Skild AI完成软银领投的14亿美元C轮融资，估值逾140亿美元，押注一个模型驱动所有机器人

主打通用机器人大脑的美国初创公司Skild AI于2026年1月14日宣布，已完成由软银集团领投的C轮融资，金额为14亿美元，公司估值超过140亿美元。这一价格为只卖机器人智能、不卖机器人整机的公司树立了公开的估值标杆。

估值跃升幅度惊人。Skild AI在2024年7月宣布3亿美元A轮融资时，估值为15亿美元。按此计算，约一年半时间估值增长超过9倍。本轮融资额约相当于公司所披露估值的十分之一。公司未说明140亿美元是投前还是投后估值，也未披露老股转让比例和优先股条款。

投资方阵容兼具财务与产业背景。除软银外，参投方包括英伟达旗下风险投资部门NVentures、麦格理资本，以及亚马逊创始人贝索斯通过贝索斯探险基金参与。老股东Lightspeed、Felicis、Coatue和红杉资本追加投资。新加入的战略投资者有LG、施耐德电气、美国医疗机构运营方CommonSpirit和Salesforce Ventures，Disruptive、1789 Capital、IQT、TF Capital、Andra Capital、Palo Alto Growth Capital、Alpha Square、未来资产和Destiny亦在名单之列。

Skild AI成立于2023年，提出所谓全形态智能的路线。公司表示，其Skild Brain是一个统一的机器人基础模型，无需事先了解硬件即可控制四足机器人、人形机器人、桌面机械臂和移动操作机器人，并能在不同任务和不同本体之间泛化。这与Figure AI、Apptronik、1X等自研本体、再为自家机器人训练模型的公司形成鲜明对照。

技术路线的关键在数据。Skild AI称其模型的数据来自四个渠道，分别是大规模仿真生成的合成经验、互联网上的人类操作视频、把摄像头画面与关节动作对应起来的遥操作数据，以及部署在客户现场的机器人回传的真实数据。通俗地说，仿真和视频提供低成本的广度，遥操作和现场数据则提供稀缺的、物理上准确的样本，告诉模型某个电机究竟该如何运动。

公司表示，新资金将用于大幅扩充上述四类数据来源，并投入模型架构、学习算法和数据采集方法的基础研究。公告未给出招聘目标、算力投入规模或下一代模型的发布时间。

商业化方面，Skild AI称其营收在2025年的几个月内从零增长至约3000万美元，应用场景涵盖安防、建筑、配送、数据中心、仓储和工厂装配。公司没有披露客户名称，也未说明其中经常性收入的占比。

与同行相比，资本对软件层的定价一目了然。Figure AI在2025年9月宣布10亿美元C轮融资，投后估值390亿美元，但其同时自研整机并自建产线。Apptronik于2026年2月11日完成5.2亿美元A轮扩展融资，A轮总额超过9.35亿美元，定价为首次A轮的3倍。与Skild AI路线最接近的Physical Intelligence在2025年11月完成CapitalG领投的B轮，但未公开具体条款。

对中国产业而言，这笔融资具有直接参照意义。国内人形机器人企业大多走软硬一体路线，本体制造和供应链成本优势明显，而在跨本体通用模型上，海外资本正以百亿美元级估值押注独立的大脑供应商。若Skild AI的模型能跑在多家厂商的机械臂和四足机器人上，中国整机厂既可能成为其潜在客户，也可能在模型层面临被边缘化的风险。

对中国供应链来说，影响更为间接但同样现实。通用模型若推动机器人部署数量增长，最终受益的是关节模组、减速器、电机和电池等硬件环节，而这正是中国企业具备规模优势的领域。不过，美国客户和投资方对供应链来源的审视日益严格，相关订单能否流向中国供应商仍存不确定性。

风险同样突出。按2025年营收计算，公司估值约为营收的470倍，增长稍有放缓即会面临估值压力。目前也没有独立基准测试证明单一模型在安全性和可靠性上优于针对特定本体训练的模型，自研模型的整机厂也可能把Skild AI视为竞争对手而非供应商。