普及了弱監督的概念，這是一種使用規則、啟發式和其他訊號來產生大型標記資料集的技術。
• 資料迭代：此新創公司鼓勵資料標籤的迭代細化，以隨著時間的推移提高模型的準確性，最大限度地減少典型的猜測和檢查方法。

為什麼它脫穎而出

在許多人工智慧專案中，資料收集和標記往往掩蓋了建模工作。 Snorkel AI 直接針對這一瓶頸。透過使標籤更快、更準確，該公司幫助開發人員以極低的成本更快地將人工智慧解決方案投入生產。

14. 權重和偏差

概述

權重和偏差 (W&B) 提供了一個用於機器學習專案中的實驗追蹤、模型版本控制和協作的平台。它已迅速成為尋求更高透明度和可重複性的數據科學團隊的首選工具。

創新

• 即時監控：該平台提供即時更新的互動式儀表板，使團隊能夠視覺化損失、準確性和系統資源使用等指標。
• 無縫集成：W&B 與 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等流行的 ML 框架集成，可輕鬆插入現有工作流程。

為什麼它脫穎而出

如果沒有適當的工具，機器學習實驗的複雜性很快就會變得難以管理。權重和偏差透過簡化協作和記錄保存來解決這一差距，幫助數據科學團隊避免代價高昂的錯誤並複製結果。

15. 數據機器人

概述

DataRobot 是一個人工智慧雲端平台，致力於實現機器學習專案的端到端自動化。它簡化了特徵工程、模型選擇甚至部署等任務，為技術水平較低的利害關係人打開了從人工智慧見解中受益的大門。

創新

• AutoML ：DataRobot 的自動化機器學習平台可為給定資料集智慧地選擇最佳演算法和超參數。
• 可解釋的人工智慧：該平台提供可解釋性功能，讓使用者深入了解模型如何得出預測。

為什麼它脫穎而出

並非每個組織都擁有從頭開始開發複雜機器學習模型的內部專業知識。 DataRobot 透過自動化、使用者友好的方法彌合了這一人才差距，使更多團隊可以使用進階分析。他們的企業級解決方案和支援進一步鞏固了他們的聲譽。

16.路徑人工智慧

概述

PathAI 專注於人工智慧驅動的醫療保健病理學解決方案，特別是在癌症研究和診斷方面。他們的平台應用深度學習來分析數位病理學幻燈片，識別人眼可能錯過的複雜生物標記。

創新

• 疾病檢測：PathAI 的演算法在識別腫瘤和其他異常方面具有很高的準確性，從而加快了診斷過程。
• 預測分析：除了檢測之外，該新創公司的模型還可以預測疾病進展和治療反應，從而幫助個人化醫療。

為什麼它脫穎而出

醫療保健仍然是人工智慧應用最具影響力的領域之一，而病理學是疾病管理的關鍵步驟。 PathAI 的突破不僅加快了準確診斷的速度，而且還可以大幅改善患者的治療結果，使其成為醫療人工智慧領域的關鍵參與者。

17. 替代

概述

Vicarious 旨在透過一種名為遞歸皮質網路（RCN）的技術為機器人建構通用智慧。這家新創公司設想未來機器人可以用最少的數據學習新任務，並快速適應不斷變化的環境——就像人類一樣。

創新

• 遞歸皮質網絡：Vicarious 的方法試圖模擬人類新皮質的各個方面，負責高級功能，例如感官知覺。
• 靈活的機器人技術：透過讓機器人能夠以更通用的方式學習，Vicarious 致力於減少為每項新工作重新編程或重新訓練機器人的耗時任務。

為什麼它脫穎而出

儘管專業人工智慧非常豐富，但對機器人技術更通用智慧的追求仍然難以實現。如果 Vicarious 的獨特方法成功的話，可能會改變遊戲規則，有可能重新定義機器人在製造業、農業甚至家庭環境中的使用方式。

