贝索斯 Prometheus AI 完成 120 亿美元融资，瞄准物理世界通用工程自动化
Jeff Bezos 支持的人工智能公司 Prometheus AI 在 2026 年 6 月完成了 120 亿美元的融资轮，估值达到 410 亿美元。这轮投资方包括 SoftBank Vision Fund、Mubadala 和 Kuwait Investment Authority，其中 SoftBank 单独出资超过 50 亿美元，是迄今为止人工智能领域单轮融资金额最高的项目。
Prometheus AI 的核心产品是一个通用工程师系统，能够自动完成结构工程设计、药物分子筛选、工业流程优化等传统上需要人类工程师深度参与的任务。与目前主流的生成式 AI 不同，Prometheus 不生成文本或图片，而是输出可直接用于 CAD、仿真和实验的物理设计文件。系统底层结合了物理世界的数据采集、材料科学数据库和大规模计算仿真引擎。
从技术路线来看，Prometheus AI 采用了一种混合架构：上层使用基于大语言模型的自然语言接口，工程师用自然语言描述工程需求；中间层是一个自研的结构化推理引擎，负责将自然语言需求转化为约束条件和优化目标；最底层则是与 Ansys、SolidWorks 等工程软件深度集成的仿真和执行模块。这种架构的关键突破在于推理引擎能够处理数百万个并发的约束变量，而现有 AI 模型通常只能处理几百到几千个变量。
公司目前已经在药物发现和结构工程两个垂直领域交付了早期客户项目。一家欧洲制药公司的内部测试显示，Prometheus 的分子筛选系统能够在 48 小时内完成传统方法需要 6 个月才能完成的候选化合物筛选，且阳性预测率比传统机器学习方法高出 30 个百分点。在结构工程方面，一家美国基础设施公司用它重新设计了跨海大桥的支撑结构，节省了约 15% 的钢材用量。
410 亿美元的估值在当前的 AI 融资环境中处于高位。作为对比，Anthropic 的最新估值约 400 亿美元，OpenAI 约 3000 亿美元但估值增长已显著放缓。Prometheus 的特殊之处在于它不依赖大模型推理的持续迭代，而是建立在可量化的物理世界产出上。这种可量化的商业模式在早期阶段为估值提供了相对坚实的依据。
挑战在于物理世界的复杂性远超语言模型的训练数据。材料的疲劳特性、制造公差、供应链波动这些变量无法像文本一样被大规模标注和训练。Prometheus AI 需要与 Ansys、Dassault Systèmes 等传统工程软件巨头建立深度合作关系，才能获得足够丰富的物理世界数据来持续改进模型。
公司计划在 2027 年之前将团队规模从目前的 800 人扩展到 3000 人，主要招聘方向是计算力学、材料科学和工业软件工程师，而非传统的大模型研究人员。
Prometheus AI 的融资规模在人工智能领域创造了新的纪录。2025 年 OpenAI 的最后一轮融资估值约 3000 亿美元，但那是基于 ChatGPT 已经实现的 200 亿美元年收入。相比之下，Prometheus AI 目前还没有产生规模的商业收入，120 亿美元的单轮融资和 410 亿美元的估值，反映了投资者对物理世界自动化这一赛道的极度看好。SoftBank 的 Vision Fund 在过去几年中对实体 AI 和机器人领域持续下注，从 Boston Dynamics 到 Figure AI，Prometheus 是这一战略方向的又一重要布局。
从技术壁垒的角度来看，Prometheus AI 的核心护城河不在于大模型的参数量，而在于它与 Ansys、Dassault Systèmes 等工程软件公司的独家数据合作协议。这些协议让它能够接触到超过 50 年的工业仿真数据和材料科学数据库，这些数据的积累需要数十年的时间，是竞争对手短期内无法复制的。这也解释了为什么 410 亿美元的估值在物理世界 AI 这个细分赛道中具有一定的合理性。