Fastino 在廉價遊戲繪圖處理器上訓練人工智能模型，並剛募得由 Khosla 領投的 1750 萬美元。 (2025/05/07)

 https://techcrunch.com/2025/05/07/fastino-trains-ai-models-on-cheap-gaming-gpus-and-just-raised-17-5m-led-by-khosla/

Fastino是一家總部位於Palo Alto的新創公司，開發一種新型態的AI模型架構，其特色是模型體積小、針對特定任務最佳化，並且使用成本低廉（總計低於10萬美元）的遊戲GPU進行訓練。Fastino聲稱這些模型在特定任務上比大型旗艦模型更快、更準確，且訓練成本顯著降低。公司最近在Khosla Ventures領投下獲得1750萬美元的種子輪融資，使其總募資額接近2500萬美元。Fastino將這些小型、專業化的模型銷售給企業客戶，用於處理如資料去識別化或文件摘要等特定業務需求，並強調其極快的響應速度。儘管企業AI市場競爭激烈且其方法仍待時間驗證，但來自知名投資者的支持顯示了這種注重效率和任務導向的AI發展路徑受到關注。

文章介紹的Fastino公司採取了一種與目前主流AI發展（追求巨大模型和龐大GPU算力）截然不同的策略，這點非常引人注目。它們專注於開發小型、針對特定任務最佳化的模型，並利用成本低廉的遊戲GPU進行訓練。這種「小而美」且注重效率的路線，為AI的實際應用提供了一個新的、更具成本效益的視角。 在我看來，Fastino的方法具有很大的潛力，尤其是在企業應用場景中。並非所有企業問題都需要一個能寫詩、寫程式碼的萬能模型，很多時候只需要AI能快速、準確地完成某個特定任務（如文件處理、資料分析）。Fastino的方案提供了更低的訓練和運行成本、更快的響應速度，這對於追求效率和投資報酬率的企業來說非常有吸引力。 Khosla Ventures（OpenAI早期投資者）的領投，無疑是對Fastino這種逆向思維模式的強烈肯定，顯示投資界也開始關注AI發展中效率和成本的重要性，而不僅僅是模型規模。 這種方法是否能在大規模企業應用中廣泛成功，還有待觀察。企業可能需要整合多個這樣的小模型來滿足不同的業務需求，這可能會帶來管理的複雜性。此外，市場競爭激烈，其他公司也在開發專用型或小型模型。 Fastino的故事提醒我們，AI的價值最終體現在其解決實際問題的能力和應用成本上。這種務實、高效的AI發展路徑，或許能為AI技術的普及和商業化帶來新的突破，值得持續關注。