整理 | 王軼群
責編 | 唐小引
出品丨AI 科技大本營（ID：rgznai100）
ChatGPT帶來的生成式人工智慧熱浪，促使眾多企業爭先恐後地試圖實作生成式人工智慧的最新進展。一個新的幫助企業開發和部署人工智慧驅動的應用程式的科技經濟體系，隨之出現。
這一點從富比士第六屆年度 AI 50 榜單中可見一斑，其中生成式AI初創企業占據多數席位。該榜單由紅杉資本和 Meritech Capital 合作制作，旨在表彰全球最有前途的AI初創公司。
富比士 AI 50：AI 公司呈現出良好的商業前景
榜單上估值最大的三家公司分別是OpenAI、 Databricks、Anthropic，估值依次為860 億美元、430 億美元、 184 億美元。對於 AI 50 上的初創公司來說，其AI技術已經從捕捉客戶的想象力發展到獲取數十億美元的集體收入。今年 AI 50 強的公司總共籌集了347億美元的資金，2023年上榜的50家公司總共獲得了272億美元的融資。
這347億美元的資金中，近三分之一來自 OpenAI，這要歸功於微軟約 100 億美元的投資。更多來自其他新興人工智慧研究公司，如 Anthropic（籌集 77 億美元）、Cohere（4.45 億美元）和 Mistral AI（5.28 億美元）。它們背後是大量幫助公司實施該技術的基礎設施工具。Baseten、LangChain 和 Unstructed 等許多公司在慶祝 2023 年增長指標蓬勃發展後首次登上 AI 50。
（圖片截取自富比士 AI 50 榜單官網）
【富比士】雜誌的編輯及 AI 50 榜單負責人 Kenrick Cai 與紅杉資本集團合夥人兼 AI 50 數據合作夥伴 Konstantine Buhler 討論了今年榜單的調查結果和新興趨勢。
Konstantine Buhler 談到：今年入選 AI 50 榜單的企業都有出色的收入和財務增長。商業公司正展現出強勁的收入增長，AI 公司呈現出良好的商業前景，這一現象對AI行業來說是令人振奮的。其中一項原因是，入選的很多公司都處在生產力創造的領域。比如像Notion這樣的公司，在生產力領域有深厚的積累，是筆記記錄和線上知識庫的優秀代表。
Konstantine Buhler 強調：AI 一直在不斷演進，我們正處在一個特殊時刻。5年之後，AI 或許將會有截然不同的面貌，這幾乎成了 AI 定義的一部份。這就是，今天的榜單與2019年的榜單截然不同的原因，技術發生了很大的變化。彼時，AI 技術領域中自動駕駛技術與電腦視覺占多數，那時有很多 AI 視覺公司和自動駕駛公司上榜。當時正是此類技術熱度的巔峰時期。而如今，這些技術並非業界首要關註的，但其重要性仍不可忽視。比如電腦視覺，並不是炒作，而已經在工業生產領域得到了很好的套用。自動駕駛技術也是如此。
Konstantine Buhler 還表示：技術的發展並沒有令人覺得可怕，反倒是社會影響與人們對之的反應令人警覺。他認為，政府的介入及協助對如何使用技術進行教育培訓顯得非常重要。同時，企業也須盡責。
【富比士】雜誌還與上榜企業Notion、Perplexity的創始人進行了對話。
Notion：用「樂高」式創新對壘傳統文件
Notion 是一款由人工智慧驅動的生產力工具，以其「樂高」式的創新，正在向 Google Docs 和 Microsoft Office 等傳統文件發起挑戰。該公司在 2024 年的【富比士】AI 50 強榜單中脫穎而出，其流行程度的快速上升也得到了社交媒體上大量 Notion 教程的證實。
Kenrick Cai 在 Notion 的舊金山總部對話公司聯合創始人及 CEO Ivan Zhao，深入探討了 Notion 的企業哲學和經營策略。
Kenrick Cai ：Notion入選了我們的 AI-50 榜單，這是最有潛力的人工智慧創業公司名單，也是它首次入選。那麽，請你告訴我一些關於 Notion 的事情。如何描述 Notion 的本質？
