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(资料图)

在硅谷，AI创业也疯狂了好一阵子了。

一出门，发现连接各大科技企业的101高速公路旁的广告牌已经全面从Web3公司变成了AI公司们。AI赛道正在以有史以来最快的速度批量产生独角兽们：除了大模型和AI多模态创业之外，硅谷风投资金们正在疯狂涌入AI上下游方向：算力优化，缩小模型，开发库和企业模型部署，以及众多垂直领域的应用。

不仅风投VC们集体FOMO，连英伟达、甲骨文等科技巨头也聚精会神地寻找猎物，快狠准地开启收购潮。

这篇文章中，我们来盘点2023上半年最热AI独角兽，看看从2022年年底ChatGPT火爆出圈以来，在硅谷创投圈引发了如何的AI热潮，什么项目最火，风投们都在哪个赛道砸钱，创业者们都在往哪个方向挤，有什么收并购在发生。

其实说实话，今年的融资环境非常糟糕。

2023年的上半年，全球融资额是在1440亿美元，这个数字比2022年的上半年同期下降了51%。其中根据Crunchbase的数据，在AI领域的投资占比达到了所有风投投资额的18%，数额在250亿美元。

而生成式AI领域就像是资本寒冬里的一把火，并且很多风险投资VC明说了：就只投AI项目。

所以，我们在每个赛道挑选了其中最被资本追捧的公司跟大家分享一下，2023年上半年最耀眼的AI创业公司们。

烧钱的大模型们

首先最烧钱的赛道就是大模型。

1. OpenAI：继续融资3亿美元

OpenAI在1月接受微软100 亿美元的投资之后，又在今年4月底以270亿美元到290亿美元的估值从红衫资本，Andreessen Horowitz等著名风险投资公司那里获得3亿美元的新融资，在上半年推出了GPT-4大模型。

很有意思的一点是，在7月，科技媒体Semianalysis爆料了GPT-4的大量内部信息，包括GPT-4的训练参数量达到了1.8万亿，训练一次的成本高达6300万美元。大模型和GPT-4的揭秘我们之后找一期来单独聊，但这里的点是：大模型实在是太烧钱了，也是整个AI赛道中融资额度最高的赛道。

OpenAI的CEO Sam Altman如何通过绑定微软来取得现金流和算力支持的故事，大家可以去看我们之前的视频《OpenAI成长史》。

除了OpenAI之外，在硅谷，大模型并不只是巨头们的游戏，有几个初创公司硬是给跑出来了，而其中一家，就是OpenAI的主要竞争对手：初创公司Anthropic。

2. Anthropic：OpenAI的直接竞争对手

我们在《OpenAI黑手党》那期中有详细的介绍这家公司，大家可以到我们的主页往前翻去看。

Anthropic在5月底完成了4.5亿美元的C轮融资，估值近50亿美元，由谷歌和Spark Capital等基金投资。

在四月份的一个小型的斯坦福校友聚会上，Anthropic的创始人Dario Amodei跟我们分享了他从之前OpenAI的技术人员到现在的Anthropic CEO，最大的改变就是工作内容变成了每天都在融资，也是说明这个赛道对资金的高需求。

不过Anthropic和谷歌的结盟，来对抗微软和OpenAI，也是一个聪明的选择。在7月初，Anthropic发布的最新模型Claude2，免费对外界开放，现在可以支持pdf，txt或者csv表格文件的读取。Claude的卖点是想攻克“AI黑匣子”问题，让自己的模型输出更安全更规范，目前已经有不少公司接入了Anthropic的API。

在聚会中，有人问Dario Amodei这么多公司和巨头做语言大模型，美国AI最终的市场格局是什么样的。Dario说，可能最后就剩三个大玩家提供API。但有人追问他是哪三家的时候，Dario笑着说：下一个问题。

也许他想说是OpenAI，谷歌和Anthropic，但显然，如今大模型进入混战时期，除了谷歌，Meta，苹果这样的科技巨头在不断训练自己的模型之外，创业生态中还是有其他的团队备受关注的，最后鹿死谁手也说不定。

