文章主题：生成式人工智能, Grammarly, Talkdesk, OpenAI
编辑宇婷
🌟微软与Salesforce等巨头正积极推动生成式AI融入产品，以抢占新用户并增益收益🔥。这项创新技术对业内老牌玩家构成挑战，他们曾耗费多年心血研发自动化任务软件或打造精密的机器学习模型，如Databricks、Snyk、Zapier和Talkdesk等价值不菲的初创公司🌟。随着ChatGPT崛起，一场技术和商业的革新风暴正在悄然酝酿。
1、Grammarly
🌟Grammarly，一款备受信赖的语言工具🌟，估值在2021年底的巨额融资中突破130亿大关，引领行业风向。👀然而，随着微软等巨头将OpenAI的文字生成技术融入产品线，这个领域正面临潜在挑战。据Madrona Venture Group的资深合伙人兼OctoML首席执行官Luis Ceze观察，这无疑将重塑市场格局。🚀对于依赖精确语法和拼写检查的用户来说，Grammarly如何在创新与竞争中保持领先地位，将是未来关注焦点。
🚀Grammarly若未能迅速挖掘独到竞争优势，将面临激烈挑战！每款新文本工具都可能集成LLMs强大动能，Ceze警告道。这领域的领头羊 gözlem eder, LLMs——ChatGPT背后的驱动力，正颠覆游戏规则。💡公司需创新策略，以区别于简单堆砌AI的界面，保持市场领先地位。SEO优化的关键在于独特价值主张和用户互动体验，而非单纯的联系方式或广告。🚀
🌟【创新挑战】🌟投资者青睐”硬实力”，初创公司需亮出独特竞争力💡据风险投资巨头*Tola Capital*的领军人物Sheila Gulati深度剖析，初创公司在与大型语言模型一决高下的道路上，要想获得投资者的青睐，绝非仅仅靠技术上的革新。他们需要具备无可替代的核心资产，如宝贵的客户数据，这些才是打动投资者的”杀手锏”。\ authToken她强调，对于初创公司来说，拥有能够提升其模型独特性的独家资源是至关重要的。没有这些实实在在的数据支持，即使再前沿的技术也难以在竞争激烈的市场中立足。投资者们更倾向于投资那些能提供实际价值和商业潜力的项目，而非仅仅概念上的创新。\ authToken因此，创业公司在寻求融资时，不妨思考如何将手中数据转化为竞争优势，让投资者看到你的商业模式与大型模型的区别。唯有这样，才能在资本寒冬中找到属于自己的温暖之地。🏆
🌟初创企业未来的挑战：盈利模式转向？💡 Gulati揭示，许多初創公司在寻找可持续的商业模式上可能面临困境。她强调，初创公司不再仅仅依赖单一产品或服务来赚取利润，而是需要寻求与先进技术的合作，特别是大型语言模型（LLMs）。👩💻初创们需谨慎，因为LLMs提供的体验若能无缝对接，给用户带来类似的语言交互体验，可能会引发市场的担忧。📝 Gulati警告，如果这样的体验能够替代或增强现有服务，那么传统业务模式将面临严峻考验。🚀合作而非竞争是关键，初创公司需要找到与LLMs共生的方式，而不是单纯地与其竞争市场份额。🌱通过创新和差异化，他们或许能在语言技术的浪潮中找到立足之地。🌐记得，每一次技术革新都伴随着行业的洗牌，对于初创企业来说，适应并引领潮流至关重要。🚀
Grammarly, a grammar master at its game, has embraced generative AI to elevate its offerings. Last month, the company made waves with the introduction of GPT-3.5-powered language models from OpenAI, enabling it to craft documents and respond to emails like a pro. According to Rahul Roy-Chowdhury, Grammarly’s product lead, the brand is stepping beyond its conventional boundaries and delving into content creation, revolutionizing the writing experience. 📝💻🌟
“这也是我们的路线图的一部分”，Roy-Chowdhury说。他是一名前谷歌员工，于两年前加入Grammarly。Roy-Chowdhury表示，Grammarly使用自己的专有机器学习模型和数据集来创建新产品GrammarlyGo的个性化功能，以维护一个人的独特书写声音。
2、Talkdesk
类似地，Talkdesk是一家12年历史的软件供应商，其软件可帮助公司通过语音、聊天机器人、短信或实时聊天与客户沟通，并于2月发布了一项由OpenAI驱动的功能，可自动总结支持工作人员与客户之间的通话。它评估客户的问题是否已得到解决，以及是否需要后续操作，这通常是由员工处理的任务。公司的高级副总裁兼全球产品和工程负责人Ben Rigby表示，另一个新功能会根据情况实时重述客户代理的聊天文本的语气，使其听起来更专业、更具同情心或更道歉。
