多年來，人工智慧一直寄希望於改變世界，2023年很可能就是這場改變的開始。目前人工智慧正在達成各種里程碑式發展，無論是在技術能力、主流意識方面，還是在原本不景氣的融資方面。隨著深度學習等技術的不斷進步，再加上大型語言模型和生成式人工智慧等新工具的出現，人工智慧已真正迎來了屬於自己的時代。
協助研發未來醫藥產品？律師資格考試成績勝過法學院畢業生？創作獲獎藝術品？AI都能實現。《人工智慧產品經理手冊》一書的作者艾琳·布拉茨斯表示：「我們很幸運能見證這一切，能生活在這樣一個時代。」
《人工智慧》一書的作者凱文·加塔內拉認為，最近人工智慧的發展熱潮歸功於兩個因素：硬體處理能力的大幅提升和用於訓練人工智慧模型的大型數據集的普及。加塔內拉表示：「這些因素徹底改變了人工智慧領域，使研究人員能夠以前所未有的效率探索複雜的算法和模型。」
當然，AI技術並非一切都是美好的。人工智慧革命重新引發了人們對機器取代人類勞動的擔憂，甚至威脅到了曾經被認為不會被自動化取代的工作崗位。此外，還有一些不易察覺但同樣重要的擔憂，比如機器學習模型缺乏透明性，這使得監管和審查變得十分困難。
無論人們是懷疑還是期待，毫無疑問，人工智慧及其創造者正獲得前所未有的關注。究竟哪些公司是這一領域的主要推動者？本文列舉了全球範圍內最值得關注的十大人工智慧公司。
OpenAI：打造超級人工智慧
儘管人工智慧多年來備受關注，但很少有專業人工智慧公司進入主流視野。OpenAI是一個極為罕見的例外。
OpenAI由伊隆·馬斯克、山姆·阿爾特曼、伊利亞·蘇茨克沃等人於2015年成立，是一家非營利性研究實驗室，致力於打造「安全、有益」的通用人工智慧。這種類型的人工智慧能夠完成人類的任何智力任務。在微軟等巨頭的支持下，OpenAI目前的估值接近280億美元，其迄今為止最大的創新包括生成圖像的DALL-E深度學習模型，當然還有生成文本的大型語言模型ChatGPT。
其中，ChatGPT造成的影響最大，僅在上線頭五天就有100萬用戶註冊，並被迅速植入微軟必應搜尋引擎，成為最具競爭力的「谷歌殺手」。
最近，OpenAI首次推出了其最新大語言模型GPT-4。《生成式人工智慧：ChatGPT和其他人工智慧工具將如何徹底改變業務》一書的作者Tom Taulli說：「除了能夠進行複雜的推理之外，GPT-4還具有多模態功能。例如，它可以處理圖像文本，然後對其進行分析。這種能力非常重要。」
至於下一步會發生什麼，真正的通用人工智慧顯然正在到來。OpenAI曾坦率地預測，人工智慧將在十年內超越人類智能。正因如此，OpenAI聯合創始人兼首席科學家Ilya Sutskever搭建了專門團隊，以「引導或控制可能的超級人工智慧，並防止其失控」。
不過，創始人之一的伊隆·馬斯克對OpenAI的崛起似乎並不太高興。幾年前從OpenAI董事會卸任後，馬斯克現在成立了自己的人工智慧公司X.AI，並擔任董事。
Cohere：為企業開啟生成式人工智慧
機器學習公司Cohere於2019年在多倫多成立，憑藉為B端市場打造生成式機器學習工具的能力，其估值已飆升至目前的21億美元。這聽起來有點枯燥？從技術上講，其實它一點也不枯燥。Cohere正在創建與OpenAI類似的生成式人工智慧工具，只是它明確表示，這些工具將用於商業場景，而不是主要面向普通用戶。
儘管OpenAI現在已經開始進軍B端市場，但Cohere在這一領域擁有先發優勢。在未來數月或數年內，Cohere的工具很可能會被應用到各種程序中，這意味著人們很有可能會使用到Cohere的技術——但卻並沒有明確意識到這一點。
Cohere的部分應用場景包括用於驅動聊天機器人的人工智慧模型，例如廣受歡迎的客戶聊天機器人Ada；用於撰寫人工智慧文章的模型；用於在線內容審核的人工智慧。在經濟不景氣的情況下，競爭激烈的公司都在努力以更少的資源做更多的事情，Cohere表示，生成式人工智慧具有極大地提高生產力的潛力，這很可能使它成為企業「必備品」。