3. Adept：虚拟AI机器人助手

其中，Adept的创始人也是“OpenAI黑手党”成员，我们在之前的视频中也提过，是一个华人创始人的团队。

在今年的三月，以10亿美元的估值进行了3.5亿美元的B轮融资，由Spark Capital和General Catalyst为主要投资机构。

早在2022年，Adept团队就推出了和ChatGPT类似的AI助手，叫ACT-1，虽然不像ChatGPT那么出圈，但在产业内部是引发了资本的关注。

Adept想做的事情不仅仅是训练大模型来聊天，而是基于ACT-1模型，成为在虚拟世界中的“AI机器人助手”，可以让人们通过语音或者文字输入来完成各种操作和任务，就像Adept的演示demo中展示的那样，比如说，用户输入“想要在休斯顿买个4口之家的房子，不超过60万美元”，浏览器自动会进行在指定地区搜索，然后自动键入语料条件，出指定结果，最终查询用户所需的结果，同时也可以通过输入给厂家留言然后实现自动留言功能，除此之外，excel的处理以及多工具组合协同它一样能做到。

感觉秘书的活儿真的能给替代了。

但Adept团队中也出现了一些变动。

Adept的CEO是David Luan，之前的联合创始人和首席科学家Ashish Vaswani，以及公司首席技术官Niki Parmar是谷歌当初发表的奠定这轮AI大模型热潮的最重要论文《Attention is all you need》的八位作者之二，可以说是如今AI圈内最炙手可热的人才了，但Adept并没有留住他们。

可能是出现了内斗或者理念不和，两位联合创始人Ashish和Niki都退出了Adept，创立了自己的创业公司Essential AI。新公司根据路透社的报道，从Thrive Capital融资了800万美元，据说是为企业构建使用大型语言模型的软件，但目前还没有太多的信息，欢迎大家关注我们硅谷101，我们也会为大家继续追踪。

4. Cohere：为企业客户打造AI模型

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。

非常值得一提的是，这个项目在早期就获得了众多科技大牛的投资，包括图灵奖得主、有着“深度学习之父”称号的Geoffrey Hinton、人工智能业界最有名的学术大牛李飞飞和Pieter Abbeel都有投资。

为什么这个startup这么被看好呢？诶，因为Cohere的创始人，不出意外的，又是谷歌的那篇论文《Attention Is All You Need》的作者之一，Aidan Gomez。

到现在为止，谷歌当年写这篇论文的八名作者已经全部离开了谷歌，加入AI的创业大军中，并且融资能力都非常强。

说回到Cohere，也是OpenAI的强力竞争者，特别是在2B方向。

Aidan Gomez认为，AI大模型发展到一定阶段，垂直方向将是未来的发力点。所以Cohere从第一天开始的方向就帮助企业和开发人员使用大模型技术，专注于为企业客户打造AI模型，并且针对客户需求，更强调安全性，隐私以及定制化和服务。

所以，Cohere放弃超级内卷的2C赛道，决心在2B领域中差异化竞争。而做大模型2B赛道，最重要的是什么？没错，看了OpenAI和Anthropic就知道，就是要找一个大公司抱紧大腿。

Cohere的大腿就是：甲骨文。

在6月20日，甲骨文宣布和Cohere合作，来为全球企业开发生成式AI服务。对于甲骨文来说，一度在云服务上与微软，亚马逊和谷歌有着非常激烈的竞争，但是，在这次的AI大模型浪潮中稍显得有些落后，所以绑定一个大模型初创企业，也是合理的。

5. Inflection AI：主打“陪伴型”人工智能

Inflection AI这家公司的吸金能力真的太牛了。

它在2022年才成立，一年的时间，在2023年6月底，宣布融资13亿美元，估值达到40亿美元，成为仅次于OpenAI和Anthropic的全球第三大生成式AI独角兽。

但这个团队融资能力强也不奇怪，因为它的三位联合创始人分别是：DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman，Linkedln联合创始人以及Greylock基金的合伙人Reid Hoffman，还有曾经担任DeepMind的资深科学家Karén Simonyan。

这三个人凑一块儿搞公司，就问你投不投。

所以，这轮13亿融资中，微软、Reid Hoffman自己的基金、比尔•盖茨、谷歌前董事长Eric Schmidt，以及英伟达都是投资人。

在软件上，Inflection AI推出了语言模型Inflection-1，参数大小差不多是GPT3.5的水平，并且也推出了名为Pi的AI聊天机器人。但跟ChatGPT在在搜索、知识方面的生产力工具定位不同，Pi定位于为个人服务的人工智能，主打一个“陪伴”。

在Inflection主页上写着：We are an AI studio creating a personal AI for everyone. 翻译过来就是“为每个人创造个人人工智能”，强调陪伴的特性，包括对话的内容富有同情心、简明扼要、幽默创新，不与人类在法律、财务、医疗等领域展开竞争。可以直接想象一下，电影《Her》如果成为现实，那么很可能就是Inflection的产品。

