AI 是全球数据中心里用电增长最快的部分：仅 2025 年，以 AI 为主的数据中心用电量就增长了 50%。国际能源署预计，到 2030 年数据中心总需求将大约翻一番。
我们正在开发用更少资源做更多事的 AI。它采用更轻量的数学，能在小型低功耗芯片上运行，而不只是在巨型数据中心里。
AI 陈述一个编造的事实时，语气和陈述真实事实时一样笃定。光看答案，你分辨不出哪个是真的。
我们正在开发能在给出答案前自我核查的 AI，遇到说不通的地方会明确告诉你。
同一个问题每次都可能得到不同的答案，即使来自同一个模型。所以团队会运行五次、取多数结果——为了信任一个答案，付了五个答案的钱。
我们正在开发对同一个问题每次都给出相同答案的 AI，在任何机器上都一样。
在医疗、法律和金融领域，AI 的产出必须先经专家审核，才能被采信。AI 节省的时间，大部分又花在了反复核查上。
我们正在开发答案送达时就已核查过的 AI，让专家只需审核例外情况。
纠正一个错误，通常意味着重新训练整个模型：缓慢、昂贵，还很可能弄坏原本正常的部分。
我们正在开发一种方法，精确找出模型中出错的那一部分，只修复它，无需重新训练其余部分。
对于几乎所有这些问题，行业的解决办法都是“更多”：更多数据、更多芯片、更多电力。我们认为这本末倒置。我们回到 AI 底层的数学，从一开始就把它构建得严谨、一致、高效。
做得更大。
做得更对。
我们正在打造的 AI 会检查自己的工作，没有把握时会直接告诉你，而不是去猜。
它每次都给出相同的答案，在任何机器上都一样，因此结果可以复现、审计和信任。
我们正把它打造成能在廉价、低功耗的硬件上运行，而不只是在数据中心里。
每一个世界级的中心都有起点。硅谷曾经是一片果园。只需要少数几个人，决定不再等待许可。
为什么不是我们？
为什么不是这里？
为什么不是现在？
医疗 / 金融 / 法律 / 航空航天 / 汽车 / 机器人 / 工厂 / 日常设备
我们还处在早期，而这正是意义所在。这些是科技领域最大的开放问题之一，现在加入的人将决定它们如何被解决。如果你宁愿把 AI 做对，而不只是把它做大，我们应该聊聊。
面向投资人，医疗、金融和工业领域的合作伙伴，以及所有认为 AI 应该达到更高标准的人。
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