Cohere 看到企业人工智能的巨大机遇,远离 ChatGPT


奥马尔·马克斯 |轻火箭|盖蒂图片社

Cohere 联合创始人尼克·弗罗斯特 (Nick Frosst) 周围充斥着通用人工智能 (AGI) 的讨论。他非常乐意置身事外。

成立于 2019 年,由前谷歌 作为人工智能研究人员,Cohere 的估​​值达数十亿美元,是生成式人工智能领域中知名度较高的公司之一,自 2022 年底 OpenAI 推出 ChatGPT 以来,该领域已呈爆炸式增长。

但这并不是一家在消费者中广为人知的公司,消费者纷纷使用 OpenAI、谷歌和 Perplexity 的聊天机器人和其他工具。相反,Cohere 的一切都是为了商业。

“我一直在与医疗保健、银行和 IT 领域的公司开会,”弗罗斯特在本周接受 CNBC 采访时表示。 “我收到的问题是关于安全地自动化人力资源、薪资、研究和欺诈检测等任务以提高生产力。没有人问过我有关实现 AGI 的问题,更不用说 ASI 了。”

后者是人工智能的缩写,即显着超越人类智能的人工智能。 OpenAI 和 Anthropic 都将实现这一目标作为自己的目标。

在 7 月份的最新一轮融资中,Cohere 筹集了 5 亿美元,估值为 55 亿美元,是上一年估值的两倍多。该公司的投资者包括 英伟达,AMD, 销售人员甲骨文

虽然对于一家成立还不到五年的公司来说,这在历史上来说是一个巨大的价格标签,但它只是投资者为 OpenAI(在 10 月份宣布的一轮融资中估值 1570 亿美元)和 Anthropic(CNBC 本周证实)支付的费用的一小部分。正在洽谈以 600 亿美元估值筹集资金。

Cohere 在人工智能军备竞赛中的一些主要竞争对手为消费者和企业提供产品。例如,OpenAI 在 2023 年推出了 ChatGPT Enterprise,Anthropic 在 9 月推出了 Claude Enterprise。

Frosst 表示,Cohere 对企业的偏好集中在这样的理念上:大型语言模型最擅长自动化繁琐的任务并“成为一名同事”。

“确实,这是一种自动化工具,”弗罗斯特说。 “当我想到我的个人生活时,实际上我想要自动化的东西并不多。我不想更快地给我的朋友写短信。我不想在自己的生活中更有效地回复电子邮件。但在我的工作生活中,我真的非常想这么做。”

弗罗斯特说:“我希望能够自由地进行创造性思考,而不是陷入困境。”

7 月份结束融资后不久,Cohere 裁员约 20 人。一位公司代表当时表示,这是一次“内部重组”,Cohere 对“未来有清晰的愿景”。

这一愿景包括全力开发人工智能代理。

虽然人工智能代理这个术语没有明确的定义,但它通常是用来描述超越聊天机器人的人工智能服务。代理通常是为特定业务功能而不是通用目的而设计的,并且可以在大型人工智能模型上进行定制。

他们可以代表用户执行多步骤的复杂任务,并生成自己的待办事项列表,这样用户就不必逐步引导他们完成整个过程。

保持资本效率

周四,Cohere 推出了其名为 North 的人工智能代理平台的早期访问计划,该平台的重点是允许具有任何技术背景水平的用户“立即定制和部署人工智能代理”,并且“只需点击几下”即可实现。公司在新闻稿中表示。用户可以使用以前未连接的程序以多种语言和部门搜索整个组织的信息。

这包括总结人力资源部门的问题和答案、加快财务报告的处理速度以及自动化客户支持和 IT 领域的一些核心业务功能。

弗罗斯特表示,该平台可用于任何行业,但该公司计划瞄准金融和医疗保健领域,这些行业的数据隐私和监管至关重要。

Cohere 首席运营官 Martin Kon 在 3 月份向 CNBC 表示,通过继续专注于企业人工智能,即使在芯片短缺、Nvidia 图形处理单元 (GPU) 成本上升以及不断增长的情况下,该公司也能够高效运营并控制开支。改变人工智能模型的许可费用。

Frosst 表示,这些动力仍在发挥作用,使 Cohere 能够“提高资本效率”,这越来越“引起投资者的兴趣”。他说,流行的面向消费者的人工智能产品的竞争对手在“消费者应用和科学项目”上使用了大量计算。

Frosst 表示,尽管企业人工智能的销售周期可能会更长,但“我们能够创造的经常性业务现在确实引起了投资者的共鸣。”

竞争非常激烈,技术也在快速发展。

十月,Anthropic 表示其人工智能代理能够像人类一样使用计算机来完成复杂的任务。该功能称为“计算机使用”,允许其技术解释计算机屏幕上的内容、选择按钮、输入文本、导航网站并通过任何软件和实时互联网浏览执行任务。

据报道,OpenAI 计划很快推出类似的功能。去年,来自 微软, 谷歌经常宣传他们的目标是推动人工智能助手提高工作效率。

即使没有消费者业务,Cohere 也必须在 Nvidia 昂贵的 GPU 上投入巨资,而训练模型和运行大量工作负载的公司对 GPU 的需求巨大。在 Cohere 成立之初,该公司获得了谷歌芯片储备,以帮助其预训练模型。在过去的一年里,Cohere 更多地转向了 Nvidia 的 H100 GPU。

“我们增加了在它们上的支出,因为它们运行得非常好,”弗罗斯特说。

手表: Cohere 首席执行官 Aidan Gomez 讲述他的人工智能模型如何为公司赚钱



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