成立不到一年、估值 60 億美元：AI 實驗室 Flapping Airplanes 靠 GPU 大內核理論拿下 10 億美元 A 輪

舊金山 AI 研究實驗室 Flapping Airplanes 在 10 月 21 日宣布完成 10 億美元 A 輪融資，估值達 60 億美元；其巨型內核（megakernel）技術主張讓訓練與推論共用同一個 GPU 核心，降低 AI 開發成本。

一家去年底才成立、至今沒有任何商品開賣的 AI 實驗室，在 10 月 21 日宣布募得 10 億美元 A 輪融資。Flapping Airplanes 的投後估值來到 60 億美元，是九個月前種子輪（1.8 億美元、估值 15 億美元）的四倍。

領投陣容：Index、Lux，NVIDIA 也在列

本輪由 Index Ventures 與 Lux Capital 共同領投，種子輪的既有投資人 Sequoia、Google 旗下 GV、Kleiner Perkins 全部加碼，Valor、Atreides、A* 跟進，NVIDIA 也名列投資人；個人投資人包括 Steven A. Cohen 與 Henry Kravis。Index 合夥人 Mark Xu 將加入董事會。兩輪合計，這家公司已募得 11.8 億美元。

彭博社最早披露這輪融資的估值，TechCrunch 的 Julie Bort 則報導了融資細節。兩家媒體都把 Flapping Airplanes 歸類為「新一代 AI 研究實驗室」——先做研究、尚未推出商業產品。

賭注：「巨型內核」讓訓練、推論、打遊戲共用一顆 GPU

創辦人 Ben Spector、Asher Spector 兄弟與 Aidan Smith 的技術主張相當大膽：他們打造的「巨型內核」（megakernel）框架，試圖把 GPU 上的工作重新編排——讓受記憶體頻寬限制的推論任務，與受算力限制的訓練任務在同一個核心內交錯執行，閒置的算力不再空等。

根據公司說法，單一巨型內核可以同時處理訓練、推論，甚至跑電子遊戲。終極目標是：訓練出夠強的模型，但「不必吞掉半個網際網路的資料」——用更少的資料與算力，做出同樣有競爭力的 AI。

願景很香，實測結果還沒交卷

必須誠實地說，目前的效能數字都還是創辦人自己的說法，尚未有獨立第三方驗證。TechCrunch 也提醒，這仍是一項研究計畫，不是可販售的產品。

但市場顯然願意為「AI 效率」這個題目買單：資料與算力成本水漲船高，任何能讓 GPU 利用率翻倍的主張，都會被資本用真金白銀投票。Flapping Airplanes 接下來的功課只有一個——把論文裡的理論，變成客戶願意付錢的實測成果。

資料來源

• TechCrunch（Julie Bort，2026-10-21）：Year-old AI lab Flapping Airplanes raises $1B at a $6B valuation
• Bloomberg（2026-10-21，經 TechCrunch 引用）：首度披露本輪融資與 60 億美元估值