OpenAI增长能否持续？最近值得关注的9家AI初创融资｜AI新闻周报

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1.AI改变视频翻译方式，开启新全球化

LipDub由AI视频初创公司Captions发布，早在2021年便得到红杉、A16Z、Instagram的创始人凯文·西斯特罗姆等支持。

该公司以AI生成字幕、演讲校正和眼神特效著称，新应用LipDub整合了这些技术研究，旨在解决语言障碍问题。

LipDub通过公司自己的机器学习算法和OpenAI的GPT-4模型，实现自然的唇部运动模仿，将视频中人物的口型和语言、声音自动完成翻译本地化。这项技术被认为会是未来商业、教育视频服务新全球化的开始。

这一领域目前正在涌现多家新公司，HeyGen和Verbalate已经推出声音克隆翻译应用，Spotify也宣布提供AI翻译的播客。这些应用使视频制作者能够上传视频并在几分钟内将其转换为其他语言，改变了传统的多语言视频制作模式。

这其中HeyGen是目前最受瞩目的公司之一，通过AI技术让Elon Musk、Lionel Messi和Mark Zuckerberg等名人用不同语言中发表演讲。这种技术已被小企业主和创业家广泛使用，改变了与国际员工和全球观众进行沟通的方式。

2.GPU云服务商继续在芯片荒中受益

AI芯片经销商Together最近成功筹集5000万美元，由风险投资公司Kleiner Perkins领投，Together的估值已超过3亿美元。

Together得到如此高额融资原因也很简单，因为它有一项业务模式是通过云服务向公司出租AI芯片，这项服务还会搭载销售开源模型软件，如Meta Platforms的Llama 2。

前哨此前介绍过同样做GPU云服务的Lambda Labs和CoreWeave，它们都在这轮芯片荒中获得不少融资。

热潮继续足见需求仍然旺盛。

3.OpenAI增长能否持续？要看AI摩尔定律

2023年，OpenAI无疑是最受瞩目的一家公司，后面我们还会分享另一条与它们收入有关的新闻，不过在此之前，我们先看看OpenAI可能面对的风险。

财务和人力资源咨询公司Kruze Consulting的新研究表示：OpenAI面临一个挑战：如何留住他们的客户。

Kruze对800多家风险投资支持的初创公司的支出进行了分析，这些公司使用OpenAI产品的比例从去年11月ChatGPT发布时的3%上升到了9月的57%。但深入挖掘一下会发现：

尽管这800家公司每月平均花费2600美元在OpenAI上，但中位数开支仅为80美元，也就是4个Plus账户的价格。

这种差异表明，一些高价值用户大幅改变了平均数据，大多数初创企业只是在试验或根本不需要OpenAI的产品。（分析中的初创公司平均筹集了800万美元的资金。）

与此同时，OpenAI的最大股东Microsoft也是OpenAI的难题。Microsoft通过Azure云向客户出售OpenAI的服务，这导致一些传统大客户很长时间都难以转向OpenAI之间合作。

OpenAI如何争夺更多客户还需要持续观察。

最近，路透社的一份报告介绍了OpenAI即将到来的更新，会面向开发者再度降低95%的成本，AI时代的摩尔定律或许才是OpenAI最好的护身符。

4.AI初创企业格局加速变化

AI技术研发和应用的速度日新月异，每天都有新的AI应用正在诞生，新的AI技术概念也在不断涌现，这种加速对AI初创公司可能不是什么好消息。

The Information给出的数据发现，不少AI初创公司正在经历艰难期：语音转文本初创公司Deepgram开启今年第二次裁员，裁减20%的员工；知名的AI营销网站Jasper和网站个性化公司Mutiny也面临相似的情景。

