Ставка NeoCognition в 40 миллионов долларов на самообучающиеся ИИ-агенты

      Стартап из Пало-Альто, созданный на базе Университета штата Огайо Ю Су, утверждает, что современные агенты выполняют задачи как задумано только половину времени, что является разрывом в надежности, который он планирует устранить, предоставив агентам механизм для создания мировых моделей областей, в которых они работают, обучаясь на практике как специалисты, а не полагаясь на фиксированное общее обучение.

      NeoCognition, исследовательская лаборатория ИИ из Пало-Альто, вышла из режима скрытности с 40 миллионами долларов начального финансирования. Переподписанный раунд возглавляют Cambium Capital и Walden Catalyst Ventures, с участием Vista Equity Partners.

      Ангельские инвесторы и основатели-советники включают Лип-Бу Тана, генерального директора Intel и основного управляющего партнера со-руководителя Walden Catalyst Ventures; Иона Стойку, соучредителя и исполнительного председателя Databricks, а также исследователей ИИ Доун Сонг, Руслана Салахутдинова и Люка Зеттлемойера.

      Дополнительные институциональные участники включают A&E Investments, Salience Capital Partners, Nepenthe Capital и Frontiers Capital.

      Компания была основана Ю Су, Сян Дэн и Ю Гу. Су является профессором Университета штата Огайо, который возглавляет одну из самых известных лабораторий исследований агентов на основе LLM задолго до момента ChatGPT и является обладателем стипендии Sloan Research Fellowship.

      Он описал себя как человека, который изначально сопротивлялся давлению со стороны венчурного капитала, чтобы коммерциализировать свою работу, пока не пришел к выводу, что достижения в области фундаментальных моделей достигли точки, когда действительно персонализированные агенты стали возможны, после чего он выделил лабораторию в прошлом году.

      Проблема, которую пытается решить NeoCognition, — это надежность. Утверждение Сю, которое компания не подтвердила независимо в опубликованном бенчмарке, заключается в том, что современные ИИ-агенты успешно выполняют задачи как задумано только около 50% времени. Эта цифра в целом согласуется с широко распространенными результатами оценок ИИ-кодирующих агентов, хотя конкретные цифры варьируются в зависимости от типа задачи, агента и методологии оценки. Су утверждает, что следствием этого является то, что агентам нельзя доверять как независимым работникам: каждая задача — это азартная игра.

      Ответ NeoCognition заключается в том, чтобы предоставить агентам механизм для быстрой специализации через опыт, а именно, обучая их создавать «мировую модель» того микроокружения, в котором они работают, фиксируя его правила, отношения и ограничения через использование, а не через предварительное обучение на общих данных.

      Концептуальная модель проводит прямую аналогию с человеческим обучением. Аргумент Сю заключается в том, что то, что делает человеческий интеллект мощным, — это не его широта, а его пластичность, способность входить в новую профессиональную среду и быстро развивать глубокую экспертность в области, внутренне усваивая, как работает этот конкретный мир.

      Современные ИИ-агенты, оптимизированные для общего использования, лишены этого механизма специализации. Тезис NeoCognition заключается в том, что встроить его как обучаемый, автономный процесс, а не как вручную разработанный, — это то, что отделяет надежных специализированных агентов от текущего поколения способных, но непоследовательных универсалов.

      Коммерческая стратегия в первую очередь ориентирована на предприятия, сосредоточена на устоявшихся SaaS-компаниях, а не на конечных пользователях.

      Предложение для поставщика программного обеспечения заключается в том, что система агентов NeoCognition может быть встроена для создания ИИ-работников, которые со временем улучшаются в рамках конкретного операционного контекста этого поставщика или для модернизации существующих продуктовых предложений.

      Участие Vista Equity Partners рассматривается как рычаг распределения: Vista управляет одним из крупнейших портфелей компаний программного обеспечения для предприятий в частном капитале, что дает NeoCognition потенциальный прямой доступ к программным фирмам, активно ищущим возможность внедрения ИИ на уровне приложений.

      В команде примерно 15 сотрудников, большинство из которых имеют докторские степени. Конкретный технический подход компании не был раскрыт в деталях, кроме рамки «мировой модели», и ни один продукт еще не доступен публично.

      40 миллионов долларов начального финансирования — это первый институциональный капитал, который компания привлекла. Время отражает более широкую тенденцию в инвестициях в ИИ в 2026 году: капитал все больше направляется не на разработку передовых моделей, доминирующих в OpenAI, Anthropic и небольшом числе хорошо капитализированных лабораторий, а на уровень применения и надежности, где исследователи с академическими квалификациями, специфичными для агентов, набираются и финансируются на предпродуктовой стадии исключительно на основе их исследовательского опыта.