5 月 27 日，前谷歌 DeepMind、苹果、OpenAI 及 Meta 研究者联合创立 Trajectory，目标通过实时捕捉用户交互数据持续优化 AI 产品。团队已完成 1500 万美元种子轮，投后估值 1.15 亿美元，由 Conviction 领投，Bessemer、Radical VC 等跟投。[[1]](https://www.wired.com/story/ex-google-apple-ai-researchers-want-to-make-ai-that-gets-smarter-as-you-use-it/)
这家新公司直指当前大模型“训练后冻结”的核心痛点：缺乏真实世界反馈循环。Trajectory 的产品将帮助企业将用户使用痕迹转化为持续训练信号，实现“越用越聪明”。这一路径与 OpenAI/Anthropic 等闭源实验室强调规模化预训练形成对比，也与 Meta 等开源阵营的社区反馈机制拉开距离。
与过去一年 Cognition、Cursor 等编码代理公司聚焦垂直场景不同，Trajectory 定位通用反馈基础设施，试图在推理成本下降后抢占数据飞轮入口。过去类似尝试多停留在实验室或小规模验证，此次团队背景与融资规模显示资本已开始为“后训练时代”基础设施买单。
未来 6-12 个月，关键悬念在于 Trajectory 能否率先跑通企业级部署，并证明反馈数据带来的性能提升足以覆盖隐私合规与数据所有权争议。若成功，将重塑 AI 产品迭代节奏；若受阻，则可能加速大厂内部自建反馈系统的步伐。
信源：https://www.wired.com/story/ex-google-apple-ai-researchers-want-to-make-ai-that-gets-smarter-as-you-use-it/
