Deepslate 获 770 万欧元融资，押注欧洲语音对语音 AI

柏林语音 AI 公司 Deepslate 宣布完成 770 万欧元种子轮融资。本轮由 42CAP 领投，Alstin Capital、现有投资方 SIVentures 以及多位天使投资人参与。25

Deepslate 的重点是语音对语音（speech-to-speech）模型：用户说话，模型直接生成语音回答。公司同时强调，客户可以选择由其在欧盟托管，或在自己的基础设施中部署。

不先转成文字，直接处理语音

Deepslate 的 Opal 模型被设计为在同一个语音对语音系统中处理音频输入并生成音频输出。常见的语音 AI 方案则往往把语音识别、语言模型和文字转语音等组件串联起来。Deepslate 表示，Opal 直接处理语音，不必先把语音转换为文字。215

这种差异主要体现在系统架构上，并不意味着所有场景下的对话一定更快或更自然。减少处理环节是公司的设计目标，实际体验仍取决于模型表现和具体部署方式。

440 毫秒、27 种语言：公司如何描述性能

Deepslate 宣称其模型延迟为 440 毫秒，支持 27 种语言，并重点关注欧洲语言、口音和方言。618 一篇报道援引 Artificial Analysis 的数据称，Deepslate 的响应时间为 0.44 秒，排名略低于 Krafton 的 Raon 模型。6 另有报道转述了 Deepslate 属于同类最快模型的说法。4

因此，“最快”更适合作为一项有来源的性能说法来看待，而不是脱离测试条件、适用于所有情境的定论。单看延迟数字和语言数量，也不足以判断模型在不同语言、应用场景和客户部署环境中的实际表现。

欧盟托管与自托管：数据控制方式有何不同

Deepslate 表示，其技术在欧盟托管，并在德国运行服务器；公司也提供自托管选项，供希望在自有基础设施中运行系统的组织选择。418 公司还称其服务符合 GDPR（欧盟《通用数据保护条例》）。这属于公司表述；现有资料并未独立证明相关认证，也没有评估某个客户的具体部署是否合规。18

对客户而言，欧盟云托管和自托管并非同一种方案：前者使用服务商管理的基础设施，后者则让组织对系统运行位置有更多控制。组织仍需根据自身的数据要求，评估具体配置和合同条款。

面向开发者与企业提供语音能力

Deepslate 面向开发者和企业提供语音对语音技术，包括 API 和自托管方案。18 企业可以将模型作为对话产品中的语音层；它如何接入客户现有软件，则取决于具体实现。公司资料列出的潜在应用领域包括医疗、能源、电信和公共服务，但现有来源并未独立核实这些行业中的实际部署或成效。18

融资将用于模型、数据与基础设施

Deepslate 计划利用这笔种子资金改进语音对语音模型、扩充欧洲训练数据、壮大销售和营销团队，并扩大欧洲各地数据中心的基础设施规模。2 这些投入与公司聚焦欧洲语言，以及提供欧盟托管和自托管选项的方向相符。