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2024 年，隨著人工智能繼續(xù)快速發(fā)展并融入幾乎所有行業(yè)，創(chuàng)建一家人工智能初創(chuàng)公司將帶來巨大的機遇。然而，在吸引資金、招聘人才、開發(fā)專有技術以及將產(chǎn)品推向市場方面，人工智能初創(chuàng)公司也面臨著相當大的挑戰(zhàn)。

讓我來概述一下 2024 年的 AI 初創(chuàng)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、需要考慮的頂級商業(yè)模式和技術堆棧、從早期原型到資助擴大規(guī)模的階段性發(fā)展，以及應對常見初創(chuàng)企業(yè)挑戰(zhàn)的技巧：

2024 年的人工智能初創(chuàng)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)

到 2024 年底，全球人工智能市場價值預計將達到 1 萬億以上。我們已經(jīng)看到人工智能轉(zhuǎn)型在醫(yī)療、金融、交通、制造、零售等所有主要行業(yè)中扎根。人工智能的日益普及推動了對能夠?qū)⑷斯ぶ悄軓难芯哭D(zhuǎn)化為實踐的人工智能初創(chuàng)公司的巨大需求。

隨著人工智能能力在 2024/2025 年繼續(xù)快速發(fā)展，開創(chuàng)創(chuàng)業(yè)機會的一些主要驅(qū)動因素包括：

• 更強大、更高效的人工智能模型和架構(gòu)，如大型語言模型和計算機視覺系統(tǒng)
• 提高人工智能的可解釋性和可信度，以提高現(xiàn)實世界的接受度
• 大數(shù)據(jù)的持續(xù)增長為人工智能系統(tǒng)發(fā)展提供動力
• 擴大人工智能基礎設施、工具和平臺的使用范圍，降低進入門檻
• 教育和培訓計劃推動人工智能研究人員、數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師的人才庫不斷增長
• 企業(yè)和風險投資對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資連年創(chuàng)下新高

這些因素結(jié)合在一起，為新興人工智能初創(chuàng)企業(yè)在各個領域的涌現(xiàn)創(chuàng)造了完美的環(huán)境。

大小和規(guī)模分類

2024 年的人工智能初創(chuàng)企業(yè)按規(guī)模大致可分為四大類：

1. 個人創(chuàng)始人和微型創(chuàng)業(yè)公司

• 單人創(chuàng)始人或 2-5 人的小團隊
• 自籌資金或早期原型階段
• 測試想法并努力實現(xiàn)產(chǎn)品與市場的契合
• 幾乎沒有收入，仍在驗證商業(yè)模式
• 常見結(jié)構(gòu)：獨資企業(yè)、單一成員有限責任公司、合伙企業(yè)
• 易于設置并可在小規(guī)模內(nèi)快速迭代

2. 自力更生的初創(chuàng)企業(yè)

• 創(chuàng)始團隊由 2 至 10 人組成
• 通過客戶工作、咨詢工作等自籌資金
• 可能獲得低于 50 萬美元的早期天使投資
• 在尋找產(chǎn)品與市場契合度方面取得進展
• 年收入高達 100 萬美元
• 估值低于 6 位數(shù)或低于 500 萬美元
• 結(jié)構(gòu)：有限責任公司、S 公司、C 公司

3. 風險投資支持的擴張型企業(yè)

• 創(chuàng)始團隊規(guī)模較大，有 10 至 30 名以上員工
• 獲得風險投資公司充足的資金支持，已籌集超過 100 萬美元
• 先進的原型或已發(fā)布的平臺
• 強有力的產(chǎn)品市場驗證
• 年經(jīng)常性收入增長率超過 30%
• 8 至 9 位數(shù)的估值
• 為 A/B 輪融資后的高速增長做好準備
• 結(jié)構(gòu)：具有股權結(jié)構(gòu)表和投資者權利的 C 類公司