Ivan Zhao ： 我們通常被人們認為是一款生產力軟體，能夠滿足你日常工作和生活中的需求。人們使用 Notion 來編寫文件，跟蹤筆記，管理公司知識庫，管理任務和計畫。你可以用它來做很多不同的事情。Notion 之所以具有如此大的靈活性，是因為我們一開始並不是作為一款生產力軟體。 我們的靈感來自於早期的計算理念，那就是讓每個人都能創造自己的工具。
在我大學的最後一年，我讀了 Douglas Engelbart 的一篇論文，名為"擴充套件人類智慧"的論文，這篇論文寫於 60 年代。他做了一個極其出色的演示，展示了人們如何借助電腦做幾乎所有的事情，在個人生活中，和工作生活中。這給我創造 Notion 的靈感，它就像是軟體的樂高積木，人們可以將其用於各種不同的目的，在他們的事業和個人生活中。
Kenrick Cai ： 我想回到最開始的時候。在你甚至還沒有 Notion 的原型之前，我和第一輪資本的創始人之一 Josh Coppelman 交談過。他告訴我你的提案非常獨特。關於那次談論的內容，你還記得些什麽？你當時的想法是什麽？這和你對 Notion 的構想有何關聯？
Ivan Zhao ： 紙質媒介的可塑性非常強且非常易用，你可以在上面記下各種東西，甚至可以影印上百種不同的資訊，但我們現在的軟體還做不到這一點，即使已經發展到可以談論 AI 的地步，我們仍然無法將這種功能套用到人們日常使用的軟體上，所以，這些軟體既沒有紙張那樣的多功能性，也沒有紙張那樣的易用性。
Notion 的核心理念是如何打造一款像紙張一樣的軟體 ：它可以成為承載資訊的容器，可以放大也可以縮小，甚至可以被幼稚園的小朋友輕松修改，也能滿足官僚們用來管理企業的需求。這種理念正是 Notion 的精髓所在，我想這也是 Josh 等人對 Notion 的欣賞之處，他們對這樣的問題進行了深入的思考。
Kenrick Cai ：2016 年夏天，你們推出了 1.0 版本的 Notion，突然之間獲得了使用者的關註，人們真的很喜歡這款新產品。最初面臨的挑戰是什麽？又是什麽因素使得產品突然走紅？
Ivan Zhao ： 我們的使命是讓人們有能力制作和客製他們自己的軟體。這是為了提升人類的智慧。那麽這個產品到底是什麽樣的呢？
我的認識是，大多數人並不想建立軟體。沒有人會在一覺醒來就想，嘿，我想在這個工具裏建立自己的計畫，對吧？沒有人會這麽做。 人們想解決眼前的問題，使用現成的軟體，或許在後續的使用中進行些許調整。
所以我和我們 Notion 在那個時期的轉變是，我們不能直接給使用者一個軟體構建工具。 我們需要把 Notion 包裝成一個通用的生產力軟體 ，像是文件工具，電子試算表，或者是人們每天都在使用的計畫管理跟蹤工具。這就好比是在青花菜上撒了點糖，讓其更具吸重力。
一旦人們熟悉了 Notion 的使用，看到我們正在解決他們的日常問題，他們就會意識到，原來這個 Notion 軟體就像由樂高積木構成的，他們可以像玩樂高玩具一樣對其進行調整和修改。這就是我們的頓悟所在。
因此，我們根據這種理念重塑了一個產品，使其更易於接觸，能直接融入人們的工作和生活，迅速獲得關註。這是我們開始獲得一些影響力的方式。
Kenrick Cai ： 你能告訴我，人們今天在 Notion 中使用 AI 的最常見方式是什麽嗎？
Ivan Zhao ： 目前，主要有三種使用 Notion 中 AI 的方式。
首先，我們最常見的用例是寫作。Notion 是一個 文件編輯器 。與其去一個 AI 聊天產品，復制貼上資訊，然後回到你的文件或節點產品，不如使用內建 AI 的 Notion。它可以為你提供初稿，幫你改進寫作，幫你轉譯，所有這些優點都在你編寫的地方。
第二種，我們還提供了 資料庫和電子試算表 服務。因此，AI 可以自動幫你更新和整理資料庫中的所有資訊。
第三種，我們最近推出了 AI 問答 這個產品。Notion 也是一個知識產品，是一個知識庫的產品。因此，不需要去搜尋找到相關的文件，然後閱讀並找到答案，Notion 可以立刻給你答案。我們稱之為，Notion 問答就像是你的團隊的完美記憶，仿佛你自己具有完美的記憶一樣。
