回看歷史，人工智能總會時(shí)不時(shí)爆發(fā)一次，然后又歸于沉寂。

1996-1997年，IBM深藍(lán)戰(zhàn)勝國際西洋棋冠軍卡斯帕羅夫，燃起AI新希望，但之后并沒有開創(chuàng)新時(shí)代。

最近幾年AI再次成為熱點(diǎn)，與之前有些不同，這一波投資者和科技巨頭興趣很高。OpenAI開啟了本輪投資熱潮。

批評者認(rèn)為，當(dāng)前的AI更像是“隨機(jī)鸚鵡”，它根據(jù)統(tǒng)計(jì)概率將詞匯與句子組合在一起，僅此而已。

支持者宣稱ChatGPT標(biāo)志著AI向“AGI”（通用人工智能）邁進(jìn)一大步，它表現(xiàn)出和人類一樣的認(rèn)知能力。

不管怎樣，企業(yè)和投資者不再畏縮，開始增加投入，提升研發(fā)速度。

100家AI創(chuàng)企總計(jì)融資280億美元

CB Insights不久前公布一份報(bào)告，評選出100家最有潛力的AI創(chuàng)業(yè)公司。

報(bào)告顯示，從2020年至2024年3月22日，100家AI創(chuàng)業(yè)公司總計(jì)融資280億美元，共完成240筆股權(quán)交易，其中19家估值超過10億美元。

融資最高的是OpenAI，微軟及其它投資者已經(jīng)向OpenAI注資140億美元（含2020年之前融資的約20多億美元），使其估值達(dá)到800億美元。

Anthropic排在第二位，融資42億美元，僅次于OpenAI，估值約為161億美元。

Databricks融資約40億美元，排在第三位。它開發(fā)的大數(shù)據(jù)分析平臺受到追捧，其估值高達(dá)430億美元。

融資額排在第四位的是Shield AI，金額為10.71億美元，估值28億美元。

然后依次是Figure、Mistral AI、Lightmatter、Adept，融資額分別為10.71億美元、8.54億美元、5.44億美元、4.22億美元、4.15億美元，估值分別為28億美元、27億美元、20億美元、12億美元、10億美元。

如果將企業(yè)估值除以員工數(shù)，最高的Sakana AI，達(dá)到6700萬美元。該公司只有3名員工，但2024年年初時(shí)估值約2億美元。作為一家日本企業(yè)，Sakana AI已經(jīng)發(fā)布3套日語模型。

如果將企業(yè)估值除以企業(yè)營收，倍數(shù)最高的是AI基礎(chǔ)設(shè)施平臺開發(fā)商Hugging Face，它的估值約為45億美元，2023年?duì)I收約為3000萬美元，倍數(shù)為150倍。

在總計(jì)100家企業(yè)中，美國有69家，英國7家，加拿大5家，德國和法國各3家，中國只有2家。

31家來自美國之外的企業(yè)，散布在15個國家。例如，南非Lelapa AI開發(fā)語言處理工具，為撒哈拉以南非洲市場服務(wù)；還有加拿大Ideogram，它致力于解決圖像生成問題。

19%的企業(yè)來自歐洲，它們分布在英國、法國、德國等國家。

OpenAI之外融資最多的七大AI公司

在8家融資最高的AI公司中，有7家來自美國，只有Mistral AI來自法國。

考慮到OpenAI名氣很大，暫且略過，這里簡單介紹一下其它7家融資最高的AI公司：

Anthropic

2021年11名OpenAI員工離職，當(dāng)時(shí)OpenAI接受了微軟10億美元投資，離職員工不認(rèn)同公司的愿景和方向選擇，所以離開。離職者包括Dario Amodei，正是他創(chuàng)建了Anthropic。Dario Amodei宣稱要開發(fā)更安全的大語言模型，根據(jù)人類的反饋?zhàn)鲅芯俊?/p>

實(shí)際上Anthropic是OpenAI最直接的競爭對手，亞馬遜向Anthropic投資40億美元，讓它成為AI領(lǐng)域的明星。

Anthropic開發(fā)的Cluade 3大語言模型產(chǎn)品得到業(yè)界認(rèn)可，直接威脅ChatGPT。Cluade 3共分三個等級，最便宜的Haiku性價(jià)比高，可以說是最廉價(jià)最快的模型，超越了GPT-3.5 Trubo，有時(shí)甚至可以媲美GPT-4。未來Anthropic將會用亞馬遜設(shè)計(jì)的處理器開發(fā)下一代AI模型，亞馬遜已經(jīng)將Claude 3模型推向云計(jì)算客戶。

谷歌云計(jì)算部門曾向Anthropic投資3億美元，占據(jù)10%股份。去年10月谷歌曾表示將將向Anthropic投資22億美元，如果交易達(dá)成，Anthropic總?cè)谫Y額將會達(dá)到66億美元。

