视频AI搜索公司Twelve Labs获亚马逊领投1亿美元B轮融资
Claire Weston
这一亿美元背后，谁在出钱、谁在下注？
本轮1亿美元B轮由NEA与韩国Naver Ventures联合领投，亚马逊跟投，英伟达此前已是股东。
这意味着→ 三类资本同时入场：顶级VC（NEA、Index Ventures）、芯片巨头（英伟达）、云平台（亚马逊）——视频AI的"基础设施价值"正在被多方确认。
其他参与方还包括Radical Ventures、Index Ventures和Korea Investment Partners，投资人结构横跨中美韩三地。
亚马逊为什么不只给钱，还搭上了算力？
AWS同步签署多年期合同，将在自研Trainium芯片上承载Twelve Labs的工作负载，并在AWS平台上线新模型供开发者调用。
用大白话说＝ 亚马逊不是单纯投资，而是把Twelve Labs"接进"自己的云生态——用自家芯片跑对方的模型，再通过自家平台卖给开发者。
这反映出云厂商争夺AI应用层的新打法：不只投钱，还用算力合同把初创公司锁定在自己的基础设施上。
Twelve Labs的技术到底在解决什么问题？
视频约占全球数据总量的90%，但绝大部分内容沉睡在档案库里，无法被有效检索或分析。
Twelve Labs的核心产品是两个模型：Marengo 3.0（把原始视频转化为可跨声音、语音、动作搜索的数据）和Pegasus 1.5（把上述输出结构化为AI工具可解析的格式）。
用大白话说＝ 它干的事是"让机器看懂视频"——不是生成视频，而是把已有的海量视频变成可搜索、可分析的资产。
这和GPT、Gemini这类大模型有什么本质区别？
CEO李在（Jae Lee）的判断：视频而非文本，才是最接近人类感知世界的信号数据——这是五年前公司成立时的核心逆向判断。
他明确指出，最新的前沿模型（如Fable 5、Mythos）"仍然是语言模型"，与Twelve Labs的视频原生路径有本质不同。
这意味着→ Twelve Labs押注的不是"在语言模型上加视频能力"，而是从视频本身出发构建理解能力，这决定了它的技术栈和商业逻辑与主流大模型完全不同。
谁在用这项技术，商业化走到哪了？
现有客户涵盖体育、媒体和公益：多伦多猛龙队母公司枫叶体育娱乐、康泰纳仕国际及联合国儿童基金会。
目标客户群更广——好莱坞制片公司、广告商、社交媒体创作者、体育俱乐部，核心价值主张是将沉睡的视频资产货币化。
公司还在开发视频智能体产品，可通过文本指令执行搜索、解释、规划和执行任务。这意味着→ 产品路线图正在从"搜索工具"向"自主执行任务的AI代理"延伸。
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