4. 人工智能獨角獸

• 通過 IPO 或收購退出風險投資的大型企業(yè)
• 精英團隊通常擁有 100–1000 多名員工 *領先的工程和商業(yè)人才
• 跨國經(jīng)營
• 估值 7.5 億美元以上
• 8位數(shù)的ARR收入穩(wěn)定的企業(yè)客戶群
• 占據(jù)行業(yè)主導地位
• 結(jié)構(gòu)：上市公司或大型子公司

從這一分類中我們可以看出，人工智能初創(chuàng)公司的形式多種多樣，從種子期前的個體創(chuàng)業(yè)者到估值超過 10 億美元的退出后獨角獸。大多數(shù)創(chuàng)始人會從前一兩個類別開始，驗證他們的模型，然后從那里擴大規(guī)模。

頂級商業(yè)模式

鑒于人工智能在各個行業(yè)的巨大能力，許多新興創(chuàng)業(yè)模式已得到證實：

1.微型SaaS

微型 SaaS 是指圍繞特定產(chǎn)品構(gòu)建的軟件即服務業(yè)務，旨在解決客戶的單一特定痛點。常見示例包括 AI 寫作助手、其他平臺的預測分析插件、自動報告工具、數(shù)據(jù)豐富功能等。

微型 SaaS 對于 AI 初創(chuàng)企業(yè)的好處包括：

• 降低初始產(chǎn)品推向市場的門檻
• 經(jīng)常性訂閱收入模式
• 通過升級垂直擴大收入的能力
• 有機會被收購并融入更大的平臺

Micro-SaaS 允許單個創(chuàng)始人或小團隊快速驗證想法并開始產(chǎn)生收入，而無需大型工程團隊或立即獲得資金。

2. 人工智能咨詢公司

對于希望利用現(xiàn)有 AI 知識的初創(chuàng)公司來說，建立 AI 咨詢公司已被證明是一種有利可圖的模式。這涉及向缺乏內(nèi)部 AI 專業(yè)知識的企業(yè)出售 AI 咨詢、戰(zhàn)略、實施和托管服務。

常見的服務包括：

• 人工智能準備情況評估
• 技術評估和建議
• 數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和路線圖
• 人工智能倫理與治理
• 產(chǎn)品原型設計
• 模型研發(fā)
• 云遷移和管理
• 持續(xù)改進模型

與純產(chǎn)品業(yè)務相比，專業(yè)服務的主要優(yōu)勢在于創(chuàng)收速度更快、能夠通過計費小時數(shù)擴大收入、與客戶建立更緊密的合作關系。大型系統(tǒng)集成商、云供應商、數(shù)字代理機構(gòu)和開發(fā)公司都在遵循高利潤的 AI 咨詢模式。

3. 行業(yè)專用平臺

與服務于多個行業(yè)的橫向 AI 平臺不同，初創(chuàng)公司還有潛力打造針對各個行業(yè)的垂直產(chǎn)品。例如，專門針對金融、零售、制造、醫(yī)療保健、交通、法律、房地產(chǎn)和其他市場的 AI 平臺。

這些平臺解決了單個行業(yè)的常見痛點，從而實現(xiàn)了優(yōu)化，并且比通用解決方案更愿意付費。行業(yè)平臺通常將 SaaS、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、ML 模型和專業(yè)服務整合到一個集成產(chǎn)品中。

4. 數(shù)據(jù)貨幣化商業(yè)模式

數(shù)據(jù)是幾乎所有 AI 系統(tǒng)的動力。能夠匯總獨特、高價值數(shù)據(jù)集并將訪問權商業(yè)化的初創(chuàng)公司具有強大的優(yōu)勢。此模型的變體包括：

• 建立市場、交易所、經(jīng)紀公司來連接數(shù)據(jù)買家和賣家
• 為開發(fā)者和合作伙伴提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù) API
• 數(shù)據(jù)打包成報告、分析工具和嵌入式應用程序
• 豐富第一方數(shù)據(jù)，然后授權分發(fā)