Databricks

Databricks是從學(xué)術(shù)和開源社區(qū)成長起來的，創(chuàng)建于2013年，總部位于洛杉磯。它宣稱自己是一家數(shù)據(jù)及AI公司，主要開發(fā)數(shù)據(jù)智能分析平臺。

去年6月Databricks以13億美元收購生成式AI企業(yè)MosaicML，它想幫助客戶開發(fā)定制AI模型。去年11月Databricks發(fā)布第一款基于MosaicML的產(chǎn)品。不只如此，Databricks還開發(fā)了基于LLM的企業(yè)搜索工具LakehouseIQ，它能學(xué)習(xí)企業(yè)行語，以自然語言的形式回答員工提問。

Databricks的估值已經(jīng)達(dá)到430億美元，2023年9月有報(bào)道稱Databricks的年經(jīng)常性收入約為15億美元。

Shield AI

Shield AI開發(fā)的“AI駕駛員”可以讓飛行器自主飛行，公司旗艦產(chǎn)品是Hivemind。不難看出，Shield AI開發(fā)的產(chǎn)品具有很強(qiáng)的國防性質(zhì)。

Shield CEO Ryan Tseng曾在聲明中表示：“除了我們的航母和導(dǎo)彈潛艇外，AI駕駛員將會成為新的戰(zhàn)略性常規(guī)威懾力量，它也是第一種由軟件定義的戰(zhàn)略性威懾力量，之前沒出現(xiàn)過，只是因?yàn)锳I和算力的進(jìn)化才變成可能。對于航空和國防來說，這是一次巨大的轉(zhuǎn)變?！?/p>

不久前Shield推出V-BAT Teams軟件，它與Hivemind協(xié)作可以幫無人機(jī)自主執(zhí)行任務(wù)，協(xié)同運(yùn)行。

Figure AI

Figure AI致力于開發(fā)可以執(zhí)行危險(xiǎn)任務(wù)的人形機(jī)器人，機(jī)器人還可以做人類不愿意做的事。亞馬遜創(chuàng)始人Jeff Bezos、英偉達(dá)、微軟已經(jīng)向Figure AI投資。

這是一家2022年成立的年輕公司，它開發(fā)的第一款產(chǎn)品是Figure 01人形通用機(jī)器人。Figure 01可以用兩只腳走路，用五根手指拿起塑料箱。未來Figure AI的目標(biāo)是讓機(jī)器人可以自主完成日常任務(wù)。

Mistral AI

Mistral AI是一家法國創(chuàng)業(yè)公司，它試圖挑戰(zhàn)OpenAI和谷歌。公司創(chuàng)始人Arthur Mensch只有31歲。

按照規(guī)劃，Mistral AI想用生成式AI技術(shù)幫助企業(yè)開發(fā)聊天機(jī)器人、研究AI功能、研發(fā)其它AI產(chǎn)品。由于產(chǎn)品出色，Mistral AI在法國迅速走紅，它的機(jī)器學(xué)習(xí)工具靈活有彈性、成本低，歐洲大企業(yè)愿意采用。

法國政府極力支持Mistral AI，總統(tǒng)馬克龍?jiān)fMistral AI是“法國天才”的明證，并邀請Arthur Mensch赴愛麗舍宮會餐。

Mistral AI已經(jīng)融資約5億多歐元，經(jīng)常性年收入約為幾百萬歐元。

Lightmatter

Lightmatter想用光子技術(shù)改變芯片的通信和計(jì)算方式。目前的芯片單純依賴電力處理和傳輸數(shù)據(jù)，Lightmatter想用光來替代。Lightmatter已經(jīng)開發(fā)出兩款產(chǎn)品，一款是AI專用芯片，一款是互聯(lián)芯片，它可以提升芯片間的數(shù)據(jù)傳輸效率。

Lightmatter聯(lián)合創(chuàng)始人Nicholas Harris說：“我們想解決兩個問題，一是芯片如何對話，二是如何進(jìn)行AI計(jì)算。我們的兩款產(chǎn)品Envise和Passage就是用來解決上述兩個問題的?！?/p>

Adept AI

Adept是一家志向遠(yuǎn)大的AI創(chuàng)業(yè)公司，它想開發(fā)一套軟件，讓AI代理人像人類一樣強(qiáng)大——人類能做什么，AI代理人也能做什么。當(dāng)人使用不同軟件程序時(shí)，Adept AI模型會密切監(jiān)視像素變化，不斷學(xué)習(xí)。AI理解人工作時(shí)的行為，然后就能自動完成人類工作任務(wù)。

Adept首席設(shè)計(jì)師Basil Safwat稱，它們的AI模型相當(dāng)于“工具的工具”。去年11月Adept曾演示過工具，今年可能就會推出代理產(chǎn)品。

一般來說，企業(yè)辦公室員工平均使用11個軟件，比如制作電子表格、安排會議，當(dāng)中會涉及到大量的鼠標(biāo)點(diǎn)擊，Adept通過觀察員工使用行為，不斷分析，希望能提高員工的生產(chǎn)力。（小刀）