这些公司的遭遇都可以归结为一个原因，OpenAI的技术进化和业务升级，ChatGPT免费冲击了Jasper，语音识别软件Whisper开源冲击Deepgram。

当然早期入场初创企业受冲击，AI技术人员受影响比较小，在AI热中哪里都需要技术人才，就连Meta都失去了Llama研究论文中超过一半的作者。

5.最近值得关注的9家AI初创融资

Prophecy，低代码开发平台，用于帮助企业转变其数据，由Insight Partners和SignalFire领投3500万美元B轮融资，J.P. Morgan、Singtel Innov8、Databricks Ventures和Dallas Venture Capital等公司参与。

JetCool，数据中心液冷公司，完成由Bosch Ventures领投的1700万美元A轮融资，In-Q-Tel、Raptor Group和Schooner Capital等公司参与。

Lakera，总部位于瑞士的初创公司，承诺保护企业免受AI大模型安全漏洞的威胁，获得了由Redalpine、Fly Ventures和Inovia投资的1000万美元种子轮融资。

Anysphere，正在构建名为Cursor的编码助手的初创公司，获得了OpenAI的Startup Fund领导的800万美元种子轮融资，前GitHub首席执行官Nat Friedman、Dropbox联合创始人Arash Ferdowsi和其他天使投资者参与。

Intento，机器翻译和多语言生成AI初创公司，完成由Somersault Ventures领导的800万美元A轮融资，I2BF Global Ventures、Flint Capital、Scorpio Capital、Courtyard Ventures、Davidovs Venture Capital等公司参与。

Relay，专注于自动化重复任务的初创公司，已从Khosla Ventures筹集了500万美元的种子轮融资，又融资了310万美元的资金。

Deasie，开发工具初创公司，帮助公司更好地控制生成文本的AI模型，从Y Combinator、General Catalyst、RTP Global、Rebel Fund和J12 Ventures等公司获得290万美元的种子轮融资。

Phasio，帮助当地制造商管理客户关系的初创公司，由Airtree Ventures领投，与500 Global、Entrepreneur First、Michael Sorkin的Gattaca Ventures、天使投资者Airtree Explorers和Tan Teik Guan的天使基金等公司参与，融资250万美元的种子轮融资。

Kodex AI，总部位于柏林的初创公司，正在为金融业打造AI助手，由Signals VC领导的160万欧元融资，Techstars、Deutsche Bank和天使投资者参与。

数据来源：The Information初创企业数据库

6.AIGC新发职位同比增长近140%，人才需求继续扩大

根据猎聘发布的《AIGC及其产业链人才需求大数据报告2023》，2023年1—8月，AIGC新发职位数量同比增长了139.76%，AIGC人才需求持续扩大。

这其中，IT/互联网/游戏行业对AIGC人才的需求最为旺盛，AIGC新发职位数量同比增长高达305.36%，占据AIGC新发职位总量的62.23%。其次是汽车、电子/通信/半导体、科研技术/商务服务行业，它们分别占了AIGC新发职位总量的9.29%、6.47%和6.14%。

在职能需求方面，算法工程师、产品经理、自然语言处理（NLP）、图像算法、深度学习的AIGC新发职位数量居前五，且招聘平均年薪均超过43万，其中深度学习、图像算法、自然语言处理（NLP）位居前三，分别为55.78万、55.10万、53.31万。

新发职位和高薪岗位主要集中在北上广深杭，其中北京的AIGC新发职位数量最多，占比25.29%。

求职者数量也不少，同比增长高达470.34%，远超其他新兴领域。

7.OpenAI年收入超过13亿美元

Insider透露，OpenAI CEO Sam Altman向员工透露，公司的年收入已经达到每年13亿美元，这意味着该公司每月收入超过1亿美元。相比之下，OpenAI 2022年度收入仅为2800万美元。

随着营收增加，OpenAI也开始布局新的业务，有报道称Altman希望将ChatGPT打造成一个「超智能的工作个人助手」，为此他已经与前苹果设计总监Jony Ive和软银CEO孙正义讨论开发人工智能硬件设备。

