134亿!美国AI编程独角兽Cognition完成E轮融资

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134亿!美国AI编程独角兽Cognition完成E轮融资
AI资讯 2026-09-09 12:08
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134亿!三位华人创办的AI编程独角兽拿下新融资


该公司曾做出“全球首个AI软件工程师”。


智东西9月9日消息,今日,美国AI编程独角兽Cognition宣布完成超20亿美元(约合人民币134亿元)E轮融资,估值达到480亿美元(约合人民币3221亿元)


134亿!三位华人创办的AI编程独角兽拿下新融资

▲Cognition宣布完成超20亿美元E轮融资(图源:X)


本轮融资由新投资方a16z和Accel领投,现有投资方Founders Fund、General Catalyst和Avenir共同参与。其他参投方包括Benchmark、Bessemer、Kleiner Perkins、Greylock、Lightspeed、Altimeter、Bond Capital、Difussion等。


自今年5月上一轮融资以来,按当前收入水平折算,Cognition的年化收入已从4.92亿美元(约合人民币33亿元)增至接近9亿美元(约合人民币60亿元),约4个月增长83%。


Cognition成立于2024年,团队最初在纽约一间公寓中开发产品,目前总部位于旧金山。Cognition由三位华人工程师Scott Wu、Steven Hao和Walden Yan联合创立,三人均为国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)金牌得主。


Scott Wu曾就读于哈佛大学经济学专业,后辍学并联合创办AI社交平台Lunchclub;Steven Hao毕业于麻省理工学院计算机科学与数学专业,曾在Scale AI任职;Walden Yan曾就读于哈佛大学,后离校创业。


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▲Cognition联合创始人兼CEO Scott Wu(图源:彭博社)


Cognition主营AI编程Agent及开发工具,覆盖代码编写、调试、测试和交付。Cognition于2024年3月推出Devin,称其为“全球首个AI软件工程师”,可根据用户需求规划并执行代码编写、调试和测试等多步骤开发任务;2025年收购Windsurf,进一步拓展AI编程工具业务。


本轮融资前,Cognition已有5轮公开融资记录。今年5月,Cognition宣布完成超10亿美元(约合人民币67亿元)D轮融资,估值达260亿美元(约合人民币1745亿元),由Lux Capital、General Catalyst和8VC领投,Founders Fund、Avenir等现有投资方跟投,Ribbit Capital、Atreides和Layer Global等新投资方加入。


Cognition称,各行业客户正在快速扩大对Devin的使用。目前,Devin已为英伟达、GE Aerospace、花旗、梅赛德斯-奔驰和Modal等企业的工程团队提供支持,应用涉及芯片设计、航空、金融服务、汽车及AI基础设施等领域。


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▲2025年8月至2026年8月Devin月度使用量变化(图源:Cognition)


Cognition认为,全球软件需求远超现有开发能力。即使资源充足的团队,也会因工程师时间有限而搁置产品、推迟关键升级,或无法及时处理安全漏洞。其希望通过工程师与Devin协作,扩大软件开发能力。


产品方面,Cognition于今年5月推出Auto-Triage,支持自动调查故障告警和Bug,并提交修复建议;6月推出Devin DesktopDevin Fusion,分别整合云端Agent与代码编辑环境、通过多模型协作降低任务成本;7月推出Devin Security Swarm,支持发现、验证和修复代码漏洞。


模型方面,Cognition今年7月发布SWE-1.7,该模型基于Kimi K2.7进行进一步强化学习训练,重点优化耗时较长的异步软件工程任务。该模型在FrontierCode 1.1 Main和SWE-Bench Multilingual中的通过率分别为42.3%和77.8%,已接入Devin网页端、桌面端及命令行工具。


为了深入了解企业客户的系统和流程,Cognition也在扩大国际布局。过去一年,该公司在华盛顿特区、东京、新加坡、伦敦、圣保罗和马德里新增办公室,加上原有的旧金山、纽约和奥斯汀办公中心,共计9个办公城市。该公司称,未来还将继续扩展办公地点。


技术路线方面,Cognition强调将以独立Agent实验室的定位发展,根据任务需要选择和组合不同模型,包括自研模型,让客户不必绑定单一模型提供商。


此次融资与年化收入增长,反映出Cognition的业务规模正在扩大。从故障初查、漏洞排查到事件触发的自动化任务,Devin也在进一步进入企业日常工程流程。随着使用范围扩大,其能否在复杂系统中持续、可靠地完成任务,将是后续值得关注的重点。


来源:Cognition、彭博社


文章来自于"智东西",作者 "杨京丽"。

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