當然，它也受到了知名人物的青睞，包括人工智慧之父傑夫·辛頓、斯坦福大學的李飛飛等學界明星，以及英偉達、甲骨文和Salesforce Ventures。該公司最近還與管理諮詢巨頭麥肯錫達成了一項合作。
至於在Cohere工作的人，有來自谷歌、YouTube和其他科技巨頭的各種名人。其中一位聯合創始人艾丹·戈梅茲是2017年突破性研究論文《Attentionis All You Need》的作者之一，該論文闡述了革命性的變壓器深度學習架構。變壓器（ChatGPT中的「T」）意味著構建巨型機器學習模型的訓練時間和成本大幅降低，並幫助開拓了目前能夠生成原始文本的大型語言模型（LLM）時代。
Character.ai：與人工智慧花式聊天
想和伊隆·馬斯克或者前總統唐納·川普聊聊天嗎？想聽愛因斯坦的一對一輔導，或者和福爾摩斯合作推理？Character.ai是一家初創公司，它使用生成式人工智慧技術來構建聊天機器人，以實現上述場景。
聊天機器人是一種能夠與人類對話的軟體，這一概念已經存在了幾十年。不過，雖然聊天機器人有時令人印象深刻，但這些往往是用於功能目的的簡單工具，如對客戶支持查詢進行分類。
Character.ai代表了新一代的人工智慧聊天機器人，它不僅能理解複雜的詢問並提供適當的回答，還能利用大量的資訊。甚至還可以對它們的參數進行微調，讓自身具有鮮明的個性。
Character.ai的創始人曾就職於谷歌公司，負責公司的LaMDA（對話應用語言模型）項目（正是在這個項目中，一位谷歌工程師確信AI有自主意識並最終離職）。他們所做的主要是向全世界開放這項技術——允許用戶創建自己的機器人，然後與社區分享，讓其他人也能體驗一下。
因此，該公司的網站上出現了各種各樣的自製聊天機器人，從前面提到的模擬名人，到求職面試練習工具，再到採訪遊戲角色。投資者和用戶一樣熱衷於參與其中，迄今已幫助Character.ai籌集了超過1.5億美元的資金。
DeepMind：谷歌的人工智慧大腦
2014年初，當時名不見經傳的DeepMind被谷歌（現為Alphabet）以約4億至6.5億美元的價格收購，向外界表明了科技界對深度學習的熱情。
早期的DeepMind利用強化學習技術，實現以最少的人力控制通關電子遊戲，隨後又用AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，在圍棋這一最複雜的戰略棋盤遊戲中展現不俗的能力，獲得全球關注。
但是，DeepMind上榜並不只是因為其令人印象深刻過往成績。其公開發布的AlphaFold是一個人工智慧系統，能夠根據胺基酸序列預測蛋白質的三維結構，在人類健康領域的研究中蘊藏著巨大潛力。
此外，公司正在探索通過深度強化學習控制托卡馬克反應堆中的核聚變等離子體，研究如何利用人工智慧創造聽起來更自然的人工語音等。在今年7月舉行的第40屆國際機器學習會上，DeepMind提交了約80篇研究論文，內容涉及人工智慧在長期推理任務中的卓越表現，以及機器學習模型如何幫助更好地訓練機器人「化身」等。
目前，圍繞該公司的大部分關注點都集中在一個名為「雙子座」（Gemini）的語言人工智慧模型上，該模型將以DeepMind之前的強化學習研究為基礎，據稱可以解決當前大型語言模型仍在努力解決的一些問題，如提出計劃和解決問題。
最近，DeepMind與谷歌人工智慧的谷歌大腦部門合併，以統一和加快這家搜索巨頭對人工智慧的探索。從目前的情況來看，谷歌的野心遠不止於為用戶提供更好的搜索結果。
Fiddler AI：解釋無法解釋的事情
人工智慧模型有點像代議制民主。由於時間有限，有時專業知識也有限，我們只能寄希望於其他實體來代表我們作出決定。就人工智慧而言，從語言翻譯、金融欺詐檢測到疾病診斷、自動駕駛汽車轉向，無所不包。然而，如果這些決定的公平性、一致性和準確性受到質疑，AI的介入就變成弊大於利的負擔。