而这个团队更牛的是在硬件上。InflectionAI目前在与英伟达合作打造全球最大的AI集群之一：用2.2万个英伟达H100芯片建成了一个超级计算机，来支持自己AI大模型的训练和部署，直接碾压了Meta今年5月公布的1.6万个A100打造的超算集群。

说到这里，我们来总结一下第一部分大模型的创业生态：一开始很多人说，大模型是科技巨头才能玩得起的游戏，现在看来也不尽然，但是前提是创始人要有足够的技术和业界认可度以及融资能力。

大家可以看到，以上大模型初创公司虽然有直面竞争的部分，但无论是2B还是2C的市场赛道和产品形态上，也形成了差异化打法。当然，科技巨头们的大模型也在不断迭代，包括谷歌，脸书等等，苹果最近也被曝光在做自己的大模型，所以大模型市场的激烈竞争还会继续。但是，要注意的是，大模型赛道虽然因为融资额高而受到媒体和外界的广泛关注，但AI其他赛道在过去半年，已经出现了百花齐放的生态。

所以接下来，我们来看看另外一个赛道，生成式AI作图和视频领域。

生成式AI多模态公司发展

6. Mid-jouney：AI作画佼佼者

首先来说说Mid-journey，这家公司无疑是生成式AI作画中的佼佼者

最惊艳的是，这家公司在没有融资的情况下，凭借着超强的社区运营，仅有11个员工，积累超过1千万用户、用订阅制将年收入做到了1亿美元。

虽然Mid-journey目前看似没有融资压力，但生成式AI作画赛道的另外一家公司最近在硅谷倒是掀起了很多的八卦和担忧，这就是Stability AI。

7. Stability AI：最有争议的AI独角兽

这家公司成立于2020年，目标培育开源AI研究社区，其中在Stable Diffusion这个最重要之一的图像生成扩散模型的背后，Stability AI功不可没。

但是要注意的一点，Stable Diffusion和Stabiligy.AI并不是一家公司。

Stable Diffusion这个内容生成模如今是Mid-journey的竞争对手，也是文生图市场中最被看好的玩家，但这是一个开源的模型，简单来说，这个模型的技术来源是2022年发表的一篇论文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》翻译过来是《基于潜在扩散模型的高分辨率图像合成》，署名作者一共五位，分别来自慕尼黑大学、海德堡大学和 AI视频剪辑技术创业公司Runway。而Stability AI提供了算力，一起开源做出了Stable Diffusion。

然而，Stability AI对Stable Diffusion没有任何所有权。但有争议的是，Stability AI的宣传非常激进，把自己说成是“Stability AI背后的公司”， 让很多人以为这家公司就是 Stable Diffusion 的所有者。而Stability AI这样的做法，也引发了行业中很多人的不满。

很快，Stability AI就爆出了接连的丑闻。

首先，不久前《福布斯》就爆料说，公司CEO Emad Mostaque面临学历造假，挪用公款，在融资的时候夸大或造假公司情况，拖欠大量员工工资，甚至不交工资税。我自己在硅谷听到不少人对CEO的评价是非常浮夸，不懂技术，非常喜欢夸大事实。

这还不算啥，就在最近几天，这家公司的联合创始人Cyrus Hodes还把CEO告了，在给法院递交的诉讼书中写到说：“2021年10月和2022年5月期间，Mostaque以100美元的价格从Hodes手中“连蒙带骗”的买走其持有的15% Stability AI股份。”

怎么骗走的呢？当时Hodes以为公司要做不下去了，做好了公司倒闭的心理建设，同时不想败坏自己的名声准备撤了，所以听了CEO Mostaque的建议，把股份很便宜价格的转给了他。

但据Hodes说，就在股权交易发生三个月后，2022年10月，Mostaque就牵头进行了一轮规模1亿美元的融资，估值10亿美元，由Lightspeed Venture Partners等风投机构投资。而Hodes压根就不知道Mostaque在外面搞融资的事儿，而且融资的方向和之前公司的计划完全不同，Hodes觉得自己完全被蒙在鼓里，被自己的合伙人给骗了。

