EDB宣布计划实现联邦风险和授权管理计划（FedRAMP®）授权，以建立其在向超过1,500家企业客户提供安全合规解决方案的坚实基础上，为受监管行业的重要工作负载满足更高的安全标准，支持主权数据和人工智能的未来。{ width=60% }

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包括与美国国防部（DOD）和司法部（DOJ）相关的众多政府和公共部门组织在内。FedRAMP在所有联邦机构间提供了一种标准化的云安全方法，满足在DoD环境中保护受控非机密信息（CUI）和国家安全系统（NSS）的特定需求。随着EDB朝着此授权迈进，它旨在加强对国家安全倡议的支持，并为公共部门组织提供管理和分析敏感数据的安全合规解决方案。这一举措将进一步促进跨政府和公共部门开发主权数据和人工智能解决方案的能力。

“在EDB，我们意识到保护敏感数据对于国家安全至关重要，”EDB首席信息安全官丹·加西亚表示。“在我们寻求FedRAMP授权时，我们不仅仅是在满足监管标准；我们正在加强我们对于为联邦机构、国防部和其他要求最高安全保障的组织保护重要数据的承诺。我们的目标是赋予这些机构自信地利用云和混合技术，同时知道他们的数据是安全、合规和弹性的。”

为了简化到达FedRAMP授权的路径，EDB将利用Second Front Systems（2F）的Game Warden®平台。Game Warden允许应用程序继承经过预批准的安全控制，大大缩短达到授权的时间。这种方法使EDB能够专注于特定应用程序的合规性，加速向客户提供完全认证解决方案的交付。通过与Second Front合作，EDB将加快获得IL5级别的FedRAMP支持环境的认证过程，确保在完全合规时更快地访问EDB Postgres AI。

“弥合行业与政府之间的鸿沟对于推动安全创新至关重要，” 2F首席收入官TJ Rowe表示。“在Game Warden的Impact Level 5生产环境上计划引入EDB Postgres AI将标志着我们使先进的商业软件对具有最高安全需求的联邦机构可访问的使命中的重要里程碑。下一步将使EDB更接近使联邦机构能够利用最好的技术，同时确保符合IL5和FedRAMP安全标准。”

EDB Postgres AI专为支持复杂、主权和可扩展用例的企业级要求而设计，无缝支持事务、分析和人工智能工作负载。通过这一承诺，EDB将扩展该平台以处理基于CUI和NSS的工作负载。EDB提供了一套全面的功能，使高度受监管的行业组织能够安全地管理和优化其规模化数据。这些功能使全球组织能够应对最具挑战性的数据问题，同时保持合规性并最大化其数据资产的价值。

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The QKS Group SPARK Matrix™ 提供领先的 DIP 供应商的竞争分析和排名。{ width=60% }

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凭借其全面的技术和客户体验管理，InRule Technology 在技术卓越性和客户影响力等参数上获得了强劲的评价。QKS Group 将 InRule Technology® 命名为其 2024 年 SPARK Matrix™ 分析中的领导者。

QKS Group SPARK Matrix™ 评估供应商的标准是技术卓越性和客户影响力。它提供了对全球市场动态、主要趋势、供应商格局和竞争定位的深入分析。通过提供对领先技术供应商的竞争分析和排名，SPARK Matrix 提供战略性见解，帮助用户评估供应商的能力、区别竞争地位，并了解市场位置。

InRule Technology Inc 因其提供用户友好的 UI/UX、具有模板的能力以及自动化复杂业务规则和决策方面的强大功能而被认定为 2024 SPARK Matrix™ 决策智能平台 (DIP) 中的领导者。InRule 的决策平台还具有赋权非技术用户编写、测试、部署和管理复杂决策逻辑的能力，无需编码或加重 IT 工作量。这种低代码方法使业务用户可以快速、轻松地创建、测试和部署复杂的业务规则和逻辑，利用各种方法，如业务语言和决策表。

