一個AI團隊融資2億，倒閉了

只活22個月。

來源 |投資 界 PEdaily

作者 |吳瓊

唏噓一幕。

近日，知名AI創(chuàng)業(yè)公司Yupp宣布：將停止服務，于4月15日正式關閉。

要知道，這距離Yupp產品上線才不到一年時間。

曾經，Yupp的故事頗具前景：

瞄準AI模型評測賽道——

通過免費模型服務吸引用戶評測，再將測評數據賣給模型廠商。

猶記得2024年，公司拿下3300萬美元（約合2.2億元）的豪華種子輪，身后聚集a16z合伙人、Google首席科學家、Twitter聯合創(chuàng)始人等超45位天使投資人。

只是，Yupp卻以極為荒誕的方式失敗：

投資人的錢還沒花完，AI技術的演進就讓其市場不復存在。

而這一切，就發(fā)生在短短幾個月之間。

01

拿下豪華種子輪

一家明星AI公司宣布倒閉

從成立到關門，Yupp只存活了22個月。

故事始于一支精英團隊：

創(chuàng)始人兼CEO Pankaj Gupta職業(yè)生涯遍布Twitter、Google，Coinbase等硅谷最頂尖的科技公司，且此前就有成功創(chuàng)業(yè)經驗；

聯合創(chuàng)始人兼AI負責人Gilad Mishne曾是GoogleX的機器學習負責人；

首席科學家Jimmy Lin是麻省理工學院博士、滑鐵盧大學教授。

早在2010年，三人于Twitter相識，共同構建和優(yōu)化大規(guī)模推薦與搜索系統，成為此后共同創(chuàng)業(yè)的契機。

直至2024年6月，他們共同成立Yupp。

創(chuàng)業(yè)的理由很簡單：

彼時AI競爭激烈，全球涌現的大模型層出不窮，Yupp最初的設想是幫助用戶比較和選擇最佳模型，以應對AI可能帶來的幻覺問題。

而另一邊，大模型表現不僅取決于算力與算法表現，同樣依賴人類反饋，AI企業(yè)往往基于這些反饋數據來優(yōu)化、改進模型。

他們正是從這兩邊需求中找到機會，創(chuàng)建一家AI模型評估平臺。

2025年6月，Yupp正式上線。

說起來，Yupp的商業(yè)邏輯很簡單：

用戶在平臺輸入問題后，平臺將從數百個AI模型池中抽取兩個，并展示兩份答案，用戶可以反饋哪些模型更好并給出理由；

完成反饋后，平臺會隨機給予用戶一定數量的積分，相應積分可用于繼續(xù)調用AI模型，還可以兌換成現金。

這里聚集了市面上最炙手可熱的大模型，從ChatGPT、Claude，到Gemini、DeepSeek，還有Grok、Llama……超500種模型，任意選擇，全部免費。

對用戶來說，只需要在一個平臺上就能體驗多種模型，不僅免費還能收獲一些零花錢，于是Yupp迅速走紅。

官方顯示，目前Yupp已經吸引超過130萬用戶注冊。

精英團隊加上風頭正勁的大模型賽道，投資人迅速集結。

成立不久，Yupp就完成由a16z合伙人Chris Dixon領投的種子輪融資，金額高達3300萬美元（約合人民幣2億元）。

即便放眼硅谷，這樣的大額種子輪也并不多見。

更為豪華的還有跟投陣營——

谷歌首席科學家Jeff Dean、Twitter聯合創(chuàng)始人Biz Stone、Pinterest聯合創(chuàng)始人Evan Sharp、Perplexity首席執(zhí)行官Aravind Srinivas、Cred首席執(zhí)行官Kunal Shah……

超45位天使投資人，幾乎聚集了AI圈最權威的面孔。

“Yupp的設計將人類的判斷轉化為一種可再生經濟資源。

隨著新的交互不斷涌現，數據會‘過期’，從而形成一個良性循環(huán)：

更多的使用帶來更及時的評估；更及時的評估催生出更優(yōu)秀的模型；更優(yōu)秀的模型吸引更多用戶。”

對于這筆投資，彼時a16z言語之中充滿期待。

但這一切在幾個月后戛然而止——

ankaj Gupta和Gilad Mishne共同在社交平臺宣布：

停止Yupp的服務。

如今再點開Yupp官網，基于文本、圖像、編碼等多個分類，赫然躺著多個大模型排行榜。

只是，它們再也不會更新。

02

誰殺死了它？

“我們的產品與市場契合度不夠高”，Yupp告別博客中寫到。

很難想象，一家AI創(chuàng)業(yè)公司最后卻因AI發(fā)展太快而倒閉。

在Pankaj Gupta的描述中，“僅在過去一年時間內，AI模型的能力格局發(fā)生了巨大變化，而且還將繼續(xù)快速變化。未來不僅僅是模型，而是Agent系統。”

