辉达撑腰＋图灵奖得主投资，Cohere 成 AI 领域第三大独角兽

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最近几个月似乎每人都与 ChatGPT、Bard 等 AI 机器人聊得如火如荼，请 AI 帮忙写信、摘要、写企划。但有个普遍现象，人们切换成工作模式，生成式 AI 工具就消失了，甚至有些公司明文禁止使用。

AI能力如此强大，为什么一般公司不用？

原因其实很简单：公司资安和隐私问题太重要。没有企业敢把命脉完全交给还未发展成熟、其他大型公司掌控的AI手上。是否有办法解决这棘手问题，企业端最大化发掘生成式AI的潜力？2019年开始，就有AI新创Cohere密切关注这问题，并不断提出解决方案。

企业级生成式AI长期是相对小众且壁垒较高的市场，但Cohere凭着成熟技术和敏锐嗅觉得到大老和巨头支援。目前Cohere投资者不仅包括辉达、甲骨文、Salesforce等巨头，同时还有图灵奖得主Geoffrey Hinton、史丹佛AI教授李飞飞等。不久前YouTube前首席财务长Martin Kon也加入Cohere担任总裁和首席营运长。

乘着ChatGPT爆红的东风，今年Cohere潜力被越来越多人看到并进入估值飙升期，成为全球AIGC赛道仅次OpenAI和Antropic的第三大独角兽。

脱胎自Google，来自加拿大菁英AI圈

Cohere成立于加拿大多伦多，2019年由Aidan Gomez、Ivan Zhang和Nick Frosst共同创立。 三人都就读多伦多大学计算机科学，照入学时间推算，应该都未超过30岁。

▲ Cohere创始团队。（Source：Cohere）

Aidan Gomez在2017年就学期间参与Google Brain研究并为署名者之一发表论文〈Attention is All You Need〉，就是日后大名鼎鼎的Transformer机器学习架构开端，也是发展Google BERT、OpenAI的GPT等革命性架构的基础。

同年Aidan Gomez和同学Ivan Zhang创立非营利人工智慧研究社群For.ai，支援连结世界各地人工智慧独立研究者。毕业后Aidan Gomez至牛津大学攻读计算机科学博士，也加入“深度学习之父”、图灵奖得主Geoffrey Hinton领导的Google AI团队，基于Transformer架构进一步研究。Google Brain的Hinton团队，Aidan Gomez结识了研究机器学习和认知科学的Nick Frosst。

之后两年研究越深入，众人越了解Transformer可扩展成性能出色的大型神经网络的程度，语言任务表现十分出色，Aidan Gomez等Transformer论文作者开始思考商业化机率，除了Llion Jones仍在Google上班，其他七位作者都纷纷下海创业。

于是Aidan Comez与Nick Frosst、Ivan Zhang共同创立Cohere。与Google、微软等实力雄厚公司重金训练大模型不同，2019年Cohere成立后就专注企业端，试图根据不同企业数据客制化大语言模型。

不靠云端发展企业客制生成式AI服务

简单来说，Cohere的目标是要成为各类开发人员的预设NLP工具包，让各类开发人员都可使用大型神经网络和最先进AI解决任何语言问题，却不用依赖任何公共云端，让模型能在私有云端或终端机执行。

Cohere主要产品围绕企业日常经营三个关键领域：文本生成、文本分类和文本检索，几乎涵盖企业生产所有与文字有关的领域。文本生成部分有Summarize、Generate、Command Model三个产品。

Summarize是大型语言模型驱动的文本摘要生成器，能快速概述和总结文件关键，支援输入10万个字元和文本格式选项。Generate是内容产生器，可为各种目的产生独特内容，如电子邮件和产品描述等。这里特别介绍Command Model，是接受用户个人化命令训练的文本产生模型，也就是说，企业将数据和Command结合后，就可产生独立语言模型，能立即用于企业实际业务。

