2025年，Arcee AI创始人马克·麦克奎德（Mark McQuade）做出了一项激进的战略决策：将公司命运押注于开源权重模型（open-weight models）的研发。
Arcee AI成立于2023年，最初专注于模型“后训练”优化。但随着Meta放缓对开源权重的推进，麦克奎德洞察到市场缺口：企业亟需在不向OpenAI或Anthropic等巨头泄露数据的前提下，安全运行顶尖AI模型。尽管从零构建模型面临巨大的技术与资金挑战，麦克奎德仍决定动用公司约65%至70%的资金——约2000万美元，全力投入模型训练。
这笔支出在业界看来极具颠覆性。传统观点认为训练新模型需耗资数十亿美元，但DeepSeek等中国公司的崛起证明，顶级模型的训练成本可控制在600万美元以下。Arcee随后成功训练出四个开源权重模型，其中包括拥有4000亿参数、于2026年初发布的Trinity Large。基准测试显示，Arcee模型性能已超越Meta的Llama 3，并与Mistral及中国主流模型持平。
凭借这一突破，Arcee AI正式跻身独角兽行列。据知情人士透露，该公司已完成B轮融资，投前估值达10亿美元，融资金额至少为1.5亿美元。本轮由Vista Equity Partners、Cambium Capital和Emergence Capital领投，微软M12、日立、Wipro等机构跟投。Arcee未公开具体融资数额。
对标中国模型，补齐美国开源短板
新一轮资金将用于开发新一代开源模型及深化与美国能源部的合作。麦克奎德明确表示，Arcee的战略目标直指中国竞争对手。“美国在闭源AI领域遥遥领先，但在开源方面正在掉队，”他指出，“为了保持绝对领先，美国必须在两条战线上都获胜。”
作为Hugging Face的早期员工（该公司近期被英伟达以近130亿美元收购），麦克奎德对中美的技术差距有着清醒认知。他直言，Arcee当前的对标对象并非美国本土的Poolside Laguna，而是北京Z.ai推出的GLM Flash。“我们不是在追逐，而是在直面对手，”麦克奎德强调，“效率是我们的核心战略，我们有信心成为世界上最高效的AI实验室。”
在竞争白热化的模型层，麦克奎德选择全速冲刺而非试探性前进。“在AI领域，变化瞬息万变，试探毫无意义，”他表示，“要么全力以赴，要么接受失败。”