今天小编分享的互联网经验：AI创业井喷，硅谷在投资哪些初创公司？，欢迎阅读。
2023 年开始，人们的注意力转向了人工智能和围绕生成式人工智能的聊天机器人。微软支持的 OpenAI 因其 ChatGPT 而成为家喻户晓的明星初创公司。投资人也在疯狂买入英伟达的股票，只因为该公司的芯片被用于为许多公司的人工智能工作负载提供算力。
毋庸置疑，全球经济下行使得硅谷的气氛也变得消沉了许多。但借助着 AI 的东风，硅谷的巨头和投资机构，依然挖掘了一些不错的 AI 公司。
CoreWeave
CoreWeave 成立于 2017 年，是一家专业的云提供商，在行业最快、最灵活的基础设施之上提供大规模的 GPU 计算资源。CoreWeave 为计算密集型用例构建云解决方案（机器学习和人工智能、VFX 和渲染、生命科学、元宇宙和实时流媒体）比大型通用公共云快 35 倍，成本低 80%。
近日，其宣布已获得 23 亿美元债权融资。这笔资金由 Magnetar Capital 牵头，Blackstone 管理基金，领先资产管理公司 Coatue 和 DigitalBridge Credit 的战略参与，以及 BlackRock、PIMCO 和 Carlyle 管理的基金。
CoreWeave 正在通过专门构建的超性能大规模云基础设施，为大型语言模型和生成式人工智能的繁荣提供动力。新融资将用于增加其为客户服务的高性能计算机，开设新的数据中心，并增加 CoreWeave 全球员工。
本月早些时候，CoreWeave 宣布在德克萨斯州普莱诺新建一个价值 16 亿美元的数据中心，这是该公司继续积极扩大产能和基础设施足迹的一个里程碑。该公司预计到 2023 年底将有一支由 14 个数据中心组成的队伍。
上个月，CoreWeave 推出了与 NVIDIA 合作打造的世界上最快的人工智能超级计算机，该计算机通过一项名为 MLPerf 的行业标准基准测试进行性能验证，在不到 11 分钟的时间内训练出了新的 MLPerf GPT-3 175B 大型语言模型，其速度是下一名最佳竞争对手的 29 倍多。
Inflection AI
6 月 29 日，人工智能初创企业 Inflection AI 宣布已从英伟达、谷歌、微软等公司获得 13 亿美元融资。
公开资料显示，Inflection AI 一家专注于创建个人 AI 的初创公司，该公司潜心研发的 AI 产品 Pi（聊天机器人）是其未来的核心产品，本次融资将用于继续开发 Pi。据悉，本轮融资完成后，Inflection AI 估值升至约 40 亿美元，成为估值仅次于 OpenAI 和 Anthropic 的全球第三大生成式 AI 独角兽。
Inflection AI 最新打造的首个专有语言模型 Inflection-1，是使用数千个英伟达图形处理单元 ( GPU ) 在 " 一个非常大的数据集 " 上进行训练的。Inflection AI 在一份技术备忘录上表明：在用于比较 LLM 的流行基准上，Inflection-1 的表现优于许多类似产品，包括 GPT-3.5、为 ChatGPT 提供支持的 OpenAI 模型以及 Meta 创建的 LLaMA。
Inflection AI 表示：" 在一个集群中部署 22000 个 NVIDIA H100 GPU 确实是前所未有的规模，将支持新一代大规模 AI 模型的训练和部署。集成 AI 芯片的数量碾压了 Meta 在今年 5 月公布的 1.6 万个 A100 打造的超算集群。"
MosaicML
6 月，大数据超级独角兽 Databricks 近日已同意以 13 亿美元收购生成式 AI 初创公司 MosaicML。
MosaicML 是一家 2021 年创立于美国旧金山的 AI 軟體公司。根据外媒援引官方披露消息，MosaicML 目前拥有 62 名员工，其中研究人员仅为 15 名，在旧金山、纽约、帕洛阿尔托和圣迭戈设有办事处，迄今为止主要是从 Lux Capital 和 DCVC 等投资者那里筹集了 6400 万美元。
