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只知道ChatGPT?金沙江创投2023科技投资展望:五大趋势,19家全球创新公司巡礼

发布日期:2023/2/1 15:14:31 浏览:515

。比如如果在对话中提供了更多的上下文,API提示和数据库Schema等背景信息,可以更好的帮助AI的代码生成。甚至可以在提示中教授算法。

规模化与个性化:生成式AI可以支持内容制作的规模化,以满足突然出现的大量受众的需求,或同时支持几十种语言的内容生成。比如在Tiktok上做多语言投放的内容的营销文案:包括文本、图像和视频。同时人工智能生成的内容可以为不同的目标受众创建个性化内容,为用户提供更具相关性和吸引力的体验。比如用文字,语音驱动的数字人视频内容。

AI的局限性

质量不高:AI还是基于概率模型生成的内容,往往存在逻辑错误,比如误解问题,混淆了不同信息的输出位置,也会无中生有捏造事实。更加适用于对质量要求不高,错误容忍度高的场景,或者嵌入专业技能的人来做质量判断的工作流程。

成本还需要进一步的下降:文字的成本大概是几美分,但如果是生成3D模型,今天的成本依然在10美金左右,还无法真正普及。

SamAltman对于付费相关问题的回应

道德问题:AI生成的内容可能会引发错误信息的传播以及使用AI生成的内容冒充个人带来的安全隐患。比如可以通过Deepfake技术,替换视频中的内容。

价值偏见:人工智能生成的内容是基于它所训练的数据,也会继承人类认知中对于性别、职业、种族的偏见,会产生很多种族主义和性别歧视的回答。

对数据的依赖:人工智能生成的内容依赖于大量数据来训练模型,如果数据不具有代表性或多样性,则生成的内容也不会多样化或具有代表性。比如问他FTX是否安全与合规,因为训练数据截止于2021年,它会给出与现状完全不同的答案。

法律合规:AI生成的内容可能面临法律挑战,例如侵犯版权,或者其产生内容的知识产权归属问题尚不明确。比如国内一度盛行的AI换脸应用“ZAO”,以及Copilot是否复制代码引起的对于微软合规使用Github数据的讨论。

危险信息:比如可以让他解释如何做恐怖袭击。

未来的展望

在数据维度,ChatGPT是基于2021年及之前的数据而训练,还不能实时更新最新的数据或者连接互联网,执行程序拿到反馈去优化模型,或者在模型的风格上更加的微调以适应个人风格和偏好。试想如果未来这些成为可能,将会给我们的世界带来多大变化?

在模型维度,不断扩大模型参数的暴力美学并非唯一的路径,例如披露的GPT4的参数量就并不会显著多于GPT3的1750亿的规模,如果未来的方向不会是参数规模越来越大,除了增加数据和参数规模外,大模型的架构会如何演进也同样令人期待。

大模型也给AI系统软件带来的挑战:压缩、硬件加速和在边缘的部署,都仍有提升的空间:AI模型的数据结构化,比如把可信的知识放在一个可查询的结构化的数据库里,可以进一步的压缩大模型的规模,提高结果的可信程度;AI模型的存算分离,可计算的模型也可以抽离出来;随着边缘计算、机器人的普及,如何适配异构硬件环境,支持更多的智能终端。

在商业与生态上,未来将如何分工?大模型的预训练成本需要至少上亿元的前期投入(StableDiffusion的训练使用了4000个英伟达A100的GPU集群),很难也没有必要重复通用泛化的建设基础设施底座。早期以探索前沿AI为核心目标的公司:Deepmind被Google收购提供支持;OpenAI最开始是非盈利组织,后面微软的不断注资,都是依靠着巨大的算力,数据和资金成长起来的。

初创企业的机会在哪里?

大模型需要丰富的插件生态,围绕基础模型的ISV插件生态是初创企业的机会

基于垂直产业的小模型也可以在差异化的场景,与大模型形成有效的互补

我们相信,基础的通用大模型与场景专精的中小模型或者插件,将会把AI商业化带到下一个里程碑。

推荐关注1:Descript可以像编辑文档一样剪辑视频

推荐理由:虚拟世界里最重要的就是内容创作者生态,不断的降低创作门槛才能释放新的生产力。Descript定义了下一代易于使用的视频编辑平台,可以像编辑文档一样,剪辑视频。拍摄视频的成本还是很高的,需要布景灯光,准备脚本,但录制的过程,如果创作者没有经过专业的训练,就会存在静音,填充词和出现口误。Descript把AI巧妙地应用到了视频纠错这个高价值场景里,既发挥了AI的效率,又克服了技术今天原创内容质量不高的局限性,打造了基于现有技术成熟度的人机协作创作高质量内容的完美场景。

Descript

Descript

成功要素:创始人AndrewMason是之前美国最大的团购网站Groupon的创始人,成功带领公司在2011年上市,作为主导过百亿美金的连续创业者,Andrew最初切入的播客音频剪辑市场并不大,但几乎统治了这个市场,伴随着视频编辑能力的完善与客户向视频创作的转型,Descript顺势切入了视频编辑这个更大的赛道。

Descript做了精妙的市场定位与差异化竞争策略,并不直接与专业的视频编辑工具如AdobeAE竞争,仅提供滤镜和绿幕等一些基础视频编辑能力。核心亮点是准确的ASR提取文本,并基于文本对视频内容进行抽象与关联,让创作者可以基于文本,段落等结构化信息来对视频进行剪辑,剪辑后也可以导出到更多专业工具中。

Descript

Descript采用了Freemium的模型,提供每月1小时剪辑内容的免费账户到30小时每月的Pro(30美金/月)的付费账号,让业余爱好者可以低门槛尝试。为了推广产品让创作者进行背书,Youtube等创作平台发布内容,并且为Descript带来成交客户的,可以从客户第一年的收入中获得15的分润。