路透社此前曾报道，OpenAI还将发布一款降低使用其人工智能成本的产品，有待后续的信息发布。

8.AMD能否切入AI芯片领域

AI火了之后，英伟达靠着多年布局，成为了整个AI领域的算力霸主，同样做GPU的AMD由于缺乏软硬件协同能力，只能眼睁睁看着这轮机会错过。

不过，前哨持续追踪时也发现，AMD正在持续加大AI计算的能力。最近Lamini的联合创始人兼首席执行官Sharon Zhou的推文引起不小的讨论。

Lamini是一家初创公司，帮助AI开发者创建定制的大型语言模型。在推文中，Zhou透露，过去一年来公司一直在使用AMD的100多块芯片支持公司的AI产品，许多创业者认为，这个方法如果真行得通，就能购买更多AMD的低价GPU解决算力问题。

不过事实并没有这么容易，Lamini公司本身也在探索阶段，而且它们为这一做法已经付出了1年的试错时间，其他企业要想切换到AMD的芯片上，很可能需要放弃所有代码重新开始。

Nvidia花了20年时间构建起CUDA的软件生态，这个壁垒不是AMD一朝一夕就能打破的。

但只要AI需求爆发足够快，总会有足够的市场空间留给AMD，它终归会有成功切入的一天，不过到来的时间不一定这么快，如果遇到AI算力需求波动，还能是危机。

9.特斯拉为Dojo超算建设新中心

特斯拉的得克萨斯奥斯汀总部，正在建造一个新建筑，将用于容纳特斯拉的Dojo超算。

Insider通过两位知情人士获悉，埃隆·马斯克表示Dojo超算未来会向其他公司提供云服务，就像亚马逊云服务所做的那样。

马斯克在7月告诉投资者，公司计划到2024年底在Dojo的开发上投资远超10亿美元资金，Dojo超算基于特斯拉内部设计的芯片开发，这可以减少特斯拉对于英伟达硬件的依赖，也将加速其自动驾驶算法开发。

特斯拉最近在奥斯汀开始详细规划，以建造其下一代装配线，代号为NV9X，计划在该装配线上制造机器人出租车和入门级特斯拉，这可能也会用到Dojo的算力。

一些华尔街分析师认为，Dojo是看好特斯拉股票的重要原因。上个月，摩根士丹利分析师亚当·乔纳斯预测，Dojo可能为特斯拉的企业价值增加高达5000亿美元。根据报告，乔纳斯基于Dojo可以帮助特斯拉实现其机器人出租车的愿景，并从汽车行业之外的来源获得新的收入。他表示，Dojo的客户可能包括使用基于视觉的计算机学习的企业，包括涉及机器人、航空、铁路和面部识别的企业。

需要提醒一点，长期来看Dojo超算成功落地对特斯拉会有巨大的促进作用，但芯片生产制造需要足够的市场需求做支撑，这意味着Dojo超算成功应用前，特斯拉很可能会遭遇一段成本、利润双下降的周期。

10.AI应用在设计领域大展拳脚

AI工具究竟能创造多少价值？面对这个问题，美国工程学会研究人员做了一些追踪。

他们发现AI在设计领域已经有足够的营养，例如阿斯顿·马丁的DBR22概念车，设计师使用集成在Divergent Technologies数字三维软件中的AI优化后悬架构件的形状和布局。

NASA的研究工程师Ryan McClelland使用商业AI软件设计新的零部件，他称自己的方法为「演化结构」，由AI生成设计生成的零部件看起来有点像外星文明的产物，但它们能够承受更高的结构负荷，同时重量较传统构件轻，而且与传统构件相比，它们的设计时间短得多。

