Doktor Kelahiran 95-an Beralih ke Model Dunia, FaceMind Mengumpulkan Dana Ratusan Juta Yuan

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-26Terakhir diperbarui pada 2026-06-26

Abstrak

Perusahaan AI dunia, FaceMind, yang didirikan oleh Lu Hongyuan (doktor kelahiran 1995), baru saja mengamankan pendanaan puluhan juta yuan dalam putaran Pre-A. Investasi ini dipimpin oleh Xinglian Capital, dengan investor lama 360 melakukan investasi tambahan yang signifikan. FaceMind awalnya berfokus pada pengembangan model multimodal untuk perangkat tepi, tetapi kemudian beralih ke model dunia yang lebih mendasar. Pendirinya, Lu Hongyuan, seorang peneliti dengan rekam jejak akademis yang kuat di bidang NLP, mendorong tim untuk menangani masalah mendasar dalam model bahasa besar, seperti ketidakstabilan dalam menangani kata-kata frekuensi rendah. Karya penelitian tim, termasuk makalah "Adam's Law" yang terkait dengan efisiensi pembelajaran kalimat, bahkan mendapat perhatian dari Anthropic. Kini, perusahaan mengembangkan sistem model dunia berfitur arsitektur efisien dan berulang, yang dirancang untuk meningkatkan kemampuan prediksi jangka panjang dan pemahaman lingkungan dalam skenario seperti GUI Agent dan robotika fisik. Produk awal mereka, "Diedie Club" (aplikasi komentar AI real-time), berfungsi sebagai validasi kemampuan model dunia mereka dalam memahami antarmuka pengguna. Investor memuji tim karena visi teknis yang mendalam, kemampuan eksekusi yang kuat, dan kecepatan iterasi yang mengesankan. FaceMind berencana untuk terus mengembangkan model dunia dan memvalidasinya di berbagai skenario, menargetkan kolaborasi dengan produsen robot, platform konten, serta penyedi...

Dikutip dari 36Kr, perusahaan model dunia FaceMind baru-baru ini menyelesaikan putaran pendanaan Pre-A senilai puluhan juta yuan. Investor utamanya adalah Xinglian Capital, dengan investor lama 360 melakukan investasi tambahan yang melebihi jumlah sebelumnya.

Diketahui, putaran pendanaan baru FaceMind sedang dalam proses, dengan penasihat keuangan seperti Shendu Capital bertindak sebagai FA. Saat ini, beberapa lembaga investasi telah menyatakan minat untuk berinvestasi.

Ini adalah perusahaan AI yang masih muda. Pimpinannya adalah Lu Hongyuan, kelahiran 1995-an, yang mendirikan FaceMind saat masih berkuliah. Dalam dua tahun terakhir, perusahaan beralih dari pengembangan model multimodal sisi perangkat, perlahan beralih ke model dunia yang lebih mendasar.

Saat AI memasuki layar, perangkat lunak, dan robot, memahami dunia sedang menjadi misi berikutnya.

Dipimpin oleh Doktor Kelahiran 95-an

Tim Model Dunia Mulai Muncul

Kisah FaceMind dimulai dari Lu Hongyuan.

Pendiri kelahiran 1995-an ini menyelesaikan gelar S1 dan S2 di Imperial College London, dan meraih gelar doktor dari Laboratorium Pemrosesan Bahasa Alami Universitas Hong Kong, di bawah bimbingan Profesor Lin Wei, dengan fokus penelitian jangka panjang pada pemrosesan bahasa alami dan mekanisme dasar model besar. Selama masa doktoralnya, ia menghasilkan 14 makalah sebagai penulis pertama/penulis korespondensi di konferensi terkemuka, dengan beberapa makalah menjadi acuan utama di bidangnya.

Pada tahun 2023, FaceMind didirikan, awalnya menargetkan pengembangan dan penerapan model multimodal sisi perangkat.

Yang menarik perhatian publik adalah diskusi sebelumnya tentang "Ma Jiaqi Membuat Model Besar Tergelincir". Saat itu, ada model besar yang dapat menyebutkan riwayat terkait Ma Jiaqi dengan akurat, tetapi tidak dapat secara konsisten menghasilkan tiga kata "Ma Jiaqi". Sebuah nama biasa secara tidak sengaja mengungkap masalah mendasar dalam pemrosesan bahasa oleh model besar: sebelum teks masuk ke model, terlebih dahulu dipotong menjadi token; ketika model menghadapi kata frekuensi rendah, nama asing, atau kata bahasa minoritas, pemahaman dan generasi bisa menjadi tidak stabil.

