【编者按】在人工智能浪潮席卷全球的今天，我们见证了无数模型在文本、图像、语音领域的突破。然而，一个长期困扰企业的核心难题却始终悬而未解：如何从海量、规整却沉默的表格数据中，挖掘出真正的商业金矿？传统预测型AI已显疲态，而擅长处理非结构化数据的LLM面对万亿行电子表格时，也往往束手无策。就在此刻，一家名为Fundamental的AI实验室携“Nexus”模型横空出世，它被设计为专攻结构化数据的“大表格模型”，以确定性推理和独特的架构，直指传统AI的软肋。其背后高达2.55亿美元融资与12亿估值，以及来自AWS的战略合作，无不预示着：一场针对企业核心数据资产的智能革命，已经悄然拉开序幕。这不仅是技术的迭代，更是企业决策范式的一次根本性跃迁。

　　一家名为Fundamental的AI实验室于周四悄然结束隐匿状态，正式亮相，它带来了一个全新的基础模型，旨在解决一个老问题：如何从企业产生的海量结构化数据中提炼洞察。通过将传统的预测型AI系统与更现代的工具相结合，该公司相信它能重塑大型企业分析数据的方式。

　　“虽然大语言模型非常擅长处理非结构化数据，比如文本、音频、视频和代码，但它们对表格这类结构化数据却不太在行，”首席执行官Jeremy Fraenkel告诉TechCrunch。“凭借我们的Nexus模型，我们构建了处理这类数据的最佳基础模型。”

　　这个想法已经引起了投资者的浓厚兴趣。该公司以12亿美元的估值，携2.55亿美元融资走出隐匿模式。其中大部分资金来自近期由Oak HC/FT、Valor Equity Partners、Battery Ventures和Salesforce Ventures领投的2.25亿美元A轮融资；Hetz Ventures也参与了此轮融资，并获得Perplexity CEO Aravind Srinivas、Brex联合创始人Henrique Dubugras以及Datadog CEO Olivier Pomel的天使投资。

　　Fundamental的Nexus被称为大型表格模型，而非大型语言模型，它在多个重要方面与当代AI实践分道扬镳。该模型是确定性的——也就是说，对于给定的问题，每次都会给出相同的答案——并且不依赖于定义当今多数AI实验室模型的Transformer架构。Fundamental称其为基础模型，因为它经历了预训练和微调的正常步骤，但其结果与客户同OpenAI或Anthropic合作所能得到的模型截然不同。

　　这些差异至关重要，因为Fundamental正在追逐一个当代AI模型常常力不从心的应用场景。由于基于Transformer的AI模型只能处理其上下文窗口内的数据，它们通常难以对极其庞大的数据集进行推理分析——例如，分析一个包含数十亿行的电子表格。但这类庞大的结构化数据集在大型企业内部非常普遍，这为能够处理如此规模的模型创造了巨大的机遇。

　　在Fraenkel看来，这对Fundamental来说是一个巨大的机遇。通过使用Nexus，公司可以将现代技术引入大数据分析，提供比当前使用的算法更强大、更灵活的解决方案。

　　“你现在可以在所有用例中使用同一个模型，从而极大地扩展你能处理的用例数量，”他告诉TechCrunch。“并且在每一个用例上，你都能获得比依靠一支数据科学家团队所能实现的更好的性能。”

　　这一承诺已经为其带来了多项高额合同，包括与财富100强客户签订的七位数合同。该公司还与AWS达成了战略合作伙伴关系，这将允许AWS用户直接从现有实例部署Nexus。