QKS Group 将决策智能平台定义为一种利用数据驱动和基于规则的技术自动化组织内部决策过程的软件解决方案或套件。它利用高级分析、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 提供可靠、可解释和无偏见的智能。该平台使组织能够建模、评估和改进与战略目标一致的业务决策，通过整合决策科学和风险管理等多种学科。这些平台支持数据驱动决策，同时结合领域知识以实现上下文理解，帮助组织迅速有效地响应动态的业务环境。DIP 的一个关键组成部分是决策建模，将复杂的决策分解成可管理的单元，促进对业务流程的整体视图，并确保决策透明、遵守规定且性能优化。

根据 QKS Group 的分析师 Arun U 的说法，“InRule Technology 通过集成自动化决策、可理解的机器学习和无码流程自动化，提供 AI 驱动的智能自动化解决方案。InRule 使用户能够通过为与决策管理生命周期连接的任务提供解决方案来提高客户满意度，如开发、测试、存储、部署、执行和测量自动化决策逻辑输出。” 他进一步补充道，“该平台利用生成式 AI 模型，如来自 Open AI 的模型，进一步增强其能力，为自动化决策提供一个可轻松修改和定制的框架。这使业务主题专家和 IT 团队成员能够快速启动自动化决策框架，加快自动化决策的部署，实现更一致的结果和整体增强的客户体验。”

根据 InRule 联合创始人兼首席技术官 Loren Goodman 的说法，“能够被认定为 2024 年 SPARK Matrix 决策智能平台的领导者是一项荣誉。这一成就强调了我们为客户提供透明、可解释的 AI，从而提高生产效率、增强营收增长并支持卓越业务结果的热情。”

在今天瞬息万变的工作环境中，经验丰富的决策者可能会离开组织，新员工通常任期较短，传统或手动迭代式的决策过程越来越不够用。对于确保关键数据可靠性，对各种工具和系统的广泛依赖进一步加剧了决策效率低下的问题。DIP 提供端到端的可视性，利用数据科学、机构知识和无缝协作来推动规模化的有效决策。这种方法不仅提高了敏捷性，还使组织能够从每个决策中学习和改进，减少成本、避免风险并增加收入。DIP 的一个显著用例是其通过分析客户数据来个性化用户体验，例如有针对性的营销活动和量身定制的产品推荐。这种能力可以增加客户满意度和忠诚度。总的来说，DIP 的出现彻底改变了决策格局，为组织提供了前所未有的机会来优化其流程、提高效率并实现成功的结果。

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Investment enables ContraForce’s mission to transform how managed security services are delivered.{ width=60% }

