140亿独角兽,一个月估值翻6倍

ze6个月前健康806

今年2月,当NVIDIA的市值超过2万亿美元时,经济学家托斯顿·斯洛克警告说,当前的人工智能泡沫已经超过了上世纪90年代的互联网泡沫。

现在,在过去的两个月里,尽管股价较峰值下跌了10%,但英伟达的市值已达到近2.2万亿美元。看来“泡沫”不是那么容易被定义的,“戳破”还需要时间。唯一可以确定的是,人工智能的普及程度仍然很高,交易仍在进行。买了就卖了,说不定还会还给对方。

近日有消息称,人工智能初创公司Cognition获得了由Founders Fund领投的1.75亿美元投资。本轮融资后,其最新估值达到20亿美元(约144亿元人民币),直接进入独角兽行列。

要知道,在一个月前的2100万美元A轮融资中,Cognition的估值仅为3.5亿美元,但当时Founders Fund也是领投方。在1.75亿美元的最新融资之前,认知也拒绝了10亿美元估值的报价。

另一个天才企业家的故事

Cognition去年11月在旧金山成立,到现在才半年。其创始人是Scott Wu、Walden Yan和前Scalai工程师Steven Hao。最初,Cognition是一家加密货币公司,但随着这项技术的日益普及,其业务转向了人工智能。

或许是因为时机正确,这一认知得到了科技行业领袖的支持,包括投资者彼得·泰尔、前Twitter高管埃拉德·吉尔和Doordash联合创始人许宏涛。

在Cognition的三位创始人中,担任首席执行官的Scott Wu是一位连续创业者。在创立Cognition之前,他与他人共同创立了另一家名为Lunchclub的虚拟网络公司,并担任该公司的首席技术官和联合创始人。

该公司是一个基于共同兴趣和目标使用人工智能连接用户的社交平台,还获得了Lightspeed、Coatue和A16z的融资,估值超过1亿美元。

从创业团队的角度来看,这个小型创始团队在IOI获得了10枚金牌,这是一项著名的“国际信息学奥林匹克”编程竞赛。他们的简历也非常漂亮,此前曾在谷歌DeepMind、Cursor和ScaleAI等科技公司工作。

在Scott Wu看来,团队的专业背景使Cognition比竞争对手更具优势。“这几乎就像是我们在脑海中玩了很多年的游戏,现在我们有机会将其编码到人工智能系统中。”

说到这里,我们不得不谈谈被视为“传奇大师”的天才创始人Scott Wu。学生时代,Scott Wu在数学和编码方面表现出非凡的天赋。12岁时,他开始学习编码,这为他在技术领域的职业生涯奠定了基础。14岁时,他就已经和同为天才的哥哥Neil Woo一起参加了一场编程比赛。

很快,两兄弟因其在编码和数学方面的专业知识而闻名,并在竞争激烈的编程平台上获得了传奇的特级大师地位。

毕业前,斯科特·吴在哈佛大学学习经济学,然后搬到旧金山创办了自己的公司。Neal Woo曾在脸书和谷歌大脑等许多大型科技公司担任重要职务,并担任哈佛大学的首席助教。

现在,Neal Woo加入了认知团队,并选择与兄弟们并肩作战。Truth是“兄弟同心,其利断金”的现实版,现在价值20亿美元。

“世界上第一个完全独立的人工智能软件工程师”

然而,在短短的一个月内,认知度从3.5亿美元迅速增长到20亿美元。除了投资者对创始团队的信心外,这还来自该公司在3月中旬发布的一款名为Devin的人工智能编码助手。他们称其为“第一位人工智能工程师”。

那么Devin能做什么呢?总之——这是一个人工智能工具,可以独立处理复杂的编码任务。

具体来说,Devin可以端到端地处理整个开发项目,从编写代码到修复相关错误再到最终执行,甚至可以处理Upwork上的项目。Cognition声称Devin是第一个可以独立完成端到端项目开发所有任务的产品。

在执行层面上,用户只需在Devin的聊天界面中输入文本提示,它就会响应命令并制定详细的分步计划来解决问题,也就是说,它将使用自己的命令行界面(CLI)、代码编辑器和浏览器来构建计划并配置所需的工具,通过这些工具它可以访问、阅读和理解。

这些功能还可以使Devin能够建立网站,独立识别和修复代码库中的错误,部署应用程序甚至训练其他人工智能模型。

换句话说,它可以“计划和执行需要数千次决策的复杂工程任务”,并帮助人类准备完成工作所需的一切。

同时,Cognition使用SWE-bench工具对Devin的基准进行了评估,发现Devin端到端正确解决了13.86%的问题,远超此前1.96%的最佳水平。即使提供了要编辑的确切文件,以前的最佳模型也只能解决4.80%的问题。

