生成 AI のビッグ 8 が多くの世間の注目を集めている一方で、Lightspeed は調査の中で、トップ AI 人材を自社のランクに引き付けている別のカテゴリーの AI 企業も発見しました。これら 11 社は生成 AI の「新派」ともいえる企業で、共通の特徴があります。AI が製品の中核であるにもかかわらず、特定の分野の問題を解決したり、顧客の特定のユースケースに焦点を当てているという点です（ユースケースは参照）。使用シナリオと用途に合わせて)。
これらの生成 AI 新興企業は、ヘルスケアからエンターテインメントまで多くの業界をカバーしており、AI ツールを実際のアプリケーションに真に推し進めることが期待されています。
これら11社を簡単に見てみましょう。
Pictor Labs - AI を活用した病理学研究に焦点を当てており、臨床試験と疾患の翻訳を加速することが期待されています。
Endpoint Health - 免疫関連疾患に対する AI 支援の精密治療。
Otter.ai - AI 主導の音声文字起こし、新しいチャットボット会議アシスタントを構築します。
このダイナミックで競争の激しい分野では、AI 企業は業界のさらなる変化を促進するために、トップの技術的人材を求めて競い合っています。今後、こうしたAI企業はどのような方向に力を入れていくのでしょうか。生成AIの現在の開発トレンドは何ですか?シリコンバレーの伝説的な投資家であるエラッド・ギル氏は、生成 AI のトラックには注目に値する 3 つの重要なポイントがあると述べています。
**まず、より優れた AI テクノロジーは一般化され続けています。 **
現在の AI の波の顕著な特徴は、多くの分野のイノベーションが同時に加速していることです。 GPT のような大規模な言語モデルにより、C サイドおよび B サイド製品における自然言語の解析能力が急速に向上していると同時に、画像生成、音声テキスト変換、テキスト読み上げ、音楽、ビデオなどの分野の進歩も進んでいます。場所。
今回は、技術の進歩が以前よりも明らかであり、これは市場がユーザーを征服するための「10倍優れた製品」を生み出すのが容易であることを意味し、大幅に強化された大規模言語モデルは、新しい起業家エコシステムの確立をサポートすると期待されています。もちろん、これは以前の AI の波と比較して大きな変化にすぎません。
**第二に、インフラストラクチャが広く採用され、急速に成長しています。 **
OpenAI、Stability.AI、Hugging Face、Weights and Biases などを含む多くの企業は、収益の一部が使用状況や人気に遅れをとっていますが、急速な商業的成長を達成するために新しいモデルを模索すると予想されています。
OpenAI は現在、LLM のリーダーです。4 年前、Google はデフォルトでリーダーでした。しかし、AIにおける同社の多くの強みを活用できていないことは憂慮すべきことである。たとえて言えば、ゼロックスがグラフィカル オペレーティング システムを発明し、業界の画期的なインフラストラクチャを構築するためのすべての人材、データ、チャネルを持っていたが、その後 Apple が登場して業界を真に前進させたということです。
現在、マーケティングコピーライティング (Copy.AI、Jasper)、画像生成 (Midjourney、Stable Diffusion など)、コード生成 (Github Copilot、Replit) など、実証済みのユースケースを持つスタートアップが数多く存在します。過去、AIの波には存在しません。この一連の新たな AI アプリケーションは、反復性が高く、高収入のタスクに大きな変革をもたらしました。彼らはこの AI の波の最大の受益者となっており、たとえば、音声文字起こし、ロボット、ビデオなどが改良されており、次世代の AI のユースケースを広げることが期待されています。
Elad Gil 氏は、多くの人が今日 AI について話すとき、LLM/CNN/RNN/GAN を過去の AI 機能の限定的な改良点として挙げることが多いと考えています。実際、車が誕生した後に誰かが飛行機を発明したが、「飛行機は翼を備えた単なる別の車だ」とコメントされたのと同じように、彼らは飛行機のまったく新しい使用例と旅行、物流へのその影響について言及していませんでした。 、守備、その他の分野への影響。したがって、新しい航空時代が始まっているとは考えられませんでした。
現在の市場のコンセンサスは、ChatGPT の発売がこの AI ブームの本当の「スタートガン」であるということです。これは、AI が新しい機能で大きな重要性をもたらすと期待されており、主流によって認識されており、大規模な社会的影響を引き起こしていることを示しています。生成 AI への熱意、誇大宣伝と導入。
