过去一个月，投资AI公司的钱都被谁拿走了？

自ChatGPT发布以来，大数学模型惹来多方的高度关注和资本进场。但两个不容小视的问题是，大数学模型本身很难直接产生品牌商业价值，如果不能转化为实际应用应用领域，其商业价值便打折扣。而随着天数往后，AI的关注度似乎已经开始减退。实际上，业内对大数学模型的热情依然升温，或者说高度关注的焦点发生了转变。

如今大数学模型公司和相关资本已经开始著眼于怎样在现实情景中发挥大数学模型的商业价值。这能从AI应用领域的股权融资情形略窥五二。在刚刚往后的8月末，前九位AI应用领域的公司共股权融资10.23万美元，能明显看到，人工智慧基础建设和应用应用领域越来越受到资本追捧。

捷伊资本几乎都用在了怎样应用应用领域大数学模型上，包括将AI用于抗生素设计、自动驾驶、锂抽取、电信公司金融行业、远距医疗等具体内容金融行业。这其中譬如大数学模型公司，也有AI基础建设公司和垂直应用领域孵化器公司，都在回答一件事——怎样将AI大数学模型破冰。

这或许标志着AI金融行业正从两个相对最高级的科学研究期，走向两个更为成熟和新颖的期。接下去，具体内容介绍呵呵8月末股权总市值前九位的AI应用领域公司。介绍呵呵它们的股权融资情形、公司信息和商品，和新资本金的流入用途。

第二名机器学习网络平台公司Hugging Face在8月股权融资2.35万美元（D轮），估值水平达至45万美元

，在一年多的天数里估值水平翻番。该公司表示将利用该笔资本金加大AI科学研究和人员招工。

此轮股权融资是Hugging Face总金额股权融资规模最大的一大笔，由Salesforce组织协调，Google、Amazon、英伟达、AMD、AMD、IBM和AMD等大型科技公司都有参与。这不仅为Hugging Face提供更多了资本金支持，还可能带来更多的合作机会。并显示出AI商品和网络平台的巨大需求，和开放源码战略的市场诱惑力和成长发展潜力。

该公司设立于2016年，最初主要开发针对少年儿童的闲聊机器应用应用领域，后来结构调整成为两个机器学习网络平台。该网络平台允许用户共享资源机器学习数学模型和统计数据集，同时也提供更多AI数学模型从研发到部署的一系列辅助工具，帮助人们构筑和使用机器学习应用应用领域。据介绍，截至8月底，在Hugging Face上公开的数学模型和统计数据集数量分别达至30万、5.8万个。它的transformers库是语义处理应用领域最流行的辅助工具之一。

图片来自：Hugging Face

第三名人工智慧抗生素设计公司Genesis Therapeutics在8月股权融资 2 万美元（B轮），是2020年底A轮股权融资的近4倍，反映出投资人对该公司技术和发展发展潜力的高度普遍认可。该公司设立于2019年，源于麻省理工学院布季夫生物医学。

人工智慧为彻底改变抗生素发现过程提供更多了两个强有力的机会。Genesis Therapeutics致力于使用AI技术，为严重疾病患者创造突破性抗生素。该笔资本金将用于推动公司进入临床期，并进一步增强其用于抗生素设计的AI网络平台；同时也会启动针对被忽视患者群体的新项目。

该轮股权融资由美国一名专注于生命科学的投资者和Andreessen Horowitz（a16z）Bio + Health 共同领投，其他还包括富达管理与科学研究公司、贝莱德和英伟达的风险投资部门NVentures。

Genesis Therapeutics

第三名大语言数学模型孵化器公司AI21 Labs在8月底宣布完成 1.55 万美元的 C 轮股权融资，最新估值水平14万美元。投资者包括Pitango等之前参与者和Google、英伟达等新参与者。

AI21 Labs总部位于以色列，设立于2017年，孵化器成员之一是自动驾驶公司Mobileye（2017年被AMD收购）的创始人。该公司由于是较早推出生成式AI的公司，因此常被拿来与OpenAI做比较。它在今年3 月，发布其最新大语言数学模型 Jurassic-2，但并未公布参数量。之前版本Jurassic-1最大拥有 1780 亿参数，略高于OpenAI 发布的GPT-3的1750 亿参数。