18. 初級機器人

概述

Elementary Robotics 專注於製造、物流和其他工業用例的電腦視覺解決方案。他們的人工智慧驅動的攝影機系統檢查裝配線上的產品，即時識別缺陷。

創新

• 邊緣運算：透過直接在邊緣處理數據，Elementary Robotics 減少了延遲並允許立即做出品質控制決策。
• 自動化整合：該公司的解決方案與現有工廠設置無縫集成，最大限度地減少中斷和停機時間。

為什麼它脫穎而出

在日益重視產品品質和營運效率的全球市場中，Elementary Robotics 滿足了這項關鍵需求。自動化品質控制不僅可以節省時間和金錢，還可以減少浪費——這是永續工業實踐的關鍵因素。

19. 謝頓

概述

Seldon 提供了一個開源 MLOps 平台，專注於簡化機器學習模型的部署、監控和管理。無論是在本地還是在雲端，Seldon 的目標是創造從開發到生產的順暢體驗。

創新

• Seldon Core ：與 Kubernetes 整合以實現大規模模型服務的開源解決方案。
• 可解釋性工具：他們的產品套件包括模型可解釋性模組，幫助團隊遵守道德和監管要求。

為什麼它脫穎而出

部署人工智慧模型與開發它們一樣具有挑戰性，尤其是大規模時。 Seldon 的專業工具使組織能夠更輕鬆地應對 MLOps 的複雜性，確保模型在現實條件下既可靠又透明。

20. 協變

概述

Covariant 專注於履行中心和倉庫的機器人自動化。他們的人工智慧機械手臂可以對不同形狀和尺寸的物品進行分類、揀選和包裝，並即時適應變化。

創新

• 強化學習：Covariant 採用先進的 RL 演算法，從反覆試驗中學習，不斷提升其效能。
• 雲端機器人：該公司利用雲端平台，將一個機器人的見解與其他機器人分享，加速集體學習過程。

為什麼它脫穎而出

蓬勃發展的電子商務產業需要高效率且適應性強的倉庫營運。 Covariant 的機器人不僅可以加快這些流程，還可以處理以前對於傳統自動化解決方案來說過於複雜的任務，從而開闢了更廣泛的工業應用。

結論

邁入 2025 年，人工智慧領域一如既往地充滿活力和令人興奮。從革新生成式 AI 和 NLP 的公司，到引領機器人技術和以數據為中心的解決方案的公司，這 20 家新創公司體現了該領域創新的多樣性和深度。每個組織都開闢了獨特的利基市場——無論是透過開源平台、專門的醫療保健應用程式、人工智慧安全協議還是變革性的企業解決方案。總而言之，它們描繪了一幅正在重塑我們生活、工作以及與科技互動方式的產業的圖景。

人工智慧的發展軌跡表明持續的投資、基礎研究的突破以及圍繞負責任部署的社會討論不斷增長。使人工智慧更容易取得、更透明、更合乎道德的舉措將變得越來越重要。 Anthropic 和 Inflection AI 等新創公司提醒我們，這項技術擁有巨大的力量，同時也有責任深思熟慮地指導其發展。

對於企業家和投資者來說，機會是無限的。有效整合人工智慧的企業可以獲得決定性的競爭優勢，而政府則努力應對與創新保持同步的監管框架。教育將在培養一支不僅擅長編碼和數據分析，而且擅長人工智慧運作的道德意義和特定領域背景的勞動力方面發揮關鍵作用。

如果您希望與這些新創公司合作——無論是合作、投資還是採用他們的解決方案——現在正是時候。人工智慧革命仍在繼續，預計將在其涉及的各個領域帶來變革。隨時了解這些領先的公司可以幫助您駕馭快速發展的技術生態系統，並在未來幾年利用人工智慧的潛力。

最終，這 20 家人工智慧新創公司代表的不僅是下一代技術；它們體現了人機協同的未來。透過打造更好的 NLP 模型、確保強大的 MLOps 基礎設施、增強工業機器人技術以及優先考慮道德準則，它們為人工智慧負責任地蓬勃發展鋪平了道路。密切關注它們，並期待 2025 年即將到來的美好事物。