2025年Yupp上線時，AI行業(yè)的主流交互方式還是Chatbot——

用戶輸入提示詞，模型返回文本。

這一模式下，“哪個模型回答得更好”確實有其市場。

但AI的進化速度顯然超過他們的預期。

短短幾個月，行業(yè)風向發(fā)生巨大變化，Agent成為行業(yè)主題。

正如年初爆火的“龍蝦”O(jiān)penClaw，用戶不再只是獲取信息，而是需要事情被完成。

相對應的，底層模型需要連接數百種工具和子系統，最終協同完成任務。

還沒到達頂峰，Yupp就落入用戶、客戶雙雙流失的境地。

一方面，Yupp吸引用戶的方式簡單粗暴——免費且有利可圖。

但當頭部模型的回答質量差距縮小，用戶通過Yupp進行多模型比較的需求自然下降。

另一方面，雖然人類反饋數據對AI模型的后訓練至關重要，但是Yupp提供的僅僅是普通消費者在免費使用時隨手點擊的偏好。

而模型廠商的主流選擇是，與Scale AI、Mercor等頭部玩家合作，用PhD級別的專家提供高質量的強化學習反饋。

Yupp與對手們提供的數據質量，顯然不在一個量級。

尤其當下，對AI的評判標準變?yōu)椤澳膫€Agent能幫我更好地完成任務”，相反，對于Chatbot層面的模型評估就顯得沒那么重要了。

但對于Agent的評估，并非過去簡單對比兩段文字就能完成，而是需要在真實工作場景中驗證，已經不再是普通用戶所能實現的。

如此，Yupp終究難以生存下去。

那場豪華種子輪，意外成了Yupp最后的高光時刻。

唏噓的是，Yupp甚至沒來得及用完融資的錢。

“剩余資金將返還給我們的投資人”，Pankaj Gupta寫到。

一段創(chuàng)業(yè)故事就此結束。

03

AI洗牌潮

99%創(chuàng)業(yè)項目將消亡

“人間一年，AI一天”，大家如此形容當下AI演進速度。

自ChatGPT橫空出世以來，全球掀起一場AI創(chuàng)業(yè)浪潮。

AI為許多行業(yè)帶來全新的想象空間，也帶來過往難以想象的創(chuàng)業(yè)機會。

中國信通院數據顯示，截至2025年9月，全球人工智能企業(yè)達到37664家。

未來幾年，這一數據仍將以指數級上升。

這也帶來了AI時代最魔幻一幕。

一邊，AI正以前所未有的速度，催生新一批高估值公司。

2025年全年誕生的新晉獨角獸中，有六成是AI獨角獸。

許多公司從成立到成為百億估值獨角獸，不過短短一兩年時間，這在過往互聯網時代是難以想象的。

但另一邊，AI技術爆發(fā)式迭代，從文本生成到圖像、視頻創(chuàng)作，從被動問答到主動執(zhí)行任務的智能體系統，行業(yè)每隔數月就迎來一次范式革新。

高壓之下，許多AI初創(chuàng)公司從高光登場到黯然落幕的周期也被極度壓縮。

稍不注意，就被AI快車拋下了。

最近轟動的當屬Sora，這是OpenAI推出的文生視頻模型Sora。

2024年初，Sora以一段長視頻引爆全網，就連馬斯克也發(fā)出一句意味深長的感慨：“人類愿賭服輸”。

但兩年過去，等來的卻是一紙關停信號。

僅僅存活25個月，Sora“猝死”的理由很殘酷。

據美國《福布斯》雜志估算，Sora項目每年的運行成本高達50多億美元，單月算力成本突破千萬美元級別；

但自上線以來，Sora應用程序內的總收入僅約210萬美元，高昂的運維成本與微薄的收入之間形成鮮明對比。

一邊是種子選手黯然退場，一邊是新技術仍在以近乎瘋狂的速度迭代突破。

新舊交替之間，只留下無盡唏噓。

AI賽道的殘酷正在于此：

競爭白熱化到甚至來不及為倒下的玩家駐足默哀，下一輪技術浪潮便已洶涌而至。

第一批AI項目開始倒閉了。

早些時候，曾被看作是歐洲AI行業(yè)希望之星的Robin AI，被掛上了破產網站。

究其原因，雖其瞄準的“AI+法律”行業(yè)頗具前景，但Robin AI里的功能，完全可以通過Claude等完成；

緩慢的技術迭代速度更是成為原罪，使其逐漸與競爭對手拉開差距。

最后，Robin AI被資本集體拋棄了。

想起幾個月前，硅谷一篇名為《99%的AI初創(chuàng)公司將在2026年消亡》的文章刷屏。

作者Srinivas Rao直言：“當下的AI繁榮，不過是互聯網泡沫的翻版。”

他以2000年互聯網浪潮為例，當時互聯網被認為會改變世界，后來證明確實如此。

電子商務、搜索引擎、社交媒體、在線服務，都在之后二十多年里迅速發(fā)展。

當時同樣涌現互聯網創(chuàng)業(yè)潮，但很多企業(yè)在技術真正成熟之前，就因為資金、商業(yè)模式、競爭等種種問題被淘汰。

這樣一幕也會在AI重演。

“企業(yè)的發(fā)展軌跡與技術的發(fā)展軌跡有著天壤之別”。

橋水基金創(chuàng)始人瑞·達利歐此前判斷——

“這類周期的常態(tài)是，技術會一直向前，但初期絕大多數企業(yè)都會倒閉，只有極少數能夠存活。”

保持敬畏，且行且珍惜。

· END ·

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