目前，Stability AI在上一轮融资之后估值10亿，那么Hodes被“骗走”的价值100美元的股票，如今值1.5亿美元。

你说人气不气。

但是，有一说一，Stability AI还是有技术和用户积累的，包括公司提供面向消费者的产品，也就是人工智能AI绘画工具DreamStudio， 目前拥有来100万名注册用户，公司也刚发布了Stable Doodle，这是一款将简单草图转化为动态图像的工具。感觉还是蛮多好产品的。

接下来，Stability AI如今面临这么多丑闻，还在以40亿美元的估值在进行新的一笔融资。而下一轮融资能否正常进行，我们还将拭目以待，但确定的是，目前各种丑闻和公司内斗的传言，让Stability AI的前景被蒙上一层阴影。

但是，我们刚才提到的，Stable Diffusion模型背后的另外一个贡献者，Runway，倒是获得了非常可观的新融资。

8. Runway ML：《瞬息全宇宙》背后的AI视频公司

Runway是一家AI生成视频的初创公司，在2023年中旬宣布完成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等等。

可能很多人不知道的是，杨紫琼主演的电影《瞬息全宇宙》中的一些视觉效果就是由Runway公司的AI技术达到的，包括那个黑bagel。随着这部电影一举斩获奥斯克最佳影片多个大奖，Runway公司也因此火出了圈。

公司的创始人Cristóbal Valenzuela在6月硅谷的一次小型分享会中就跟我们说，身为智利移民，来美国最开始都是被挑选，如今来找他投资的人太多了，现在该他挑选最好的机构和投资人，感觉真的很不一样。

公司现在出了两代产品，分别是将现有视频转换为新视频的“video to video” Gen-1，以及文字生视频“text to video” Gen-2。

我们之后会出一期视频，详细讲讲Runway的模型，以及使用体验，再次号召大家关注我们的账号，不要错过更新哦，在新视频中我们也会提到这个团队创始人非常有趣的故事，在硅谷分享会中我对他们的提问，以及和《瞬息全宇宙》合作的背后细节。

9. Tavus：为特定观众量身定制视频

Tavus是一家人工智能生成视频技术开发商，但跟Runway用于专业电影的视频制作上不同，Tavus的设想是，用户可以录制一个视频，只需点击几下，就可以创建该视频的数千个版本，为每个特定观众量身定制，包括他们的姓名、信息等。这样的应用场景可以运用在营销、销售、招聘等多个领域，来优化和提升点击率和转化率等关键指标。感觉在短视频和广告领域将会是一个非常关键的方向。

Tavus在今年3月获得红杉领投的610万美元种子轮融资，参与本轮融资的还包括Accel Partners、Index Ventures、Lightspeed Ventures和YC Continuity等一大批硅谷主流投资机构。

在生成图片和视频AI领域，因为对于prompt的技能要求，出现了一个新平台，就是我们接下来要讲的PromptBase。

10. PromptBase：买卖Prompt平台

除了生成视频或图片之外，目前已经有平台可以买卖给AI的prompt了。

Prompt就是你写给AI的指令，AI能不能生成好的图，其实很大程度上取决于你的prompt写得如何。

PromptBase就是一个针对DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion 和 GPT-3 等模型打造的Prompt交易市场。你可以将来自这些平台的promp以及相关生成的图像上传到PromptBase上，并且给对应的prompt 设定出售价格。商业模式也很简单：卖家获得售价的 80%，剩余部分分成给平台。甚至呢已经出现了以卖prompt为生的职业，给自己取名“Prompt engineer”(提示工程师)。

目前我没有找到promptbase的融资资料和收入情况的公开信息，但我可以想象如果这个赛道真的起来，promptbase这样的交易平台可能就是新一代的Ebay，但prompt买卖是否是硬需求，还需要时间的验证。

大模型工具系列

为什么大模型工具赛道这么火爆呢？原因也很简单，人工智能大模型LLM就像一块潜力无限的大油田，但一般人是直接用不了石油的，你得把它开采出来，通过炼油厂来提取各种柴油，汽油这样的产品，运送到加油站才能服务于你我这样的普通消费者对吧。

AI大模型也是如此，所以我们看到整个大模型基建的上下游，出现了很多的创业机会。

首先比如说，算力上的优化，代表性的公司就是CoreWeave。

11. CoreWeave：算力优化“比传统云提供商便宜80%”

CoreWeave公司在今年完成2.21亿美元B轮融资，估值20亿美元，由Magnetar Capital领投，英伟达也有参与投资。

CoreWeave这个公司还蛮有意思的，它是一个算力提供商，主打Cloud-based GPU的概念，也就是用户不用自己买GPU，直接在CoreWeave的云算力上训练各种AI模型就可以。这对中小型的AI公司，没有预算或者排不上队买英伟达GPU的公司们，无疑来说是有吸引力的。