值得一提的是，MosaicML 联合创始人兼首席执行官 Naveen Rao 曾任英特尔副总裁兼 AI 产品事业部总经理。Rao 之前创办了 AI 芯片公司 Nervana，于 2016 年以 4.08 亿美元被英特尔收购。MosaicML 的 CTO Hanling Tang 是前英特尔 AI 实验室高级总监。
MosaicML 已经开源了大语言模型，接受市场检阅。今年 5 月，其开源了 70 亿参数规模的大语言模型 MPT-7B，紧接着在 6 月开源了第二个开源大型语言模型 MPT-30B。该公司称，尽管其参数量仅为 300 亿，是 GPT-3 的 1750 亿参数的 1/6，但在推理任务表现超过 GPT-3，且能更容易在本地硬體上运行，部署推理成本更低。
Anthropic
创始团队脱胎于 OpenAI 的 Anthropic（成立于 2021 年初，最初是一个由 7 人组成的团队，一起从 OpenAI 出来并组建了新公司）上个月发布了 Claude 2。这是一个大语言模型，该公司表示，它在几个关键基准上都有改善，包括编码、数学和推理能力，同时产生的有害答案也减少了。
OpenAI 使用无监督学习和海量非结构化数据训练语言模型，以最大限度地预测人类语言为目的。与其不同的是，Anthropic 用人工制定的规则或原则来约束 AI 系统的行为，通过引入模型自我监督和反馈机制，AI 系统在互動过程中需要持续判断自己的响应，而非简单地最大化语言预测的准确性。
自成立后，Anthropic 就开始了其扩张之路。2021 年 5 月，Anthropic 宣布 A 轮融资 1.24 亿美元，由 Skype 联合创始人 Jaan Tallinn 领投，其他支持者包括 Facebook 和 Asana 联合创始人 Dustin Moskovitz、前谷歌首席执行官 Eric Schmidt。
不到一年后，Anthropic 在 2022 年 4 月宣布 B 轮融资 5.8 亿美元，由 FTX 首席执行官 Sam Bankman-Fried 领投。
2023 年 5 月 23 日，Anthropic 宣布完成 C 轮融资 4.5 亿美元，由 Spark Capital 领投，还有包括 Google、Salesforce 和 Zoom 在内的科技巨头参与，此外还有 Sound Ventures、Menlo Ventures 和其他未披露的投资方。
OmniML
今年 2 月，英伟达秘密收购了 AI 初创企业 OmniML，以进一步丰富自己的 AI 生态。
据悉，OmniML 的主要产品是 Omnimizer，该产品可以压缩机器学习模型的大小，以便大模型在更小的边缘设备上运行。通过这种方式，AI 大模型可实现在手机、无人机、汽车等终端的轻量化部署。OmniML 方面公布的数据显示，其能够使机器学习任务在不同边缘设备上的速度提高 10 倍，但工程工作量仅为 1/10。
OmniML 联合创始人兼首席执行官 Di Wu 接受采访时表示：" 当今的人工智能模型太大了，导致边缘设备无法处理其计算能力。但我们的机器学习模型压缩解决了人工智能应用程式和边缘设备之间的差距，增加了设备的潜力，并允许硬體感知的人工智能更快、更准确、更具成本效益，任何人都可以在不同的硬體平台上轻松实施。"
业内人士认为，英伟达的这次收购，是有意利用 OmniML 独特的人工智能压缩軟體，借此增强其用于自动驾驶汽车、无人机和工业机器人的人工智能芯片，并进一步努力构建更小型、更节能的人工智能模型。
Cohere
今年 6 月，AI 大语言模型公司 Cohere 宣布获得 2.7 亿美元的 C 轮融资，估值 21 亿美元，投资方包括 Salesforce、英伟达、甲骨文等科技巨头，使得 Cohere 成功跻身 AI 独角兽行列。
Cohere 成立于 2019 年，开发人员可以使用其开发的自然语言处理軟體为企业构建人工智能应用程式，包括聊天机器人工具和其他可以理解人类语音和文本的功能。
上个月，Cohere 宣布推出了一款面向企业的知识助手 Coral，旨在提高企业团队的生产力。Cohere 表示，根据麦肯锡的一份报告显示，员工可能会花费一天当中 20％的时间来搜索信息，这严重影响了员工的速度和效率。有了 Coral，这一问题就会迎刃而解。
