2023
【资料图】
新公司发现
BUSINESS
根据A16Z在今年初的报告,图像生成、文案写作和代码编写这三类生成式AI产品年营收已超过1亿美元。
文|Neil Shen编辑| VickyXiao
A16Z,又名Andreessen Horowitz,是美国知名的风险投资机构,尤擅互联网和新技术领域。过去的成功案例包括Airbnb、Pinterest、Clubhouse等,它也是Facebook、Instagram和Twitter的早期投资者。
近年来,A16Z将目光逐渐聚焦到区块链、虚拟货币和人工智能等领域。据说OpenAI成立伊始也接受过A16Z的投资。
通过分析A16Z在AIGC的投资布局,我们可以更好了解生成式AI在商业化方面的最新进展以及有哪些潜在独角兽值得关注。
在介绍这些初创公司前,值得特别指出的是,就在4月底,A16Z和老虎环球、红杉资本等多家顶级风投机构合力买入了OpenAI价值3亿美元的新股,这让OpenAI的估值逼近300亿美元大关。
显然,A16Z已将投资触角深入AIGC领域的方方面面,从独角兽,到初创公司。
(请注意,下述投资金额并不全部由A16Z出资。)
Replicate
2月21日
A轮
1780万美金
生成式AI的快速发展伴随着的一个问题是,它对于目前的软件工程师们来说太难用了,你必须十分熟悉机器学习相关内容才能使用它们,而整个行业都缺乏机器学习专家。
Replicate通过提供运行与托管模型方案,帮助软件工程师直接使用大模型。Replicate 提供的开源模型数据库十分强大,相比竞争对手也更为容易使用,据称软件开发者只需要几行代码就可以开始调用这些模型,不需要了解主机设置或者是复杂的Python/CUDA问题。
Mobius AI
3月1日
估值1亿美金
目前网上没有关于Mobius AI的详细资料,只知道它是一个新的生成式AI,由谷歌的四个研究员创立,由于A16Z和另一家顶级风投Index Ventures的介入,它的估值迅速达到1亿美金。
由于缺乏更多资料,目前无法对Mobius AI的能力进行具体评估,但普遍认为,Mobius AI估值高企反映出了目前市场对AIGC领域的乐观情绪。
Coactive
3月23日
A轮
1400万美金
Coactive是一个处理图像和视频数据的应用程序,它内置了大模型来对视觉内容进行理解,对许多B端客户来说,目前的数据集,从ImageNet到LAION,对商业化内容的支持都不够好,因为它们的数据来自公开互联网,而to B客户需要更为精准的数据集,这正是Coactive的价值,它让客户从手动标记、训练内部数据的监督式机器学习中解放出来。
3月23日
A轮
亿美金
在A16Z投资的AI相关企业中,可能是名气最大的一个,A16Z介入了它的A轮融资,金额为亿美金,
是一个聊天机器人应用程序,采用了神经语言模型,用户可以参与设计、调优机器人的“人设”,也能与别的用户设计的机器人展开各种对话。的开发者 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 也参与开发了谷歌LaMDA大模型。
它的测试版在去年9月上线,A16Z的A轮投资让它的估值达到10亿美金。
Replit
4月25日
B2轮
9700万美金
Replit是一家IDE初创公司,成立于2016年,它提供的在线协作IDE功能支持包括 JavaScript、Python和 C++等多种语言,支持多个用户协同工作。但最吸引人的是它开发了一种名为Ghostwriter的生成式AI工具,顾名思义,它可以帮助用户提供有关代码的建议和解释,功能原理非常像GitHub的copilot,但Ghostwriter还能够与用户对话和直接测试运行代码。
Replit宣称Ghostwriter是世界上第一个基于IDE开发者的AI对话工具。
A16Z领投了B2轮,筹集了9740万美元,使Replit估值上探 亿美元。
Pinecone
4月26日
B轮
1亿美金
用简要的语言解释Pinecone的功能就是,它可以解决大模型产生的“幻觉”hallucination问题。使用过大模型的人都有这样的经验,大模型会煞有介事地给出一些有基本逻辑错误的答案。
作为向量数据库,Pinecone有望从技术上解决这个问题,作为一个外部数据库,开发人员可以在其中储存大模型相关上下文数据,这种上下文内学习in-context learning,通过预处理的方法,更灵活且低成本的提高大模型的表现。
Hippocratic AI
5月17日
种子轮
5000万美金
上周(17日),Hippocratic AI 宣布获得由 General Catalyst 和 Andreessen Horowitz 共同领投的5000万美元种子轮融资。官网宣称,Hippocratic AI是健康领域的第一个安全LLM(大语言模型),开发的聊天机器人聚焦医疗教学领域,可以模拟各种类型的病患与医生对话,从而帮助医生在缺乏临床经验的情况下进行训练。
*参考资料:
END
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