Tim Lu Hongyuan lebih awal memperhatikan masalah ini. Pada tahun 2025, mereka menerbitkan makalah terkait SLoW, membahas bagaimana kata frekuensi rendah memengaruhi kinerja penerjemahan model besar; pada tahun 2026, hasil makalah mereka Adam’s Law lebih lanjut mendorong masalah ke tingkat kalimat — makna yang sama, semakin tinggi frekuensi dan semakin umum ekspresinya, semakin mudah diproses dan dipelajari oleh model.

Yang lebih mengejutkan, teknologi terkait makalah ini diadopsi oleh Anthropic, dan dipuji serta dibagikan oleh seorang investor Anthropic di platform X. Penilaian seorang peneliti muda kelahiran 1995-an dari Tiongkok tentang hukum dasar model besar, dengan demikian, dilihat oleh lebih banyak orang.

Mengikuti garis ini, FaceMind mulai memindahkan fokus ke model dunia.

Secara sederhana, model bahasa besar mahir memprediksi teks berikutnya, sedangkan model dunia harus memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya dalam suatu lingkungan. Dalam konteks layar, GUI Agent (Agen Antarmuka Pengguna Grafis) harus memahami halaman web, dokumen, tombol, dan niat pengguna; dalam bidang robotika, itu berarti memahami ruang, gerakan, dan hasil tugas.

Sistem model dunia yang dikembangkan sendiri oleh FaceMind, tepatnya dikembangkan seputar arah ini. Perusahaan berupaya meningkatkan stabilitas model dalam prediksi jangka panjang, pemahaman layar, dan tugas-tugas fisik melalui arsitektur model yang efisien dalam parameter dan iterasi berulang.

DieDieShe (mungkin nama produk atau platform) adalah tempat verifikasi awal kemampuan ini. Secara sekilas, ini adalah produk komentar AI yang dapat menghasilkan komentar interaktif secara real-time berdasarkan konten halaman web, dokumen, video, atau permainan yang sedang dilihat pengguna. Lebih mendalam, untuk menyelesaikan tugas, GUI Agent harus memahami layar, struktur halaman, menentukan posisi tombol, dan memprediksi hasil setelah klik. Setiap kali halaman berpindah, masukan umpan balik, dan penyelesaian tugas, semuanya membentuk data model dunia yang sangat padat.

Ini juga peluang yang ingin diraih FaceMind: model dunia sedang menjadi pintu masuk dasar AI yang baru.

Xinglian Capital dan 360 Melangkah

Medan Pertempuran Terpanas untuk Kecerdasan Fisik

Pendanaan terbaru mulai terungkap.

Baru-baru ini, FaceMind mengumumkan telah menyelesaikan pendanaan putaran Pre-A senilai puluhan juta yuan. Pendanaan ini tidak hanya melibatkan investor baru Xinglian Capital, tetapi juga menerima investasi tambahan yang melebihi jumlah sebelumnya dari investor lama 360.

Xiang Qiqi, mantan kepala investasi Grup 360, mengatakan "Dr. Lu adalah salah satu peneliti AI muda terbaik yang pernah saya temui."

Menurutnya, fokus Lu Hongyuan bukan pada optimasi lokal, melainkan pada prinsip dasar dan inovasi arsitektur model. Saat industri masih mendiskusikan konsep model dunia, FaceMind sudah melatih model dunia dari nol, dan mencapai hasil tingkat SOTA di berbagai benchmark industri. Setelah itu, Adam's Law mendapat perhatian dan verifikasi dari produsen model terkemuka di luar negeri, Anthropic. Arsitektur Loop yang terbaru diusulkan tim lebih lanjut mengeksplorasi masalah pelatihan jangka panjang model dunia.

"Kecepatan iterasi luar biasa. Sebelum setiap komunikasi, saya akan melihat laporan teknis dan makalah terbaru yang mereka rilis," kata Xiang Qiqi dengan perasaan, benar-benar merasakan apa artinya "satu investasi, belajar seumur hidup".

Mitra Xinglian Capital, Li Wenjue, mengatakan bahwa ciri paling menonjol tim FaceMind adalah kombinasi kemampuan penelitian yang solid dan kemampuan implementasi teknik yang kompleks. Anggota inti tim telah lama mendalami teknologi dasar kecerdasan buatan, tidak hanya mampu membentuk penilaian independen terhadap arah terdepan, tetapi juga cepat memvalidasi hasil penelitian dalam skenario nyata.