我不再專註於整理我的檔，而是直接將它們放入 Notion。如果我有問題，我只需在手機上提問，就能立即得到答案。這從根本上改變了我使用 Notion 的方式，和許多人在工作和生活中使用 Notion 的方式。 你不必過於有條理，因為人工智慧可以替你做這個。這就是語言模型的力量 ，它能深入理解你輸入的資訊。它可以幫助你總結，找到重要的資訊。你不再需要閱讀所有的內容。
Kenrick Cai ： 我為 Notion 以及你寫了一篇雜誌文章，采訪了很多熟悉這家公司的人，熟悉產品以及你本人的人。其中反復被提起的一個觀點是，辦公室的一切，從家具到美學設計，都是 Notion 軟體的體現，Notion 的產品，反之亦然。你能跟我談談你對設計的理念，以及這如何套用到你在 Notion 的工作中嗎？
Ivan Zhao ： 我認為，我們的工作和生活最終都反映出我們的價值觀。我們希望在世界上創造更多的是什麽？我深受早期電腦先驅 Engelbart 的啟發，他們希望 用電腦提升人類的智慧 ，這就是我的價值觀，也一直是這家公司的價值觀。
我們也受到像 Alto 這樣的人創造的經典家具的啟發，我們希望 創造高品質、經典、優雅的軟體 。這些價值觀都是相連的，你可以透過學習歷史，從過去的人或者其他行業的藝術、科學、電影中得到啟發。你可以從各個領域汲取靈感，明確你的價值觀，創造出對人類有益的東西。這就是我在 Notion 制作軟體，為下一代人構建普遍工具的動力和靈感。
有使用者在視訊下方評論稱：「我幾周前才開始使用 Notion，它的靈活性和可客製性給我留下了深刻的印象。我現在正計劃帶著它去旅行。與使用 Google 文件的類似計畫相比，這是天壤之別，更加靈活和流暢。」「Notion變得如此有用，以至於沒有它就無法生活。」「請讓它更快些。」
Perplexity：是時候改變搜尋模式了
Perplexity 也是本次富比士榜單上的新成員， Kenrick Cai 采訪了Perplexity 聯合創始人兼 CEO Aravind Srinivas。
Kenrick Cai : 你之前在 OpenAI 和 Google 工作過，然後你創辦了這家公司。你為什麽要創辦這家公司？公司的創立有什麽背後的故事嗎？
Aravind Srinivas : 公司是在 2022 年 8 月成立的。我一直對創業感興趣，自從 2019 年開始，在我到柏克萊攻讀博士學位並有很多實習機會的時候。當時 AI 研究還處在一個還未準備好轉化為產品的階段，但這個情況在 2021 年開始有所改變。我們聽到了一些傳聞說有些像 Jasper 這樣的初創企業 透過在 OpenAI 模型的基礎上開發成功獲得了大量收入。
Kenrick Cai : DALL-E 是我最早看到的例子它起初是一個研究計畫但釋出之後它卻像一個可供人們使用的產品。比如 OpenAI 的影像生成產品？
Aravind Srinivas : 沒錯。GitHub Copilot 原本只是一個模型但後來它變成了一款非常棒的程式碼自動補全產品。所以，直到那個時候人們對創業的思考方式是，你需要先經營好業務然後再加入人工智慧的元素。
現在的思維模式轉變了，你可以直接以人工智慧為基礎來建立業務。模型本身就可以作為一項業務。我感覺我終於有機會參與這場遊戲。但我的想法更多的是，我們應該去打造一個產品而不是去做另一個基礎模型公司。這樣的想法吸引了 Elad Gil 和 Nat Friedman 等投資者的興趣我希望這也是一個階段，那時 OpenAI 甚至還沒有興趣開發自家的主打產品，他們更傾向於發展作為團隊的 API 業務。
Kenrick Cai : 對，那是當時的普遍觀點。
Aravind Srinivas : 同時，像來自 OpenAI 以外的其他人的成功，像 MidJourney，Jasper，Copy，以及 GitHub 的 Copilot 等都充分證明了你可以利用這些模型構建出非常棒的產品體驗。都充分證明了你可以利用這些模型構建出非常棒的產品體驗。因此，我們也開始懷揣這樣的雄心壯誌。然後，我想說， Google 的創始人 Larry 和 Sergey 深深地啟發了我，因為作為一名研究人員，我一直在尋找和我背景相似的創業者的例子。我一直在尋找和我背景相似的創業者的例子。而像祖克柏，蓋茲，賈伯斯這樣的典型例子，都是在大學本科階段就輟學創業的。所以我無法真正認同他們的故事。所以，我一直有一種強烈的願望，希望能參與到一個旅程中，那裏的研究背景可以幫助你建立產品。以一種與典型消費品制造商截然不同的方式。結果發現，當你開始思考所有這些想法時，你總是會回到搜尋這個主題上來。就像我們開始致力於許多基於大語言模型的產品理念，如數據分析師、AI 數據分析師等。但最後我們都會回到搜尋你的資料庫，搜尋你的表格，搜尋你的電子試算表這樣的想法上。有一天，我們突然意識到，為什麽我們要把自己限制在這麽多狹窄的領域呢？這是投資者讓我們思考的問題。 如果我們嘗試更有野心一些並嘗試在整個網路上進行搜尋會怎樣呢？
Kenrick Cai : 是的，這最終成為了核心產品的理念。那麽，Perplexity 是什麽？為什麽它在商業領袖中受到了這樣的歡迎？
Aravind Srinivas : Perplexity 是一個問答。你可以直接在此提問並獲取答案。答案會附有參照，參考資料，就像你完成工作需要調查核實一樣。這實際上與我們在學術界的背景非常相似，比如當你寫一篇論文時，你在論文中寫的每一句話都應該用同行評審的引文來支持。所以我們有同樣的原則。如果我們將這個原則融入到 AI 聊天機器人中會怎樣呢，否則它會根據它記住的東西和它的模型和權重說出它想說的任何東西。這就是 AI 聊天機器人的運作方式。所以我們采取了一種不同的策略。我們認為， 人們在獲取資訊和知識時，與這些媒介互動的方式應該盡可能準確，獲取的資訊也應該是即時的 。要做到這兩點，唯一的方法就是讓它的行為像記者或學者一樣，總是去進行背景調查，然後再寫出答案。這就是為什麽它是一個基於事實的答案引擎。 與 Google 的區別在於，你可以與它進行對話、提問，就像一次自然的對話 。比如你現在正在向我提問，你提的不是關鍵詞，這是一種完全不同的互動模式。 我們覺得現在是時候改變搜尋模式了。
Kenrick Cai : 人們是如何使用這個套用的呢？他們是否用它替代 Google，還是在使用 Google 的同時也使用它？
Aravind Srinivas : 人們以各種方式使用它有人把它當作替代品，但他們並非主流。這就形成了一種觀點，對嗎？當然，對這種觀點有持懷疑態度的人。也有相信的人。但是我們的成功完全不取決於 Google 能否做得好。人們既可以使用 Google，也可以同時使用 Perplexity。只要滿足 Larry Page 的"牙刷測試"就行。Larry Page 有一個著名的標準，即 Google 是否應該推出一個產品，取決於人們是否能每天至少使用它兩次。我認為 Perplexity 正在朝這個標準靠近。我們的產品還沒有達到每個使用者每天至少使用兩次的水平。但我們有可能做到，而且使用者同時使用 Google 並不會有任何影響。他們只要有兩個需要深入探討的問題就行，因為他們仍然可以使用 Google 快速尋找一些子論壇，或者亞馬遜網站的某個頁面，或者其他類似的內容，對嗎？那就不需要使用 Perplexity。如果你只是在瀏覽網頁，比如去 booking.com，或者 Airbnb.com，那就沒必要找我們。事實上，這樣會更慢。像我們的資源會載入得更慢。我們永遠無法達到像 Google 的那種 200 毫秒的瞬間載入時間。但是，如果你想知道"我應該選擇 Airbnb 還是 Vrbo？"之類的問題，我們可以提供答案。
Kenrick Cai : 那麽現在公眾對它的使用情況如何呢？
Aravind Srinivas : 是的，我們每天收到幾百萬次查詢，甚至是個位數百萬次查詢，這實際上是個很大的成就，因為在我們剛開始提供服務的那一天，我們只收到了 2000 次查詢。
Kenrick Cai : 那你們是什麽時候開始營運的呢？
Aravind Sriniva s : 2022 年 12 月 7 日。在 ChatGPT 上線一周後。一年半。
