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AI开发平台RadixArk获巨额种子轮融资，估值突破58亿美元

专注于提升人工智能开发效能的新兴企业RadixArk近日宣布完成约14.6亿美元的种子轮融资，迅速跻身全球最具潜力的AI基础设施公司行列。该公司以开源技术为基石，聚焦于优化大模型在训练与推理阶段的整体运行效率，正在构建下一代智能系统的核心支撑架构。

头部资本集体入场，押注底层效率赛道

本轮融资由英伟达旗下NVentures与知名风投机构Spark Capital联合主导，AMD、Databricks以及博通董事长Hock Tan等产业巨头与高净值个人亦深度参与。此次资金注入使公司估值攀升至约58.4亿美元，彰显市场对高效能AI开发工具的强烈预期。

双引擎开源项目驱动技术突破

RadixArk的商业化解决方案建立在两大核心开源项目——SGLang与Miles之上。其中，SGLang由创始团队在公司成立前即深度参与研发，而Miles则于去年11月正式对外发布，迅速获得开发者社区认可。

Miles专为强化学习场景设计，旨在解决大规模语言模型训练中的高资源消耗难题。该工具可将参数量达万亿级的模型压缩至单张高性能显卡内存范围内运行，显著降低硬件门槛与部署成本。

其创新性地引入名为“MrlX”的异步共进化机制，允许多个智能体在统一模拟环境中并行学习，并通过观察彼此行为与反馈结果实现能力迭代，从而加速推理能力的演化进程。

推理效率优化：从缓存复用到跨架构协同

在模型部署后的推理环节，SGLang提供关键支持，涵盖构建高效响应环境所需的核心组件。目前，该技术已在超过40万张显卡组成的分布式集群中实现规模化应用。

其核心技术亮点在于“KV缓存”复用机制。在处理用户请求时，大型语言模型会生成大量临时状态数据，传统做法是每次请求后清除。而SGLang允许部分有效数据在后续请求中重复使用，避免重复计算，从而减轻系统负载并缩短响应时间。

此外，该平台集成“推测解码”功能，可将部分非关键任务交由轻量化模型处理；同时支持跨异构芯片架构的任务分发，在特定工作负载下实现性能跃升。

迈向商业化：构建托管生态与持续开源演进

未来，RadixArk计划依托Miles与SGLang推出一系列托管式基础设施服务及配套开发工具。预计将提供云端直接部署大模型的能力，同时维持开源版本的持续迭代与社区共建。

本次融资不仅标志着资本对高效能AI基础设施的青睐，更反映出行业竞争重心已从模型本身转向开发流程与运行效率。英伟达、AMD、Databricks等核心玩家提前布局，印证了这一赛道的巨大成长空间与战略价值。