River AI Babuschkina zbiera 1,1 mld dolarów po 2 miesiącach

River AI, startup współzałożony przez Igora Babuschkina, jednego z twórców xAI, zebrał 1,1 miliarda dolarów w rundzie seed/Series A. Rundę poprowadziły General Catalyst i AMP PBC, a udział wzięli również Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator i Temasek. To zdumiewająca kwota dla firmy, która publicznie ujawniła swoją działalność dopiero dwa miesiące temu.

Kluczowe wnioski

• River AI zebrało 1,1 mld dolarów w rundzie seed/Series A prowadzonej przez General Catalyst i AMP PBC, z udziałem Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator i Temasek.
• Firmę współzałożył Igor Babuschkin, wcześniej związany z xAI, DeepMind i OpenAI, a wyszła ze stealth w czerwcu 2026 roku.
• River chce przebudować cały stos AI od zera – trening, modele, warstwę produktową i sprzęt – by tworzyć osobiste, trenowalne przez użytkownika asystenty, a nie zastępców pracowników ludzkich.
• Startup oferuje już API rozliczane za milion tokenów, umożliwiające doszkalanie otwartych modeli metodami reinforcement learning (RL) i LoRA.
• Firma obiecuje przedsiębiorstwom przeprowadzenie złożonego uruchomienia RL w 15–20 minut bez zespołu infrastrukturalnego, przy kosztach niższych 2–4 razy względem rozwiązań zamkniętych.

Kto stoi za River AI i jaka jest jego misja

River AI wyszło ze stealth w czerwcu z ambitną, niecodzienną misją. Igor Babuschkin, którego CV obejmuje role w DeepMind i OpenAI, zamierza wymyślić sztuczną inteligencję od nowa – zaczynając od sposobu, w jaki modele są trenowane. Celem jest przekształcenie agentów w osobiste, trenowalne asystenty, a nie kroczenie ścieżką, którą obrały inne laboratoria AI: budowanie systemów mających zastępować ludzkich pracowników.

„Aby to osiągnąć, wierzymy, że cały stos musi zostać przebudowany od podstaw: trening, modele, warstwa produktowa i nowy sprzęt, który pozwala osobistej AI żyć blisko ciebie” – napisał Babuschkin w blogu ogłaszającym powstanie firmy.

Jego wizja jest jeszcze bardziej osobista. „Zdolni agenci będą normalną częścią codziennego życia. Mniej jak asystenci, do których zwracasz się, gdy potrzebujesz wykonać zadanie, bardziej jak anioły stróże: dyskretnie obecni, po twojej stronie, pomagający w tym, co dla ciebie naprawdę ważne. Będą cię dobrze znać i będą twoi, nie czyjeś inne” – opisuje.

Warto dodać, że AMP PBC, jeden z liderów rundy, to firma inwestycyjna skoncentrowana na AI, założona w 2026 roku przez Anjneya Midhę, byłego general partnera w Andreessen Horowitz. Midha wcześniej wspierał w a16z m.in. Black Forest Labs, Mistral AI, LMArena i OpenRouter.

Produkt: koniec z prompt engineeringiem

River już teraz oferuje API rozliczane za milion tokenów, przy czym stawki zależą od użytego otwartego modelu. Interfejs pozwala programistom stosować zarówno uczenie ze wzmocnieniem (RL), jak i dostrajanie metodą low-rank adaptation (LoRA) na modelach. Ten pierwszy produkt ma być antidotum na prompt engineering.

„Prompting steruje modelem, którego nie posiadasz i nie możesz poprawić. River pozwala trenować otwarte modele, by stały się naprawdę twoje – i udostępniać je jak każdy inny endpoint” – głosi opis produktu.

To odróżnia River od typowego podejścia do budowy aplikacji na modelach dużych firm, gdzie użytkownik może jedynie „prosić” model o zachowanie, nie zmieniając jego wnętrza. River stawia na trwałe, właścicielskie dostrajanie.

Dlaczego czas jest korzystny – i co to znaczy dla rynku AI

Runda o tej wielkości dla dwumiesięcznej firmy jest, jak zauważa TechCrunch, kolejnym sygnałem przegrzanej atmosfery inwestycyjnej w AI. Jednocześnie premiera River AI przypada na szczególnie sprzyjający moment: przedsiębiorstwa zaczynają chcieć kontrolować swój los w zakresie modeli AI, korzystając z mieszanki różnych modeli, w tym o otwartych wagach. River obiecuje rozwiązać właśnie ten problem – ekspertyzę w zakresie post-treningu – poprzez swoją ofertę typu neocloud.

„Każde przedsiębiorstwo może przeprowadzić złożony przebieg reinforcement learning w 15 do 20 minut, bez konieczności posiadania zespołu infrastrukturalnego, przy kosztach niższych o dwa do czterech razy względem alternatyw zamkniętych” – napisano w ogłoszeniu o finansowaniu.

Szersza wizja firmy zakłada, że każdy będzie miał własnych agentów, wytrenowanych przez siebie i działających w jego imieniu. Ten koncept już nabiera realnych kształtów – widzimy go w postaci rosnącej popularności lokalnie działających agentów osobistych, takich jak OpenClaw i jego derywaty, a podobny trend prezentuje niedawne udostępnienie przez Metę modelu Glimmer AI do lokalnego uruchamiania agentów. Nvidia równolegle współpracuje z producentami komputerów – Dellem, Microsoftem i HP – nad sprzętem gotowym na AI, co pokazuje, że infrastruktura pod personalne modele już się kształtuje.

Jak dotąd nie wiadomo, czym technologia River będzie się realnie różnić od konkurencji. Firma zaczyna jednak z ogromnym zapasem gotówki, by przekonać rynek do swojej wizji.

Podsumowanie

River AI, mimo dwóch miesięcy istnienia, zebrało 1,1 mld dolarów na realizację ambitnej wizji personalnych, trenowalnych przez użytkownika agentów AI. Wsparcie tak dużych inwestorów jak Nvidia, AMD Ventures czy Temasek pokazuje, że rynek wierzy w model biznesowy oparty na kontroli i dostrajaniu otwartych modeli – ale skuteczność tej strategii dopiero się okaże.