当地时间6月11日，由亚马逊创始人杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）联合创办的人工智能初创公司Prometheus正式宣布完成120亿美元B轮融资，投后估值达到约410亿美元。
这一数字使Prometheus跻身单轮融资规模最大的人工智能企业行列，也标志着贝索斯在AI领域迄今最重的一笔押注。
从秘密项目到410亿美元估值
Prometheus的前身是代号“Project Prometheus”的秘密项目。据贝索斯在接受CNBC记者David Faber独家采访时透露，团队从2024年底已开始筹备，公司于2025年11月正式对外公布，并同步完成62亿美元A轮融资。仅七个月后，B轮融资规模接近A轮的两倍，累计融资总额已突破180亿美元。
据Axios披露，本轮融资的参与方包括贝索斯本人、摩根大通、高盛、贝莱德、DST Global等全球顶尖投资机构。不过，CNBC的报道同时指出，该初创公司尚未披露其他支持者的完整细节。目前，Prometheus在旧金山、伦敦和苏黎世三地设有办公室，员工规模约150人。
贝索斯亲自出任公司联合首席执行官，这是他自2021年卸任亚马逊CEO后，首次重返初创公司CEO岗位。
与OpenAI、Anthropic等公司追逐通用人工智能（AGI）不同，Prometheus提出了一个截然不同的目标：打造面向物理世界的“人工通用工程师”（Artificial General Engineer）。
在接受CNBC采访时，贝索斯阐释了这一愿景。他表示，Prometheus的目标是赋能工程师，让发明变得更容易、更快，使更小的团队能够在更短周期内完成规模大得多的事情。该公司计划打造一种能够设计和制造喷气发动机等复杂实体产品的AI系统。
“那些认为‘所有工作都会消失’的人，我认为他们完全错了。”贝索斯在采访中驳斥了AI将引发大规模失业的预测。他认为，AI不仅不会摧毁就业市场，反而会让经济出现"劳动力短缺"——因为AI降低了发明的成本与门槛，从而催生更多经济活动与就业机会。
Prometheus所瞄准的赛道是工业AI，一个远比消费级生成式AI更"硬"的市场。其系统最终能够在杂乱的物理环境中规划、设计并执行工作，覆盖机器人、制造、物流、建筑、能源系统等领域。这些领域的特点是：失败代价高、容错率低、反馈回路强。
进入这些市场比销售软件订阅要困难得多。它需要硬件集成、监管审查、面向客户的定制化，以及买家在大规模采购前更长的验证周期。这也解释了此次融资规模之巨——Prometheus需要的更像深科技工业开发那样的资本支出，而非传统风投支持的软件公司常见的投入模式。
贝索斯的个人履历为这一战略提供了注脚。作为亚马逊和蓝色起源的创始人，他多年来一直支持那些基础设施密集、周期长、前期成本高且回报时间不确定的项目。从亚马逊的物流网络到蓝色起源的火箭制造，贝索斯在规模化运营和系统集成方面的经验，使Prometheus看起来不像一家投机性的AI应用公司，更像是在尝试构建一个面向工业用途的AI平台。据媒体报道，2026年3月贝索斯还曾洽谈筹集1000亿美元设立专项基金，计划收购制造企业并引入AI技术——尽管该计划尚未落地，但已足以说明其野心。
信心与怀疑并存
然而，融资规模并不能回答核心问题：这一论断是反映了AI投资的广泛转变，还是仅为少数高信念支持者所持的观点？
支持者的逻辑是：长期来看，AI的最大收益可能不在消费者互动或办公生产力，而在于自动化物质世界中的高价值劳动。如果AI能加速工程周期、优化供应链、提高工厂产能或设计更好的物理系统，其经济影响将远超今天的软件协同工具。
怀疑者的观点同样直接。从基础模型到工业工程师的路径，比从大语言模型到企业软件的路径更漫长，也更不宽容。单靠模型能力无法解决硬件限制、劳动力现实或客户信任问题。许多AI演示在受控环境中表现良好，但面对真实设备、真实供应链和实际安全要求时却举步维艰。在物理系统中，流畅性并非衡量标准——正常运行时间、责任归属、行业认证和成本效益才是。
Prometheus需要证明它能在精度比创造力更重要的场景中运行，并能以减少停机时间、降低废品率、加快认证或改善设计周期等可量化指标创造价值。这些将是客户在决定是否采纳该系统时使用的衡量标准。
以410亿美元估值定价，Prometheus的估值基于一个很可能尚未存在的未来状态。这在前沿AI领域并不罕见，但也意味着外界期望已被抬高。如果早期部署范围狭窄、进展缓慢或高度定制化，公司即便在技术上令人印象深刻，也可能未能达到与这轮融资相匹配的市场故事。
时间节点也值得关注。AI行业已经历了投资者偏好最广泛叙事的阶段，随后进入要求看到使用、留存和变现证据的阶段。Prometheus瞄准的是第三阶段：将模型能力转化为现实世界中可衡量的经济产出。
贝索斯在采访中表示，AI确实会减少现有岗位所需的人员数量，但同时也会创造更多机会，并显著提高生产力。“如今我参与的所有项目，都与AI有关。”他押注AI将为其庞大的商业版图带来巨大机遇，涵盖太空探索、机器人、物流配送、云计算以及长寿研究等领域。
一个承诺提供"工程师"而非聊天机器人的初创公司，必须展示可靠性、可复制性和安全性，而不仅仅是智能性。由于目标领域是物理性的，失败代价高且易于显现。模型错误标注一张照片是一回事；模型错误规定一项工业流程或产生不安全的零件则是另一回事。
目前，“人工通用工程师”更像是一种愿景，而非有营收支撑的结论。但120亿美元的融资至少说明了一点：全球最富有的企业家之一，正在用真金白银为这个愿景投下信任票。（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech_news，编辑 | 焦燕）
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