总部位于硅谷的著名创业加速器 Y Combinator (YC) 最近宣布了其 2023 年冬季队列,不出所料,约 31% 的初创公司(269 家中有 80 家)拥有自我报告的 AI 标签。在这篇文章中,我分析了这批 20-25 家初创公司,以了解一些更大的趋势,特别是利用LLM(大型语言模型)的初创公司。这些趋势涵盖了他们如何识别要解决的问题、他们采取什么方法来解决问题、他们正在做什么以及他们的方法中的潜在风险。但在我们探讨趋势之前,让我们先了解一下科技公司(小型或大型)如何考虑从人工智能创造价值的总体框架。
01. 人工智能价值链
如果您最近一直在关注科技新闻,就会发现有关人工智能的内容激增,并且很难始终理解这些新闻在整体情况中的位置。我们用一个简化的框架来思考一下。
人工智能是一个非常广泛的术语,涵盖了广泛的技术,从可以预测事物的回归模型,到可以识别对象的计算机视觉,再到最近的 LLM(大型语言模型)。为了便于讨论,我们将重点关注最近在 OpenAI 向公众开放 ChatGPT 并开始公司之间的 AI 竞赛后备受关注的法学硕士。
利用人工智能的科技公司通常在以下三个层次之一运营:
- 基础设施——这包括硬件提供商(例如,NVIDIA 制造 GPU 来支持 AI 模型所需的所有繁重计算)、计算提供商(例如,在云上提供处理能力的 Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloud)、AI 模型/算法(例如提供 LLM 的 OpenAI、Anthropic)和 AI 平台(例如提供用于训练模型的平台的 TensorFlow)
- 数据平台/工具层——这包括为人工智能应用程序收集、存储和处理数据的平台(例如,在云中提供数据仓库的Snowflake、提供统一分析平台的Databricks)
- 应用层——涵盖所有利用人