虽然英伟达现在有对中小企业的数据中心服务，谷歌云和亚马逊云也有算力服务，但我们听到的业内看法是，还是挺贵的。CoreWeave号称可以提供“比传统云提供商便宜80%”的算力，如果真的能优化算力成本到这样的程度，市场的需求肯定还是非常大。

而CoreWeave除了绑定和英伟达的合作与投资之外，也抱紧了微软的大腿。在今年6月初，微软就和CoreWeave签署AI算力协议，同意在未来数年内向CoreWeave投资数十亿美元，用于云计算基础设施建设。

12. LangChain/LlamaIndex：结合外部数据，大模型开发必备

在2023年上半年，还有一个让资本追逐的公司叫做LangChain，在2023年的3月获得Benchmark Capital投资的1000万美元种子轮之后的仅仅一周，又宣布由红衫领投的超过2000万美元融资。

这个公司很有意思，LangChain本来是一位机器学习工程师Harrison Chase在2022年10月作为开源项目推出的，没想到项目在开源社区受到了意料之外的热度，当时在GitHub 上数百名贡献者参与改进、开发者们在Twitter 上热门讨论、在Discord社区各种活跃、在YouTube上纷纷推出教程，甚至旧金山和伦敦大家自发组织线下聚会。为什么LangChain的社群和生态能做得这么好呢？

因为这可以说是大模型开发的必备。

简单来说，LangChain可以让AI开发人员把像GPT-4这样的大型语言模型和外部数据结合起来。比如说，ChatGPT的模型参数训练只到2021年，你要问它一点实时的事情它没办法回答你，因此，将大模型连接到自定义的数据和计算，就会有更多的可能性。而这就是LangChain做的事情：让大模型访问最新的数据，包括报告、文档和网站信息等等。

在2023年3月OpenAI发布GPT-4之后，Langchain的市场热度飙涨。

和LangChain相似的项目还有叫做LlamaIndex的公司，由前Uber研究科学家Jerry Liu创立，为开发者提供框架，使得大语言模型来和各种数据源合作。

目前LlamaIndex拿到了850万美元的种子轮资金，参与投资的包括Greylock，OpenAI创始人Sam Altman的弟弟Jack Altman等一众硅谷大佬和机构。

说明这个方向确实也是大模型基建的重要方向。同时，我们看到，在如此早起的大模型AI创业浪潮中，大企业的收购动作已经开始。

13. MosaicML：企业模型部署及优化

今年6月底，美国大数据巨头Databricks宣布将以13亿美元的价格，收购位于旧金山的人工智能初创公司MosaicML。要知道，这家公司2021年才成立于旧金山，之前只披露过一轮的融资，员工也才62人。上一轮估值也才2.2亿美元，这次收购价的估值直接翻了5倍。

而这笔交易也是目前为止生成式AI领域最大额度的收购案。

MosaicML主要提供生成式AI的平台和一套完整的解决方案，包括开源的一系列对商用友好的大模型，推理和训练支持，让用户能够在自己的数据和安全环境中训练和部署生成式AI模型。很多企业反映，用OpenAI的GPT模型有个问题就是，很多数据是我公司的内部机密，不可能直接拿去给OpenAI训练，因此，很多企业需要定制AI模型，不需要GPT那么大的通用模型，但需要更垂直精确一些的，比如说工程，健康医疗，法律，金融，安全甚至政府领域这样对于数据有着严格的合规和控制的模型寻求。而这些市场需求是暂时OpenAI这样的通用大模型无法服务的。

同时，MosaicML还号称自己的训练成本更低，比如说在推理产品上，MosaicML比OpenAI的GPT模型成本低4倍，图像生成的成本比使用OpenAI的DALL-E 2便宜15倍。因此，更小更垂直更数据隐私的大模型，加上更低的成本，这是MosaicML的杀手锏。如今在Databricks收购之后，MosaicML整个团队和技术都将纳入Databricks旗下。

