报告：第二季度全球AI初创公司融资240亿美元 环比翻番

报告：第二季度全球AI初创公司融资240亿美元 环比翻番 Crunchbase数据显示，自OpenAI ChatGPT上市以来，AI首次成为领先行业（融资贡献）。尽管投资者对AI企业的营收和高估值感到担忧，但第二季度的融资额还是达到了240亿美元，是近年来AI企业的最高季度融资额。在六笔“十亿美元级融资”中，有五笔流向了AI公司。其中，埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的xAI融资60亿美元，AI基础设施提供商CoreWeave融资11亿美元，自动驾驶公司Wayve、AI数据和模型训练平台Scale AI和AI生物技术公司Xaira Therapeutics均筹集了数十亿美元。在AI之外，网络安全公司Wiz也获得了10亿美元的投资。医疗保健和生物技术是第二大行业，共融资170亿美元。此外，硬件公司融资110亿美元，这在很大程度上归功于AI基础设施和半导体领域的融资。而金融服务公司融资98亿美元。Crunchbase数据还显示，尽管第二季度融资额有所增加，但今年上半年的融资额出现了下滑。上半年，全球初创公司融资额为1470亿美元，同比下滑5%，低于2023年上半年的1540亿美元，但与2023年下半年持平。 ... PC版： 手机版：

沙特基金投资中国生成式AI企业智谱

沙特基金投资中国生成式AI企业智谱 两名知情人士表示，隶属于沙特国有石油集团沙特阿美风险投资部门的 Prosperity7 参与了对人工智能初创企业智谱AI约4亿美元规模的一轮投资。这笔交易对这家中国集团的估值约为30亿美元。此前，迫于美国的限制措施，中国刚刚起步的生成式人工智能行业只能依赖国内融资，这使得 Prosperity7 的投资成为首个外国投资者对中国四大生成式人工智能初创企业之一投下重金的高调案例。这笔投资表明，沙特愿意支持一个可防止美国在人工智能领域占据主导地位的生态系统。一位了解该基金内情的人士表示：“沙特不希望硅谷在这个行业占据主导地位。”

AI程序员Devin独角兽，半年估值20亿美元？业内曝AI泡沫：买卡500亿

AI程序员Devin独角兽，半年估值20亿美元？业内曝AI泡沫：买卡500亿 创始团队的10枚IOI金牌的“含金量”恐怖如斯。而在产品首个版本上线几周之后，他们就火速展开下一轮融资，并且估值一下就翻了6倍。即使在已经热得发烫的AI赛道，这么夸张的融资速度和估值膨胀倍数也显得非常离谱了。毕竟这个公司的产品还只是处于邀请使用阶段，公司没有任何盈利，成立也刚半年不到。因为，即便是成立两年，产品深受用户喜爱和大佬力荐，号称要干掉Google革命搜索行业的Perlexity AI，最近一轮融资的估值也才不过10亿美元。开源社区之光，模型水平已经接近OpenAI的Mistral AI，去年12月底的最近一次融资估值也是20亿美元左右。而这两家公司，都是创始人背景强大，产品已经在业内广受好评，在细分赛道上已经取得了绝对的领先优势之后，才获得了这个水平的估值。而领投Cognition AI这轮融资的 冤大头 VC，依然是它种子轮的领投机构Founders Fund。在今年年初，Founders Fund已经在年初的种子轮向Cognition AI注资了2100万美元。而且根据知情人士透露，在先前的融资谈判中，Cognition AI已经拒绝了一份估值10亿美元的提议。虽然谈判还没有完全结束，但20亿美元的估值基本不会有太大的变数。看来只要团队强大，方向靠谱，过亿美元的融资似乎不是太大的问题。AI初创再现互联网泡沫？今年AI赛道的初创公司融资和估值的疯狂水平，和去年相比更加疯狂了。而背后投资人的信心，来源于相信AI能够大幅提高某些行业的效率。而软件工程师的工作，目前似乎是AI生产力表现最好的领域之一。上一季度，微软的编程辅助工具GitHub Copilot的用户增加了30%，用户总数达到了130万。Magic AI，一家与Cognition AI同样专注于AI编程的初创公司，今年2月成功获得了1.17亿美元投资。但是迄今为止，几乎没有AI初创公司的财务表现能够兑现大额融资的期待。在红杉最近的一次分享之中提到，现在AI赛道的各家公司在购买英伟达GPU的花费就已经超过了500亿美元，而目前为止产生的收入却只有30亿美元左右。而DeepMind创始人Hassiabis也在最近的采访中警告：“现在资本对于AI赛道的投入已经有点当初加密币的味道了，而真正的AI带来的可以改变人类的科学突破却没有得到应有的重视。”文章地址： ... PC版： 手机版：