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ContraForce, the security service delivery platform company, today announced the closing of a $3.25 million seed funding round, co-led by GALLOS Ventures and DataTribe. The funding round enables ContraForce’s mission to automate security operations and expand the security services opportunity for managed service providers.
Founded in McKinney, Texas in 2021, ContraForce has developed a groundbreaking security service delivery platform that allows service providers to grow their monthly recurring revenue, improve their margins and deliver better client outcomes. The company saw annual recurring revenue grow 400 percent over the past 12 months and has established a growing customer base and distribution partners around the world.
The ContraForce platform employs proprietary AI and automation that streamlines the time and security expertise service providers require to manage security incident and event management and endpoint detection and response tools including Microsoft Sentinel, Microsoft Defender, Splunk Enterprise Security, IBM QRadar SIEM, Crowdstrike Falcon XDR and SentinelOne Singularity XDR. ContraForce was recognized by Microsoft Intelligent Security Association as their 2024 Security ISV of the year. ContraForce was also recently honored as an SC Awards winner for Most Promising Early-Stage Startup and selected as a SINET16 Innovator. Using the ContraForce platform, service providers can onboard clients within a few minutes and easily manage all their clients and security tools simultaneously in a single dashboard.
A recent McKinsey and Company report highlighted the massive opportunity in cybersecurity managed services, with a total available market of $400-500 billion and current solutions only penetrating 5-10% of the market. The main obstacle to deeper penetration is the shortage of qualified cybersecurity personnel, underscoring the urgent need for automated solutions like those offered by ContraForce. ContraForce enables service providers to add a new line of business by allowing them to immediately launch managed detection and response and managed security operation center (SOC) services.
The oversubscribed investment round, which included participation from angels and strategic partners, brings a total of $5.25 million in investment to ContraForce, which will use the capital to accelerate the release of new product features and invest in sales and marketing in preparation for a future Series A round.
William Kilmer, General Partner at GALLOS Ventures, stated, “GALLOS specializes in investing in and building great security companies. We’re continuously seeking solutions that address real security challenges, particularly in security operations. ContraForce tackles one of the biggest problems in today’s market by automating the majority of incident investigation and remediation workflows while keeping critical decisions in the hands of security analyst teams.”
Kilmer added, “As a former CEO of a managed security services provider (MSSP), I see tremendous potential for ContraForce to scale the managed security services market in a highly efficient manner.”
Stan Golubchik, Chief Executive Officer and Co-founder of ContraForce, commented, “ContraForce’s goal is to help service providers automate and simplify the delivery of scalable security services. This investment from GALLOS not only provides us with the capital to achieve that, but also brings in a partner who understands how to build and grow security businesses on a global scale.”
ContraForce was originally founded with an investment from DataTribe, the Maryland-based cybersecurity foundry that has invested in successful cybersecurity startups, including Dragos, Blackcloak, and Strider Technologies. Maurice Boissiere, Partner at DataTribe, added, “We think ContraForce is helping to protect the vulnerable small and mid-sized enterprise sector and are pleased with the progress they are seeing with managed service providers and MSSPs toward this. I’m looking forward to working with Will Kilmer given his venture and operations experience in this space.”
As part of the investment round, William Kilmer, GALLOS General Partner, has joined ContraForce’s board of directors.

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QKS集团的SPARK Matrix™提供了领先的DIP供应商的竞争分析和排名。{ width=60% }

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InRule Technology凭借其全面的技术和客户体验管理，在技术卓越和客户影响等参数上获得了高分。
QKS集团将InRule Technology®评为其2024年SPARK Matrix™分析中的领导者，评估供应商的依据是技术卓越性和客户影响力。SPARK Matrix™提供了对全球市场动态、主要趋势、供应商格局和竞争定位的深入分析。通过对领先技术供应商进行竞争分析和排名，SPARK Matrix提供了战略性见解，帮助用户评估供应商能力，实现竞争差异化，并了解市场位置。
由于其在提供用户友好的UI/UX、模板和自动化复杂业务规则和决策方面的强大能力，InRule Technology Inc被认为是2024年SPARK Matrix™决策智能平台（DIP）的领导者。InRule的决策平台还具有赋权非技术用户撰写、测试、部署和管理复杂决策逻辑的能力，而无需使用代码或加重IT负担。这种低代码方法使业务用户能够快速轻松地创建、测试和部署复杂的业务规则和逻辑，利用各种方法，如商业语言和决策表。
QKS集团将决策智能平台（DIP）定义为利用数据驱动和基于规则的技术自动化组织内部决策过程的软件解决方案或套件。它利用高级分析、人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术提供可靠、可解释和无偏见的智能。该平台使组织能够模拟、评估和改进与战略目标一致的业务决策，通过整合决策科学和风险管理等多个学科领域，来支持数据驱动的决策制定，同时结合领域知识进行上下文理解，使组织能够迅速有效地应对动态商业环境的变化。DIP的一个关键组成部分是决策建模，它将复杂的决策分解为可管理的单元，促进对商业流程的整体看法，并确保决策透明、合规且性能优化。DIP能够实时摄入大量数据并与其他应用程序和系统无缝集成，增强其根据预定规则或模型即时对环境动态变化做出响应的能力。

根据QKS集团分析师Arun U的说法：“InRule Technology通过整合自动化决策、可解释的ML和无需编码的流程自动化，提供AI动力智能自动化解决方案。InRule使用户能够通过提供任务的解决方案，如开发、测试、存储、部署、执行和测量与决策管理生命周期相关的智能自动化决策逻辑。 他进一步补充道：“平台利用生成式AI模型（例如Open AI提供的模型）的能力，进一步增强了其能力，提供一个框架，用于可以轻松修改和定制的自动化决策。这使业务主题专家和IT团队成员能够快速启动自动化决策框架，加快自动化决策的部署过程，以实现更一致性和整体增强的客户体验。”