由于基礎設施、數(shù)據(jù)收集和團隊的固定成本較高，數(shù)據(jù)貨幣化業(yè)務通常需要風險投資支持才能擴大規(guī)模。但憑借穩(wěn)固的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和分銷，由于競爭定位，利潤率和倍數(shù)可以長期超過純 SaaS。

5. ML 模型開發(fā)和許可

雖然對于早期初創(chuàng)公司來說這種情況不太常見，但有些公司確實專注于開發(fā)新穎的機器學習架構(gòu)、訓練算法和模型功能，然后通過許可和知識產(chǎn)權使用費來實現(xiàn)盈利。

想想那些以研究為中心的實體，他們開發(fā)核心人工智能模塊來支持語音、翻譯、推薦系統(tǒng)等消費者應用，但不一定自己制造成品。他們的模型通過第三方間接集成和分發(fā)。

對于擁有世界級機器學習人才的初創(chuàng)公司來說，授權原創(chuàng)模型而不是直接與大型科技公司競爭可能會更節(jié)省資金。模型開發(fā)還可以促進大型企業(yè)實施人才收購和保留策略。

6. 人工智能芯片組和量子硬件

在前沿領域，專注于下一代人工智能硬件的初創(chuàng)企業(yè)也帶來了巨大的機遇，因為神經(jīng)網(wǎng)絡的計算需求突破了當今最先進的 GPU/TPU/FPGA 系統(tǒng)的極限。

專注于人工智能芯片組、神經(jīng)形態(tài)計算、光子系統(tǒng)和量子機器學習等領域，雖然雄心勃勃，但初創(chuàng)公司正處于下一個最大變革之一的中心?？紤]到所需客戶的規(guī)模，炒作非常高。

7. MLOps 與企業(yè)基礎設施

最后，雖然本質(zhì)上并不是“純?nèi)斯ぶ悄堋睒I(yè)務，但使企業(yè)能夠集成、治理、保護、監(jiān)控、擴展和管理復雜機器學習系統(tǒng)的工具和基礎設施已經(jīng)成為一個巨大的類別。

MLOps 堆棧、模型注冊表、特征存儲、數(shù)據(jù)標簽服務、模型訓練平臺、測試套件、實驗跟蹤器現(xiàn)在本身就構(gòu)成了一個價值 40 億美元的初創(chuàng)生態(tài)系統(tǒng)。然而，碎片化程度仍然很高，這表明機會仍然存在。

上述大多數(shù)商業(yè)模式都適用于處于種子前至 IPO 后階段的任何規(guī)模的公司。在權衡選擇時，創(chuàng)始人應考慮其資產(chǎn)、團隊能力、目標客戶以及新企業(yè)與現(xiàn)有企業(yè)的進入壁壘。

頂級人工智能技術棧

雖然構(gòu)思商業(yè)模式至關重要，但實現(xiàn)這些模式完全取決于選擇正確的支持技術作為 AI 初創(chuàng)公司的基礎堆棧。這些“自建還是購買”的問題各有利弊，初創(chuàng)公司在擴展時必須不斷評估。常見的技術方法包括：

1. 利用開源庫

PyTorch、TensorFlow、Stability AI 和 Hugging Face Transformers 等開源 AI 軟件開發(fā)工具包的進步使初創(chuàng)公司能夠?qū)?chuàng)意進行原型設計并驗證，而無需從頭開始構(gòu)建核心 ML 功能。AWS、GCP 和 Azure 等云平臺現(xiàn)在也提供許多現(xiàn)成的 AI 服務供整合。