リリースからまだ9か月ですが、大企業の商品企画サイクルが通常3～6か月、プロトタイプの設計・構築に1年かかることを考えると、まだAI活用のピークには近づいていないかもしれません。 AI インフラストラクチャ企業の大幅な収益の増加と投資の加速には、今後も期待する価値があります。
シリコンバレーの著名な VC の解釈: 生成 AI 分野の新星候補 19 人
出典: RockFlow Universe
著者: RockFlow&Tencent Technology
現在、生成型人工知能が世界を席巻しており、AI テクノロジーの台頭により、従来のテクノロジー大手の地位も脅かされています。最近、シリコンバレーの著名なVCであるLightspeedは、生成AIの分野に焦点を当てた大ヒットレポートを発表し、AIの巨大企業8社と未来となる可能性のある新興企業11社を選出した。
この分析において、Lightspeed は、学歴、以前の会社、勤務年数、技術特許、出版物などの公開されている従業員情報に基づいて、生成 AI 分野の 3,500 社以上のデータを詳細に分析しました。 、何億もの個人と何百万もの企業がランク付けされ、最高の技術的才能を持つ企業を特定するために選別されます。
今回の「AI Future Guide」では、このレポートで潜在的な AI 企業 8 社と新興企業 11 社に焦点を当てています。規模や人材背景は？一緒に生成 AI トラックの未来を探ってみましょう。
1 生成型 AI の 8 つの巨人、未来の「FAANGS」
現在、主要な生成 AI 企業はどこですか?彼らはどこで才能を見つけますか？ Lightspeed は、生成 AI 分野の次の企業が頻繁に言及され、最終的には私たちの生活様式を変え、将来的には FAANGS になると予想されていると考えています。
現在、これらの企業はテクノロジー人材の獲得競争に勝ち続けており、その競争はさらに激化する一方です。 AI 大手 8 社の技術的才能のほとんどは他のテクノロジー企業から来ており、その中には OpenAI から退職した従業員も含まれています。最も目を引くのはAI人材の拠点であるGoogleだ。
周知のとおり、Googleは長年にわたってAI研究に多額の投資を行ってきたが、消費者向けのブロックバスター製品やサービスはほとんどなく、OpenAIからの多大な圧力に直面した昨年末になってようやく大きな進歩を遂げた。 Google、Metaに続いて、メタバースに大きな賭けをしていた決済大手ストライプ、さらにはAirbnbやDropboxなどの企業も、生成型AIの巨人に多数の積極的な戦力を提供している。これまでの彼らの競争状況は次のとおりです。
さらに、統計によると、生成 AI の 8 つの巨人の科学的および技術的才能の中で、彼らの学歴は世界中の有名な大学から来ていることが多く、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、MIT が優秀な成績を収めています。上位 3 位; 同時に、その情報源は非常に国際的でもあり、カナダのウォータールー大学の AI 研究所が 4 位にランクされ、ベルギーのルーヴェン大学の AI 研究所が 8 位にランクされています。
その結果、サンフランシスコのヘイズ地区は、AI イベント、ミートアップ、ハッカーの本拠地としての地位を反映して、ブレイン バレーと改名されました。同時に、人材は大都市やベイエリアに逆流しているようだ（少なくとも、より多くのAI人材がAI企業に新たな職を見つけ始めている）。
このAI競争の中で、シリコンバレーはテクノロジーセンターとして移転の危機に直面している。調査データによると、米国のシアトルにはいくつかのトップ企業や機関があり、AI人材のリストで上位を占めています。 2021 年のブルッキングス研究所のレポートでは、AI の「早期導入」が進んでいる 8 つの都市、ニューヨーク、ボストン、シアトル、ロサンゼルス、ワシントン D.C.、サンディエゴ、オースティン、テキサス、および北米、ローリー、カロライナを挙げています。 (一部の従業員が特定の場所を明らかにしていないため、これらの数字は過小評価されている可能性があります。)
2 生成 AI の「新しい学校」
生成 AI のビッグ 8 が多くの世間の注目を集めている一方で、Lightspeed は調査の中で、トップ AI 人材を自社のランクに引き付けている別のカテゴリーの AI 企業も発見しました。これら 11 社は生成 AI の「新派」ともいえる企業で、共通の特徴があります。AI が製品の中核であるにもかかわらず、特定の分野の問題を解決したり、顧客の特定のユースケースに焦点を当てているという点です（ユースケースは参照）。使用シナリオと用途に合わせて)。