AI行业买英伟达GPU 花的钱比赚的多17倍 有人却表示很合理

AI行业买英伟达GPU 花的钱比赚的多17倍 有人却表示很合理 上个周末，机器学习社区围绕这个数字热烈地讨论了起来。明星创业公司，几周估值翻倍：但没有收入由知名投资人 Peter Thiel 支持的 AI 初创公司 Cognition Labs 正在寻求 20 亿美元估值，新一轮融资在几周之内就将该公司的估值提高了近六倍。在如今火热的生成式 AI 领域里，Cognition 是一家冉冉升起的新星。如果你对它还不太熟悉，这里有它的两个关键词：国际奥赛金牌团队，全球首位 AI 程序员。Cognition 由 Scott Wu 联合创立，其团队组成吸引眼球，目前只有 10 个人，但包含许多国际信息学奥林匹克竞赛的金牌选手。Cognition Labs 的团队，CEO Scott Wu（后排身穿衬衣）只有 27 岁。该公司在今年 3 月推出了 AI 代码工具 Devin，号称“第一位接近人类的 AI 程序员”，能够自主完成复杂的编码任务，例如创建自定义的网站。从开发到部署，再到 debug，只需要人类用自然语言给需求，AI 就能办到。该新闻很快就登上了众多媒体的头条，也成为了热搜：一些投资者表示，Devin 代表了人工智能的重大飞跃，并可能预示着软件开发的大规模自动化之路已经开启。Cognition 虽然神奇，但它并不是个独苗。最近一段时间，生成式 AI 展现了超乎想像的吸金能力。去年 12 月，总部在法国的 Mistral 获得了 4.15 亿美元融资，估值达到 20 亿美元，比前一年夏天的一轮融资增长了大约七倍。3 月初，旨在挑战Google网络搜索主导地位的 AI 初创公司 Perplexity 也传来新一轮融资的消息，新估值有望达到近 10 亿美元。而在这其中，作为一家旨在提供 AI 自动代码工具的创业公司，Cognition 去年才开始研发产品，目前并没有获得有意义的收入数字。今年初，在 Founders Fund 牵头的一轮 2100 万美元融资中，该公司的估值达到了 3.5 亿美元。据介绍，美国著名创业投资家、创办 Founders Fund 的 Peter Thiel 帮助领导了对 Cognition 的投资。Peter Thiel 是全球畅销书《从 0 到 1：开启商业与未来的秘密》的作者，身家 71 亿美元。AI 编写代码看起来是一个有前途的大模型应用方向，其他提供类似产品的公司也看到了增长势头。上个季度，微软的代码工具 GitHub Copilot 用户数量增长了 30% 达到 130 万。Magic AI 是 Cognition 的竞争对手，2 月份获得了 1.17 亿美元的投资。国内也有一些代码生成自动化工具的初创企业，在生成式 AI 技术爆发后正在加速行业落地。尽管出现了令人鼓舞的增长迹象，新公司的估值也不断膨胀，但这种快速发展也引发了人们对于出现泡沫的担忧 到目前为止，很少有初创公司能够展示他们如何赚钱，想要收回开发生成式 AI 的高昂成本，似乎还没有门道。在 3 月的一次演讲中，红杉资本（Sequoia Capital）有投资人估计 AI 行业去年为了训练大模型，仅在英伟达芯片上就花费了 500 亿美元，而换来的收入是 30 亿美元。所以说，不算电费，开销是收入的 17 倍。怎么样，今年还玩得起吗？出路在哪如今生成式 AI 技术的爆发，可谓验证了强化学习先驱 Richard S. Sutton 在《苦涩的教训》中的断言，即利用算力才是王道。黄仁勋两周前在 GTC 上也曾表示：“通用计算已经失去动力，现在我们需要更大的模型、更大的 GPU，需要将 GPU 堆叠在一起…… 这不是为了降低成本，而是为了扩大规模。”但是在千亿、万亿参数量的大模型出现之后，通过提升规模来提升智能的方法是否还可以持续，是一个无法回避的问题。更何况现在的大模型已经很贵了。华尔街日报的文章迅速引起大量讨论。有网友认为：“资本支出通常就是一次性的，而投资的收入却是日积月累的。生成式 AI 刚刚起步，其后续的经济收益可能是巨大的。”但这种乐观的观点很快遭到反驳，另一位网友指出：“资本的支出的确是一次性的，但 GPU 会相对较快地贬值。”为什么说 GPU 会快速贬值呢？虽然较老版本的 GPU 也不会停止支持 CUDA（英伟达推出的运算平台）等等，但与 H100 相比，V100 的能源消耗是巨大的浪费。毕竟同样也是在 3 月份，英伟达已经发布了全新一代 AI 加速的 GPU Blackwell 系列。近八年来，AI 算力增长了一千倍。如果使用 V100 可以赚钱，那当然没问题。然而，如诸多媒体报道所述，对大多数公司来说，现阶段运行大模型并没有转化为实际收入。另一方面，看看现在大模型每周都在推陈出新的状态，即使几年前的 GPU 在算力角度看可以接受，但大模型也在“快速折旧”。七年后的 AI，用现在的基础设施能支撑吗？此外，如果一家公司花费大量成本来购买 V100，试图跟上生成式模型的趋势，那么可能就会出现研究团队雇佣成本不足的问题，那么最终可能还是无法做出有实际应用、经济收益的产品。值得注意的是，许多 LLM 都需要额外的处理层来消除幻觉或解决其他问题。这些额外的层显著增加了生成式模型的计算成本。这不是 10% 的小幅增长，而是计算量增长了一个数量级。并且许多行业可能都需要这种改进。图源：Reddit 用户 @LessonStudio从行业的角度讲，运行生成式大模型需要大型数据中心。英伟达已经非常了解这个市场，并持续迭代更新 GPU。其他公司可能无法仅仅投资数百亿美元来与之竞争。而这些 GPU 需求还只是来自各大互联网公司的，还有很多初创公司，例如 Groq、Extropic、MatX、Rain 等等。最后，也有人给出了这种夸张投入的“合理性”：坐拥大量现金的微软、Google和 Meta，他们因为反垄断法规而无法继续收购，因而只能选择将资金投入 AI 技术发展。而 GPU 支出的折旧，可以作为损失避免缴纳更多税款。但这就不是创业公司所要考虑的事了。无论如何，竞争会决出胜者。无论花掉多少钱，成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益，我们还无法作出预测。难道，生成式 AI 真正的赢家是英伟达？ ... PC版： 手机版：

消息称日本AI初创公司Sakana AI将获超1亿美元投资 估值超过10亿美元

消息称日本AI初创公司Sakana AI将获超1亿美元投资 估值超过10亿美元 而从最新的报道来看，成立不到1年的日本人工智能初创公司Sakana AI，也将获得一笔超过1亿美元的投资，并将进入独角兽的行列。参与洽谈的消息人士透露，由美国投资基金牵头的投资方，将向Sakana AI注资约200亿日元，也就是约1.28亿美元。消息人士还透露，获得200亿日元的注资，Sakana AI的估值就将达到1800亿日元，折合约11.5亿美元，迈过了10亿美元的独角兽门槛，将成为人工智能领域新的独角兽。如果Sakana AI如消息人士透露的那样获得200亿日元的注资，就将是他们今年获得的第二笔投资。1月16日，他们已在官网宣布融资3000万美元，用于人工智能技术的研发。虽然Sakana AI的融资规模和估值，同马斯克创立的xAI还有不小的差距，但考虑到他们成立还不到一年的时间，目前员工也仅有15名，一次获得超过1亿美元的注资、估值超过10亿美元，也是很大的进展。 ... PC版： 手机版：