值得一提的是，AI21 Labs强调数学模型的准确性和可靠性，而不仅仅是数学模型的大小。其希望通过提供更多更小、更可靠但运行成本更低的数学模型来实现差异化。

它的主要收入来源于出售Jurassic的访问权限和打造的AI写作助手Wordtune订阅。同时也在和家乐福、科睿唯安、eBay和育碧等不同金融行业的客户合作。据报道，AI21 Labs 2022年的收入为2000万美元，今年收入预计5000万美元。而OpenAI去年收入约3000万美元，今年预计可达2万美元。

总体来说，AI21 Labs是两个在大语言数学模型应用领域兼具技术创新和良好商业模式的公司。

AI21 Lab

第四名Anthropic是OpenAI的主要竞争对手之一，在8月获得韩国电信公司公司SKT的1万美元股权融资。而该公司在不久前的5月末才获得4.5 万美元C轮股权融资。据介绍，在往后不到一年半的天数，Anthropic 累计股权融资超16万美元，在AI大数学模型应用领域仅次于OpenAI。

该公司由OpenAI的前成员在2021年创立（因与OpenAI在方向上有分歧而离开），致力于构筑可靠、可解释和可操纵的AI系统。在2023年7月发布可与ChatGPT相竞争的商品Claude 2。

本次股权融资主要目标是，Anthropic与SKT利用各自优势，共同打造两个多语言的电信公司金融行业定制大数学模型。

这次合作也体现出AI大数学模型与特定产业紧密合作，走向垂直应用应用领域的趋势。当然，这也加速了Anthropic的商业化进程。Anthropic创始人兼CEO Dario Amodei 表示：“我们认为针对特定金融行业的大语言数学模型，在创建更安全、更可靠的AI技术应用应用领域方面具有很高的发展潜力。”

Anthropic

第五名AI基础建设孵化器公司Modular在8月宣布获得1万美元股权融资，由General Catalyst领投，Google风投、SV Angel、Greylock、Factory等跟投。这是该公司继去年完成3000万美元股权融资后的第二轮股权融资。该笔资本金将用于加速Modular公司为全球开发者提供更多AI基础建设。

该公司设立于2022年，目标是让AI技术能够被任何人在任何地方使用。Modular提供更多的开发辅助工具能把两个大数学模型分成几个小部分（模块化），更容易管理和开发大型人工智慧数学模型。

它们的下一代AI开发网络平台能够帮助客户和全球开发者解决AI技术栈的碎片化问题，从而更快地推动更多创新进入生产。其商品和技术改善了AI的可编程性、可用性、计算效率和硬件利用率。Modular还推出了一种名为Mojo，面向AI开发人员的开放源码编程语言。Mojo设计得像Python一样容易使用，又具有C++和Rust的高性能。并试图与Project Jupyter生态系统完全兼容。

Modular

第六名人工智慧软件供应商helm.ai在8月宣布完成C轮股权融资，共筹集5500万美元。该公司主要针对汽车和机器市场，将利用该笔资本金推动在这两个市场上开发先进的人工智慧软件，特别是在自动驾驶方面。此轮股权融资由Freeman Group主导，还包括了ACVC Partners和Amplo等多家知名投资公司和本田汽车等汽车金融行业的战略投资者。

helm.ai设立于2016年，该公司CEO兼联合创始人Vlad Voroninski是一位俄裔美国数学家和企业家。在设立helm.ai前，Voroninski是一家网络安全机器学习孵化器公司Sift Security的创始首席科学家。他表示：“通过我们的‘深度教学’技术，能非常便捷地把顶级人工智慧软件提供更多给制造商和他们的主要供应商，从而能更快地把商品推向市场。而且，这项技术不受硬件限制。更重要的是，我们的软件能帮助客户在高级驾驶辅助系统（ADAS）和L4级自动驾驶系统方面与别人区别开来。”

helm.ai

第七名AI开发网络平台Weights & Biases在8月获得5000万美元股权融资，估值水平达12.5万美元。由前GitHub首席执行官Nat Friedman和前Y Combinator合伙人Daniel Gross领投。这项投资正值Weights & Biases准备推出一款名为Prompts的新商品之际。Prompts旨在帮助用户监控和评估大语言数学模型的性能。