（Source：Cohere）

虽只有520亿个参数，但Command的准确性表现却超过更大模型，不久前史丹佛大学语言模型全面评估（HELM）更评为世界能力最强的大型语言模型。

文本检索有Embed、Semantic Search、Rerank三个产品。

对希望构建自己文本分析应用程式的机器学习团队，Embed可帮忙快速发现趋势，支援100多种语言。Semantic Search是强力搜寻工具，使用者只需简单接入API就可使用搜寻功能，支援基于查询含义而不只是关键词回馈资讯，且不受语言限制。Rerank基于语义相关性分析工具搜寻结果并排名，提供更丰富结果，且使用者干预或程式设计经验都要求不高。

文本分类部分主要产品为Classify，使用户个人化组织讯息帮助内容审核、使用者分析和聊天机器人体验，如透过快速标记不同类客户以执行高效客户服务，也可辨识正负面社群媒体评论了解客户回馈等。

（Source：Cohere）

Cohere商业模式是先负担创建大型Transformer神经网络成本，再将有需求公司连接到这些网络，公司按用方式付费。Cohere特点是提供私有云、终端部署、Cohere托管云端和其他云端伙伴AWS、Google等多种资料托管选项，用户可根据需要选择，拥有完全数据控制权。

对希望学习原型设计并成为社群一部分的开发者，Cohere提供免费、限制次数使用；如果想进一步生产、训练自定义模型、存取所有端点并接收增强客户支援，就需要付费。目前Cohere客户有Spotify、Jasper、HyperWrite等。

从价格看，嵌入功能预设模型每百万个Token 40美分，企业自定义模型80美分；产生功能预设模型每百万个Token 15美元，自定义模型30美元；总结功能每百万个Token 15美元。

▲ Cohere功能价格表。（Source：Cohere）

不过Cohere定价算很有优势，但OpenAI大降价后，大概也会冲击Cohere，如OpenAI嵌入模型价格直接跳水75%，每千Token只需0.0001美元，也就是1美元千万Token，价格远低于Cohere。

大老巨头力挺，Cohere进入AIGC第一阵营

瞄准企业级AI数据安全痛点的Cohere，在AI使用者端厮杀中脱颖而出，VC、科技巨头和人工智慧领域大老都投下支援票。2021年商业化后，Cohere估值也节节攀升，已达约22亿美元，AIGC领域仅次微软OpenAI和Google Anthropic阵营。Cohere成立时，人工智慧学术色彩似乎更浓郁。2021和2022年Cohere A轮和B轮融资，当时AIGC赛道投资还处于寒冬，故是谁支援Cohere？两轮投资清单可看到几位AI大老身影。

（Source：Crunchbase）

除了几个创办人在多伦多直接跟随过Geoffrey Hinton，还有史丹佛大学教授、视觉实验室负责人李飞飞，加州大学柏克莱分校教授、柏克莱人工智慧实验室主任Pieter Abbeel，多伦多大学教授、前Uber技术研究中心主任Raquel Urtasun，都是人工智慧领域的大咖。6月最新融资，因AIGC热潮，Cohere也受更多科技公司关注，有人工智慧最强“军火商”辉达及云端巨头Salesforce和甲骨文。目前融资总额达4.39亿美元。

Cohere迅速发展离不开深厚技术背景和领域选择。从大模型角度来说，Cohere可能不是最领先，但敏锐抓到AIGC企业端应用的痛点，能先满足企业安全性需求前提下，再进一步提供内容产生、摘要、搜寻等服务。

商业模式使大量公司能无需斥重金构建模型下自定义接入大型神经网络，并细分业务模组，让公司根据使用方式付费，达成双赢。从Cohere越来越高热度和OpenAI大举降价和升级API看来，AIGC战火在使用者端正蔓延到企业战场。届时，真正AI生产力革命或许才会开始。

（本文由 品玩 授权转载；首图来源：Cohere）

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