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作者:杨琳
随着时间的推移，美国人工智能产业的附加值重心已经悄然转移。
根据华尔街日报的最新报告，如果不能获得正确的数据，正在筹集数十亿美元的生殖人工智能初创公司可能已经失败。
风险投资公司Primary Venture Partners的联合创始人兼普通合伙人布拉德·斯鲁格(Brad Sruga)指出:
“我们已经看到，许多公司可能正在寻找优秀的人工智能应用程序，但他们无法访问允许他们构建强大应用程序的数据，更不用说可以帮助他们的专有数据了。”
换句话说:当市场、构建实际模型变得类似于可以买到的商品时，真正的价值就变成了数据。拥有正确的数据现在可能比以往任何时候都更重要。
(1)
这里的逻辑是:目前很多AI创业公司希望在金融或医疗等细分行业建立小众AI模型，但由于缺乏品牌认知度和社会认知度，这些创业公司不容易获得垂直行业的训练数据集。
在这方面，大公司可能更有优势，因为他们在如何处理数据方面赢得了大客户的信任。
例如，根据华尔街日报的报告，安永在全球拥有大量的交易数据，每天都有生殖型AI创业公司找上门来。但安永在全球范围内感到担忧:如果其专有数据被用于训练外部模型，会发生什么？
“谁拥有这些数据？当我们训练一个模型时，我们对这个模型有什么访问权限？别人还能怎么用这种模式？数据是我们带来的知识产权的一部分。”安永全球指出。
要解决类似的IP问题，一个对策就是创业公司只要根据每个客户的数据，就可以为每个客户训练不同的模型。
例如，$ TermSheet使用这种策略来构建Ethan产品策略。后者是生成式AI模型，可以为房地产开发商、券商、投资人解答行业问题。但$ TermSheet的首席执行官罗杰·史密斯也表示，即使客户同意这一点，他们也需要教育客户，并具有说服力。
此外，对网络安全的担忧也是各大客户端公司不愿意选择创业公司的原因。
例如，金融服务公司Truist的首席数据官特雷西·丹尼尔斯(Tracy Daniels)表示，在数据安全方面，他们信任更大的供应商，因此他们只选择与大的技术供应商而不是创业公司一起探索生成式AI应用。
第三，甚至在某些情况下，垂直行业的大客户会要求生成性AI创业公司支付巨额资金或公司股权。
例如，生成型人工智能公司Veesual可以生成人们试穿衣服的图像。起初，他们使用互联网上的公共图像进行训练，但当试图让大型零售商同意交出他们的数据以增强模型时，由于上述原因而失败。
第四种情况，技术上很难实现。
例如，PatentPal是一家帮助律师事务所起草专利申请的生成型AI初创公司，他们接受过公共专利申请方面的培训。他们有机会根据加密或匿名的实际客户反馈继续训练他们的模型，从而使他们的工具更加准确。但这个过程非常复杂，因为反馈必须与高度敏感和机密的数据(包括商业机密)分开。
但与此同时，生成型AI创业公司的竞争也日趋激烈。
从注资规模来看，根据华尔街日报PitchBook引用的数据，从去年的2022年到今年的前5个月，生殖型AI创业公司的风险投资规模从48亿美元增长到了127亿美元。
因此，为了保证在一些小众市场能够获得更多的数据，生殖型AI创业公司的压力一直在增加。
strike Capital创始人兼管理合伙人亚当·斯特拉克(Adam strack)指出，一些初创企业正在相互竞争，以确保在某些利基市场获得更多数据。
“如果你相信有一个专有的数据集，你希望在他们之前得到它，然后就排他性进行谈判。从这个意义上说，这几乎成了一场军备竞赛。”他说。
(2)
有意思的是，上面的情况也提醒了我:市场上似乎真的缺乏一个数据的公开交易市场。
事实上，在2018年或2017年早些时候，我在美国流媒体公司网飞的一个朋友和我谈到了他的创业想法:做一个数据的开放交易市场。但是一直没有合适的产品形态，包括如何让企业自愿交出自己的数据。
从这个角度来看，前几天的一条新闻——open ai正在考虑推出交易市场——非常值得关注。
应该指出的是，据美国媒体报道:
OpenAI正在考虑推出一个交易市场，以便客户可以将他们定制的人工智能模型出售给其他公司。换句话说:这个交易市场将为企业提供一种访问前沿大语言模型的方式，并托管客户构建的OpenAI模型的微调版本。……
本文其余部分的主要摘要如下:
1.OpenAI为什么考虑推出交易市场？
2.这个交易市场有什么办法打通公司之间的数据共享和交易？
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原文地址"美国创业公司排名，美国 ai公司排名"：http://www.guoyinggangguan.com/qkl/140208.html。
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