作为一名主导过上市公司的连续创业者,Andrew在资本市场上也动作频频,2019年A轮融资同时宣布收购了Lyrebird,为用户提供了杀手级功能Overdub,可以在用户口播文本中增改文字让视频内容自动生成。在2022年大模型应用井喷的时代,引入OpenAI领投的新一轮融资,2x估值并且引入OpenAI的核心技术背书。

推荐关注2:Jasper2年近亿美金ARR的AI写作服务商

推荐理由:Jasper是连续创业者的赞歌,也是创始人第3次在营销科技赛道的创业,通过上一段Proof积累的场景理解以及2.5万名信任他们的客户,借力GPT3的惊艳效果在2年内做到近亿美元ARR,验证了生成式AI的规模商业化能力,尽管面临ChatGPT的挑战,Jasper团队积极推出JasperChat以及JasperArt拓宽产品线提高TAM,也有望成为首个破亿ARR的生成式AI公司。

Jasper

Jasper

成功要素:三位创始人是Martech领域的连续创业者,在发起Jasper之前已经在营销场景经历了7年的时间,从最早的咨询公司MarketResults,再到17年发起Proof帮助企业为用户提供个性化的登录界面,创始团队在营销科技场景已经积累了丰富的经验和广大的客户群体。Jasper的成功很好地验证了创业是认知、客户、团队积累的一次爆发:Proof的2.5万家客户,帮助Jasper快速完成PMF并且在一周内完成数百万美金ARR。

在产品与技术上,Jasper更擅长营销长文的协作,相比竞争对手能够提供更多元化的价值,例如对SEO的优化,规避Google等搜索引擎在AI生成内容上降低搜索权重的影响,帮助客户捕获有机流量,同时可以对是否抄袭进行自动检查,避免知识产权问题。

Jasper

团队对AI技术与营销场景结合极具洞察与执行力,最早的PMF就是基于GPT3API,针对长文本营销写作进行调优,后又推出JasperArt的营销图像生成以及JasperChat的对话式写作工具,给用户提供更完整产品矩阵。

在增长中以产品为引擎,提供免费版本的5天试用权限,在产品上引入Chrome插件,让用户可以更低门槛地尝试产品,缩短TimetoValue。用G2上平均分高达4.9/5的产品评分来为产品的进行背书,并且对于转推荐的客户给予30收入的返利从而激励社群的裂变传播。产品可以直接开通试用,近乎0交付成本,为了帮助用户更好地使用产品,提供了丰富的Q&A以及Blog和文档,在Facebook有一个7万多人的社群可以讨论各种基于Jasper的最佳实践。

推荐关注3:RunwayAI驱动的视频编辑器

推荐理由:Runway是一家由AI驱动视频编辑的SaaS企业,最初因为2022年爆火的StableDiffusion以及围绕这个开源模型的版权纠纷而被大家所熟知,三位来自智利、希腊的移民,在纽约大学求学的过程中,共同完成毕业论文结下不解之缘而决定一起创业,经历4年低调的探索在生成式AI元年迎来广泛认可。

Runway

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成功要素:Runway的团队能够很好地在创作者和AI之间找到一个平衡,CEO是设计师背景,与2位联合创始人在纽约大学ITP(InteractiveTelecommunicationProgram)相识,共同完成的毕业论文成为了Runway的产品原型。首席科学家则是StableDiffusion的合作者之一,也建立了和慕尼黑大学、纽约大学的学术合作。

在生成式AI成为最炙手可热的技术概念之前,Runway就坚持在探索AI和创作结合了,视频对于制作水准的要求提高了视频后期处理的挑战,Runway在前生成式AI时代为创作者提供了抠像,稳定追踪,删除杂物等能力;当Dall-E-2横空出世,Runway的团队也捕捉到了大模型给图像视频创作带来的新机会,对创作者需求的把握,对AI技术的理解与将两者结合的坚定探索,让Runway成为了功能最完备的AI视频编辑工具。

Runway

Runway采用了按照席位数付费的商业模式,对于个人用户提供永久免费的基础版本不过只能使用部分AI的工具,对于可用资产和导出的视频精度也有限制,而15美金每月的Pro版本以及35美金每月的Team版本,则有更大的资产存储空间,同时可以使用更为完备的AI能力。而Enterprise企业用户则可以享受定制化的专属模型,同时提供安全合规的企业级功能。

尽管当前Runway的营业收入还不到500万美金,但是在抓人眼球这件事情上,Runway一直做得非常好,自StableDiffuison受到关注之后,Runway逐步发布了两段视频用于展示其AI的能力,以及通过文本的交互式编辑能力,在创作者用户群中收获了大量的关注度。

推荐关注4:Inflection.ai通过AI重新定义人机交互

推荐理由:由DeepMind创始成员MustafaSuleyman和原Linkedin联创ReidHoffman组成的顶级创始团队,希望通过AI重新定义人机交互。公司成立之初便获得2.25亿美金的融资金额,跻身独角兽之列。该方向已经在Deepmind的研究通过数据驱动的方法训练AI控制计算机/Adata-drivenapproachforlearningtocontrolcomputers中初见成效,期待在Inflection.ai团队的探索下有机会诞生全新的人机交互模式。

IInflection.al

price

由于Inflection.ai没有公布任何产品信息,这里我们用了它的竞品Adept.ai的产品页面来给大家一个直观认识新型的人机交互模式产品。用户可以通过chat的模式调用应用程序流程,得到人通过鼠标点击应用程序相同的结果,类似于去掉自动化流程设置的RPAbot。

随着多模型的训练成本不断在降低,AI模型的

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