分類: 產業與商業
「產業與商業」分類的 AI 新聞與論文。
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Google 公告最新 AI 美國基礎設施學院學員名單
Google 於週四宣佈第二屆美國基礎設施 AI 學院（American Infrastructure）的參與企業名單，該計劃旨在支援利用 AI 解決網路安全、教育及交通等問題的企業。此四個月課程針對種子輪至 A 輪融資階段的公司，提供免股權支援，內容包含領導力教練與銷售培訓，主要為線上進行，但創始人將受邀參加 Google 舉辦的實體高峰會。申請於今年四月底開放，五月中旬截止，選定企業需透過競爭性標準，包括擁有至少六個月營運資金及證明其市場進展。Google 過往在識別知名 AI 起點企業方面表現良好，首屆學員包括 Cloverleaf AI 與 Zordi，後者已從 Khosla Ventures 籌得 2000 萬美元。本次選定企業涵蓋 Attuned Intelligence、Block Harbor、CircNova、CloudRig、Making Space、MedHaul、Mpathic、Nimblemind.ai、Omnia Fishing、Otrafy、Partsimony、Satlyt、StudyFetch、Tansy AI、Tradeverifyd、Vetr Health 及 Waterplan 等，業務範圍從 AI 語音代理、車輛網路安全到 RNA 藥物分析、供應鏈管理及衛星資料處理等。此舉是 Google 投資 AI 起點企業與研究的一部分，此前 TechCrunch 報導 Google 已啟動 AI 未來基金以支援使用 DeepMind 工具的起點企業。去年，Google 慈善部門承諾 2000 萬美元資助 AI 研究人員與科學家，並設立加速器向非營利組織提供 2000 萬美元。Sundar Pichai 亦表示將設立 1.2 億美元全球 AI 機會基金，以提升全球 AI 教育可及性。此外，Google 還有 Founders Academy 與 Growth Academy 等計劃，且 Google for Startups Founders Fund 今年將開始支援 AI 聚焦的起點企業。
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微軟內部分享5億美元AI節省成本 頂著裁員9,000人後.days
微軟首席商業官賈德森·艾爾霍夫近日表示，人工智慧工具已顯著提升銷售、客戶服務及軟體工程領域的生產力。他特別指出，僅在電話客服中心，微軟去年便因引入 AI 而節省超過 5 億美元。然而，這些內部言論引發爭議，因為這距離微軟今年第三次大規模裁員僅隔一週，此次裁員人數超過 9000 人，累計受影響員工約 15000 人。對於在微軟錄得創紀錄利潤並迎來最盈利季度之一的背景下失去工作的員工，艾爾霍夫的說法顯得缺乏同理心。情況本就複雜，Xbox 遊戲工作室製作人馬特·特恩布林曾刪除的 LinkedIn 貼文更暗示，受裁員工可能透過 ChatGPT 和 Copilot 等 AI 工具來應對失業帶來的認知負擔。目前尚不清楚今年數千名被裁員工是否已被 AI 取代，或是後疫情時代的規模調整。明確的是，在錄得歷史性利潤期間進行人力調整，對部分員工而言確實令人痛苦。微軟第一季度營收達 7000 億美元，獲利 260 億美元，市值近期飆升至約 3.74 兆美元，超越蘋果僅次於英偉達。公司表示將大量利潤投入 AI，並計劃在 2025 年投資 8000 億美元建設 AI 基礎設施。儘管微軟仍在招聘人才，但其策略似乎轉向更積極參與行業內「誰能支付最高 AI 研究人員薪資」的競爭，未來更可能將數百萬美元用於頂尖 AI 研究人員而非中層管理人員及其他員工。
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iMerit認為高品質數據而非更多數據是AI的未來
AI 資料平臺 iMerit 認為，企業級整合 AI 工具的下一步並非增加資料量，而是提升資料品質。公司強調，優質資料來源頭應來自數學、醫學、醫療保健、金融、自主駕駛等領域的專家，而非大量 Gig 工人。iMerit 執行長 Radha Basu 指出，吸引並留住頂尖認知專家至關重要，因為必須將大型模型客製化以解決企業 AI 問題。該公司位於加州與印度，已九年成為電腦視覺、醫療影像及自主移動等領域的受信任資料標註夥伴。現在，iMerit 正將學者計劃（Scholars program）從測試版推出，旨在培養專才團隊來微呼叫於企業應用及基礎模型的生成式 AI。 iMerit 的客戶包括三大七家生成式 AI 公司中的三家、八大頂尖自主車輛公司、三個大型美國政府機構以及兩家頂尖雲服務提供商。此訊息背景是資料標註巨頭 Scale AI 的創辦人兼執行長 Alexandr Wang 已轉投 Meta，導致 Google、OpenAI、Microsoft 及 xAI 等客戶因擔憂路徑洩漏而撤資。iMerit 不取代 Scale AI 的高吞吐量開發者導向服務，而是押注於需要深度人類判斷與領域專長的專家導向高品質資料。iMerit 執行長 Basu 以醫療助手為例，指出若缺乏心臟科醫師或醫師的專業知識，準確率可能僅達 50% 至 60%，而企業需要 99% 的準確度，這正是專家導向 AI 所能實現的。 iMerit 的專家利用其專有平臺 Ango Hub 進行微調或「折磨」企業及基礎 AI 模型，以生成並評估模型需解決的問題。公司擁有 91% 的專家留存率，且 50% 的專家為女性。iMerit 目前與超過 4,000 名學者合作，並計劃擴充套件至金融與醫療等領域。儘管自 2020 年獲得 Khosla Ventures、Omidyar Network、Dell.org 及 British International Investment 等投資後未再融資，iMerit 表示其現金儲備足以支援規模擴大至 10,000 名專家，且公司目前處於可持續盈利狀態。iMerit 執行長 Basu 與全球專家人力
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摩洛哥創辦人籌獲420萬美元支持其YC資助的創業公司，開發AI搜尋的下一層次技術
生成式 AI 正在重塑各行業，但其中最重要卻最隱形的挑戰之一是檢索，即從雜亂無章的知識庫中快速獲取正確資料並提供相關背景。大型語言模型（LLMs）的準確性取決於其能檢索到的資訊，這正是位於舊金山的初創公司 ZeroEntropy 致力解決的問題。該公司由執行長 Ghita Houir Alami 和技術長 Nicholas Pipitone 共同創立，已籌得 420 萬美元種子輪資金，旨在協助模型快速、準確且大規模地檢索相關資料。此輪融資由 Initialized Capital 主導，Y Combinator、Transpose Platform、22 Ventures、a16z Scout 等機構參與，還有來自 OpenAI、Hugging Face 和 Front 等機構的天使投資人。 ZeroEntropy 加入了一波利用檢索增強生成（RAG）技術來驅動下一代 AI 代理基礎設施的浪潮，其競爭對手包括 MongoDB 的 VoyageAI 以及 Sid.ai 等早期 YC 創始公司。 Initialized Capital 的 Zoe Perret 表示，Ghita 和 Nicolas 的模型表現優於目前所見的所有團隊，並認為檢索是 AI 下一個前沿的關鍵突破。RAG 架構目前被廣泛應用於 AI 代理，例如聊天機器人展示人力資源政策或法律助手引用案例法，但 ZeroEntropy 的創始人認為許多 AI 應用中的這一層面非常脆弱，通常由向量資料庫、關鍵字搜尋和重排序模型的拼湊組成。ZeroEntropy 提供一套 API，管理資料匯入、索引、重排序和評估。 與企業員工搜尋產品 Glean 不同，ZeroEntropy 純粹是開發者工具，能快速抓取資料，即使面對雜亂的內部檔案。執行長 Houir Alami 將其比作「搜尋界的 Supabase」，意指像 Supabase 這樣的開源資料庫自動化管理資料庫管理。目前大多數團隊要麼拼湊市場現有工具，要麼將整個知識庫丟入 LLM 的上下文視窗，前者耗時，後者易導致累積錯誤。ZeroEntropy 旨在構建以開發者為首的搜尋基礎設施，讓部署準確快速的檢索系統變得簡單高效。其核心是專有重排序模型 ze-rank-1，據稱在公共和私人檢索基準測試中優於 Cohere 和 Salesforce 的類似模型，確保 AI