これらの生成 AI 新興企業は、ヘルスケアからエンターテインメントまで多くの業界をカバーしており、AI ツールを実際のアプリケーションに真に推し進めることが期待されています。
両社の評価額は数千万ドルから15億ドルに及ぶ。従業員数は上記の生成 AI 大手 8 社ほど多くはありませんが、過小評価すべきではなく、半数以上の企業が過去 1 年間で爆発的な成長を遂げています。
3. 生成 AI の未来
このダイナミックで競争の激しい分野では、AI 企業は業界のさらなる変化を促進するために、トップの技術的人材を求めて競い合っています。今後、こうしたAI企業はどのような方向に力を入れていくのでしょうか。生成AIの現在の開発トレンドは何ですか?シリコンバレーの伝説的な投資家であるエラッド・ギル氏は、生成 AI のトラックには注目に値する 3 つの重要なポイントがあると述べています。
**まず、より優れた AI テクノロジーは一般化され続けています。 **
現在の AI の波の顕著な特徴は、多くの分野のイノベーションが同時に加速していることです。 GPT のような大規模な言語モデルにより、C サイドおよび B サイド製品における自然言語の解析能力が急速に向上していると同時に、画像生成、音声テキスト変換、テキスト読み上げ、音楽、ビデオなどの分野の進歩も進んでいます。場所。
今回は、技術の進歩が以前よりも明らかであり、これは市場がユーザーを征服するための「10倍優れた製品」を生み出すのが容易であることを意味し、大幅に強化された大規模言語モデルは、新しい起業家エコシステムの確立をサポートすると期待されています。もちろん、これは以前の AI の波と比較して大きな変化にすぎません。
**第二に、インフラストラクチャが広く採用され、急速に成長しています。 **
OpenAI、Stability.AI、Hugging Face、Weights and Biases などを含む多くの企業は、収益の一部が使用状況や人気に遅れをとっていますが、急速な商業的成長を達成するために新しいモデルを模索すると予想されています。
OpenAI は現在、LLM のリーダーです。4 年前、Google はデフォルトでリーダーでした。しかし、AIにおける同社の多くの強みを活用できていないことは憂慮すべきことである。たとえて言えば、ゼロックスがグラフィカル オペレーティング システムを発明し、業界の画期的なインフラストラクチャを構築するためのすべての人材、データ、チャネルを持っていたが、その後 Apple が登場して業界を真に前進させたということです。
**第三に、アプリケーションの明確なユースケースを持つ企業は、先行者利益を得ることができます。 **
現在、マーケティングコピーライティング (Copy.AI、Jasper)、画像生成 (Midjourney、Stable Diffusion など)、コード生成 (Github Copilot、Replit) など、実証済みのユースケースを持つスタートアップが数多く存在します。過去、AIの波には存在しません。この一連の新たな AI アプリケーションは、反復性が高く、高収入のタスクに大きな変革をもたらしました。彼らはこの AI の波の最大の受益者となっており、たとえば、音声文字起こし、ロボット、ビデオなどが改良されており、次世代の AI のユースケースを広げることが期待されています。
Elad Gil 氏は、多くの人が今日 AI について話すとき、LLM/CNN/RNN/GAN を過去の AI 機能の限定的な改良点として挙げることが多いと考えています。実際、車が誕生した後に誰かが飛行機を発明したが、「飛行機は翼を備えた単なる別の車だ」とコメントされたのと同じように、彼らは飛行機のまったく新しい使用例と旅行、物流へのその影響について言及していませんでした。 、守備、その他の分野への影響。したがって、新しい航空時代が始まっているとは考えられませんでした。
現在の市場のコンセンサスは、ChatGPT の発売がこの AI ブームの本当の「スタートガン」であるということです。これは、AI が新しい機能で大きな重要性をもたらすと期待されており、主流によって認識されており、大規模な社会的影響を引き起こしていることを示しています。生成 AI への熱意、誇大宣伝と導入。
リリースからまだ9か月ですが、大企業の商品企画サイクルが通常3～6か月、プロトタイプの設計・構築に1年かかることを考えると、まだAI活用のピークには近づいていないかもしれません。 AI インフラストラクチャ企業の大幅な収益の増加と投資の加速には、今後も期待する価値があります。
参考文献: