知名硅谷 VC 解读:生成式 AI 赛道的19家潜力新星

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知名硅谷 VC 解读:生成式 AI 赛道的19家潜力新星

划重点

 

① 随着这场AI竞赛的爆发,硅谷面临着原本作为科技中心外迁转移的危机。旧金山的海耶斯社区已被重新命名为“脑谷”,而西雅图、纽约、波士顿等也有望后来居上。

 

② 统计发现,生成式AI头部公司的科技人才,很大程度上都来自于全球知名高校,其中美国斯坦福大学、加州伯克利大学和麻省理工包揽了前三名。
 
③ 当前AI浪潮的一个显著特点,是对许多领域的创新在同时加速,类似GPT大语言模型正在迅速并行提高自然语言在C端和B端产品中的解析能力。

 

RockFlow

联创|RockFlow&腾讯科技

本期由 RockFlow Universe 和腾讯科技联合发布,解读生成式 AI 赛道的 19 家潜力新星。

 

知名硅谷 VC 解读:生成式 AI 赛道的19家潜力新星

 

目前,生成式人工智能已经席卷全球,AI技术的崛起也正挑战着传统科技巨头的地位。最近,硅谷知名VC Lightspeed发布了一份专注生成式AI领域的重磅报告,并筛选出了未来可能成为八大AI巨头公司和11家新锐公司。

 

在这项分析中,Lightspeed对生成式AI领域的3500多家公司数据进行了深入分析,根据公开可得的员工信息,如学历、先前公司、工作年限、科技专利、出版物等,对数亿个人和数百万家公司进行排名筛选,以确定拥有顶级技术人才的公司。

 

本期《AI未来指北》聚焦这篇报告中的八家AI潜力公司和11家新锐公司,它们分别是谁?规模和人才背景究竟是如何的?我们一起探究生成式AI赛道的未来。

 

知名硅谷 VC 解读:生成式 AI 赛道的19家潜力新星

知名硅谷 VC 解读:生成式 AI 赛道的19家潜力新星 1. 生成式AI八巨头,未来的“FAANGS”

 

目前领先的生成式AI公司究竟是哪些?他们在哪里寻找人才?Lightspeed认为,下列生成式AI领域的公司,将被频频提及并最终改变我们的生活方式,有望成为未来的FAANGS:

 

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这八个新巨头的所处领域和具体应用分别是:

 

  • Tome——帮助生成演示文稿和可视化叙事文稿的AI。

  • Character.AI——创建各种AI生成的角色并可以与人类聊天。

  • Anthropic——AI安全和研究公司,帮助搭建工作环境下的聊天机器人

  • OpenAI——发布了ChatGPT,展示了大语言模型的强大功能,以及用于图像生成的DALL-E。

  • Hugging Face——构建模型来执行企业中的特定任务。

  • Jasper——搭建AI模型,为营销和品牌工作生成有创意的内容。

  • StabilityAI——Stable Diffusion的创建者,首批向公众发布的图像生成模型之一。

  • Midjourney——一个自筹资金的研究实验室,发布了一款功能强大的图像生成工具,完全基于Discord运行。

 

目前,这些公司正在赢得科技人才的竞争,而且这种竞争只会愈演愈烈。八家AI巨头的技术人才大多来自其他科技公司,包括一些已从OpenAI离职的员工。其中最引人注目的是AI人才大本营——谷歌。

 

众所周知,谷歌多年来在AI研究上投入大量资金,但几乎没有面向消费者的重磅产品或服务,直到去年底面临OpenAI的巨大压力才终于有了可观进展。而在谷歌之后,曾重注押在元宇宙的Meta、支付巨头Stripe,甚至Airbnb和Dropbox等公司也为生成式AI巨头输送了大批有生力量。到目前为止,他们的竞争情况如下:

 

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八大AI公司的人才数据统计

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八大AI公司主要人才来源:此前工作背景来自谷歌、Meta等公司

 

此外,统计发现,生成式AI八巨头的科技人才中,教育背景在很大程度上都来自于全球知名高校,其中斯坦福大学、加州伯克利大学和麻省理工包揽了前三名;与此同时,他们的来源也很国际化,加拿大滑铁卢大学AI研究所排名第四,比利时鲁汶大学AI研究所排名第八。

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八大AI公司人才的主要教育背景

 

受此影响,旧金山的海耶斯社区,已被重新命名为“脑谷”,以反映其作为AI活动、聚会和黑客之家所在地的地位。与此同时,人才似乎正在涌回规模较大的城市和湾区(或者至少更多AI人才开始在AI公司寻找新工作)。

 

在这场AI竞赛中,硅谷面临着原本作为科技中心外迁转移的危机。根据调查数据显示,美国西雅图在AI人才名单中占据主导地位,因为该地是几家顶级公司和机构的所在地。2021年,布鲁金斯学会的一份报告列出了较为推崇AI的八个城市“早期采用者”——纽约、波士顿、西雅图、洛杉矶、华盛顿特区、圣地亚哥、德克萨斯州奥斯汀和北卡罗来纳州罗利”。(这些数据可能被低估,因为部分员工并未透露具体位置。)

 

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知名硅谷 VC 解读:生成式 AI 赛道的19家潜力新星 2.  生成式AI的“新锐派”

 