当然，AI设计目前也不全是好处，AI软件的生成结果不稳定就是一个典型问题，需要非常多的尝试才能得到一个满意项目，往往还不能重复。

11.谷歌为Gemini发布造势

Google加速推进其AI产品，最近计划发布的新大型语言模型Gemini就备受业界关注，大家都期待它如何以与OpenAI的GPT-4竞争。

The information采访了Google Bard和Google助手部门的副总裁兼总经理Sissie Hsiao。

Hsiao表示，Gemini的多模态能力让人叹为观止，她强调了Gemini可以创造全新的图像，能够使用图像与人类进行交流。

这些功能都会集成到谷歌的助手功能中，允许用户使用文本、语音和图像与其互动，未来有可能会加入到智能音箱中，但时间表未知。

面对Gemini的宣传，OpenAI用立即发布新功能做回应，ChatGPT最新版已经集成了图像识别和绘画功能，继续保持领先地位。

12.Meta的AI开源战略赢得了开发社区的支持

Meta公司7月份发布了Llama 2开源项目。自那以后，这一AI模型已经在AI开发者中广受欢迎。

在一期播客节目中，开发平台Replit的CEO和创始人阿姆贾德·马萨德表示：“发布一个开源语言模型需要一定的勇气，特别是在Meta公司因此受到政治压力的情况下。扎克有胆量。”

不过AI开源也引起了一些风险讨论，这会不会导致更多有危险的AI出现？一些人开始关注起这方面的问题。

13.RoomGPT在TikTok上火了

人工智能正逐渐渗透到几乎每个行业，而在这个过程中，人们正寻找新的方式来使用AI程序。

一款名为RoomGPT的AI程序近日在TikTok上迅速走红，一名用户在五月份上传了一个视频，展示了该内部装饰网站是如何协助她重新设计阳台的。该视频在短短几天内获得了数百万次观看。

不仅仅是这位TikToker，许多用户也开始使用类似的程序，如RemodelAI，来获得设计灵感，同时节省雇佣室内设计师的费用。

RoomGPT的开发者Hassan El Mghari告诉Insider，室内设计师无需担心AI会替代他们的工作。相反，他表示这对于那些需要为客户创建模型的设计师来说非常有用，可以通过使用该工具快速生成客户的初始模型，接受更多的客户。

RoomGPT的用户可以选择九种不同的设计风格，包括现代、极简、专业、热带、复古、工业、海滨、部落和新古典。该工具允许用户使用免费积分生成四个不同的设计风格。

14.AI数据中心进入大扩张阶段

AI的快速发展对数据中心行业产生了极大的影响。黑石集团最新财报会估计，主要科技公司计划在未来五年内向数据中心领域投资1万亿美元，这些数据中心将占用庞大的能源资源。

根据McKinsey的预测，到2030年，数据中心的年耗电量将达到35吉瓦特，较去年的17吉瓦特增加一倍。一份最近的Cowen研究报告估计，AI数据中心可能需要传统设施五倍以上的能源。

AI模型训练尤其消耗大量能源，需要使用图形处理单元（GPU），而不是传统云服务所使用的中央处理单元（CPU）。每个GPU消耗大约400瓦特电力，一个AI服务器可能消耗2千瓦特电力，远高于常规云服务器的300至500瓦特。这对能源系统提出了新的挑战。

美国农村地区已成为AI领域的投资热点。各大科技巨头纷纷在农村地区建设数据中心，推动了数据中心开发热。

15.微软AI工具瞄准职场00后

微软将于11月发布Microsoft 365 Copilot，这一AI工具旨在提供电子邮件写作的建议和修改，帮助员工创建更加专业的邮件。

在美国，00后一代员工通常被指责缺乏传统沟通技能，一些媒体认为这项AI工具可以填补这一不足，提高他们的软技能。

微软的Microsoft 365 Copilot首批测试包括KPMG、Visa、通用汽车和Lumen Technologies等公司。

KPMG的全球合作伙伴Cherie Gartner表示，公司员工测试AI助手后，生产率有所提高，但尚不能确定对年轻员工的帮助有多大。这一技术将于11月1日开始向更多企业客户提供。

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来源: qq

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