另外的一个特别火的创业方向，就是缩小模型，诶，这就要提到一个被英伟达在今年收购的公司了，OmniML。

14. OmniML：AI边缘计算/缩小模型

在算力优化这个领域非常值得一提的是英伟达在今年2月低调收购的OmniML。具体收购数额没有披露。

这个团队是三名华人创立的初创公司，在2021年创立，非常年轻的团队，之前种子轮融了1000万美元，没想到这么快就被英伟达下手了。

其中一位联合创始人还是我们硅谷101团队一位研究志愿者的同学，他这次拒绝了交流，但看看以后有没有机会跟他们团队具体聊聊边缘计算和缩小模型，感觉是非常重要的技术。

OmniML做的事情，简单来说就是让AI训练变得更简单更快速、将机器学习模型“缩小”到边缘设备上运行、而不再依赖云端的公司。公司表示，能使机器学习任务在不同边缘设备上的速度提高10倍，而工程工作量仅为1/10。同时，OmniML推出了一款名为Omnimizer的平台，可以将计算密集型的AI模型适应于低功耗的硬件，得到更小、更快、更适合所运行硬件的模型。也就是说，公司之后可以将模型运行在比如说无人机、智能照相机和汽车等设备上，这将有效地使模型摆脱对云的依赖，使得运行机器学习模型的能力更加快速和容易。

这将在未来几年的算力市场带来非常大的影响，英伟达这么早就抢买也能说得通啦。

这个赛道如今其实非常的热闹了，我们也只是举了其中的几个例子，但大的方向大家可以看到，算力优化，大模型简化，开发简化以及更加垂直的应用是整个AI赛道创业的一个重要方向，也是风险投资资金如今疯狂涌入的方向。

然而，AI如今的创业生态不仅如此，还有更好玩的一些应用，和垂直领域的发展，在最后一部分我们来讲讲。

多领域垂直应用系列

15. Casetext，Harvey：AI律师

首先的一个垂直应用来讲讲法律方向的AI进展。说实话，当ChatGPT出现的时候，律师，特别是初级律师是大家觉得最会被取代的职业之一。

在6月27日，汤森路透宣布将以6.5亿美元现金收购 AI法律技术初创公司Casetext。

Casetext这个公司成立于2013年，在被收购之前，从Union Square Ventures等机构融资了超过6400万美元。这个公司的一款旗舰产品名为“CoCounsel”，旨在利用 AI 来审查文件，帮助处理法律研究备忘录，准备取证和分析合同。Casetext也是最早被授权使用GPT-4模型的公司之一，也就是说，Casetext是和OpenAI合作，用GPT-4作为CoCounsel的基础设施后端。

在法律垂直赛道还有一个备受关注的公司叫做Harvey，这家公司在去年12月获得了OpenAI等机构500万美元的投资，自己打造了垂直的大模型，可以协助进行合同分析、 尽职调查、诉讼和监管合规性等 ，并可以帮助根据数据生成见解、建议和预测。

而就在12月的融资之后，今年4月，Harvey宣布获得红衫等基金投资的2100万美元的A 轮融资，有一些头部律所，比如说全球第七大律师事务所Allen&Overy，普华永道等已经成为Harvey的客户。可见，AI也许会很快改变律师事务所的人才资源配置。

除了法律之外，医疗行业是绝对的AI热门赛道。

16. Recursion Pharmaceuticals：AI与药物发现结合

在大玩家中，资本布局已经开始。这包括7月第二周，英伟达宣布向生物技术公司Recursion Pharmaceuticals投资5000万美元，用来加快这家公司用于药物发现的人工智能模型的开发。

Recursion Pharmaceuticals已经是上市公司了，消息公布之后股价直接接近翻倍。另外在一级市场中，有很多早期的医药初创企业都在押注与AI的结合，多家公司在种子轮都有着不错的融资。

但同时也有业内认识告诉我们，对于初创企业来说，AI与医疗行业的结合以及产品可能会需要美国食品药品监督管理局（FDA）的认证，而FDA可能在这方面行动缓慢，这可能会是创业公司不利的方向，但AI大模型对于药物研发甚至后期的医患问诊、交流上都有着巨大的机会。

再来说一下游戏。本轮AI模型对于游戏行业的影响将是非常大的，主要体现在两点：游戏的内容生成，以及新的AI交互游戏。

17. Unity，Luma AI：AI赋能游戏

先说一家上市公司Unity Technologies，在6月底，Unity昨日推出两款AI工具，分别是“Unity Sentis“和“Unity Muse”。

其中，Unity Sentis可以在Unity运行时提供AI驱动的实时体验，支持用AI驱动动画角色并实现智能交互。简单来说，就是想要打造一个将AI模型嵌入到实时3D引擎中的跨平台解决方案。