利用開源的主要好處是上市時間更快、成本更低，并且能夠在原型設計過程中快速迭代。團隊可以更加專注于定制、新穎的數(shù)據(jù)管道和應用程序級邏輯。

然而，依賴開源也存在一些缺點，比如控制力減弱、依賴供應商、競爭加劇以及隨著時間的推移技術商品化。初創(chuàng)公司可能仍需要專有 IP 來保持差異化。

2. 構(gòu)建自定義 ML 模型

對于擁有內(nèi)部機器學習和數(shù)據(jù)科學工程師的初創(chuàng)公司來說，投資定制模型開發(fā)可以帶來定制性能、垂直優(yōu)化、可防御的 IP 以及適應獨特或特權數(shù)據(jù)資產(chǎn)的優(yōu)勢。

2024 年，這里的選擇將大大擴展，包括 CNN、RNN、Transformer、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習、聯(lián)邦學習，以及結(jié)合偏差緩解、穩(wěn)健性、反事實和集成技術。

缺點在于構(gòu)建成本較高、招聘困難、模型漂移/退化風險以及生產(chǎn)前需要進行大量測試。由于資源限制，并非所有初創(chuàng)公司都能走這條路。

3. 利用基礎模型

一種越來越有吸引力的平衡方法利用學術界和大型科技公司的現(xiàn)有基礎模型作為基礎，然后通過定制主管和模型擴展進一步使其專業(yè)化。

這將有助于提高初創(chuàng)企業(yè)的生產(chǎn)力，通過使用 GPT-4、Llama2、Mistral-8x7b、DALL-E、PaLM、BERT、AlphaGo 等強大且經(jīng)過驗證的架構(gòu)，然后根據(jù)特定的行業(yè)數(shù)據(jù)進行調(diào)整。

4. 在大語言模型的基礎上繼續(xù)深造

與此相關的是，大語言模型 (LLM) 的興起及其驚人的廣度促使許多初創(chuàng)公司圍繞微調(diào)平臺（如 Llama2、Anthropic Claude、Cohere、Character.ai）或直接在 OpenAI 等 API 服務上運行工作負載來定位技術堆棧。

這使得所有初創(chuàng)公司自行開發(fā)與購買之間的權衡考量上升到新的高度。雖然集成簡單且功能強大，但對外部 LLM 供應商的依賴也帶來了需要權衡的風險因素。

5. MLOps 工具和基礎設施

最后，將領域?qū)I(yè)知識打包到用于管理和優(yōu)化 ML 模型生命周期的 MLOps 工具中可以提供更易于防御的平臺，尤其是對于后期初創(chuàng)企業(yè)而言。

憑借強大的工作流程編排、實驗跟蹤、模型監(jiān)控功能，從一開始就建立了競爭優(yōu)勢。

總體而言，在確定 AI 技術棧時，沒有通用的“正確選擇”。優(yōu)先級從原型、私人測試版到多租戶 SaaS 不斷發(fā)展。初創(chuàng)公司必須根據(jù)約束條件反復權衡構(gòu)建與購買。

推動初創(chuàng)企業(yè)成長

創(chuàng)建任何類型的人工智能初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)始人最終都會面臨類似的迭代節(jié)奏，需要系統(tǒng)地驗證然后擴展成功的業(yè)務：

第一階段——原型設計和客戶發(fā)現(xiàn)

早期的重點仍然是快速原型設計，探索創(chuàng)意和核心價值主張。低代碼工具和小樣本的 MVP 實驗揭示了通過猜測無法獲得的見解。

原型闡明了技術可行性和產(chǎn)品規(guī)格，而訪談、調(diào)查、競爭審計和用戶研究驗證了值得解決的市場問題。

對于人工智能初創(chuàng)公司來說，這一點尤其正確，因為理論創(chuàng)新與真正的客戶需求之間存在差距。許多創(chuàng)始人陷入了陷阱，他們開發(fā)巧妙的技術來尋找問題，而不是相反。

