EN
返回档案库

档案库 · AI 与模型 · 产品决策 · 2024–2026

基础赌注:LLM 读不了表格——1.4B 估值、2.55 亿美元投向表格模型

DeepMind 校友创立 NEXUS,一个确定性的非 transformer 模型,专攻企业表格;2026 年 2 月结束隐身,融资 2.55 亿美元,估值 14 亿美元

基础模型

它在赌什么认为最有价值的数据是表格数据,而 LLM 的架构是错误的——一个在数十亿表格上训练的确定性非 transformer 模型将成为默认预测工具。在扩

做的是什么生意

Fundamental is a San Francisco AI lab whose model NEXUS — a 'large tabular model' (LTM) — ingests raw enterprise tables and predicts outcomes like demand, churn, fraud and equipment failure, replacing hand-built data-science pipelines with one line of code.

启动资金$255M total: $30M seed plus $225M Series A led by Oak HC/FT with Valor Equity Partners, Battery Ventures, Salesforce Ventures and Hetz Ventures; angels include Perplexity CEO Aravind Srinivas, Wiz CEO Assaf Rappaport, Brex co-founder Henrique Dubugras and Datadog CEO Olivier Pomel

起因

Founded in October 2024 by DeepMind alumni in San Francisco, Fundamental stayed in stealth while building NEXUS, a large tabular model trained on billions of real-world tabular datasets using Amazon SageMaker HyperPod. It emerged publicly on February 5, 2026 with $255M in funding.

经过

The $30M seed and $225M Series A — led by Oak HC/FT with Valor Equity Partners, Battery Ventures, Salesforce Ventures and Hetz Ventures — priced the company at $1.4B post-money. NEXUS shipped with several seven-figure Fortune 100 contracts in demand forecasting, price prediction and churn, plus a deep AWS partnership where customers buy and deploy the model from their AWS dashboard using existing credits; AWS also supports encrypted deployments of the model inside customer environments.

结果

Still running. As of mid-2026 NEXUS is generally available through AWS Marketplace and fundamental.tech, with a roughly 35-person team scaling compute, enterprise deployments and go-to-market.

背景

Fundamental 是一家位于旧金山的 AI 实验室,2024 年 10 月由 DeepMind 校友创立,2026 年 2 月 5 日结束隐身,融资 2.55 亿美元,估值 14 亿美元(投后)。其产品 NEXUS 被称为大型表格模型 (LTM):一个专为企业运营的结构化数据(行和列)设计的基础模型,而非针对文本。

这一架构赌注刻意逆向。CEO 兼联合创始人 Jeremy Fraenkel 认为,LLM 将数字当作词语处理——「2.3」被拆成三个标记——无法处理数十亿行的表格,而企业仍在手动特征工程和 XGBoost 时代算法上挣扎。NEXUS 是确定性的,不使用 transformer 架构,基于数十亿表格数据集训练;开发者连接原始表格并标记目标列,模型即返回预测。

2.25 亿美元 A 轮由 Oak HC/FT 领投,Valor Equity Partners、Battery Ventures、Salesforce Ventures 和 Hetz Ventures 参与,天使投资人包括 Perplexity CEO Aravind Srinivas、Wiz CEO Assaf Rappaport、Brex 联合创始人 Henrique Dubugras 和 Datadog CEO Olivier Pomel。公司发布时已有多份七位数美元 Fortune 100 合同,涵盖需求预测、价格预测和客户流失。

市场推广围绕与 AWS 的深度合作:AWS 客户可以像购买计算或存储一样,从 AWS 控制台购买和部署 NEXUS,使用现有额度,AWS 还支持在客户自身环境中完全加密部署——Freakel 称这是与 Amazon 最整合的 AI 合作之一。截至 2026 年年中,约 35 人的团队正在扩大计算、部署和市场化。

这件事要成立,得有什么

  • 这个案例是一个纯粹的逆向架构赌注:一个确定性、非 transformer 模型,针对 LLM 忽略的数据模态,在尚未公开前就获得 2.55 亿美元融资和 14 亿美元估值。
  • 吸引力具体且可验证:发布时已有七位数 Fortun​e 100 合同、AWS 控制台分销协议,以及 TechCrunch 和 VentureBeat 的当日报道。
  • 它准确指出了 LLM 的弱点——数字分词和上下文窗口——使这个赌注可以被证伪,并且教训适用于任何「错误架构」的现有模型。
  • 投资阵容(Oak HC/FT、Valor、Battery、Salesforce Ventures,以及 Perplexity、Wiz、Brex 和 Datadog 的 CEO 天使投资人)显示这一论点在企 AI 投资中的强烈共鸣。

可借鉴之处

当热门模型共享一个未经检验的假设——「一种架构适用于所有数据」——突破口就在被忽视的数据模态;一个逆向的架构赌注可以比另一个 LLM 克隆筹集更多资金。

后续进展

截至 2026-09-02,Fundamental 已发布并规模化:NEXUS 可通过 AWS Marketplace 和 fundamental.tech 供企业使用,约 35 人的团队正在扩展研究、工程和市场,同时扩大企业部署,超越初期 Fortune 100 需求预测、价格预测和流失合同。核心未决问题仍是:一个单一的表格基础模型是否能如公司所声称的那样在不同行业通用。

资料来源

发现哪里写错了?告诉我们。

轮到你了

你刚读完一家。说说你在做什么,看看谁在赌同一件事。

免费账号 · 3 次免费提问 · 不用绑卡

相关案例