Talkdesk的估值在2021年的一轮融资中达到了104亿美元，自2019年以来一直在使用大型语言模型来构建AI技术，Rigby表示。他表示，去年夏天推出的一个功能可以扫描通话记录的文本，以查找公司支持工作人员无法回答客户问题的情况，然后更新公司的文档以提供答案。
Rigby表示，OpenAI的GPT-3和GPT-4语言模型的性能比Talkdesk以前使用的语言模型显著更好。“我们可以用GPT替换几乎所有的[技术]组件，从自然语言处理开始，因为它给我们带来了10倍的好处，”他说。
3、Snyk、Qwiet AI、Tom Siebel和CircleCI
OpenAI的技术已经在重塑网络安全工具市场，特别是那些自动扫描开发人员代码漏洞的工具。在过去的十年中，风险投资商已向这些公司投入了数十亿美元。现在，OpenAI的大型语言模型可以被训练以发现和标记代码中的漏洞。
微软拥有的开源代码库GitHub去年开始训练其OpenAI驱动的Copilot工具，以发现代码中的漏洞并提出修复建议。当开发人员输入时，Copilot使用OpenAI的模型建议代码行。GitHub还训练了该工具以识别安全漏洞，例如可能容易受到SQL注入攻击的JavaScript模式，这是一种常见的黑客技术。这些安全功能于2月份推出，以及每月每用户19美元的GitHub Copilot企业版。
这可能会对安全初创公司如Snyk、Qwiet AI（前身为Shift Left）和CircleCI构成问题，它们推广自己的代码扫描技术。Snyk已经筹集了超过10亿美元，每个用户每月至少收取57美元的费用，是Copilot的三倍。该公司已经遇到了困境：去年10月，它裁员了14%的员工。为了在12月筹集1.965亿美元，Snyk接受了74亿美元的估值，比其前一轮低了12%。Snyk拒绝发表评论。Qwiet AI没有回复请求的评论。在一份声明中，CircleCI的首席技术官Rob Zuber表示，该公司用于测试代码的工具使其区别于GitHub Copilot，后者的代码测试工具现在仅作为有限原型提供。
生成式AI还可能对自动化开发机器学习模型的初创公司构成威胁，例如DataRobot、C3 AI、Dataiku和H2O.ai等公司。其中一些公司正在尝试超越这种威胁。DataRobot通过与Microsoft的Azure OpenAI服务的集成帮助数据科学家自动生成代码以训练和运行机器学习模型，这项服务于3月份发布。
由软件行业巨头Tom Siebel领导的C3 AI在1月下旬推出了一项由AI驱动的服务，让用户可以使用自然语言文本命令搜索存储在组织中的数据。这一发布使C3 AI的股价飙升；自那时以来，股价已经回落，但仍然比公告时上涨了约40%，使该公司市值达到22亿美元。Siebel在一份电子邮件声明中表示，大型语言模型和生成式AI对于C3来说是“重要的业务加速器”。
4、Databricks
Databricks销售的工具可帮助数据科学家构建机器学习模型，以及用于存储数据的基于云的数据库，其CEO Ali Ghodsi表示，该公司在4月初发布了一个开源的大型语言模型，该模型是由其员工生成的数据进行训练的，作为内部竞赛的一部分。他表示，许多Databricks的企业客户希望使用专有数据构建自己的模型。新模型可以帮助他们做到这一点，而不违反OpenAI的许可规则，禁止使用由ChatGPT生成的文本来构建竞争产品。
5、Zapier、Workato
大型语言模型还对Zapier和Workato等公司构成挑战，其软件将不同的应用程序连接起来，以自动化个人计算任务，例如将电子邮件附件发送到Dropbox。这两家公司都是围绕与软件提供商的数千个应用程序编程接口集成的产品建立业务的。
V Squared的创始人兼技术战略顾问Vin Vashishta表示，大型语言模型很快就可以自行构建其自己的工具和API集成，一旦模型获得这种功能，“它们从提示中构建和执行任务列表的能力将使Zapier和许多其他低代码或无代码解决方案过时，”他说。Zapier的一位发言人拒绝发表评论。Workato的一位发言人没有评论。
6、Expensify
Meritech Capital的常务合伙人Alex Clayton表示，生成式AI技术可能会威胁到像Expensify这样的费用管理软件制造商，因为它可以简化创建和批准费用报告的流程。
“如果你完全取消审批流程，让产品自己为你做那件事，会怎么样？”Clayton说道。“想想不用花时间审查和批准费用报告可以节省多少小时。”
Expensify已经使用语言模型来为其聊天机器人Concierge提供动力，Concierge回答其780,000名用户在53,0000家公司的问题。当Expensify确信Concierge可以正确回答问题时，它会自动发送答案。然而，更常见的情况是，它将查询发送给员工，员工从先前使用过的答案列表中选择或编写新答案。
Expensify的首席战略官Daniel Vidal表示，该公司计划利用ChatGPT改进聊天机器人。他说，ChatGPT通常比Expensify的内部AI模型甚至比员工回答用户问题更好。
Vidal说，解决更复杂任务的AI挑战的解决方案仍然遥远。
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