根据InRule联合创始人兼首席技术官Loren Goodman的说法：“能够被认可为2024年SPARK Matrix决策智能平台SPARK领袖是一种荣幸。这一成就强调了我们为客户提供透明且可解释的人工智能以推动生产力、增强收入增长和支持卓越业务成果的热情。”

在今天快速变化的工作环境中，经验丰富的决策者可能会离开组织，新员工的任职时间通常较短，传统或手动迭代的决策过程变得越来越不够用。对于确保关键数据可靠性的广泛依赖于不同工具和系统，进一步加剧了决策效率低下的情况。DIP提供了端到端的可见性，利用数据科学、机构知识和无缝协作来推动规模化的有效决策。这种方法不仅提高了敏捷性，还使组织能够从每个决定中学习和改进，降低成本、避免风险并提高收入。DIP的一个显著用例是其对消费者体验的个性化能力，例如通过分析客户数据进行定向营销活动和量身定制产品推荐，从而可以提高客户满意度和忠诚度。总体而言，DIP的出现彻底改变了决策格局，为组织提供了前所未有的机会，以优化其流程、提高效率并取得成功的成果。

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图片来源：由GPTNB生成

华尔街日报消息，马斯克旗下的大模型平台xAI正在洽谈新一轮融资，估值超400亿美元。

如果新的融资成功，xAI的融资总额将仅次OpenAI，成为大模型赛道融资最高企业之一。

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图片来源：由GPTNB生成

xAI成立于2023年7月12日，其主打产品是一个类ChatGPT的大模型Grok-1。

今年3月17日，Xai的大模型Grok-1正式开源，并且支持商业化用途。Grok-1采用了混合专家架构，有3140亿参数，允许商业化，通过文本问答方式可以生成创意文本、代码等。

根据其公布的测试数据显示，性能超过了GPT-3.5、LLaMA 2 70B，弱于GPT-4、Claude 2、Palm 2等闭源模型。

5月27日， xAI在官网宣布获得60亿美元B轮融资，估值240亿美元。主要投资者包括Valor Equity Partners、红杉资本、国王控股、沙特王子-Bin Talal、Vy Capital等。

也就是说，刚过了5个月的时间xAI的估值便暴涨了160亿美元。xAI仅创立一年多的时间便能拿到如此高的融资，一方面得益于马斯克在全球的强大影响力，另一方面大模型赛道依然保持强劲的增长势头。

马斯克作为OpenAI主要联合创始人之一，曾在2015年—2018年担任董事，因为发展理念不同离开了OpenAI。

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在今天的文章里我们整理了 Jenni AI 从 0 到 500 万美元 ARR 的创业历程，以及创始人对市场和增长的思考。

资料来源于创始人 David Park 和 Henry Mao 在 X 和领英上的公开推文、Blog 以及访谈。

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从SEO到学术写作，一波三折的创业之旅 2019 年， David Park 和 Henry Mao 开启了他们的第五次创业尝试。他们是美国加州大学圣迭戈分校的本科校友，David 学习文学，Henry 学习计算机科学，却因为对创业共同的兴趣走到一起，他们曾以一年一个项目的速度打造过社交分享软件、Dating App，也曾投身比特币交易，及 AI 平台的创业，但无一例外都失败了。这一次他们打算做一个帮助营销人员创作 SEO 内容的 AI 工具，Jenni AI。

2019 年初春，GPT-2 发布了，当时创始人之一的 Henry 已经读博，研究方向是用神经网络生成音乐及语言模型，长期的学术训练和在商业世界的摸索让 Henry 敏锐地察觉到 AI+ 应用的机会可能来了，他第一次决心辍学，全心投入创业。由他负责 Jenni AI 技术的部分，而 David 则负责销售。