"Kami optimis terhadap tim dengan kepadatan talenta tinggi, penilaian teknologi yang visioner, dan kemampuan eksekusi yang kuat." Menurutnya, Lu Hongyuan memiliki kombinasi rasa ingin tahu peneliti muda dan kemampuan bertindak seorang pengusaha, mampu memimpin tim untuk terus menghadapi masalah dengan tingkat kesulitan tinggi, dan mengubah penilaian teknologi menjadi arah pengembangan yang jelas. Sifat pendiri dan kohesi tim ini adalah alasan penting Xinglian Capital memutuskan untuk berinvestasi.

Dalam setahun terakhir, model dunia menjadi kata kunci baru di industri AI. Di tengah keramaian, perbedaan pendapat juga muncul: kompetisi tahap berikutnya, apakah akan terus bergantung pada data dan parameter yang lebih besar, atau melalui arsitektur baru untuk meningkatkan efisiensi pemanfaatan data terbatas oleh model?

FaceMind memilih yang terakhir.

Menurut penjelasan, karakteristik inti model yang dikembangkan sendiri perusahaan ini adalah iterasi berulang dan efisiensi parameter. Secara sederhana, model ini berusaha membuat model, dalam skala parameter yang sama, memperoleh kemampuan prediksi jangka panjang dan deduksi lingkungan yang lebih kuat. Perusahaan mengungkapkan bahwa kinerja model skala 1B mereka telah setara dengan model kuat sejenis internasional, dengan peningkatan efisiensi parameter.

Saat ini, FaceMind telah mulai memvalidasi kemampuan model ini dalam beberapa skenario. Data menunjukkan bahwa kemampuan model dunia mereka telah divalidasi dalam lingkungan fisik simulasi, lingkungan GUI Agent, dan lingkungan lengan robot fisik. Untuk hilir, perusahaan berencana menyediakan kemampuan lengkap, mulai dari validasi skenario, pelatihan model, penyebaran arsitektur, hingga layanan inferensi dan optimasi berkelanjutan, untuk mitra seperti produsen robot, platform konten, produsen chip, dan penyedia layanan cloud.

Menurut Lu Hongyuan, peluang model dunia akan terbuka seiring dengan GUI Agent dan kecerdasan fisik. Saat itu, model akan bersaing dalam hal kemampuan memahami tugas, memprediksi perubahan, dan menyelesaikan tindakan dengan stabil. Setelah pendanaan selesai, FaceMind akan terus berinvestasi dalam pengembangan model dunia dan validasi multi-skenario.

Sebuah perusahaan muda, sedang berusaha masuk ke meja permainan infrastruktur AI generasi berikutnya.

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "投资界AI", penulis: Wang Lu

Pertanyaan Terkait

QSiapa pendiri FaceMind dan apa latar belakang akademiknya?

APendiri FaceMind adalah Lu Hongyuan (Lu Hong Yuan). Ia adalah seorang doktor kelahiran tahun 1995. Ia menyelesaikan gelar S1 dan S2 di Imperial College London, dan gelar doktor di Laboratorium Pemrosesan Bahasa Alami Universitas Cina Hong Kong, di bawah bimbingan Profesor Lin Wei.

QInvestor apa saja yang berpartisipasi dalam pendanaan Pre-A round FaceMind?

ADalam pendanaan Pre-A round ini, FaceMind mendapat investasi dari Xinglian Capital sebagai investor baru, serta investasi tambahan (over-subscribed) dari investor lama yaitu 360.

QApa yang dimaksud dengan 'model dunia' (world model) menurut artikel ini?

AMenurut artikel, model dunia bertujuan untuk memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya di sebuah lingkungan. Jika model bahasa besar (LLM) pandai memprediksi kata atau teks berikutnya, model dunia perlu memahami dan memprediksi urutan peristiwa, seperti di antarmuka pengguna grafis (GUI Agent) yang memahami halaman web, tombol, dan intensi pengguna, atau dalam robot yang memahami ruang, tindakan, dan hasil tugas.

QProduk apa yang digunakan FaceMind sebagai 'lapangan uji awal' untuk kemampuan model dunianya?

AProduk awal yang digunakan sebagai lapangan uji adalah 'Diedie Club' (DieDie She), sebuah produk komentar AI langsung (AI弹幕) yang dapat menghasilkan komentar interaktif secara real-time berdasarkan konten yang sedang dilihat pengguna, seperti halaman web, dokumen, video, atau game.

QMenurut artikel, apa keunggulan utama tim FaceMind yang disebutkan oleh investor?

AInvestor menyoroti bahwa tim FaceMind memiliki kombinasi kemampuan penelitian yang solid dan kemampuan rekayasa teknis yang kuat untuk menerapkan teknologi dalam skenario nyata. Pendiri Lu Hongyuan dipuji karena fokusnya pada inovasi arsitektur dan prinsip dasar model, bukan hanya optimasi lokal, serta memiliki kecepatan iterasi yang mengesankan dalam penelitian dan pengembangan.

