ThetaWave AI 是一家专注于神经形态计算与下一代大语言模型研发的人工智能企业。公司总部位于美国特拉华州，核心研发团队分布于硅谷、多伦多与苏黎世，成员来自顶尖实验室和科技公司，包括 DeepMind、OpenAI 以及 Google Brain。ThetaWave AI 的命名灵感来源于脑电波中的θ波——该波段与深度记忆形成、创造性思维和高效学习密切相关，寓意着公司致力于构建能够模拟人类认知底层机制的 AI 系统。
区别于传统 Transformer 架构的 scaling law 路径，ThetaWave AI 从创立之初便选择了“稀疏激活 + 动态路由”的技术路线。其自研的 ThetaNet 架构利用脉冲神经网络与可微分塑性机制，使模型在处理长序列任务时能自适应分配计算资源，在同等参数量下推理效率提升约 4.7 倍。据官网披露，该架构已在数学推理、代码生成和多轮对话等基准测试中展现出接近 GPT-4 级别的能力，而能耗仅为前者的五分之一。团队认为，真正的通用人工智能不应仅依赖算力堆砌，而需要从神经科学的计算原理中寻找更优雅的解。
公司由三位联合创始人共同领导。CEO 江逸舟在剑桥大学获得计算神经科学博士学位，曾在 DeepMind 领导多模态感知研究；CTO 李蔚然曾就职于 OpenAI 的推理团队，主导过 InstructGPT 的早期版本开发；首席科学家 Marko Vukovic 则是苏黎世联邦理工学院教授，专攻脉冲神经网络硬件加速。目前团队规模约 80 人，其中 60% 拥有博士学历，涵盖神经科学、量子计算、分布式系统和形式化验证等多个交叉学科。值得注意的是，公司内部实行“研究员-工程师平权”机制，每位技术成员拥有独立的算力配额和研究方向选择权。
ThetaWave AI 已推出两款主要产品：ThetaMind 开发者平台和 ThetaWave Cloud API。开发者平台提供可视化模型微调环境、数据集管理工具和可解释性分析面板，支持用户将私有数据与预训练模型进行低代码融合。API 则面向企业级应用场景，提供流式推理、函数调用和本地部署选项。根据官网公告，当前已有超过 2.7 万名研究人员注册使用平台，月均 API 调用量突破 1.2 亿次。2024 年第四季度，公司宣布将开放 ThetaNet-7B 和 ThetaNet-70B 两个基础模型的权重，采用非商业许可协议，旨在降低学术机构的研究门槛。
ThetaWave AI 在官网“关于我们”页面明确承诺：每年将 10% 的年度计算预算用于 AI 安全评估与 red team 测试；所有模型发布前必须通过第三方安全审计，并公开审计报告摘要。公司还设立了独立的伦理顾问委员会，成员来自哈佛法学院、联合国教科文组织和人类未来研究所。在数据隐私方面，平台默认采用联邦学习架构，训练过程中用户数据不会离开本地设备。2025 年初，ThetaWave AI 与欧洲几所大学联合发起了“神经符号 AI”研究计划，探索将符号推理与神经网络进行结构级融合，以增强模型的可解释性和反事实推理能力。
公司于 2022 年 9 月完成种子轮融资，由 Sequoia Capital China 和 AIX Ventures 领投，金额为 4200 万美元。2023 年 6 月，首个 ThetaNet-1B 模型在 Open LLM Leaderboard 上获得同参数量级第一名。2024 年 3 月，发布 ThetaNet-70B 并开源部分训练代码，引发开源社区广泛关注。同年 11 月，公司与 NVIDIA 达成战略合作，共同开发适配 ThetaNet 架构的专用定制芯片。截至 2025 年 4 月，ThetaWave AI 累计融资额已达 2.8 亿美元，估值超过 15 亿美元。尽管增长迅速，团队始终坚持“慢研究”文化：每位研究员每年可申请 3 个月的自由探索周期，不受具体产品 deadline 约束。
ThetaWave AI 目前主要服务金融、医疗和自动化软件三个垂直行业，已与多家世界 500 强企业签订长期 API 合作协议。对于学术合作，公司设有专门的开放研究计划，为高校实验室提供免费算力配额和基础模型访问权限。有意开展合作或获取更多信息的机构，可通过官网提交联系表单，团队一般会在 3 个工作日内回复。值得注意的是，公司暂不接受个人投资者的直接联系，所有商务洽谈均需通过官方渠道。
