LastMile AI 完成 1000 萬美元種子融資，實現 AI 模型商業化
駕馭生成式 AI 模型，幫助軟體工程師開發和整合 AI 模型到應用程式的平臺 LastMile AI，在由 Gradient 領導的種子融資輪中獲得了 1000 萬美元的資金。Gradient 是 Google 專注於人工智慧的風險投資基金，AME Cloud Ventures、Vercel 的 Guillermo Rauch、10x Founders 和 Exceptional Capital 也參與了此輪融資。融資金額將用於擴大該新創公司的產品和服務以及擴充其現有七人的團隊。
推廣生成式 AI 的平臺
LastMile AI 的共同創始人兼執行長 Sarmad Qadri 表示：「機器學習和更廣泛的人工智慧領域經歷了幾次 AI 冬季，這往往是由於計算資源受限、專業知識不足或高質量訓練資料不足所致。」他在與 TechCrunch 的電子郵件訪談中表示：「我們計劃透過簡化工具和不同的工作流程以及簡化對深度技術專業知識的需求，實現生成式 AI 的民主化。」
LastMile AI 的創始人之一 Qadri 和 Andrew Hoh、Suyog Sonwalkar 是 Meta 公司的產品工程團隊成員，在創立 LastMile AI 之前已經在 Meta 公司利用人工智慧建立了一系列工具，包括 AI 模型管理、實驗、基準測試、比較和監控工具，專門針對機器學習工程師和資料科學家。Qadri 表示這些工具啟發了他們創立 LastMile AI 的靈感。
擺脫 AI 商業化障礙
有些公司在從零開始採用人工智慧時，面臨著巨大的後勤挑戰，對於如何充分利用這項技術並不清楚。根據最近的 S&P Global 調查，大約一半的 IT 領導者表示他們的企業尚未準備好實施人工智慧，並指出可能需要五年或更長的時間才能將人工智慧完全融入公司的工作流程。同時約有三分之一的人表示他們仍然在試驗或概念取證階段，數量超過那些已實現「企業級規模」的 AI 專案。
然而企業領導者對於擁抱人工智慧的機會並不悲觀。根據 2022 年 Gartner 的一項調查，80% 的高管表示他們認為自動化可以應用於任何業務決策。受訪者表示模型管理是一個主要障礙，40% 的組織表示必須掌握數千個模型，但他們表明其他因素，如 AI 人才，並不像人們所認為的那麼重要。
LastMile AI 的平臺和解決方案
LastMile AI 提供了一個平臺，讓客戶能夠建立生成式 AI 應用程式，並利用來自開放和封閉源模型提供者的文字和影象生成模型。開發人員可以使用自有資料來個性化這些模型，然後將其整合到他們的新應用程式、產品和服務中。使用 LastMile AI 的 AI Workbooks 模組，使用者可以在單一介面上嘗試不同的模型。AI Workflows 工具則可以將不同的模型連結在一起，構建更複雜的工作流程，例如將音訊轉錄為文字，然後將該文字翻譯並應用合成語音。最後一個模組是 AI Templates，這是 LastMile AI 的 AI 開發套件中的最後一個模組，它建立可重複使用的開發設定，可以與團隊成員或更廣泛的 LastMile 社區共享。
與競爭對手的比較
現在 LastMile AI 不是唯一一家在 AI 工具、測量和部署領域解決這些挑戰的公司。被問及誰是他認為的競爭對手時，Qadri 提到了 LlamaIndex，一家提供框架來幫助開發人員在個人或組織資料之上利用 LLM 功能的新創公司。LangChain 是 Qadri 看來的另一個競爭對手，這家公司提供了一個簡化使用大型語言模型（如 GPT-4）建立應用程式的開源工具包。
然而無論有競爭還是沒有競爭，Qadri 都看到了紐約市的 LastMile AI（該公司尚未產生收入）在這個新興但快速增長的領域中有著巨大的機會。根據一份報告，到 2030 年，AI 模型操作市場預計將增長到 166.1 億美元，Qadri 的預測可能不會太過樂觀。
Qadri 說：「企業正在研究如何重塑他們的業務，將人工智慧納入他們的應用程式和工作流程中，但他們遇到了阻礙進入生產環境的最後一公裏問題。例如，你見過多少個基於 ChatGPT 的聊天機器人被納入企業網站中？這些障礙主要可以透過更好的 AI 開發工具來解決，這些工具可以實現快速實驗和評估，提供協調基礎設施，並提供監測和可觀察性，以在生產環境中獲得信心。LastMile AI 提供了工具和平臺，幫助企業自信地將人工智慧納入應用程式中。」
關鍵詞：人工智慧、技術、LastMile AI、AI 模型、量產、商業化、種子輪融資
