五家 AI 初創企業：Y Combinator 2023 年夏季批次
簡介
每年都有一個星期，Y Combinator 的最新批次的初創企業將向媒體和投資者展示他們的產品。在接下來的兩天，將有大約 217 家公司總共參展，比去年冬季批次的 235 家稍微少一些，因為風險投資熱情稍微降溫。在 2023 年上半年，風險投資商支援了接近 4300 筆交易，總額為 646 億美元。這聽起來很多，但交易價值較 2022 年上半年下降了 49％，交易量則下降了 35％。然而有一個領域——人工智慧，由炒作和需求驅動——正在表現出色。根據 CrunchBase 的資料，今年 8 月到 7 月全球風險投資的近五分之一來自人工智慧領域。Y Combinator 2023 年夏季批次的 AI 初創企業數量比 2022 年冬季批次增加了一倍以上（57 家對比 28 家）。本文旨在理解當今 AI 技術在投資中的應用，搜羅了我認為最具差異化或有最大潛力的 Y Combinator-backed AI 初創企業。AI 基礎設施初創企業
在 Y Combinator 2023 年夏季批次中，有幾家初創企業專注於構建 AI 所需的工具和基礎設施，而不是關注 AI 能夠實現的目標。例如，Shadeform 是這樣一家初創企業，為客戶提供一個平臺，使其能夠在任何雲服務提供商上存取和部署 AI 訓練和推斷工作負載。Shadeform 由資料工程師和分散式系統架構師 Ed Goode、Ronald Ding 和 Zachary Warren 創立，旨在確保 AI 作業能夠按時且以“最佳成本”執行。Shadeform 的創始人在 Y Combinator 網站上的一篇部落格文章中指出，對開發 AI 模型所需的硬體（尤其是 GPU）的需求激增，導致產能短缺（例如，微軟最近警告，如果無法獲得足夠的 AI 晶片供應，可能會發生服務中斷）。雖然有一些新的供應商湧現，但它們未必能提供最可預測的資源，這使得在不同供應商之間擴充套件變得困難。Shadeform 透過讓客戶在公有雲基礎架構上的任何地方發起 AI 作業，解決了這個問題。透過這個平臺，企業可以從一個視窗管理所有供應商的 GPU 實例，當所需機器可用時進行“自動預約”，或者透過單擊將其部署到伺服器叢集中。 另一家有趣的 Y Combinator 初創企業是 Ceralyze，該企業解決了 AI 運營中的挑戰。Ceralyze 由前 Peloton AI 工程師 Sarang Zambare 創立，這是他第二次參與 Y Combinator 的批次，此前他曾領導過無收銀員零售初創企業 Caper 的 AI 團隊。Ceralyze 將通常可以在 Arxiv.org 等公開存取的學術論文中找到的數學內容轉化為可執行的程式碼。為什麼這很有用呢？很多論文使用公式描述了 AI 技術，但沒有提供將這些技術付諸實踐所使用的程式碼。開發人員通常需要從論文中逆向工程這些描述來構建工作模型和應用。Ceralyze 透過結合理解語言和程式碼的 AI 模型以及針對科學內容進行最佳化的 PDF 解析器，試圖實現自動實現。使用者可以從基於瀏覽器的介面上傳研究論文，向 Cerylize 提出關於論文特定部分的自然語言問題，生成或修改程式碼，並在瀏覽器中執行生成的程式碼。當前 Ceralyze 不能將論文中的所有內容都轉化為程式碼，當前只適用於“論文的一小部分”，並且 Ceralyze 只能從論文中提取和分析方程式和表格，而不能處理影象。儘管如此我仍然認為這是一個引人入勝的概念，並且希望它能夠隨著時間和適當的投資而不斷成長和改進。AI 開發工具
雖然 Sweep 仍然以開發人員為中心，但它並不是一家 AI 基礎設施初創企業。Sweep 自動處理小型開發任務，例如高級偵錯和功能要求。這家初創企業由 William Zeng 和 Kevin Lu 創立，他們都是曾在遊戲轉型為社交網路的 Roblox 工作的老兵。“作為軟體工程師，我們發現自己不再面對令人興奮的技術挑戰，而是處理如撰寫測試、檔案和重構等乏味任務，”Zeng 在 Y Combinator 的部落格中寫道。“這讓我們感到沮喪，因為我們知道大型語言模型（類似於 OpenAI 的 GPT-4）可以為我們處理這些任務。” Sweep 可以接受程式碼錯誤或 GitHub 問題，並計劃解決它們，Zeng 和 Lu 稱它能夠撰寫和推送程式碼到 GitHub 進行拉取請求。它還可以處理對於請求的評論，無論是來自程式碼維護人員還是擁有者，類似於 GitHub Copilot，但更自動化。“Sweep 誕生是因為我們意識到有些軟體工程任務非常簡單，我們可以自動化整個變更，”Zeng 說。“Sweep 透過寫整個專案需求程式碼來實現這一目標。”鑑於 AI 犯錯的傾向，我對 Sweep 在長期執行中的可靠性有些懷疑。幸運的是，Zeng 和 Lu 也有這種擔憂——Sweep 不會自動實施程式碼修正，預設情況下需要人工審查和編輯，然後將其推送到主程式碼庫。AI 應用
今年，除了 AI 基礎設施初創企業之外，Y Combinator 批次還出現了一些 AI 應用初創企業。其中一家是 Nowadays，它自稱是“企業活動規劃的 AI 副駕駛”。安娜·桑（Anna Sun）和阿咪·閻（Amy Yan）在 2023 年初創辦了這家公司。桑曾在 Datadog、DoorDash 和亞馬遜任職，閻在 Google、Meta 和麥肯錫擔任了多種職位。很少有人需要規劃企業活動，特別是不是本文記者需要這樣做。但桑和閻形容這個過程繁瑣、累人且昂貴。“企業活動策劃者在規劃活動時會接到無休止的電話和郵件，”桑在一篇 Y Combinator 的部落格文章中寫道。“他們不斷在緊湊的時間表下努力，不得不支付全職助手的費用，或者使用花費 100,000 美元以上的工具。”因此桑和閻想到，為什麼不將這個過程中最痛苦的部分交給 AI 來處理呢？於是，Nowadays 應運而生。只要提供即將舉行的活動的詳細訊息（例如日期和參加人數），Nowadays 可以自動聯絡場地和供應商，管理相關的電子郵件和電話。Nowadays 甚至可以考慮到與活動相關的個人喜好，比如給定場地附近的便利設施和步行距離內的活動。應該指出的是，Nowadays 在幕後的工作過程並不完全清楚。AI 是否真的在回答電話、寫郵件？還是人類在某個環節上參與其中例如進行質量保證？你的猜測就和我的一樣好。儘管如此 Nowadays 是一個非常有趣的想法，具有潛在的巨大市場（根據 Allied Market Research 的資料，到 2030 年可能達到 5109 億美元），我很好奇它接下來會走向何方。 另一家旨在抽象化傳統手動流程的初創企業是 FleetWorks，它是前 Uber Freight 產品經理保羅·辛格和在 Airbnb 的潛力專案上工作的 Quang Tran 的集智之作。FleetWorks 針對貨運經紀人，即貨物託運人和運輸商之間的重要中間人。FleetWorks 設計用於與經紀人的電話、郵件和運輸管理系統（TMS）並列的方式，可以自動預訂和跟蹤貨物，並與沒有預訂入口的貨運設施安排約會。通常，經紀人必須透過電話或郵件與運輸人員和排程員聯絡，以獲取未自動跟蹤的貨物的配送狀態更新。同時他們必須處理來自有興趣預訂貨物的卡車公司的電話以及就價格進行協商，還要為未安排的貨物設定約會時間。辛格和 Tran 聲稱 FleetWorks 可以透過觸發電話和郵件，將所有相關訊息推送到 TMS 或電子郵件來減輕經紀人工作的負擔。除了共享貨物詳細訊息外，該平臺還可以討論價格，預訂航空公司，甚至可以致電駕駛員並向帳戶團隊提供問題的更新。“FleetWorks 透過自動執行日常電話和郵件，幫助貨運運營商專注於高價值工作，”辛格在 Y Combinator 的文章中寫道。“我們基於 AI 的平臺可以透過郵件或使用類似人類的聲音進行跟蹤呼叫，安排貨物，重新安排約會。”如果其功能如所宣傳的那樣有效，那麼它聽起來確實很有用。 結論： 隨著 VC 的投資熱情有所降溫和交易量的下降，AI 領域卻開始體現出色的表現。Y Combinator 2023 年夏季批次的 AI 初創企業數量多達 57 家，比上一次冬季批次增加了一倍以上。這些初創企業致力於解決 AI 領域面臨的各種挑戰，包括 AI 基礎設施、開發工具和應用等方面。Shadeform 提供的平臺可以讓企業在公有雲基礎架構上的任何地方執行 AI 作業，解決了硬體供應不足的問題。Ceralyze 則透過將學術論文中的數學內容轉化為可執行的程式碼，幫助開發人員更容易地實現研究成果。Sweep 則自動處理開發人員的一些小任務，提高效率。Nowadays 和 FleetWorks 則分別解決了企業活動規劃和貨運經紀人領域的痛點，透過 AI 來自動化這些繁瑣的任務。 隨著 AI 技術的持續發展和市場需求的增加，AI 初創企業將繼續受到關注和投資。然而在追求技術創新的同時我們也需要關注相關的倫理和法律問題。例如，隨著 AI 的應用越來越廣泛，個人資料的隱私和安全問題也變得越來越重要。我們需要找到平衡點，確保 AI 技術的發展同時維護個人和社會的利益。 整體而言，Y Combinator 2023 年夏季批次的 AI 初創企業在各自領域中呈現出差異化和創新，為 AI 領域帶來了新的可能性。我們可以期待這些企業在未來的發展中發揮更大的作用，同時也應該持續關注 AI 技術的發展和相關的社會影響。Technology-人工智慧初創企業,YCombinator,2023 冬季批次
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