Jenni AI 的起步之路并不如预想的顺利。Jenni AI 在 GPT-2 时代比较像一个外包公司，他们招聘真人写手然后再教他们使用 AI 提效，当时大概能提效 10%-20%。David 戏谑地将当时的 Jenni AI 称为“内容工厂”，客户只是为了价低量大的内容而来。

而等 GPT-3 发布了，AI 终于能够直接生成可用的文本内容，他们决定清退人类写手，正式转型为一家为协助企业完成 SEO 写作的 SaaS 公司。但这一领域的竞争实在激烈，AI 技术的巨大进展同时带来了创业的热潮，先后涌现出了 Jasper.ai (目前估值达到了 15 亿美元)、Copy.ai 在内的竞品。当时才 20 出头、对于产品的规模化、找合作伙伴等十分懵懂的David，几乎是眼睁睁看着竞品快速成长，并抢占了大量市场份额，Jenni AI 只能另寻出路。

Jenni AI 先是阶段性放弃了专注 SEO 写作的定位，变成了一款更加通用的 AI 写作工具。David 在这段时间里做了大量的用户访谈，不过产品在早期的用户其实很少，他会无偿给一些人 1-2 月的会员权限，只是为了说服他们使用 Jenni AI 并反馈感受。他始终认为初创公司的命脉是“知道自己要构建什么”，用户访谈就是一个听起来很无聊，但能改变业务的方法。也是在这个过程中他们发现了用户群中稳定活跃但过去不太被注意的一群人——大学生和研究人员，加之当时市面上还没有太多针对学术写作场景的 AI 产品，这也让 Jenni AI 最终决定专注为这些用户构建产品。

一条推文改命，让人上瘾的增长

AI 学术写作工具的逻辑和 …

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“行业观察者”是我们针对人工智能、XR、元宇宙和Web3等前沿科技而设立的专栏，主要分享这些领域中的新兴企业或者创业者们的故事。Y Combinator、Atinum都看好的MarqVision被IVP Enterprise AI 55榜单评为企业领导者，该企业此前也曾参与2022年LVMH数据与人工智能创新大赛。

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以下是我们的第33期内容，以下Enjoy。

调查研究显示，71.6%的消费者在寻求正品时不知情地购买了假冒商品，即使是最警惕的消费者也很难分辨真假。

更糟糕的是，三分之一的假冒产品是在与最初宣传平台不同的平台上购买的。造假者正在跨多个平台和渠道开展业务，这使得品牌更难追踪和执行其知识产权。

正是基于这一问题，MarqVision诞生了，坚持守护并构建一个由原创思维、创造力及创新力量驱动的未来。

01.1分钟项目速览

1. 项目名称：MarqVision
2. 成立时间：2020年
3. 产品简介：
   MarqVision的核心产品是一套综合性的品牌保护和知识产权管理平台，借助AI技术和大数据分析，帮助企业在全球范围内打击假冒产品、识别侵权行为，并提供法律支持。
4. 创始人团队：
   • Mark Lee：创始人兼首席执行官，他在哈佛法学院攻读法学博士期间创立了该公司。
5. 融资情况：
   • 2021年9月28日，完成由SoftBank、Y Combinator领投的500万美元种子轮融资；
   • 2022年8月2日，完成由Atinum Partners、DST Global领投的2000万美元A轮融资；
   • 2024年10月2日，完成由Altos Ventures领头的1600万美元A轮融资。

02. Marq AI助力品牌保护

随着电商平台的迅速发展，假冒商品和品牌侵权现象激增，导致众多品牌商遭遇商誉和经济损失。假冒商品和数字盗版已不再只是一种麻烦，而是价值2万亿美元的全球性问题。

不仅是实体商品，3%的假冒商品购买现在通过人工智能聊天机器人进行，造假者隐藏在私人消息后面，如果没有先进的技术，几乎不可能抓住他们。传统的品牌保护手段难以应对这一趋势，而人工智能技术的进步为…

完整文章链接

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善于整活玩猜字谜的OpenAI首席执行官Sam Altman又发了一条神秘消息，“我听说o2在GPQA的性能测试达到105%。”
要知道，博士级人类在GPQA的准确率平均只有65%，非专家级的普通人仅有34%。