Runway
7 月 26 日，《瞬息全宇宙》幕后技术公司 Runway 公开了旗下具有 AI 功能的视频编辑工具 Gen-2，用户可以直接使用文本提示生成 " 逼真的视频内容 " 并 " 自动剪辑视频 "。
Runway 公司在今年 2 月份首次推出了其 Gen-1 模型，该模型仅使用文本提示即可以修改视频的艺术风格，例如将现实中的实拍镜头转换为卡通剪纸世界。
今年 5 月 Runway 宣布完成 1.41 亿美元的 C+ 轮融资，估值达到 15 亿美元，融资总额达到 2.37 亿美元。本轮投资者包括谷歌，英伟达和 Salesforce 等
据悉，目前 Runway 公司所开放的 Gen-2 工具可以生成最长 4 秒的视频，用户注册使用后，能够得到一定数量的代币，使用这些代币可以免费生成大约 20 段 4 秒视频。如果用户用完了代币，则需要付费购买，每个代币需要 0.05 美元，生成一段视频大约需要 0.2 美元。
Adept
四个月前，人工智能初创公司 Adept 宣布已经完成了 3.5 亿美元的 B 轮融资，由 General Catalyst 和 Spark Capital 领投。
当前，Adept 正在构建可以在数字世界中采取行动的模型的下一个前沿——推出了大型模型 Action Transformer ( ACT-1 ) 。
与 OpenAI 的 ChatGPT 生成文本或 DALL-E 生成影像不同，Adept 深入研究了人类如何使用计算机（从浏览互联网到导航复杂的企业軟體工具）以构建一个能够将文本命令转换为动作集合的人工智能模型。
值得一提的是，在跳槽到谷歌领导谷歌的大模型项目之前，Adept CEO David Luan 曾是 OpenAI 工程副总裁。之后，其又与 Adept 的前联合创始人 Ashish Vaswani 和 Niki Parmar 共同撰写了 Google 研究论文，发明了 Transformer，这是代表 GPT 中 "T" 的 AI 突破。其专业背景也引发了许多投资者的关注。
Character.AI
Character.AI 是一个神经语言模型聊天机器人网络应用程式，可以生成类似人类的文本回复，并结合上下文进行对话。该程式由谷歌对话编程语言模型（LaMDA）的前开发者 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 共同开发，测试版于 2022 年 9 月提供给公众使用。
今年 5 月底，这款应用程式正式上线，在不到一周时间内，这款 App 安装量超 170 万，在移动端取得了比 ChatGPT 更好的成绩。如今，这款軟體的下载已达数百万。
与 ChatGPT 只能与一个机器人聊天不同的是，Character.AI 宣称能够容纳下数以百万计不同个性的 AI 角色数据。该公司表示，迄今为止，用户已经创建了超过 1000 万个自定义 AI 角色。
上个月，据 The Information 报道，知情人士透露，Character.AI 正在与投资者洽谈新一轮融资事宜。今年 3 月，这家由两名前谷歌员工创办的硅谷公司曾表示，已在知名风投公司 a16z（Andreessen Horowitz）领衔的新一轮融资中筹集 1.5 亿美元，估值达 10 亿美元。
小结
在过去的半年中，硅谷有许多人工智能初创公司获得了投资，这一现象显露了人工智能领網域的广泛市场潜力和商业机会。人工智能技术正在不断发展，并在各个行业逐渐渗透，因此该领網域吸引了大量的投资和创业者。
虽然人工智能领網域的发展前景非常广阔，但是也存在一些挑战和风险。例如，人工智能技术需要大量的数据和算力支持，并且需要不断的技术更新和迭代。此外，人工智能技术也可能会带来一些社会和伦理问题，例如隐私问题和就业岗位的替代等。
因此，虽然人工智能创业领網域具有巨大的商业机会和发展前景，但是创业者需要认真评估市场需求和技术可行性，并充分考虑可能面临的风险和挑战。
