估值 10 亿英伟达重注，Prime Intellect 洗白 Web3 标签

据 Woofun AI 消息，去中心化 AI 基础设施项目 已完成估值 10 亿美元的 A 轮融资，英伟达作为核心投资方罕见现身，标志着该项目正从 Web3 实验向主流 AI 基础设施加速转型。

2026 年 7 月 8 日，Prime Intellect 正式宣布完成 1.3 亿美元的融资，由专注于人工智能领域的 Radical Ventures 领投，英伟达、英特尔及戴尔旗下的投资机构共同参投，累计融资总额已突破 1.5 亿美元。

与此同时，公司披露其年化收入（ARR）已跃升至 1 亿美元以上，服务的企业及初创公司客户数量超过 6000 家。这一系列数据表明，Prime Intellect 在成立短短两年多时间内，已成功构建起具备商业造血能力的 AI 基础设施网络，并获得了传统科技巨头的深度认可。

Prime Intellect 的崛起与其创始团队的深厚背景密不可分。公司成立于 2024 年 1 月，由 和 联合创立。CEO Vincent Weisser 长期深耕去中心化科学（DeSci）与 AI 交叉领域，曾联合发起 、、 等项目，并担任 DeSci 平台 的生态与 AI 负责人。CTO Johannes Hagemann 则专注于分布式 AI、半自动化工程及脑机接口技术，此前曾在德国 AI 公司 担任 AI 研究工程师。2025 年 10 月，风险投资人 加入公司担任应用市场推广（Applied GTM）负责人，负责产品战略、商业化及强化学习应用，此时全职员工规模已达 40 人。融资历程方面，2024 年 4 月，公司完成 550 万美元种子轮融资，由 Distributed Global 和 CoinFund 联合领投，Hugging Face CEO 等担任天使投资人。2025 年 3 月，公司再次完成 1500 万美元融资，由 Founders Fund 领投，投资人包括 创始成员 、 首席科学家 、 联合创始人 等 AI 领域重量级人物。

技术演进路径清晰地展示了 Prime Intellect 从科研实验向商业化产品的跨越。2024 年 11 月底，公司发布 100 亿参数模型 INTELLECT-1，训练节点横跨五个国家和三大洲，实现了跨洲 83% 的整体计算利用率，仅使用美国节点时利用率高达 96%。不到半年后，INTELLECT-2 将目标推进至 320 亿参数的全球分布式强化学习，团队为此开发了异步强化学习框架 PRIME-RL、负责传播模型权重的 SHARDCAST 以及验证推理节点真实性的 TOPLOC。2025 年 11 月，基于智谱 GLM-4.5-Air 发布的 INTELLECT-3 成为关键转折点，该 1060 亿参数 MoE 模型在 64 个节点、512 张 NVIDIA H200 GPU 上训练约两个月，模型权重、训练框架、数据、RL 环境和评估方法均被开源。今年 2 月，全栈 AI 训练平台 Prime Intellect Lab 推出，帮助个人及企业训练优化模型，无需自建昂贵 GPU 集群；5 月 7 日，Lab 结束测试全面开放。6 月发布的 prime-rl 0.6.0 版本将工程上限推至万亿参数量级，在 GLM-5 系列软件工程任务中，可用 28 个 H200 节点处理最长 13.1 万 token 的序列，单步训练时间低于 5 分钟。