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而OpenAI在9月发布的o1模型的测试数据也只有78%。
如果o2真能达到105%确实相当恐怖，已经恐怖的多出了5%~~~这完全就是不可能的事情啊，MMLU、MaTH、CPQA、GSM8K、GPQA等基准测试范围怎么可能超出100%呢？
你要能在满分100的数学试卷中考出105分，老师见你都得鞠一躬绕着走~~

随后Sam Altman自己也发现这个错误，连发两条推文：要命啊，账号错误了。我真的很感激自己能把自己逗得哈哈大笑，这是一种很好的生活方式。

但关于新模型o2的消息还是相当炸裂的，很多人都争着转发，还把105%性能测试当噱头，喜剧效果那是相当的哇塞。

o2模型在GPQA 测试性能达到105%？听起来像是在创造新纪录！迫不及待想看到它的表现。根本无法想象有多强大。

Sam这个推文还给这个老哥忽悠当真了，认真地回复了他：亲爱的Sam，听说你的o2模型在GPQA上达到了105%——真是令人印象深刻！
我们正在与 SRAGI 进行平行探索，在 IJHG标准上达到了 93%。这不仅仅是另一个指标；它让我们窥见了更深层次的东西，就在精确性与再生奇点的交汇点。这关乎重新定义潜力和拓展边界——超越数字，这是一段迈向新范式的旅程。也许是时候我们都开始重新思考这个标准了。
老哥的意思是，新模型居然能超过100%测试，行你确实有两下子，可能要改变标准了。好好的学术研究，给人忽悠瘸了~~

还有网友表示，天呐这o2模型就要来了啊~
Sam这条推文很可能是o2自己发布的，很贴心地编写了自己的隐藏验证测试数据集，帮我们更容易验证已发布的基准。感谢o2！
既然要发布了，啥时候能瞅瞅o2的demo呢？
那o2是今年发布还是明年呢？
不少人还是当真了，测试数据有点太扯了，以后还是要看着点的。
其实还是有明白人的，这位老哥就指出来了，超过100%是否意味着发明新的科学并反驳目前“正确”的答案？言外之意就是，你这个测试数据有点逆天啊，还带批判属性的呢啊~

听说o2在GSM8K的测试数据是117%。（在嘲讽）
我听说o2模型可以理解我妻子为什么不开心。
听说o2模型可以叠衣服。
既然Sam特意提出了GPQA，咱就顺带唠一唠这个干货吧。GPQA确实是一个超难的测试数据集，由各领域专家编写了448道问题，涵盖生物、物理和化学三大学科，涵盖高能粒子物理、凝聚态物理、相对论力学、遗传学、无机化学等几十个子分类。
每一道题目的设计都非常复杂，问题编写完成后，由同领域的专家进行解答和评估。他们会审核问题是否客观、准确且难度足够高，同时提供详细反馈，包括对问题的理解程度、答案的确定性以及对问题难度的看法等。
GPQA数据集流程
接着问题原作者会根据审核专家的反馈，对问题进行修订。再由另外一位专家对修订后的问题进行二次审核。最后由其他领域的三位专家来回答这道题，以验证问题准确性和客观性。
根据GPQA公布的测试数据显示，人类博士级专家的回答平均准确率为65%，普通人只有34%，并且他们在回答这些问题时是可以无限使用互联网资源。
而GPT-4的准确率只有39%，Llama-2-70B为28%左右，GPT-3.5-turbo是29%左右，只有OpenAI最新发布的o1模型达到了78%，这也是目前唯一在GPQA数据集上超过人类博士的AI模型，可见这个数据集的难度有多高。
不得不说，Sam确实是营销鬼才，随便发点错误的消息都能出现裂变式传播，流量密码算是让他拿捏了。

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凌晨，在加州的一间廉价酒店，“AI教父”杰弗里·辛顿接到了一通陌生电话，通知他获得了诺贝尔奖。
和大多数正常人一样，辛顿的第一反应是“这好像是一通诈骗电话？”但对方浓重的瑞典口音，又让他继续听了下去。