這就輪到可解釋人工智慧發揮作用了。儘管機器學習模型看似神奇，但它們仍然是「黑盒子」，難以捉摸。這意味著，雖然深度神經網路近似可識別的人腦工作方式，但我們無法（或以前無法）準確解讀人工神經元是如何得出最終結論的。電腦科學家可以說明一個模型是否有效（例如，它能否從一組雜亂無章的動物圖片中挑選出每一張狗的圖片），但不能解釋它是如何工作的（也就是說，我們不知道它憑藉什麼特徵來定義狗）。
探索輸入（數據）和輸出（答案）之間這個神秘的中間環節非常重要。這也是Fiddler AI正在努力解決的一個問題——開發一些工具來解讀人工智慧決策過程中最重要的「如何」和「為什麼」的問題。其中包括了解特定數據區域如何影響機器學習模型的功能，然後進行調整，使其整體影響最小化或最大化。
這一關鍵領域的影響十分廣泛，從對公平和偏見的道德關注，到更底線的質量問題，即機器學習模型性能下降時快速提醒工程師。隨著人工智慧從新興技術變成日常生活中的一部分，Fiddler AI提供的模型理解和解釋能力對於監管機構和客戶會越來越重要，未來的解決方案和報道也會越來越多。
Midjourney：創造未來的藝術品
最近，像ChatGPT這樣的文本生成人工智慧引起了廣泛關注，卻忽視了人工智慧領域的另一個進步——機器創造藝術品。與生成文本的大型語言模型一樣，這些基於變壓器的生成工具也能讓用戶輸入文字提示，然後讓人工智慧嘗試創作成品。
目前，在生成藝術領域已經出現了各種初創公司和工具，DALL-E和StableDiffusion就是兩個著名的例子。不過，人工智慧研究實驗室Midjourney憑藉其令人印象深刻的細膩逼真圖像生成平台，正處於行業領先地位，該平台最初於2022年7月進入開放測試階段。從那時起，Midjourney一直在不斷疊代和發展其產品，頻繁發布版本更新，以優化其算法創作引擎。
任何關於藝術品質量的討論都必然會進入主觀領域。但使用Midjourney生成的一幅圖像最近在科羅拉多州博覽會的美術競賽中獲得了第一名，並在此過程中引起了大量的宣傳，這表明我們可能已經跨越了某些創造性的盧比孔河（Rubicon）。
不出所料的是，人工智慧生成的藝術作品也帶來了棘手問題。從更廣泛的人工智慧將取代人類藝術家的擔憂，到更集中的版權侵權等投訴，由於將網路圖片作為人工智慧的訓練數據，Midjourney及其同類產品在藝術界並不總是受到待見。這是否有可能擾亂商業模式還有待觀察，從另一個角度看，未來高質量的生成式人工智慧有望協助人類創造力的發揮，並為「AI提示工程」發展提供了可能性。
Nvidia：為人工智慧革命提供動力的晶片
在淘金熱中，真正賺錢的是那些賣鏟子的人。雖然這種說法嚴重低估了晶片製造商Nvidia的複雜成就，但也並非完全錯誤。
多年來，Nvidia一直以開發尖端GPU而聞名，是遊戲行業的硬體推動者。但包括創始人兼長期首席執行官黃仁勛在內的領導團隊發現了一個絕佳的擴張機會，那就是讓圖形處理器（GPU）搭上人工智慧熱潮的順風車。
事實證明，能夠處理複雜、同步計算的GPU有助於機器學習所需的繁重數學運算。這使得它們成為全球數據中心的「必需品」，而像Nvidia的新型、功能強大（單價約為40000美元）的H100處理器這樣的創新產品，正好趕上了生成式人工智慧的浪潮。Nvidia的戰略先機讓英特爾和AMD等競爭對手望塵莫及。據估算，如今Nvidia在機器學習GPU市場的占有率高達95%。
正確的時間、正確的地點、正確的產品，幫助Nvidia在今年一舉突破了1萬億美元的市值，躋身全球最大、最強大的公司之列。黃仁勛憑藉在該公司的地位，如今已成為世界上最富有的人之一。簡而言之，當前的人工智慧革命是在Nvidia硬體上進行的。
讓Nvidia成為人工智慧領域一股不可忽視的力量的，並不僅僅是賣鏟子。它還通過軟體開發來鞏固自己在人工智慧領域的地位。最近，Nvidia向Recursion Pharma投資了5000萬美元，用於訓練人工智慧機器研發藥物。