Bacaan Terkait

Setelah 233 Hari, Penurunan Lebih dari 50%, Apakah Bear Market Saat Ini Menjadi Yang Paling Ringan Sejauh Ini?

Penulis: Coingecko Kompilasi: Felix, PANews Hingga 24 Juni, pasar bear Bitcoin saat ini telah berlangsung 233 hari, menjadikannya siklus bear terpanjang keempat sejak 2014. Siklus "bear market" didefinisikan sebagai periode di mana harga penutupan Bitcoin berada di bawah rata-rata pergerakan 200 hari (200 DMA) selama 30 hari berturut-turut atau lebih. Siklus bear terlama dalam sejarah Bitcoin adalah 2018–2019 (385 hari) dan 2022–2023 (381 hari), dipicu oleh kelebihan leverage dan runtuhnya kepercayaan. Siklus 2014–2015 (321 hari) disebabkan oleh keruntuhan Mt. Gox. Bear market 2025–2026 saat ini (233 hari) tampaknya berasal dari pergeseran makro yang lebih luas: ketidakpastian suku bunga, momentum pasca-halving yang memudar, dan kebangkitan AI sebagai aset spekulatif. Dari segi tingkat penurunan, bear market 2025–2026 ini sejauh ini yang paling ringan, dengan penurunan maksimum 51.2% dari rekor tertinggi $124,773. Semua siklus bear sebelumnya lebih parah, dengan tiga bear market utama merosot antara 76.7% dan 83.6%. Penyesuaian pertengahan 2021 (turun 52.9%) adalah yang paling mirip, tetapi terjadi dalam tren bull yang lebih luas. Per 24 Juni, harga spot Bitcoin adalah $62,651, sekitar 22% di bawah 200 DMA sebesar $76,450. Untuk pulih dan menutup kembali di atas 200 DMA, diperlukan kenaikan berkelanjutan lebih dari seperlima dari level saat ini. Secara historis, pemulihan dari titik terendah yang dikonfirmasi hingga penutupan kembali di atas 200 DMA memakan waktu antara 65 hari (2022–2023) dan 166 hari (2014–2015). Jika 7 Juni memang titik terendah siklus ini, pemulihan di atas 200 DMA bisa terjadi paling cepat pada Agustus 2026.

marsbit27m yang lalu

Setelah 233 Hari, Penurunan Lebih dari 50%, Apakah Bear Market Saat Ini Menjadi Yang Paling Ringan Sejauh Ini?

marsbit27m yang lalu

Sertifikasi Tahan Ledak Pertama di Dalam Negeri, Solusi 'Otak Pengisian Bahan Bakar' Pertama di Dunia, Apa yang Membuat Mereka Berhasil Raih Dua 'Pertama' Ini?

Menurut statistik, pendanaan di bidang embodied intelligence (kecerdasan berbadan) di China tahun ini telah melampaui 37 miliar yuan. Industri ini menekankan penerapan komersial, khususnya di lingkungan berbahaya seperti pompa bensin, stasiun minyak dan gas, serta pabrik kimia. Tantangan utamanya adalah sertifikasi anti-ledakan (explosion-proof), yang mengharuskan desain hardware robot memenuhi standar keselamatan yang sangat ketat untuk mencegah percikan api. Tantangan di pompa bensin terletak pada "kelancaran operasi presisi" yang melibatkan rangkaian panjang tindakan seperti membuka tutup tangki, mengambil dan memasang selang bensin, dengan toleransi sangat kecil. Sementara itu, inspeksi di stasiun lapangan menguji kemampuan patroli otonom jangka panjang, identifikasi berbagai anomali, dan respons langsung. Untuk mengatasi tantangan rangkaian tugas panjang ini, dibutuhkan pendekatan arsitektur baru. Makalah penelitian "H-GAR" (Hierarchical Goal-conditioned Anticipatory Reasoning) memperkenalkan model dunia yang digerakkan oleh prediksi. Alih-alih eksekusi linear, sistem ini pertama-tama menghasilkan pengamatan target (gambaran keadaan akhir), kemudian mensintesis frame transisi visual perantara, dan akhirnya menyempurnakan rencana aksi. Ini memungkinkan robot untuk "melihat tiga langkah ke depan, baru melangkah satu langkah", mengurangi deviasi kumulatif. Penerapan embodied intelligence di lingkungan khusus memerlukan perpaduan mendalam antara "otak" (kecerdasan) dan "tubuh" (bentuk fisik robot), serta semangat jangka panjang. Perusahaan yang paling awal mencapai siklus tertutup "otak-tubuh-data" akan memiliki keunggulan kompetitif dalam tahap komersialisasi ini.

