Ikigai 獲得 2,500 萬美元投資，將生成式人工智慧帶入表格資料領域
摘要
組織中的資料就如洪水般湧現，但卻面臨著一系列使用、整理和分析資料的挑戰。根據一項估計，到 2025 年，企業將在雲端儲存 100 個資料棕位元組。然而一項 MIT Technology Review Insights 和 Databricks 的調查發現，到現在為止，只有 13%的組織在分析和資料策略方面取得了成果。 Devavrat Shah 認為，要使公司能夠有效地預測和進行場景式規劃，需要從企業的各個來源中利用深度而複雜的資料型別，而人工智慧是實現這一目標的關鍵所在。他是 Celect 的創始人，Celect 是一個用於分配和履行大型零售訂單的人工智慧應用程式（於 2019 年被 Nike 收購），並且還指導著麻省理工學院的統計和資料科學中心。Shah 在接受 TechCrunch 的採訪時表示：“如今將人工智慧帶到組織或企業，是人工智慧領域的最大目標專案。企業由專家管理，我們認為這些專家需要能夠與人工智慧無縫合作，以發揮其潛力帶來的好處。”為了實現“讓每一個企業都能擁有人工智慧”的使命，Shah 共同創立了 Ikigai Labs，該公司提供了一個建立在專有圖形模型之上的無程式碼平臺，用於預測、稀疏資料協調和最佳化。Ikigai 宣布，它已經籌集到了由 Premji Invest 領銜的 2500 萬美元的 A 輪融資，Foundation Capital 和 E＆Capital VC 也參與了這次融資，使它的總籌集金額達到 3820 萬美元。
生成式人工智慧在表格資料中的應用
Ikigai 的平臺旨在使企業能夠建立和部署這些圖形模型，以支援組織內的應用程式。使用這個平臺，客戶可以根據自己的企業資料即時訓練模型，建立有助於預測、場景規劃和分析的模型。有人可能會質疑為什麼 Ikigai 的圖形模型優於近年來越來越流行的大型語言模型（LLMs）。Shah 指出，LLMs 在處理文字和其他非結構化資料方面表現良好，但它們的操作成本高昂，需要比圖形模型更多的儲存空間。Shah 說：“我們提供的是一些允許客戶解決廣泛應用情景的基本元件。我們希望能夠讓每個人都能跟隨人工智慧浪潮，而不是淹沒其中。”
對於競爭的看法
Shah 並不傻傻地認為 Ikigai 在企業人工智慧市場上沒有競爭對手。他將 C3.ai、Anaplan、Dataiku 和 Hugging Face 列為頂尖競爭對手，他們至少提供了 Ikigai 所提供的一部分功能。但 Premji Invest 的管理合夥人 Sandesh Patnam 對於 Ikigai 能夠在競爭中脫穎而出很有信心。他在電子郵件中表示：“Ikigai 的創始團隊擁有行業和市場執行方面的深度專業知識，能夠將人工智慧前沿推向業務運營和決策的中心。他們基於大型圖形模型的創新將得到所有企業的歡迎，這些企業都希望建立在現有表格資料上的生成式人工智慧應用。”
未來發展
有了這筆新資本，位於舊金山的 Ikigai 計劃在今年年底將其團隊從 30 人擴大到 70 人。
評論與建議
人工智慧在企業中的應用
隨著資料量不斷增大，企業開始認識到在提高決策的準確性和效率方面，人工智慧的潛力是無窮的。然而要實現人工智慧的應用，企業需要解決許多挑戰，如資料收集和整理的困難、複雜模型的開發和部署成本高等。Ikigai 的平臺提供了一個無程式碼的解決方案，讓企業能夠輕鬆地利用表格資料進行預測、場景規劃和分析。這將有助於企業更好地利用大資料的價值，使其成為決策的重要工具。
生成式人工智慧的優勢
Ikigai 的平臺基於大型圖形模型，這對於表格資料這種稀疏和時間戳記的資料型別非常適用。相比於大型語言模型，圖形模型在操作成本和儲存需求方面更為高效。這些模型還提供了廣泛的應用情景，使得企業能夠靈活地解決各種問題。然而 Ikigai 仍然面臨著來自競爭對手的挑戰。如何在激烈的市場競爭中保持優勢是他們需要面對和解決的問題之一。
擴大團隊的重要性
隨著資本的注入，Ikigai 計劃擴大團隊規模，以應對不斷增長的市場需求。這是一個聰明的舉措，因為一個強大的團隊能夠提供更好的產品和服務。然而擴大團隊也意味著需要更大的資源和管理能力。Ikigai 需要保持良好的人才招聘和培訓機制，確保新成員能夠迅速適應和貢獻。
結論
Ikigai 獲得 2500 萬美元的投資，將生成式人工智慧引入表格資料領域。他們的平臺提供了一個無程式碼解決方案，讓企業能夠輕鬆地利用表格資料進行預測、場景規劃和分析。雖然面臨競爭，但 Ikigai 在創始團隊的產業知識和創新方面具有優勢。這筆新資本將有助於支援 Ikigai 的發展，並實現其增加團隊和提供更好產品和服務的目標。
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