编辑宇婷

微软和Salesforce等大型软件公司正在竞相将ChatGPT背后的技术，即生成式人工智能，纳入其产品以吸引新用户并增加利润。迅速发展的技术威胁到其他公司，这些公司花费了多年的时间来制作自动化任务的软件或构建机器学习模型，包括Databricks、Snyk、Zapier和Talkdesk等价值丰厚的初创公司。

1、Grammarly

以Grammarly为例，该公司提供一个拼写和语法检查的打字助手，其估值在2021年底的一轮融资中达到了130亿美元。当微软和其他公司将OpenAI的文字生成软件纳入其产品时，像Grammarly这样的服务可能会被碾压，Madrona Venture Group的合伙人、OctoML的首席执行官Luis Ceze表示。

“如果像Grammarly这样的公司不能很快找出自己的独特竞争模式，他们就会很快被每个其他集成LLMs的基于文本的界面所取代，”Ceze说道，LLMs是指在ChatGPT等工具中提供动力的大型语言模型。

西雅图风险投资公司Tola Capital的创始人兼董事总经理Sheila Gulati表示，除非初创公司拥有一些可以增强其模型版本的东西，例如客户数据，否则投资者将不会资助与大型语言模型竞争的初创公司。

“许多初创公司将不再拥有真正可盈利的业务，”Gulati说道。她表示，初创公司需要与大型语言模型合作，并表示：“如果他们提供的体验在功能上类似于您使用LLM时获得的体验，我会感到担忧。”

就Grammarly而言，其正在利用生成式AI来增强其产品。该公司上个月推出了一组基于OpenAI的GPT-3.5语言模型的功能，可以撰写文档、回复电子邮件等等。Grammarly的产品负责人Rahul Roy-Chowdhury表示，该公司正在超越传统业务，进入撰写内容领域。

“这也是我们的路线图的一部分”，Roy-Chowdhury说。他是一名前谷歌员工，于两年前加入Grammarly。Roy-Chowdhury表示，Grammarly使用自己的专有机器学习模型和数据集来创建新产品GrammarlyGo的个性化功能，以维护一个人的独特书写声音。

2、Talkdesk

类似地，Talkdesk是一家12年历史的软件供应商，其软件可帮助公司通过语音、聊天机器人、短信或实时聊天与客户沟通，并于2月发布了一项由OpenAI驱动的功能，可自动总结支持工作人员与客户之间的通话。它评估客户的问题是否已得到解决，以及是否需要后续操作，这通常是由员工处理的任务。公司的高级副总裁兼全球产品和工程负责人Ben Rigby表示，另一个新功能会根据情况实时重述客户代理的聊天文本的语气，使其听起来更专业、更具同情心或更道歉。

Talkdesk的估值在2021年的一轮融资中达到了104亿美元，自2019年以来一直在使用大型语言模型来构建AI技术，Rigby表示。他表示，去年夏天推出的一个功能可以扫描通话记录的文本，以查找公司支持工作人员无法回答客户问题的情况，然后更新公司的文档以提供答案。

Rigby表示，OpenAI的GPT-3和GPT-4语言模型的性能比Talkdesk以前使用的语言模型显著更好。“我们可以用GPT替换几乎所有的[技术]组件，从自然语言处理开始，因为它给我们带来了10倍的好处，”他说。

3、Snyk、Qwiet AI、Tom Siebel和CircleCI

OpenAI的技术已经在重塑网络安全工具市场，特别是那些自动扫描开发人员代码漏洞的工具。在过去的十年中，风险投资商已向这些公司投入了数十亿美元。现在，OpenAI的大型语言模型可以被训练以发现和标记代码中的漏洞。

微软拥有的开源代码库GitHub去年开始训练其OpenAI驱动的Copilot工具，以发现代码中的漏洞并提出修复建议。当开发人员输入时，Copilot使用OpenAI的模型建议代码行。GitHub还训练了该工具以识别安全漏洞，例如可能容易受到SQL注入攻击的JavaScript模式，这是一种常见的黑客技术。这些安全功能于2月份推出，以及每月每用户19美元的GitHub Copilot企业版。