虽然生成式AI八巨头吸引了大量的公众关注,不过,Lightspeed在其研究中还发现了另一类AI公司,它们也吸引了顶级AI人才加入自己的阵营。这11家公司可以被认为生成式AI的“新锐派”,它们有一个共同特点:虽然AI是其产品核心,但都在解决特定领域问题或专注于客户的特定用例(用例指使用场景和用途)。

 

这些生成式AI新锐公司覆盖了从医疗保健到娱乐等诸多行业,它们有望将AI工具真正推向实际应用:

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以下是这11家公司的简单情况:

  • Pictor Labs——专注于AI驱动的病理学研究,有望加速疾病临床实验和转化。

  • Endpoint Health——针对免疫相关疾病的AI辅助精准治疗。

  • Otter.ai——AI驱动的音频转录,搭建新的聊天机器人会议助手。

  • Bria——借助AI生成图像和视频内容,且正在推进相关的商业化研究。

  • WellSaid Labs——AI驱动的文本转语音配音工具。

  • Subtle Medical——AI驱动的放射学图像处理。

  • Copy.ai——借助聊天机器人生成高质量的营销文案。

  • Lexion——适用于销售、采购、人力资源、法律等的AI合同助理

  • You——带有聊天机器人界面的搜索引擎。

  • OctoML——搭建基于云的LLM模型调优和运行方案。

  • Runway——借助AI生成视频、图像和其他形式创意内容。

 

这些公司的估值从数千万美元至15亿美元不等。他们的员工数量虽不如上文提及的生成式AI八巨头,但也不容小觑,并且有一半以上的公司人数在去年有了爆发式的增长:

 

知名硅谷 VC 解读:生成式 AI 赛道的19家潜力新星

关于这些人才的出处,统计发现,华盛顿大学、微软和艾伦AI研究所(由已故微软联合创始人保罗·艾伦创立的一家研究机构)再次亮相。

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AI新锐公司工作/学业背景

 

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知名硅谷 VC 解读:生成式 AI 赛道的19家潜力新星 3. 生成式AI的未来

 

在这个充满活力和竞争激烈的领域,AI公司们都在争夺顶级技术人才,推动行业更多的变革发生。未来,这些AI公司将在哪些方向持续发力?目前生成式AI呈现怎样的发展趋势?硅谷传奇投资人Elad Gil表示,眼下生成式AI赛道有三个重点值得关注:

 

其一,更好的AI技术正在持续泛化。

 

当前AI浪潮的一个显著特点,是对许多领域的创新在同时加速。类似GPT的大语言模型正在迅速提高自然语言在C端和B端产品中的解析能力,与此同时,图像生成、语音到文本、文本到语音、音乐、视频和其他领域的进步正在发生。

 

这一次,技术进步相比此前更加明显,这意味着市场更容易创造出“好10倍的产品”来征服用户,显著更强的大语言模型有望支撑起一个全新创业生态的建立。当然,这一点只是和此前的AI浪潮相比有明显变化。

 

第二,基础设施正在被广泛采用和快速增长。 

 

包括OpenAI、Stability.AI、Hugging Face、Weights and Biases等一大批公司在内,虽然其中一部分的收入落后于使用量和普及度,但它们有望探索出更新的模式以实现商业化的快速增长。 

 

OpenAI现在是LLM的领导者——而4年前,谷歌是处于默认位置的龙头。但它未能充分利用其在AI领域的诸多优势,这一点令人震惊。有这样一个类比,此前施乐公司发明了图形界面的操作系统,拥有所有人才、数据和渠道来为行业建立开创性的基础设施,但随后出现了苹果,真正推动行业向前发展。

 

其三,应用方面有明确用例的公司,会取得先发优势。

 

目前,已经出现许多被验证可行用例的创业公司——例如营销文案方向(Copy.AI、Jasper)、图像生成方向(Midjourney、Stable Diffusion等)和代码生成方向(Github Copilot、Replit)等,在之前的AI浪潮中并不存在。这一批新兴AI应用针对有高度重复、高薪的任务进行了可观改造。它们成了这波AI浪潮下最大的受益者,比如语音转录、机器人、视频等正在被完善,有望拓宽下一代AI用例。

 

Elad Gil认为,如今许多人谈论AI时,往往将LLM/CNN/RNN/GAN等认定为过去AI功能的有限改进。事实上,就像汽车诞生后有人又发明了飞机,但被评论说“飞机只是另一种汽车——有翅膀罢了”,他们没有提及飞机的全新用例以及对旅行、物流、国防和其他领域的影响。因此也就没有看到,一个崭新的航空时代正在拉开序幕。

 

当下的市场共识是,ChatGPT的推出是此轮AI热潮真正的“发令枪”,喻示着AI有望在新功能方面带来重大意义正在被主流所承认,并引发了对生成式AI的大规模热情、炒作和采用。

 

而目前距离其发布才9个月,鉴于大型企业的产品规划周期通常需要3-6个月,原型设计和构建更是需要长达一年时间,我们距离AI使用的峰值可能尚未到来。AI基础设施公司收入大幅增长和投资加速的步伐仍值得期待。

 

https://medium.com/lightspeed-venture-partners/eight-ai-startups-winning-the-race-for-tech-talent-571a18b03642 

https://blog.eladgil.com/p/early-days-of-ai 

 

 

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正文完
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