marsbit31m yang lalu

Sertifikasi Tahan Ledak Pertama di Dalam Negeri, Solusi 'Otak Pengisian Bahan Bakar' Pertama di Dunia, Apa yang Membuat Mereka Berhasil Raih Dua 'Pertama' Ini?

marsbit31m yang lalu

Pasar Bearish Bitcoin Memicu PHK di Industri Crypto, Tapi Juga Mengawali Gelombang Akuisisi Paling Agresif dalam Sejarah

Penurunan harga Bitcoin telah memaksa perusahaan kripto melakukan PHK besar-besaran, namun di saat yang sama memicu gelombang akuisisi paling agresif dalam sejarah industri — dengan nilai transaksi mencapai $9,37 miliar pada paruh pertama 2026, atau 26 kali lipat dibandingkan periode sama tahun sebelumnya. Lembaga keuangan tradisional seperti Mastercard, Franklin Templeton, dan bank-bank besar lebih memilih membeli infrastruktur kripto yang sudah jadi (seperti lisensi, solusi penitipan aset, dan saluran pembayaran) daripada membangunnya dari nol. Perilaku ini didorong oleh stabilitas regulasi seperti kerangka MiCA di Eropa. Di sisi lain, pasar tenaga kerja kripto terus menyusut. Lowongan kerja aktif global hanya sekitar 2.932, turun drastis dari masa bull run. Perusahaan seperti Coinbase dan Gemini melakukan restrukturisasi dengan fokus pada keahlian teknis dan kepatuhan regulasi, serta mengadopsi AI untuk efisiensi operasional. Perusahaan yang kesulitan likuiditas, seperti Messari yang diakuisisi Blockworks dengan harga jauh di bawah valuasi sebelumnya, menjadi target akuisisi murah. Modal ventura kini sangat selektif, mengalir terutama ke startup yang menjembatani aset digital dengan sistem keuangan tradisional, serta platform pasar prediksi seperti Polymarket dan Kalshi. Intinya, kondisi bear market ini membersihkan model bisnis yang lemah, sementara perusahaan dengan infrastruktur dan kepatuhan regulasi yang kuat justru mendapatkan imbalan dan menjadi pusat konsolidasi industri.

marsbit31m yang lalu

Pasar Bearish Bitcoin Memicu PHK di Industri Crypto, Tapi Juga Mengawali Gelombang Akuisisi Paling Agresif dalam Sejarah

marsbit31m yang lalu

Triliun Rupiah Masuk ke Dana Pensiun? ETF Reinvestasi Dividen Bitcoin Franklin Templeton Bawa Langit-Langit Tekanan Jual

Franklin Templeton telah mengajukan dua ETF yang memasukkan Bitcoin ke dalam portofolio melalui mekanisme "konfigurasi default" dan reinvestasi dividen. Produk ini dirancang terutama untuk penasihat keuangan, memungkinkan klien memegang Bitcoin tanpa menyadarinya, dengan struktur awal 95% saham dan 5% Bitcoin. Dividen dari bagian saham akan otomatis digunakan untuk membeli Bitcoin. Namun, analisis menunjukkan dampak pembeliannya kecil. Dengan yield dividen rendah (sekitar 1% untuk dana luas dan 0.5% untuk sektor inovasi), aliran pembelian tahunan diperkirakan hanya beberapa juta dolar, yang terserap pasar dalam hitungan menit. Desainnya justru menciptakan tekanan jual saat harga Bitcoin naik, karena aturan rebalancing kuartalan akan menjual Bitcoin jika porsinya melebihi 5% untuk kembali ke 4.5%, dengan batas maksimal 20%. Produk ini berpotensi menjadi penjual pasif di pasar bullish. Produk ini memanfaatkan kemalasan manusia dan celah peraturan, menawarkan cara bagi penasihat untuk mengalokasikan Bitcoin secara "tidak langsung" dan mematuhi aturan internal yang melarang aset kripto. Meski ada potensi aliran dana pensiun setelah perubahan regulasi AS baru-baru ini, dampak langsungnya terhadap permintaan Bitcoin dianggap terbatas, dan produk semacam ini justru dapat menciptakan "langit-langit tekanan jual" jika banyak diterapkan.

marsbit1j yang lalu

Triliun Rupiah Masuk ke Dana Pensiun? ETF Reinvestasi Dividen Bitcoin Franklin Templeton Bawa Langit-Langit Tekanan Jual

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片