這里的活動反映了傳統(tǒng)的精益創(chuàng)業(yè)方法，例如定義目標客戶資料、記錄用例、詳細說明 UI 流程以及制作簡潔的消息以開啟銷售對話。

在建立初始信號后，戰(zhàn)術飛行員與一組客戶通過記錄有形的指標、結(jié)果和可參考性提供進一步的驗證。

綜合起來，這些需求驅(qū)動的見解要么推動產(chǎn)品正規(guī)化的進程，要么為基于證據(jù)的轉(zhuǎn)變鋪平道路。

第 2 階段 — 私人 Beta 版發(fā)布

一旦通過初始客戶驗證消除風險，初創(chuàng)公司就會進入執(zhí)行模式，正式確定完整的產(chǎn)品體驗。對于 AI 初創(chuàng)公司來說，這需要廣泛的數(shù)據(jù)管道、模型開發(fā)、云基礎設施和應用程序代碼庫構(gòu)建。

早期招聘的人員被分派到機器學習工程、數(shù)據(jù)科學、全棧 Web 開發(fā)、設計和產(chǎn)品管理等部門。單位經(jīng)濟效益、定價模型和上市計劃也需要進行分析。

許多創(chuàng)始人在這個階段會籌集種子前或種子輪資金，以加速短期產(chǎn)品開發(fā)和團隊發(fā)展。典型的融資金額從 30 萬美元到 100 萬美元不等，來自天使投資人、小型風險投資公司、加速器以及越來越多的獨立 GP“偵察”基金。

與原型相比，私人測試版擁有更多的資源，可提供更高級的功能、集成和可靠性，以便針對一小部分獨家客戶進行長期測試。

這里的實驗包括定價、定位、合作伙伴關系以及制定可重復的銷售動作，以鞏固產(chǎn)品與市場契合度在公開發(fā)布時的信心。

第三階段 — 公開發(fā)布和擴展

鑒于成功的私人測試結(jié)果和充足的資金儲備，初創(chuàng)公司開放訪問權限以建立初始公開吸引力。定價最終確定，自助服務入職和文檔充實，而創(chuàng)始人則更專注于增長。

營銷通過 SEM、內(nèi)容、推薦和社區(qū)建設來激活，以吸引更廣泛的目標群體。投資大量投入到轉(zhuǎn)化率優(yōu)化中。企業(yè)銷售活動也擴大了規(guī)模，以增加交易規(guī)模和基于賬戶的收入。

同時，初創(chuàng)公司大力推進產(chǎn)品升級和團隊擴張。重點轉(zhuǎn)向穩(wěn)健性、合規(guī)性、安全性、可用性和支持。

對于 AI 重度堆棧，延遲通常表現(xiàn)為模型退化、概念漂移和技術債務。MLOps 流程隨著數(shù)據(jù)管道的持續(xù)建設而得到增強。

一旦最初的吸引力得以鞏固，A 輪融資標志著 AI 初創(chuàng)企業(yè)的關鍵時刻，通常以 8 位數(shù)的估值從全棧式風險投資公司籌集 500 萬至 1500 萬美元以上的資金。

成長階段投資帶來了更深層次的運營專業(yè)知識、頂尖人才招聘帶寬以及 C 級高管任命，以補充創(chuàng)始團隊。擴大董事會有助于進一步治理。

快速擴展涵蓋業(yè)務開發(fā)、營銷、銷售、客戶成功以及工程擴展到新地區(qū)、垂直行業(yè)和用例。

自下而上的有機實驗得到了更具戰(zhàn)略性的商業(yè)努力的補充。有了足夠的動力，后續(xù)的 B 輪和 C 輪融資將朝著類別領導者的方向發(fā)展。

應對常見挑戰(zhàn)

從構(gòu)思到擴大規(guī)模的整個發(fā)展周期中，人工智能初創(chuàng)企業(yè)面臨著不斷變化的挑戰(zhàn)：

技術挑戰(zhàn)

