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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合成流AI如何在喧囂的AI聲音類別中脫穎而出
自 2022 年 11 月 ChatGPT 發布以來，對話式 AI 市場迅速爆發，預計到 2031 年將成長為近 500 億美元的全球產業。位於柏林的 Synthflow AI 是該領域的企業級解決方案之一，其無程式碼平臺允許企業建立並部署自定義的白標語音 AI 客服代理。該公司於 2023 年創立，目前已擁有超過 1,000 名客戶，處理了超過 4500 萬通電話。Synthflow 的語音代理符合 HIPAA 和 GDPR 規範，並可與 Salesforce、Twilio 和 HubSpot 等超過 200 個企業平臺整合。 Synthflow 的聯合創辦人兼執行長 Hakob Astabatsyan 表示，團隊成員於 2023 年初開始測試 OpenAI 的 ChatGPT API，最初嘗試建立文字對話機器人，後轉向語音機器人。由於實現即時語音輸出、處理 400 毫秒延遲及中斷等技術挑戰極大，團隊決定專注於語音機器人。產品於 2024 年初推出首版，同年年底發布企業級版本。公司去年增長 15 倍，企業客戶留存率超過 90%，每月處理 500 萬通電話。 近期，Synthflow 以 Accel 為領投方，由 Atlantic Labs 和 Singular 參與，成功籌資 2000 萬美元完成 A 輪融資。資金將用於擴大團隊、提升研發並開設首家美國辦公室。儘管競爭激烈，如 Sierra 和 Bland AI 等對手已獲得大量融資，Synthflow 仍表示已進入產品市場契合後階段，對客戶、產品路線圖及未來三至五年的發展方向有清晰規劃。
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僅四個月，AI醫療筆記軟體Abridge估值翻倍至53億美元
美國醫療 AI 公司 Abridge 近日獲得由 Andreessen Horowitz 領銜、Khosla Ventures 參與的 E 輪融資，總額達 3 億美元，公司估值攀升至 53 億美元。此輪融資緊接其於二月以 27.5 億美元估值完成的 2.5 億美元融資。成立七年的 Abridge 被視為 AI 驅動的醫療記錄員市場中的領先者，主要得益於其早期進入市場及與醫療記錄軟體龍頭 Epic Systems 的深度整合。根據 The Information 上月報導，Abridge 在第一季度實現了 1.17 億美元的合約年度經常性收入，該指標涵蓋所有已簽署的經常性合約，包括尚未上線的客戶。隨著此次融資，Abridge 宣佈將業務擴充套件至將患者診療記錄轉換為 AI 驅動的醫療程式碼，此舉使其能與 CodaMetrix 等競爭對手及 Epic Systems 的相關功能直接競爭。Abridge 由心臟科醫生 Shiv Rao 創立，其聲稱 AI 記錄員技術已應用於美國超過 150 家大型醫療體系。
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Wispr Flow 获得 Menlo Ventures 3000 萬美元投資用於其 AI 驅動的速記應用程式
聲優 AI 技術與應用開發的創業公司正處於發展高峰，近期多家企業如 ElevenLabs、Cartesia 等已獲得數百萬美元融資。在此趨勢下，口語轉文字應用 Wispr Flow 於今日宣佈完成 A 輪融資，籌資額為 3000 萬美元，由 Menlo Ventures 領投，NEA、8VC、Opal 等機構跟投，並有 Pinterest 創辦人 Evan Sharp 等多位知名投資人參與。Menlo Ventures 的 Matt Kraning 將加入其董事會，至此公司總籌資額達 5600 萬美元。 Wispr Flow 創辦人兼執行長 Tanay Kothari 最初開發 Wispr 是為了讓使用者透過默唸即可打字，但去年公司轉向專注於 Wispr Flow 軟體介面。該產品於 2024 年 10 月推出 Mac 版，2025 年 3 月推出 Windows 版，近期更推出 iOS 版。Kothari 指出，矽谷各級一級風險投資基金已廣泛採用此產品處理郵件、簡報等檔案，因此吸引大量投資人關注。與 Granola 類似，Wispr Flow 因被 VC 大量使用而獲得極高關注。 Kothari 表示，雖然公司原本不希望融資，但擔心大型科技企業利用其分發優勢構成威脅，因此決定投資以快速擴大營收與市場份額。Menlo Ventures 的 Matt Kraning 認為，當前輸入方式如鍵盤已無法跟上人類思考速度，而 Wispr Flow 能高效將數位思考轉化為意圖，團隊在開發模型時專注於人如何說話而非單字錯誤率。 使用者成長方面，該應用月增使用者達 50%，其中 40% 來自美國，30% 來自歐洲，30% 來自其他地區，超過 30% 的使用者非技術背景。目前 Wispr Flow 支援 104 種語言，其中 40% 為英文，60% 為其他語言，西班牙語、法語、德語、荷蘭語、印地語及中文為主要語言。公司將利用資金將團隊從 18 人擴充，並推出 Android 版及企業版功能，包括建立公司級語境與支援團隊。未來目標是將 Wis
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數據處理問題如何成為Eventual的基礎
Eventual 公司由前 Lyft 自動駕駛專案工程師 Sammy Sidhu 和 Jay Chia 創立，旨在解決 AI 時代資料基礎設施的痛點。在 Lyft 工作期間，他們發現自駕車產生的大量非結構化資料（如 3D 掃描、照片、文字和音訊）缺乏統一的處理工具，導致工程師需花費約 80% 的時間在基礎設施整合上，而非核心應用開發。為此，他們開發了名為 Daft 的 Python 原生開源資料處理引擎，旨在像 SQL 對表格資料的變革一樣，成為非結構化資料處理的里程碑。Eventual 於 2022 年初成立，早於 ChatGPT 發布，並於同年推出 Daft 開源版本，計劃於第三季度推出企業級產品。 該公司目前已獲得兩輪融資，首輪為 750 萬美元種子輪，由 CRV 領投；近期完成的 A 輪為 2000 萬美元，由 Felicis 領投，並有 Microsoft 的 M12 和 Citi 參與。客戶包括 Amazon、CloudKitchens 和 Together AI 等。Felicis 的合夥人 Astasia Myers 指出，多模態 AI 市場預計在 2023 至 2028 年間以 35% 的複合年增長率擴張。IDC 資料顯示，全球資料中絕大多數為非結構化資料，且過去兩年產生了世界 90% 的資料。Eventual 的 Daft 引擎正是為了滿足生成式 AI 對文字、影象、影片和聲音等多模態原生資料處理的需求而設計，幫助企業構建更高效的 AI 應用。