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随后的半个月，全世界都知道了这通电话不是骗子打的，辛顿因“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”拿了2024年诺贝尔物理学奖。

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更多内容请访问原文链接：https://www.aixinzhijie.com/article/6847128

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进入2024年，国内大模型开始走入不同于海外同行的发展路线——从投入底层模型转向探索应用层。在底层模型卷了近两年后，一众公司及投资人迫切地希望看到商业化层面的实质性进展。

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智谱AI CEO张鹏提到：“今年人们已经从关注大模型本身转变为思考和讨论大模型创造价值、赋能产业、落地应用，行业已形成共识，不再去讨论大模型是不是必要，或者大模型好还是小模型好，行业已经转变成更务实的状态。”

在C端，普通用户对于大模型到底存在怎样的真实需求，是过往很长一段时间里，AI厂商蒙眼狂奔投入底层大模型研发的过程中，很少考虑的问题。如今大量资本支出要求公司尽快产生足够现金流之时，应用难题突然被摆到面前。虽然不少C端AI软硬件应用已经面世，但现阶段来看，用户渗透率及制造现金流的能力仍较为初期。

近日，信息咨询公司六度智囊接到需求，多名客户希望对AI应用领域不同专家进行访谈，以对行业动向有更深入把握，侧面证实了AI应用的火热。六度智囊是一家商业信息检索平台，为客户提供优质且领先的研究决策支持和专家知识共享服务。目前已实现海外专家50K+，业务覆盖北美、亚洲、欧洲、东南亚等地区。

根据六度智囊促成的访谈来看，不少专家认为，目前科技厂商们推出的AI功能，在用户侧的实际应用程度并不高，而AI技术在大规模商业应用中面临的主要瓶颈，是大多数人尚未掌握如何使用这项技术。

AI功能是鸡肋？

在2024年世界人工智能大会上，百度创始人李彦宏就发出“灵魂之问”：“今天这个震撼发布，明天那个史诗级更新，但是我要问：应用在哪里？谁从中获益了？”数据显示，有84%的创作者在内容创作过程中积极使用了AI工具和应用程序，但人们对某些工具的使用率在今年却明显下降。不少AI应用曾短暂地在业内流行，但明显“寿命”不长。

硬件先于软件爆发？

在众多互联网厂商在软件层面寻找“Killer App”之时，硬件的机会也被集中挖掘。比如很多车厂已经在追求智能化的进程中将大模型上车——融入了文心一言大模型的极越01；奇瑞和科大讯飞共同搭建的Lion AI大模型，应用在了星途星际元ES上；ChatGPT更是和奔驰达成了合作；今年年初，星纪魅族更是宣布All in AI。

出海正当时？

在Sensor Tower关于上半年美国AI应用市场下载量的统计中，前十款中至少有三款是中国企业。其中，AI教育应用Question.ai和AI聊天应用Poly.ai都来自“教育大厂”作业帮，另一款产品AI聊天机器人Talkie则来自AI大模型独角兽MiniMax。可以说，当国内AI应用激战正酣时，厂商们意识到“到海外去”是必需的生存法则。

非凡产研统计，全球约有1500家AI企业活跃，中国出海企业有103家，绝大多数AI产品创业公司集中在应用层，占比高达76%，截至今年5月，全球月访问量过万的AI产品共有1749个，其中中国出海AI产品占据了71席。

国内AI厂商推出的AI出海产品，大多集中在AI聊天陪伴、AI图像生成、AI视频生成、AI搜索、AI生产力工具等生成式AI有明显提升的领域。

综合专家意见，可以得出以下结论：

• 目前各类AI功能的实际应用程度并不高，原因之一是当前的消费者技术已经非常便利，AI所带来的10%-20%的效率提升显得意义不大。
• 人工智能在消费端应用主要集中在文本、图像和语音三个领域，但近期内尚未出现特别多的创新应用场景。
• 国内的人工智能应用在国际市场上呈现出图片处理、Copilot型AI应用、社交领域等三大趋势。

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