然而,一些专家指出,该公司的演示显然与实际应用不符,他们也没有发布关于人工智能模型的详细技术报告,因此他们认为Devin并不像其创始人描述的那样有能力。

国内技术专家告诉我,最底层的认知要通过调用开源的大模型接口来实现。如果将编写代码、检查、测试和上线等程序开发中描述和分解需求的过程视为不同的角色,那么AI编程就是通过不同的接口调用大模型来协同完成这项任务的能力。

早在去年,Open AI就发布了ChatGPT写代码的相关应用。只是根据认知的演示,比起ChatGPT只能按照提示指令的操作,用Devin开发会方便很多。

在Devin陷入争议后,Scott Wu在其社交平台上的一篇文章中解释说:“我们的愿景是让Devin成为一名助手,并将每个软件工程师的工作效率提高10倍。与此同时,我们想明确指出,今天的Devin远非完美,它经常犯错误或陷入困境。我们希望有更多的用户尝试使用它,我们将根据用户的反馈继续开发。”

此外,Cognition去年才开始开发这款产品,目前Devin仍然是私有的,该公司只向少数客户开放访问权限,这意味着这款产品可能尚未产生任何大规模收入。在此前提下,认知仍能在一个月内以6倍的估值拿下融资,AI的造富能力可见一斑。

在AI时代,To D还是一门好生意吗?

事实上,AI在软件开发中的应用并不是什么新鲜事。科技巨头早已布局,相关工具一直存在并持续迭代。例如,微软旗下的GitHub、谷歌和亚马逊也有自己的AI编码助手。当然,也出现了一些明星创业公司,包括Magic、Replit和Codeium。

如上所述,到目前为止,所有以编码为中心的模型本质上都是辅助性的,只能根据提示和有限的能力执行任务。Devin的出现标志着人工智能辅助开发领域的重大变革,它不仅可以独立工作,还可以处理端到端项目,为工程师提供成熟的人工智能工作者,而不是只能编写准系统代码或建议片段的副驾驶。

值得一提的是,AI编码的普及程度最近达到了一个新的高度。

资本方面,除了Cognition之外,另一家AI编码创业公司Augment也在同一天宣布获得2.52亿美元融资,投后估值为9.77亿美元。这家公司也很低调,创业团队不到十个人。

但其背后的投资团队非常豪华,不仅包括著名的美国VCS,如Sutter Hill Ventures、Index Ventures、Innovation destinations、Lightspeed Venture Partners和Meritech Capital,还包括包括前谷歌首席执行官埃里克·施密特在内的个人投资者。

今年2月,Codeium筹集了6500万美元,Cognition的初创公司竞争对手Magic AI获得了1.17亿美元的投资。去年11月早些时候,AI编码协助初创公司Tabnine获得2500万美元融资。

大制造商收集的数据和需求可能反映了为什么AI编程受到美国VC的青睐。

上个季度,微软GitHub Copilot的用户群增长了30%,达到130万用户。与此同时,Github表示,在未来一年中,它计划发布一个编码“代理”,该代理将审查现有计算机代码的问题,提出修复计划,并自动编写和运行代码。

国内方面,一是业内人士对AI在产品开发团队中的具体应用前景仍存疑虑;第二,我们还没有看到像Devin这样的明星产品。因此,AI编程也可能是国内大型模型创建和投资领域的非共识之一。

上述技术专家告诉我,尽管Devin演示中呈现的效果非常好,但在实际应用中,尤其是在商业应用中,“AI工程师”仍然无法实现稳定、准确的输入和输出。“人工智能对齐需求已经非常困难,这不仅需要花费大量时间,而且准确率非常低。”

因此,他认为,目前AI在编程中的应用仍然是完成更细粒度任务的辅助手段,即以低代码技术或低代码编程语言规范整个软件开发的技术栈,使大型模型能够根据现有的标准和规范生成相应的代码。

所以目前国内AI编程的创业公司大多还是走主流的路子,以AI为辅助。然而,许多大型制造商已经在人工智能编程上下注,并逐渐推出了基于大型模型使编程更加智能的产品。让我们举几个例子:

人工智能编码的流行不禁让人想起以前的SaaS时代,也出现了一些面向D端(开发人员)的应用程序。它们都受到了关注,并获得了不错的估值。在AI时代,To D依然是创业者掘金的热门领域。

然而,与SaaS时代类似,泡沫从未破裂,尤其是不断膨胀的估值正在挤压创业公司的发展。毕竟,到目前为止,很少有创业公司能够真正从高投资中获得相应的回报。根据红杉资本的估计,去年大型模型公司在芯片上的支出约为500亿美元,但仅带来30亿美元的收入。

稳定性AI、影响力AI等。,这些被估值数十亿美元的初创大型模特公司要么陷入融资困境,要么创始人“跑路”。从这个角度来看,认知在短时间内冲到了20亿美元的估值,未来各种压力不会小。

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