OpenAI攻企业AI最大敌手、辉达也投资！独角兽新创Cohere靠“小而精”模型取胜

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谈起AI新创，OpenAI无疑是最大的一只独角兽，但在企业AI的领域，正面临一个规模较小却强大的敌人──Cohere。

2022年底开始，生成式AI让市场开始摆脱“新创寒冬”的阴霾，孵出13只预估市值超过10亿美元的独角兽，其中估值前三名的公司OpenAI、Anthropic、Inflection，竞争的都是大型语言模型和聊天机器人产品的领域，但紧追在后的Cohere，锁定的不是一般2C用户，而是更窄的2B企业领域。

靠着独特的商业模式，Cohere快速获得市场的关注，在今年6月宣布取得2.7亿美元的C轮融资，估值达到22亿美元，其中投资人阵容一字排开，包括辉达（NVIDIA）、甲骨文（Oracle）、Salesforce等硅谷巨头。今年8月，美国科技媒体《The Information》又报道Cohere正准备启动新一轮融资的消息，估值可望冲上30亿美元。

Cohere锁定企业AI的赛道。

图／ Cohere

Cohere在做什么? 优势是什么？

虽然目前居于AI新创估值第四，Cohere仍然被视为OpenAI的强劲对手，因为Cohere锁定了OpenAI虎视眈眈的“企业AI”这条相对狭窄的赛道，并且和OpenAI庞大的模型相反，采用更小的参数、更大的客制化弹性来打天下。

Cohere v.s OpenAI

这种模式更容易取得企业客户的信任，例如和企业深度合作的顾问谘询公司麦肯锡（McKinsey）就选择Cohere做为首家合作的LLM厂商。“客户在AI领域考虑的是成本、智慧财产权保护和消费者隐私，我们发现Cohere是最好的解决方案之一”麦肯锡高级合伙人班．艾伦维格（Ben Ellencweig）在《路透社》的采访中提起关键优势，也是Cohere锁定的企业痛点。

优势1：更小的模型，导入弹性高

在成本方面，Cohere的优势在于“小而精”的模型，供企业挑选使用，代表模型不需要什么都懂，只要在至少一个专门领域变成专家就可以。比起其他LLM动辄千亿以上的参数量和万张GPU的资源，成本效益更高，让资源有限的企业选择自己想要的应用购买服务。

Cohere锁定企业三大领域AI应用
◆文本生成：摘要文件内容的Summarize、生成文字叙述的Generate、能加入数据客制化训练的Command Model
◆文本检索：快速评估文件品质的Embed、可以用文字含意查询的搜寻工具Semantic Sea问字rch、用语义搜寻并为搜寻结果排名的Rerank
◆文本分类：自动标记并分类不同文字内容的Classify

只专精在三大领域，就像只卖三种料理的餐厅，出菜快速又好吃。

丹佛大学的HELM语言模型评估就显示，Cohere旗下规模最大的文本生成模型Command，只用520亿个参数训练，准确性表现却比3倍大参数的知名模型都更好，其中也包括OpenAI用了1750亿个参数训练的GPT-3。

因为模型小，就算部署在企业内部的资料中心也不用消耗太多资源，Cohere甚至直接在官网标题写下“可扩充、可负担的AI价格”（Scalable, affordable AI Pricing），让便宜和弹性成为吸客优势。最低价的Embed模型每百万个Token（文本最小单位）只要40美分，最高价的自定义模型Command Model则是每百万Token 30美元。至于OpenAI在价格调降后，GPT-4每百万Token输入加输出整套服务是40美元。

Cohere官网有完整的价格计算机，方便客户导入前试算成本。

图／ Cohere官网

优势2：安全性和隐私保护

在资料保护方面，Cohere的优势在于多元的部署环境，除了大型云端厂商AWS、Google等选项，也可以选择放在Cohere的资料中心，但若是资料太机密，无法经手其他公司，也可以选择放在私有云或地端，也就是企业自家的资料中心或服务器中运行。

能够提供企业多种选项，Cohere自诩为一家“中立的服务提供者”，因为比起OpenAI和微软深度绑定的模式，Cohere的客户有更多弹性根据需要选择部署环境，拥有完全数据控制权，即使是不信任AI，或者不愿意让自家产业秘密被喂给AI模型的公司，都有机会选用Cohere的服务。

企业在导入生成式AI时往往会面临成本和安全性的双重挑战。

图／ NicoElNino via shutterstock

小参数模型、大厂人脉支援，解决GPU难题

身为新创，Cohere在创立初期的GPU等基础建设资源，都难以和微软等大厂相抗衡，于是靠着小参数模型策略，不只降低前期GPU用量，同时也解决企业导入AI时GPU消耗量的问题。

锁定企业级AI的策略也让Cohere获得志同道合的科技大厂支持，包括商用软件巨头甲骨文和Salesforce，以及几乎独霸市场的AI GPU提供商辉达都下手支援。

其中辉达在AI崛起后，开始大手笔在新创领域“下注”，紧跟市场最创新的服务和最热门的应用，自2018年以来，辉达参与的前5大创投交易都发生在今年，而Cohere是这波最大动作的投资，一年内投注两次。

获得辉达的奥援，等于具备在AI时代最需要的“人脉”Cohere有机会比同期新创更容易获得AI时代最必要的资源，例如Cohere在10月就宣布导入NVIDIA推理服务器Triton，指出“能最大限度地发挥NVIDIA GPU的潜力”，降低模型推理的延迟度，也能提高整体资料处理量。

在不断攀升的GPU成本下，AI几乎已经变成资本密集的产业，中国台湾AI新创满拓科技创办人吴昕益更形容这是一场“大公司才能玩得起的游戏”。Cohere锁定小而精的商业模式，让资源有限的中小企业、新创，也有机会掌握AI力量。

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责任编辑：林美欣

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