Automat是一个专注于人工智能初创公司的投资集体。该组织成立于2023年，汇集了来自科技高管、AI研究人员和运营者的资本网络，以提供种子轮和早期阶段融资。该集体秉持的理念是，变革性的AI公司将源自深度技术研究和应用机器学习，而非渐进式的产品改进。
该组织由来自领先AI实验室（包括OpenAI和Google DeepMind）的前工程师和研究人员团队创立。其创始成员包括Transformer (architecture)架构的共同发明者Jakob Uszkoreit，以及另一位transformer共同作者Lukasz Kaiser。随后加入的还有Niki Parmar（曾在大型云提供商领导应用AI）和Mark Chen（曾在一家大型语言模型初创公司担任产品负责人）。该集体的总部位于加利福尼亚州旧金山，设有一支小型运营团队负责管理交易流程和尽职调查。
投资策略
Automat专注于种子前和A轮融资，通常投资金额在50万至500万美元之间。该集体优先考虑从事基础AI研究的公司，包括Neural network效率、Large language model对齐以及新颖的Deep learning架构。与传统风险投资公司不同，Automat不管理单一集合基金；相反，它协调联合投资，由个别成员按交易逐笔承诺资本。这种结构使该集体能够快速行动，并避免在固定基金生命周期内部署资本的压力。
自成立以来，该集体已投资约15家初创公司。 notable投资组合公司包括一家开发定制AI推理芯片的Groq竞争对手、一家专注于Model Pruning硬件的SambaNova竞争对手，以及一家与AI21 Labs相关的自然语言处理公司。Automat还投资了一家Inflection AI的衍生公司，专注于企业客户服务的对话式AI。这些投资发生在2023年至2025年之间，其中最大的一笔400万美元支票于2024年初投向了一家类似Figure AI的机器人初创公司。
成员与网络
该集体的成员上限为50名活跃投资者，来自一个超过200名校友和顾问的更广泛网络。成员包括来自MIT CSAIL、Stanford AI Lab和BAIR (Berkeley AI Research)的前研究人员，以及来自Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud的工程领导者。该集体还包括几位学者，如Michael I. Jordan和Anima Anandkumar，他们担任非正式技术顾问而非财务贡献者。
成员资格要求每年最低承诺25万美元，并每年至少参与两次投资审查。该集体每季度举办技术深度研讨会，成员们就Multi-Head Attention改进、Learning Rate Scheduling创新和Data Augmentation技术等主题进行演讲。这些会议既作为教育论坛，也作为从新兴研究中发掘投资机会的途径。
交易流程
Automat的交易来源主要来自成员推荐和对学术实验室的直接接触。该集体维持一个滚动申请流程，初创公司需提交技术白皮书以及标准演示文稿。一个由三名成员组成的筛选委员会（每六个月轮换一次）根据该集体的技术标准评估每份提交，这些标准包括方法的新颖性、Model Pruning或效率提升的潜力，以及创始团队研究背景的强度。
一旦初创公司通过初步筛选，它将被邀请在每月投资会议上进行展示。这些会议以虚拟方式举行，并为无法现场参加的成员提供录音。当至少60%的参与成员承诺资本时，交易即获批准。从首次接触到资金到位的平均决策时间为45天，该集体称这比传统风险投资更快，因为缺乏正式合伙结构。
影响与反响
Automat因其技术严谨性和速度在AI投资界获得认可。2024年，该集体被Stanford AI Lab关于AI研究替代融资模式的案例研究收录。该集体还被认为通过将其Deep learning专家校友网络与早期公司连接，帮助它们应对竞争激烈的招聘市场。
然而，一些行业观察者指出，Automat对技术新颖性的狭窄关注可能导致其忽视商业上可行的应用。该集体通过于2025年增加两名具有产品管理背景的成员来回应，其中包括一位来自Samsung Electronics AI部门的前高管。截至2026年初，Automat报告其投资组合整体估值增长为投资资本的3.2倍，但未披露个别公司的表现。
该集体的长期目标是建立一个自我维持的研究生态系统，使投资组合公司向成员反馈研究成果。Automat已开始举办年度研讨会，首届于2025年10月在旧金山举行，吸引了来自学术界和工业界的300多名与会者。
治理与未来计划
Automat以有限责任公司形式构建，由成员每年选举产生的三人管理委员会负责运营。该委员会监督运营费用，这些费用由承诺资本的2%年费资助。该集体没有外部有限合伙人，所有退出收益按参与成员的比例分配。
2026年，Automat计划为早期职业AI研究人员推出奖学金项目，提供10万美元的资助以支持Residual Network (ResNet)改进和Loss Functions设计方面的独立工作。该集体还在探索与TSMC的合作，为投资组合公司提供定制AI加速器的先进芯片制造渠道。这些举措反映了Automat超越被动投资、成为AI研究领域积极贡献者的雄心。