另外一个工具Unity Muse是一个用于内容创建的AI功能平台，输入文本就可以创建角色动画，最终目标是让创作者能够迅速使用文本提示和草图等在Unity编辑器中创建几乎任何内容。

如果这两个功能做得很顺滑，可想而知对游戏行业的成本能带来非常快速的下降。所以Unity这家公司今年股价也是非常利好，YTD上涨了超过65%。

另外，在做类似技术的初创公司还包括Luma AI，在AI的驱动下，允许用户使用文字或者视频生成3D内容，降低3D内容的成本以及使用门槛，目前公司A轮融资2000万美元。

目前为止，AI对于游戏行业的帮助，可能更多还是在Unity这样的美术、设计等部分研发环节的降本提效方面。虽然，大家认为，AI其实可以在新的交互游戏上有无穷的潜力，但目前为止，玩法创新和体验都非常有限。在真正的AI游戏领域，如今最吸金的项目就是Character.AI了。

18. Character.ai：最火角色扮演AI游戏

这个项目是的创始人背景是如今VC争先恐后投资的背景：分别是谷歌Brain大模型LaMDA的前负责人Daniel De Freitas，另外一个是Transformer的八位作者之一Noam Shazeer。

是不是觉得，怎么又是Transformer的作者，谷歌叛逃出来创业的AI项目独角兽率也太高了吧！

回到Character.AI上，这个公司也非常年轻，成立大概就20个月，员工就30来人。四个月前，Character.AI宣布完成1.5亿美元融资，领投方是Andreessen Horowitz，估值为10亿美元，稳稳挤入独角兽行列。

这是个基于大语言模型的聊天机器人文字角色扮演游戏，可以让用户自由创建AI角色，并与它们聊天。你可以让它扮演任意角色，包括名人，游戏角色，动漫角色等等，甚至还可以自定义AI角色，有人设，有记忆，有个性，可以定制化你的AI聊天角色。

这款聊天游戏一开始非常火爆，网站每月的访问量一度超过2亿次，用户平均每次访问花费28分钟。并且Character.AI表示，截止2023年年中，用户已经创建了超过1000万个自定义AI角色。

但我身边好几个朋友玩了之后还是觉得很快就没了兴趣，只是聊天游戏交互依然太单调，所以Character.AI的后续如何更新、如何设计还要拭目以待。

接下来我们来说说将影响程序员们的AI初创企业们。编程行业确实在过去几个月，已经被AI搅动得天翻地覆了。初创企业Replit就是一个很好的例子。

19. Replit：AI代码生成器

Replit成立于2016年，在今年4月宣布以11.6亿美元的投后估值筹集了近1亿美元的B+轮，也妥妥进入独角兽行业。

最近Replit在风投界火出圈也是因为结合AI开发的名为“Ghostwriter”的代码生成器。投资的VC也是硅谷最头部的机构，包括Andreessen Horowitz，Khosla Ventures，Y Combinator等等。

Ghostwriter是一套由公开可用代码训练的人工智能模型，类似于GitHub和OpenAI合作的Copilot，这样的人工智能辅助编码模型能用开发人员熟悉的编程语言来编写代码、提供建议、解释代码。简单来说就是：让编程更快更简单更快乐。

目前Replit也抱紧了谷歌大腿，和谷歌达成合作关系，来抱团对抗微软旗下的GitHub Copilot，而之后我们会看到这两大阵欢的持续竞争，而编程行业也会出现更多的AI应用。

最后一家公司，我们接着刚才聊到的在线软件源代码托管服务平台GitHub往下说，，如今AI业界也有了被称为是“机器学习界的GitHub”，就是Hugging Face。

20. Hugging Face：“创造力中心”AI开源社区

这家公司的logo特别好玩，就是emoji中的笑脸表情，而如今可以说是目前AI领域的创造力中心之一。

在5月初，Hugging Face 宣布融资1 亿美元的新资金，由 Lux Capital 领投，估值达到了20亿美元。而刚融资完没多久，《福布斯》杂志报道，Hugging Face 还是继续融资，新估值会到40-50亿美元。

HuggingFace成立于2016年，到如今，它已经拥有非常强大并且活跃的人工智能资源和功能社区。其中，有超过5000多家机构都在Hugging Face的社区发布内容，大到Google AI、Facebook AI、微软等科技巨头，小到各种创业公司，发布内容包括不同的模型、数据集等等。