在技??術方面，遇到的常見問題包括：

• 模型退化、概念漂移——需要監(jiān)控和漂移校正工作流程
• 標記監(jiān)督學習技術的瓶頸
• 缺乏模型的可解釋性和可審計性，阻礙了采用
• 人才短缺，難以找到經(jīng)驗豐富的機器學習/數(shù)據(jù)工程師
• 快速迭代導致技術債務和架構(gòu)復雜性不斷增加
• 基礎設施成本隨需求增長而擴大
• 平衡定制化與模型可重復性
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量和管道穩(wěn)健性滯后
• 保持嚴格的評估和統(tǒng)計有效性

解決這些問題的方法是盡早實施 MLOps 工具、投資人才開發(fā)、利用外部供應商實現(xiàn)商品化能力，并保持簡單的實驗設計流程以嚴格量化模型質(zhì)量。

專注于運營的高管在首席技術官/首席信息官/首席產(chǎn)品官、工程副總裁、數(shù)據(jù)科學總監(jiān)和 MLE 角色等方面提供了巨大的價值。

商業(yè)挑戰(zhàn)

常見的初創(chuàng)企業(yè)挑戰(zhàn)往往會凸顯應用人工智能與非技術創(chuàng)始團隊之間的差異：

• 價值主張不明確或 TAM 評估不切實際
• 技術能力與商業(yè)可行性不一致
• 難以與非技術利益相關者溝通
• 缺乏直觀的客戶互動或界面
• 過度定制無法滿足更廣泛的市場需求
• 銷售和分銷渠道薄弱
• 商業(yè)模式尚未做好成功部署人工智能技術所帶來的下游經(jīng)濟影響的準備。

緩解措施需要在早期注入客戶同理心、商業(yè)運營經(jīng)驗、產(chǎn)品設計思維和市場規(guī)模能力以及工程人才。這使初創(chuàng)公司能夠建立全面的全棧團隊。

籌款挑戰(zhàn)

在籌款方面，障礙通常來自：

• 有限的吸引力、收入或 ARR 不足以支持激進的預測
• 商品化解決方案難以體現(xiàn)差異化
• 缺乏經(jīng)驗的創(chuàng)始團隊無法激發(fā)投資者對技術以外的信心
• 缺乏對模型的關注或產(chǎn)品過于分散
• 過度依賴炒作驅(qū)動的未來愿景而非短期執(zhí)行
• 位于風險投資熱點之外的地理劣勢
• 無法快速迭代或缺乏模式識別
• 沒有通過防御性或網(wǎng)絡效應實現(xiàn)大規(guī)模退出的明確途徑

為了提高成功的幾率，需要精心制作以指標牽引力為支撐的引人入勝的敘述，關注多個產(chǎn)品周期內(nèi)的愿景相關性，并利用經(jīng)驗豐富的初創(chuàng)顧問來積極引導討論。

人工智能初創(chuàng)企業(yè)成功的最后秘訣

最后總結(jié)一下，降低創(chuàng)建有影響力的人工智能初創(chuàng)企業(yè)風險的策略方法包括：

• 專注于解決實際問題，而非追逐技術炒作周期
• 通過快速低代碼原型構(gòu)建初始產(chǎn)品直覺
• 在編寫任何代碼之前，與目標細分市場的 100 多名客戶進行交流
• 實施 MLOps 和模型治理，以負責任的方式實現(xiàn) AI 生產(chǎn)化
• 尋求商業(yè)或運營聯(lián)合創(chuàng)始人來補充技術人才
• 探索授權和知識產(chǎn)權開發(fā)作為保持優(yōu)勢的關鍵選擇
• 專注于垂直領域并實現(xiàn)領域精通，而非廣泛的解決方案
• 盡早構(gòu)建可防御的數(shù)據(jù)和強化循環(huán)
• 在定制之前利用預先構(gòu)建的基礎
• 使用 OKR 和指標量化過去的里程碑
• 僅在必要時籌集資金以加速增長
• 從第一天開始就關注分銷渠道
• 領導范圍涵蓋模型原型設計、產(chǎn)品化、商業(yè)化
• 接受道德、透明度和問責制方面的新興標準

