随着 OpenAI 聊天机器人 ChatGPT 持续走红，越来越多开发企业软件的初创公司开始将其背后的生成式人工智能技术引入商业软件，希望借此吸引企业客户与投资者关注。市场研究机构预计，到2030年，全球生成式人工智能市场规模将接近1093.7亿美元，年复合增长率达到34.6%。
生成式人工智能是 ChatGPT 及其他语言理解应用的重要基础。根据 PitchBook Data 的统计，2022年全球风投机构向生成式人工智能软件初创公司投资约13亿美元，共完成78笔交易。该机构指出，这一年的相关投资金额已接近此前五年同类公司融资总和，而且这一情况还是在整体交易节奏放缓的背景下出现的。
资本快速涌入生成式人工智能赛道
在2022年第四季度规模最大的风险投资交易中，有两笔投向了生成式人工智能企业。2022年10月，位于美国得州奥斯汀的 Jasper 宣布完成1.25亿美元A轮融资，估值达到15亿美元，投资方包括 Insight Partners、Coatue 和 Bessemer Venture Partners。同期，生成式人工智能公司 Stability AI 也宣布完成1.01亿美元种子轮融资，由 Coatue、Lightspeed Venture Partners 和 O’Shaughnessy Ventures LLC 领投。
这类软件通常基于大规模语言模型或生成式预训练转换器处理海量数据，并依据简短提示生成新的文本、图像以及代码内容。
据瑞银集团估计，OpenAI 于2022年11月推出的 ChatGPT 在今年1月已吸引超过1亿月活用户。分析人士认为，这种爆发式增长正在推动更多初创公司把生成式人工智能从公众应用场景带入企业市场。当前，不少公司正围绕 ChatGPT 的语言模型开发企业应用，或推出具备类似能力的生成式人工智能工具。
普华永道合伙人布雷特·格林斯坦表示，目前市场讨论的重点，大多集中在如何利用生成式人工智能构建真正具备创新性的企业功能，因为任何人都可以通过互联网接触到公开系统。
他还指出，初创公司可以结合自有数据，对底层语言模型进行微调，从而开发出大量适用于企业场景的软件产品。他认为，生成式人工智能在过去一年迈过了关键门槛，已经能够较好地承担许多知识工作者的实际任务。
企业应用成为竞争焦点
虽然很多大型企业正在尝试将 ChatGPT 集成进现有技术栈，但初创公司更希望基于这类底层能力打造定制化工具，并直接向企业销售。
总部位于美国加州帕洛阿尔托的 SambaNova Systems 就是其中之一。该公司软件产品副总裁 PD Singh 表示，企业客户覆盖范围很广，从叫车平台、体育品牌特许经营方，到评估机构、科技公司以及银行、金融和保险企业。
据介绍，SambaNova 是较早布局基础预训练模型的公司之一，其模型同样支持语言理解能力。近期，该公司推出了一套面向企业的生成式人工智能系统，其中包括为银行、律师事务所、医疗机构等行业专门训练的聊天机器人。
SambaNova 成立已有6年。公司在2021年4月完成6.76亿美元D轮融资，估值超过50亿美元，投资方包括淡马锡、新加坡政府投资公司、英特尔资本、GV 以及由贝莱德管理的基金和账户。
不过，PD Singh 也提醒，由于外界普遍担心 ChatGPT 可能出现错误答案或生成难以理解的内容，企业在部署这类新工具时更适合采取循序渐进的方式，先在小范围用户中测试，再逐步扩展。
营销、内容与内部管理场景最受关注
位于旧金山的 Typeface 主要开发能够为企业自动生成个性化营销内容的软件。该公司近期宣布完成6500万美元种子轮融资，且获得超额认购，投资方包括 Lightspeed Venture Partners、GV、微软旗下基金 M12 和 Menlo Ventures。
Typeface 首席执行官 Abhay Parasnis 表示，公司整合了多个生成式人工智能平台，包括 GPT 和 Stable Diffusion，并可为每家企业客户定制专属模型。他强调，公司从成立起就聚焦企业级应用场景。目前，其产品已被营销、广告、销售、人力资源和客户支持等多个部门使用。
除了面向客户的业务场景，创业公司也在为企业内部管理提供生成式人工智能工具。位于美国俄勒冈州比弗顿的 RFPIO 获得2650万美元投资，并推出了一款集成 GPT 的软件，主要用于快速检查建议书、安全问卷、尽职调查材料及其他书面回复文件中的语法、拼写和标点问题。
RFPIO 联合创始人兼首席信息与产品官 AJ Sunder 表示，这款产品并不只是简单的拼写检查工具，它还能将被动语态改为主动语态、优化措辞、提升可读性、扩展重点内容以及总结长文本。目前，公司在全球拥有近2000家商业客户。
他表示，RFPIO 正在对 ChatGPT 底层语言模型进行微调，使其能够在客户系统中基于经过验证的可信内容来编辑和生成书面回复。
不过，AJ Sunder 也承认，由于 ChatGPT 训练自公开互联网资料，天然存在输出不准确结果的风险。他认为，许多企业之所以对生成式人工智能仍保持谨慎，一个重要原因在于这项底层技术仍处于早期阶段，而且演进速度极快。
热度之下，落地能力决定长期价值
从融资趋势到产品布局可以看出，生成式人工智能已成为企业软件领域最受关注的新方向之一。无论是营销内容生成、行业知识助手，还是企业内部文档处理工具，初创公司都在尝试将通用模型能力转化为更贴近业务场景的产品。
但在市场热度持续升温的同时，企业级应用仍需要面对准确性、可控性、合规性以及部署节奏等现实问题。对于这些初创公司来说，真正决定竞争力的，最终还是能否把生成式人工智能稳定、安全地融入企业工作流中，并持续创造可衡量的业务价值。