泡沫正在形成吗？

好了，以上我们列举了接近20家公司，因为时间关系实在是放不下了，但其实还没有过到我最开始准备的公司名单的一半，包括企业级AI搜索，AI教育等等赛道都还没有讲到，只能说，硅谷的AI创业现在真的风口太强了，真的是讲不完的故事，追不上的进展。如果有我说漏了的热门项目，也欢迎大家在留言区帮我补充。我大概总结一下今年上半年硅谷的AI趋势吧。

第一：硅谷的风投资本全体FOMO（fear of missing out），怕赶不上、疯狂挤进头部项目。

所以大家可以看到，好几个项目都是融资没几个月又宣布下一轮融资，很多都是几千万美元上亿美元的额度。

Hugging face的投资方在最近一次硅谷的线下分享会中就说，在所有的投资类别中，基本上都是投资经理挑选投资标的，二级市场股市投资是这样的，私募也大概率是这样的，就只有风险投资其实是好的项目挑选投资人，VC们要使出浑身解术拿到头部项目的份额，这样的情况在目前的AI浪潮中尤其明显。

我问他现在AI创始人们怎么选投资人呢，对方开玩笑说，如果你能帮创始公司搞到GPU，他们就会选你。这当然是开玩笑，不过也反映出，最好的、被资金追逐的AI创业团队在选择投资机构时不仅看估值，更看VC带来的资源，这也难怪，上面我们说到的好几家公司都和谷歌，甲骨文这些科技巨头合作、抱紧大腿，同时英伟达的名字出现在好几个项目的投资和收并购名单上。只能说，GPU就是这个时代的硬通货。

第二：AI独角兽正在以有史以来最快的速度被捧出来。

大家可以回看一下我刚才提到的多个公司，都是创业不到是几个月，就拿上亿的融资，估值超过十亿，跻身独角兽行业。要知道，在这轮AI浪潮之前，大多数独角兽企业从成立到成为独角兽，平均用时在3-8年。但AI初创企业们真是长得太快了，稍微的让人有些担心，如果变现或者商业模式没有被验证，后来的进一步融资很有可能会遇到困难。

第三：如今投资人们问得最多的一个问题就是：AI创业，你的护城河是什么？

在我们上面讲的公司中，大模型本身，大模型的基建和工具项目可能是有护城河的，但在应用层，特别是创业公司直接接入大模型提供商的API，然后在之上进行UI/UX的产品设计，你的护城河可能真的非常浅。Jasper.ai就是最好的例子。

Jasper这家公司在去年一度是风头无两的存在，它瞄准AI营销领域，主打文案和个性化邮件生成，可提供60多个适合各种用例的文案模板，支持超过25种语言。去年10月，公司宣布完成1.25亿美元的巨额融资，投后估值15亿美元，营收7500万美元。从诞生到成为独角兽，Jasper仅用了18个月，当时各种新闻头版铺天盖地。然后不久之后，ChatGPT被推出，Jasper的用户发现，Jasper让大家付费能得到的，ChatGPT免费也能做。之后ChatGPT开始收费也比Jasper的收费低很多，而更致命的是，Jasper是基于GPT-3构建的。这也就是说，Jasper并没有自己的技术护城河，产品容易被复制，无法在竞争中保持优势地位，无论在价格还是在功能上，都被OpenAI吊打。

而在今年7月，Jasper开启裁员模式，可以说Jasper是“成”也OpenAI，“落”也OpenAI。因此，AI创业，护城河要想清楚，估值也要辩证的看待。

第四：第一个泡沫破灭/大丑闻即将出现

这是从一位非常头部的风投机构投资人嘴里说出来的，当时的分享会是off the record的，所以我不方便路透他的名字，但可以转述一下他的原话，他说，每一轮科技投资都会出现泡沫，这一次也不例外，而我们可能很快会看到AI大模型浪潮中第一个大丑闻的出现，这也许是让大家冷静下来的契机。他没有提具体公司的名字，虽然场下的观众已经喊出了好几个公司名字。

而泡沫什么时候推挤起来，什么时候丑闻被触发，什么时候市场被浇冷水，什么时候泡沫破灭呢？AI大模型创业周期似乎才刚刚开始，ChatGPT推出也才超过半年，业界的进展已经这么快了，而在今年下半年，我们肯定会看到更多的玩家出场，有更多新的变化，对成本优化，更多垂直赛道的应用多出来。