Insilico Medicine：創造未來藥物
人工智慧領域的一些公司通過技術基礎設施（如下一代算法）來實現創新。另一些公司則不太關注研究方面，而是將現有技術應用於關鍵的現實問題。Insilico Medicine在這兩方面都有布局。這家總部位於香港的生物技術公司，自2014年以來一直致力於利用人工智慧研發藥物。
鑑於傳統藥物研發耗時長、成本高，利用人工智慧研發藥物一直是研究人員、臨床醫生以及投資者多年來的想法。除其他提升外，人工智慧還能幫助分析大量數據，以更高的準確度和速度識別可能的候選藥物。
挑戰在於，即使人工智慧可以幫助開發未來藥物，但「快速行動、打破常規」的高科技口號並完全適合醫學界，因為其有著嚴格的安全性和有效性要求。因此，特別是在經濟不景氣的情況下，該領域的許多初創企業都面臨著一種「生物技術寒冬」，在他們還沒有創造出任何成果的時候，均面臨著資金耗盡的風險。
Insilico Medicine似乎不存在這個問題。它籌集了4億多美元，現金充裕，並通過與多家製藥公司（包括中國的復星醫藥和法國跨國製藥公司賽諾菲）合作，利用其人工智慧平台帶來收入。該公司正在利用一系列生成式人工智慧技術來創造具有所需特性的新型分子結構，並正在解決包括癌症、纖維化、自身免疫性疾病等在內的各種醫學問題。
自2021年以來，Insilico公司已宣布了至少12種臨床前候選藥物，這意味著有足夠支持證據的藥物可以考慮進行人體測試。其中，三個候選藥物已進入人體臨床試驗階段，而且，正如今年6月披露的那樣，其中一個候選藥物——號稱是世界上首個利用生成式人工智慧設計的抗纖維化小分子抑制劑，現已進入二期臨床試驗階段。
Hugging Face：世界人工智慧圖書館
如果說Nvidia為世界上許多人工智慧模型提供了硬體端動力，那麼Hugging Face則正在構建這些機器學習應用程序的工具。Hugging Face由三位法國創業者於2016年創立，最初想法是為青少年創建一款聊天機器人應用。
然而，經過一次重大調整後，它已發展成為一個功能強大的GitHub型開源機器學習資源庫。提供demo演示、模型和數據集等執行任務所需的資源，加速機器學習構建、訓練和部署。
目前，Hugging Face的日用戶數量已超過20萬，成千上萬的企業利用其資源將人工智慧功能更好地集成到工作流程和產品中，它在現代人工智慧的發展中扮演著至關重要的角色。隨著越來越多的公司開始涉足人工智慧領域，越來越多的從業人員開始遠程工作，Hugging Face解決了市場上的一個重大需求。
Shield AI：軍隊的自主飛行員
Shield號稱已打造出「世界上最好的人工智慧飛行員」。美國空軍、美國陸軍和巴西武裝部隊都是這家市值23億美元公司的客戶，該公司利用人工智慧驅動無人機，為F·16等戰鬥機提供副駕駛服務，並協助其他航空航天和國防事務。
Shield公司由一名前海豹突擊隊隊員和一名麻省理工學院校友共同創辦，擁有軍方血統。雖然它並不是在打造日常的、面向消費者的技術，但它的成果肯定比這份榜單上其他技術都更有可能影響我們的生活——即使我們可能不會立即意識到這一點。
Shield的小型無人機系統Nova是美國歷史上首次以國防目的部署的人工智慧無人機。與此同時，其Hivemind自主堆棧可用於創建自主、人工智慧駕駛的無人機群，或為F-16戰鬥機帶來人工智慧驅動。公司表示，人工智慧不會取代高技能的軍事人員，主要目的是保護人類飛行員。Shield的人工智慧系統可以對戰場環境做出反應，而不需要GPS、通信、對位置或場景的先前了解，甚至不需要駕駛艙中人類飛行員的支持。
今年早些時候，Shield與波音公司簽署了一份「諒解備忘錄」，探討在「當前和未來國防項目的自主能力和人工智慧領域」開展戰略合作的可能性。預計在未來幾年裡，這一領域將有更多的創新，而且根據國防開支，分配的預算也會更多。