这可能会对安全初创公司如Snyk、Qwiet AI（前身为Shift Left）和CircleCI构成问题，它们推广自己的代码扫描技术。Snyk已经筹集了超过10亿美元，每个用户每月至少收取57美元的费用，是Copilot的三倍。该公司已经遇到了困境：去年10月，它裁员了14%的员工。为了在12月筹集1.965亿美元，Snyk接受了74亿美元的估值，比其前一轮低了12%。Snyk拒绝发表评论。Qwiet AI没有回复请求的评论。在一份声明中，CircleCI的首席技术官Rob Zuber表示，该公司用于测试代码的工具使其区别于GitHub Copilot，后者的代码测试工具现在仅作为有限原型提供。

生成式AI还可能对自动化开发机器学习模型的初创公司构成威胁，例如DataRobot、C3 AI、Dataiku和H2O.ai等公司。其中一些公司正在尝试超越这种威胁。DataRobot通过与Microsoft的Azure OpenAI服务的集成帮助数据科学家自动生成代码以训练和运行机器学习模型，这项服务于3月份发布。

由软件行业巨头Tom Siebel领导的C3 AI在1月下旬推出了一项由AI驱动的服务，让用户可以使用自然语言文本命令搜索存储在组织中的数据。这一发布使C3 AI的股价飙升；自那时以来，股价已经回落，但仍然比公告时上涨了约40%，使该公司市值达到22亿美元。Siebel在一份电子邮件声明中表示，大型语言模型和生成式AI对于C3来说是“重要的业务加速器”。

4、Databricks

Databricks销售的工具可帮助数据科学家构建机器学习模型，以及用于存储数据的基于云的数据库，其CEO Ali Ghodsi表示，该公司在4月初发布了一个开源的大型语言模型，该模型是由其员工生成的数据进行训练的，作为内部竞赛的一部分。他表示，许多Databricks的企业客户希望使用专有数据构建自己的模型。新模型可以帮助他们做到这一点，而不违反OpenAI的许可规则，禁止使用由ChatGPT生成的文本来构建竞争产品。

5、Zapier、Workato

大型语言模型还对Zapier和Workato等公司构成挑战，其软件将不同的应用程序连接起来，以自动化个人计算任务，例如将电子邮件附件发送到Dropbox。这两家公司都是围绕与软件提供商的数千个应用程序编程接口集成的产品建立业务的。

V Squared的创始人兼技术战略顾问Vin Vashishta表示，大型语言模型很快就可以自行构建其自己的工具和API集成，一旦模型获得这种功能，“它们从提示中构建和执行任务列表的能力将使Zapier和许多其他低代码或无代码解决方案过时，”他说。Zapier的一位发言人拒绝发表评论。Workato的一位发言人没有评论。

6、Expensify

Meritech Capital的常务合伙人Alex Clayton表示，生成式AI技术可能会威胁到像Expensify这样的费用管理软件制造商，因为它可以简化创建和批准费用报告的流程。

“如果你完全取消审批流程，让产品自己为你做那件事，会怎么样？”Clayton说道。“想想不用花时间审查和批准费用报告可以节省多少小时。”

Expensify已经使用语言模型来为其聊天机器人Concierge提供动力，Concierge回答其780,000名用户在53,0000家公司的问题。当Expensify确信Concierge可以正确回答问题时，它会自动发送答案。然而，更常见的情况是，它将查询发送给员工，员工从先前使用过的答案列表中选择或编写新答案。

Expensify的首席战略官Daniel Vidal表示，该公司计划利用ChatGPT改进聊天机器人。他说，ChatGPT通常比Expensify的内部AI模型甚至比员工回答用户问题更好。

Vidal说，解决更复杂任务的AI挑战的解决方案仍然遥远。

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