You are now offline.

NVIDIA、Oracle都投資,估值30億的「獨角獸老四」Cohere如何威脅OpenAI地位?

NVIDIA、Oracle都投資,估值30億的「獨角獸老四」Cohere如何威脅OpenAI地位?
Cohere
分享
收藏
已完成
已取消

談起AI新創,OpenAI無疑是最大的一隻獨角獸,但在企業AI的領域,正面臨一個規模較小卻強大的敵人──Cohere。

2022年底開始,生成式AI讓市場開始擺脫「新創寒冬」的陰霾,孵出13隻預估市值超過10億美元的獨角獸,其中估值前三名的公司OpenAI、Anthropic、Inflection,競爭的都是大型語言模型和聊天機器人產品的領域,但緊追在後的Cohere,鎖定的不是一般2C用戶,而是更窄的2B企業領域。

靠著獨特的商業模式,Cohere快速獲得市場的關注,在今年6月宣布取得2.7億美元的C輪融資,估值達到22億美元,其中投資人陣容一字排開,包括輝達(NVIDIA)、甲骨文(Oracle)、Salesforce等矽谷巨頭。今年8月,美國科技媒體《The Information》又報導Cohere正準備啟動新一輪融資的消息,估值可望衝上30億美元。

cohere logo
Cohere鎖定企業AI的賽道。 Cohere

Cohere在做什麼? 優勢是什麼?

雖然目前居於AI新創估值第四,Cohere仍然被視為OpenAI的強勁對手,因為Cohere鎖定了OpenAI虎視眈眈的「企業AI」這條相對狹窄的賽道,並且和OpenAI龐大的模型相反,採用更小的參數、更大的客製化彈性來打天下。

Cohere v.s OpenAI

這種模式更容易取得企業客戶的信任,例如和企業深度合作的顧問諮詢公司麥肯錫(McKinsey)就選擇Cohere做為首家合作的LLM廠商。「客戶在AI領域考慮的是成本、智慧財產權保護和消費者隱私,我們發現Cohere是最好的解決方案之一」麥肯錫高級合夥人班.艾倫維格(Ben Ellencweig)在《路透社》的採訪中提起關鍵優勢,也是Cohere鎖定的企業痛點。

優勢1:更小的模型,導入彈性高

在成本方面,Cohere的優勢在於「小而精」的模型,供企業挑選使用,代表模型不需要什麼都懂,只要在至少一個專門領域變成專家就可以。比起其他LLM動輒千億以上的參數量和萬張GPU的資源,成本效益更高,讓資源有限的企業選擇自己想要的應用購買服務。

Cohere鎖定企業三大領域AI應用
- 文本生成:摘要文件內容的Summarize、生成文字敘述的Generate、能加入數據客製化訓練的Command Model
- 文本檢索:快速評估文件品質的Embed、可以用文字含意查詢的搜尋工具Semantic Sea問字rch、用語義搜尋並為搜尋結果排名的Rerank
- 文本分類:自動標記並分類不同文字內容的Classify

只專精在三大領域,就像只賣三種料理的餐廳,出菜快速又好吃。

丹佛大學的HELM語言模型評估就顯示,Cohere旗下規模最大的文本生成模型Command,只用520億個參數訓練,準確性表現卻比3倍大參數的知名模型都更好,其中也包括OpenAI用了1750億個參數訓練的GPT-3。

因為模型小,就算部署在企業內部的資料中心也不用消耗太多資源,Cohere甚至直接在官網標題寫下「可擴充、可負擔的AI價格」(Scalable, affordable AI Pricing),讓便宜和彈性成為吸客優勢。最低價的Embed模型每百萬個Token(文本最小單位)只要40美分,最高價的自定義模型Command Model則是每百萬Token 30美元。至於OpenAI在價格調降後,GPT-4每百萬Token輸入加輸出整套服務是40美元。

cohere pricing定價
Cohere官網有完整的價格計算機,方便客戶導入前試算成本。 Cohere官網

優勢2:安全性和隱私保護

在資料保護方面,Cohere的優勢在於多元的部署環境,除了大型雲端廠商AWS、Google等選項,也可以選擇放在Cohere的資料中心,但若是資料太機密,無法經手其他公司,也可以選擇放在私有雲或地端,也就是企業自家的資料中心或伺服器中運行。

能夠提供企業多種選項,Cohere自詡為一家「中立的服務提供者」,因為比起OpenAI和微軟深度綁定的模式,Cohere的客戶有更多彈性根據需要選擇部署環境,擁有完全數據控制權,即使是不信任AI,或者不願意讓自家產業秘密被餵給AI模型的公司,都有機會選用Cohere的服務。

shutterstock_696112645_AI.jpg
企業在導入生成式AI時往往會面臨成本和安全性的雙重挑戰。 NicoElNino via shutterstock

小參數模型、大廠人脈支援,解決GPU難題

身為新創,Cohere在創立初期的GPU等基礎建設資源,都難以和微軟等大廠相抗衡,於是靠著小參數模型策略,不只降低前期GPU用量,同時也解決企業導入AI時GPU消耗量的問題。

鎖定企業級AI的策略也讓Cohere獲得志同道合的科技大廠支持,包括商用軟體巨頭甲骨文和Salesforce,以及幾乎獨霸市場的AI GPU提供商輝達都下手支援。

其中輝達在AI崛起後,開始大手筆在新創領域「下注」,緊跟市場最創新的服務和最熱門的應用,自2018年以來,輝達參與的前5大創投交易都發生在今年,而Cohere是這波最大動作的投資,一年內投注兩次。

獲得輝達的奧援,等於具備在AI時代最需要的「人脈」Cohere有機會比同期新創更容易獲得AI時代最必要的資源,例如Cohere在10月就宣布導入NVIDIA推理伺服器Triton,指出「能最大限度地發揮NVIDIA GPU的潛力」,降低模型推理的延遲度,也能提高整體資料處理量。

在不斷攀升的GPU成本下,AI幾乎已經變成資本密集的產業,台灣AI新創滿拓科技創辦人吳昕益更形容這是一場「大公司才能玩得起的遊戲」。Cohere鎖定小而精的商業模式,讓資源有限的中小企業、新創,也有機會掌握AI力量。

本文授權轉載自《數位時代》,作者:隋昱嬋,原文標題:OpenAI攻企業AI最大敵手、輝達也投資!獨角獸新創Cohere靠「小而精」模型取勝,責任編輯:林美欣

TAGS: # AI
延伸閱讀
本文作者 《數位時代》隋昱嬋 《數位時代》隋昱嬋

《數位時代》資深採訪編輯,主跑手機、PC、雲端、電子零組件(伺服器資料中心為主)等線路。

使用會員功能前,請先登入

  • 收藏文章
了解更多關於創業小聚的資訊,歡迎透過以下服務: