AI Score获460万欧元种子轮、Resect融资2500万美元：企业AI治理竞逐运行时控制与幻觉检测
· 来源：eu-startups.com
英国AI Score与美国Resect AI同日披露融资，分别瞄准智能体使用控制和模型幻觉的运行时干预，折射企业部署AI的重点正从模型能力转向权限、可观测性、审计与可靠性基础设施。
9月4日，英国初创公司AI Score宣布完成460万欧元（约540万美元）种子轮融资；总部位于西雅图的Resect AI则宣布获得2500万美元早期融资。两家公司分别从AI智能体治理和模型输出可靠性切入，反映出企业在将生成式AI、尤其是具备自主执行能力的智能体接入业务流程后，对实时控制、行为审计和幻觉检测的需求正在产品化。
AI Score本轮融资由Fuel Ventures领投，创始投资方GALLOS Technologies继续支持，Marshall Bridge Ventures创始合伙人Robert Mann、Ventura Capital管理合伙人Mo El Husseiny及MMC Ventures联合创始人Alan Morgan等亦参与投资。该公司成立于2025年，计划利用资金加快产品研发、扩大运营，并继续建设帮助企业安全部署生成式AI和智能体AI的平台。
AI Score的核心定位是为企业提供实时追踪与控制层，覆盖生成式AI及智能体的使用情况。公司认为，传统治理机制难以应对AI在自动化速度和规模上的变化，因此希望将治理能力嵌入AI工作流，使企业在引入新工具、赋予智能体更多操作空间时，仍能保持可见性、安全性与控制权。其客户需求主要来自高度监管或数据敏感行业；公司称，2026年上半年收入已有增长。AI Score由曾参与英国国家网络安全中心（NCSC）创建工作的Alex Harland与前伦敦金融城律师Benita Tibb创办。
Resect AI则把重点放在大模型“幻觉”上，即模型以高度自信的方式输出虚假或编造信息。该公司称，将构建面向企业的“问责层”，在运行时捕捉、识别并减少这类错误。其设想并非单纯训练一个更大的模型，而是通过理解模型内部行为，在错误输出形成或扩散前进行拦截和引导；公司将计划中的NeuroWave产品套件描述为用于神经网络审计的工具。
据Resect介绍，其技术研发最初源于追求更高事实性的自研模型，随后发现相关训练、行为调整和强化方法可用于DeepSeek、Qwen和Llama等现有开源模型。公司目前已在Hugging Face发布基于Qwen3架构的6亿参数Veritas事实核查模型和一个80亿参数模型；按其披露，在LLM-AggreFact评测中，6亿参数模型平均得分为72.3%，较Qwen3提高7.4个百分点。Resect未披露投资方名称，仅表示资金来自私募股权投资者，融资将用于研发、市场拓展以及西雅图和波特兰地区招聘。
两笔融资覆盖了企业AI风险的两个相邻层面：AI Score更关注智能体能够访问什么、执行什么以及过程是否可追溯，Resect则试图判断模型给出的内容是否可靠、何时发生偏差并予以纠正。随着AI系统从辅助问答进一步进入客户服务、内部检索、流程自动化乃至跨系统操作，企业采购的关键问题正不再只是“选择哪一个模型”，也包括谁能授予和收回权限、怎样留存审计记录、错误是否能在运行时被发现，以及治理机制能否随模型和智能体规模同步扩展。
—— 综合整理自：EU-Startups、aVenture News（转引SiliconANGLE）