该公司设立于2017年，致力于打造MLOps（Machine Learning Operations，机器学习操作）网络平台，主要解决机器学习项目在开发、部署和维护过程中面临的各种挑战。

随着对AI的需求增长，MLOps市场也在逐渐扩大。对于MLOps，Weights & Biases表示，其所有商品都是与合作伙伴共同设计的，以确保满足这些客户的需求。它们的网络平台可帮助开发人员更快地构筑更好的数学模型。并构筑轻量级、可互操作的辅助工具，以快速跟踪实验、对统计数据集进行版本控制和迭代、评估数学模型性能、重现数学模型、可视化结果等。

据介绍，Weights & Biase网络平台的解决方案集成在20000多个开放源码存储库中，并且已被数百篇机器学习学术科学研究论文引用。同时也是OpenAI、Anthropic、Hugging Face、Aleph Alpha和Cohere等知名AI公司的首选辅助工具集。

Weights & Biase

第八名美国孵化器公司Aether Biomachines 8月宣布，它在由Natural Capital和Unless领投的A轮股权融资中筹集了4900万美元。据其官网，Aether Bio是一家专注于酶工程的公司，可使客户能以更低成本生产复杂和新颖的商品。它的机器工厂能够运行数百万次实验以索引序列空间，远超过商业上可用的自动化设备。

该公司运用机器技术、机器学习和合成生物学，开发了一种更快、更便宜、更可持续的锂抽取技术。这不仅带来了难以置信的成本优势，而且还使得在美国广泛地区制造电池级锂成为可能。该公司表示，这项技术理论上能将美国的锂产量提高30倍。

据介绍，Aether Bio设立于2017年，目前已经开始有选择地接受新客户，并得到了一系列投资者的支持，这些投资者看到了其触发新工业革命的发展潜力。

Aether Bio

第九名数字医疗公司TytoCare在8月宣布已筹集4900万美元资本金，将借此进一步科学研究AI在诊断支持和远距检查协助方面的可能性。此轮股权融资由全球软件投资者Insight Partners领投，医疗系统公司MemorialCare和两家大型养老基金公司跟投。

该公司是一家设立于2012年的以色列公司，致力于让医生和患者之间进行准确的远距离交互，并帮助卫生服务提供更多数据驱动的医疗保健、异步服务、虚拟最高级保健和远距监控。此前的投资者包括Insight Partners、老虎全球、AMD风投和深圳资本集团公司。

Tytocare开发了喉镜检查、耳镜检查、听诊和最高级保健诊所中使用的设备，年收入达数千万美元。并使用人工智慧来指导患者完成手术并为他们提供更多反馈。据悉，现在该公司打算利用筹集的资本金进入哮喘市场并增强其AI能力。

Tytocare

第十名德国孵化器公司Deepset在8月宣布获得3000万美元新一轮股权融资，以进一步扩展其商业商品deepset Cloud。该公司致力于帮助企业在工作流中充分释放大语言数学模型的商业价值。此轮股权融资由Balderton Capital领投，Google Ventures、Harpoon、System.One和Lunar 等现有投资者也参与其中。

大语言数学模型的日益普及和矢量搜索技术的重要性日益增加，促使此次股权融资成功。deepset Cloud作为全球首个数学模型无关（model-agnostic）的开发者辅助工具，使AI团队能够基于最先进的语言数学模型开发定制化、灵活和健壮的系统。该网络平台拥有SOC 2认证，并保证用户对其统计数据有完全的控制权。

自设立五年以来，Deepset在大语言数学模型应用应用领域方面积累了相当丰富的经验。与知名客户紧密合作，为实际应用应用领域情景开发定制的语义处理解决方案。

GenAI新世界（ID：gh_e06235300f0d），作者：李欣帅