雖然沒有成功的靈丹妙藥，但依靠這些原則可以讓人工智能初創(chuàng)企業(yè)通過技術建設和籌集資金來蓬勃發(fā)展，從而占據(jù)市場領導地位。

如果經(jīng)過深思熟慮，通過客戶需求的視角進行適當篩選，AI 技術將對各行各業(yè)產(chǎn)生巨大的積極影響。除了商業(yè)成功之外，將 AI 用于社會公益也是許多初創(chuàng)公司的一項鼓舞人心的追求。

值得關注的 AI 初創(chuàng)公司示例

到 2024 年及以后，人工智能初創(chuàng)公司將不斷突破界限，從行業(yè)轉(zhuǎn)型到新興技術，涉及各個領域。以下是各個類別的一些值得關注的初創(chuàng)公司：

微型SaaS

• Otter.ai——語音會議助理和轉(zhuǎn)錄
• Descript——集成人工智能的音頻/視頻編輯平臺
• ShortlyRead——摘要 API 和 Web 插件

咨詢

• Elsevier——醫(yī)療和生命科學 AI 戰(zhàn)略
• Aible——定制企業(yè) AI 解決方案
• Comake——AI 實施和 MLOps 咨詢

行業(yè)平臺

• Scale AI — 自動駕駛的數(shù)據(jù)豐富/標記
• Landing AI——制造/質(zhì)量檢測解決方案
• DrugOlympics——生物制藥分子設計
• Lexion——法律部門的合同生命周期管理

數(shù)據(jù)商業(yè)模式

• Appen——提供語言、語音、圖像訓練的數(shù)據(jù)集
• Cnvrg.io——用于管理、監(jiān)控 MLops 的 Metacloud
• 圖八——數(shù)據(jù)豐富和標簽服務

模型開發(fā)

• Anthropic——開發(fā)體質(zhì)人工智能助手模型
• You.com——具有原始 NLP 主干的搜索引擎

MLOps 與企業(yè) AI

• Domino Data Lab — 模型管理和操作
• StreamLit——面向機器學習工程師的開源應用框架
• Comet ML——元數(shù)據(jù)和實驗跟蹤

硬件

• SambaNova——AI 硬件和軟件解決方案
• Rigetti——用于機器學習工作負載的量子計算

此次抽樣突顯了利用人工智能實現(xiàn)轉(zhuǎn)型的初創(chuàng)企業(yè)的廣泛性。隨著各個類別的創(chuàng)新壁壘降低，到 2024 年及以后，新創(chuàng)企業(yè)仍將擁有充足的機會。

總結(jié)與結(jié)論

我們介紹了 2024 年人工智能初創(chuàng)企業(yè)的前景——記錄有吸引力的商業(yè)模式、評估自主開發(fā)與購買的權衡、詳細說明如何從原型到擴大規(guī)模分階段進行驗證周期，并制定應對常見挑戰(zhàn)的策略。

隨著生態(tài)系統(tǒng)的順風，從企業(yè)和風險投資資金的激增，到更強大的機器學習能力降低進入門檻，有才華的企業(yè)家產(chǎn)生影響的可能性仍然很大。

人工智能初創(chuàng)公司在實現(xiàn)盈利之前確實存在技術債務和長期開發(fā)周期等風險。然而，通過保持資本效率、利用精益創(chuàng)業(yè)等框架并全心全意關注最終用戶價值，創(chuàng)始人可以將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的企業(yè)，為長期產(chǎn)生巨大影響做好準備。

下一代 AI 獨角獸正等待著通過扎根于滿足客戶需求的穩(wěn)健執(zhí)行（而不僅僅是推進技術）來實現(xiàn)。我們希望本指南能夠激發(fā)那些敢于將 AI 從研究轉(zhuǎn)化為實際應用來改變整個行業(yè)的人們的靈感。