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Instinct以100亿美元估值融资10亿美元,是33天前估值的四倍

Instinct于2026年9月28日表示,已从红杉资本、Benchmark Capital和Coatue融资10亿美元,估值达100亿美元,是33天前B轮25亿美元估值的四倍。创始人Noah Shinn称用户基数每天增长10-11%,年化交易额正逼近10亿美元。

人工智能与模型新闻王雅琴发布: 2026年11月6日4 分钟阅读资料来源 38
Instinct以100亿美元估值融资10亿美元,是33天前估值的四倍

估值背后的阶梯

据The Tech Portal报道,Instinct的种子轮估值约为5000万美元,投资方是Conviction和Greenoaks。8月初,公司完成7500万美元A轮融资,估值5亿美元,由Kleiner Perkins领投。

8月26日,公司又完成2.5亿美元B轮融资,估值25亿美元,Benchmark与Index Ventures共同领投,The Tech Portal报道。公司9月28日表示,C轮由红杉资本、Benchmark Capital和Coatue出资。据The Tech Portal报道,累计融资额现已超过13亿美元。从种子轮到100亿美元估值,整个过程不到一年。Xenospectrum指出,公开材料没有说明25亿美元和100亿美元这两个数字是投前还是投后估值,也没有说明新投资方持有多少股份。

100亿美元的定价是一场考验

Instinct在2026年8月以邀请制上线,目前仍处于早期体验阶段。它没有手机应用,用户通过短信使用服务。据DigitalToday报道,其注册主体为Spear Street Technology。创始人Noah Shinn在9月28日发表的一篇采访中说,起步时只有约200名亲友充当测试用户,此后没有投放广告,用户基数仍以每天10-11%的速度增长。他没有透露当前用户数量,也没有说明这一增速是按哪段时间计算的。此前的报道称用户数已超过10万,服务满负荷运转,响应变慢。

Shinn还提到,按年化计算的总交易额正逼近10亿美元,其中旅行约占一半。这是用户通过Instinct购买的商品和服务金额,不是公司的收入。他说公司向商家和服务提供商收取交易费,而不是向用户收取高额月费或投放广告,但没有披露费率,也没有说明已签约哪些合作伙伴。

The Tech Portal写道,一个没有应用、只有14名员工的产品能拿到100亿美元估值,说明的更多是投资人的风险偏好,而不是已披露的增长数据。

这个代理做什么

Instinct通过自己的电话号码和电脑工作。公司称它会把任务办完,而不只是描述任务:订行程、买杂货、取消被遗忘的订阅。Instinct Concierge负责打电话,包括不接线上预订的餐厅、牙医的取消名单,或者解决账单问题。Trusted Person Network让一个用户的代理与另一个用户的代理对话,安排计划并传递PDF、图片和表格。通过iMessage共享位置,代理能察觉用户到达某地,并根据已存储的偏好给出建议。Instinct称,一套实时运行的检测系统会在代理生成回复的过程中捕捉细微的幻觉,在输出或执行动作之前将其剔除。公司称其架构包括隔离沙箱、短期本地凭证和带身份签名的工具执行。The Tech Portal指出,这套过滤机制是否有效,只有等开放范围扩大后才能看出来。

“我们打造Instinct,是希望它成为最好的个人代理,能处理日常生活中极其私人的细节,”公司创始人Noah Shinn说。

竞争与成本上的差距

据The Tech Portal报道,Meta的Muse于9月8日上线,三周内下载量突破340万,商业合作伙伴包括Shopify、PayPal、Instacart和Expedia。DigitalToday把Wazo、Ollie和Fogg列为创业公司中的对手,ChatGPT、Grok、Siri和Muse则在更广的范围内竞争。Meta有36亿日活用户,Instinct这款邀请制的短信产品在覆盖面上无法相比。它的理由是,个人上下文的深度胜过集成的广度。成本是另一个约束。Instinct的架构对用户的每一次请求都要发起数十次推理调用,这给算力支出带来压力。据Yahoo报道,该产品对其10万多名用户仍然免费。

Instinct最初的隐私政策受到批评,后来做了重写。公司称正在完善隐私和安全措施,包括对工具执行的管控。

接下来会发生什么

Instinct表示,这笔钱将把产品带给更多人,并把使用范围扩展到邀请制阶段之外。公司没有说明何时实现,服务将如何收费,也没有给出全面开放的时间。

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资料来源

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王雅琴

王雅琴

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王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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