Kenrick Ca i : 大約一年三個月，一年四個月。
Aravind Srinivas : 所以我們的使用量在大幅增長。這也是我們的一個重要指標。我來解釋一下原因。追蹤使用者的數量並不重要，就像有人僅僅是來看了看你的產品，然後就再也沒有回來。但是他們一個月內可能兩次使用你的產品。實際上，查詢的次數才是對公司最重要的，因為它能告訴你產品的使用情況，同時也為你提供了數據。你可以檢視使用者的錯誤查詢，進行改善。你也可能會收集更大的數據集，了解在 AI 聊天機器人中，哪些頁面對於獲取準確數據最為重要。並以此為依據最佳化你們的爬蟲程式。在網路上優先選擇領域。網路如此龐大，你無法像谷歌那樣再次建立起完整的索引，你已經晚了。你已經晚了二十年。但是你能看到網路上所有對日常問題回答有用的部份。
Kenrick Cai : 那麽，你認為成功是什麽樣子？是成為一個市值 2000 億的公司，還是你有其他的期望？
Aravind Srinivas : 我並不認為這僅僅是基於市值的。更多的是我們想改變這個模式。就像改變使用者習慣，這是最難的，對吧？有句話說，永遠不要對抗使用者習慣。所以我認為我們想達到 Larry Page 提出的標準，就像是對 AI 答題引擎的牙刷測試，至少每天使用兩次。我們也授權以從每天一次開始。我認為這甚至比那個還要謙虛。每天工作一次，然後早上刷牙。
Kenrick Cai : 是的。我們可以從這點出發，一路走下去，一定能走得很遠。在此基礎上建立新的商業模式。谷歌不僅在搜尋創新上做得很好，而且 AdWords 是人類歷史上最偉大的商業模式之一，利潤率極高，而且隨著業務的擴大，利潤也在不斷增長。那麽對於 AI 回答機器人來說，有沒有類似的商業模式？
Aravind Srinivas : 沒人知道。
Kenrick Cai : 你用的是哪種人工智慧？你在日常生活中如何使用 Perplexity，你還使用了哪些其他工具呢？
Aravind Srinivas : 我每天都會使用 Perplexity，不僅因為我需要不斷進行測試，我每天至少需要查詢二十多次。其中，三四次可能是為了測試。其他的則是常規使用。比如，今天早上，我查詢了一些籌集了超過 2.5 億美元資金的公司的統計數據。就像昨天我查詢了 Facebook 所有融資輪的歷史記錄一樣，這需要你開啟大約六到七個不同的連結，從每一個連結中抽取部份資訊，從各處收集資訊的點點滴滴，然後整合和總結。但是 Perplexity 給我提供答案的速度令人震驚。
Kenrick Cai : 沒錯。
Aravind Srinivas : 我過去使用它的次數非常多。比如我向未婚妻求婚的時候，我們需要找一個可以買得起鉆石戒指的地方。然後我就找到了…
Kenrick Cai : 你是用 Perplexity 求婚的嗎？
Aravind Srinivas : 我確實是在使用它。當然，還有很多其他的例子，比如我冬天去傑克森的時候，我希望找到一雙不會讓我滑倒的鞋，因為我看了很多 YouTube 上的視訊，很多人因為鞋子的關系而不小心滑倒。我過去在雪地裏滑倒的次數很多。因此，我可以提出非常針對性的查詢，如何才能做得好，做得對。這就是 Perplexity 的神奇之處。我有時會用 ChatGPT 來使用 DALL-E 3 功能。如果我需要制作投影片並插入一些圖示，使用它可以很輕松地完成。我也用 MidJourney 來進行一些設計，比如，和我的設計師一起叠代影像生成，例如品牌設計。
Kenrick Cai : 其實我並不怎麽用它寫作。我所有的東西都是我自己寫的。即使是現在，我也不喜歡自動完成式的寫作，感覺很不自然。Perplexity 對你的工作產生了巨大的影響。
Aravind Srinivas : 我更把它當作一個搜尋工具來用。我依然不喜歡用 AI 寫作。所以我寫的任何東西，備忘錄或者資訊，我都自己寫。
該采訪視訊下方使用者評論道：「太勵誌了，夥計！」「期待看到他們如何與消費者建立信任。除了谷歌可以節省一些時間之外，為什麽人們會從谷歌轉向困惑呢？人們真的會相信單一的事實來源嗎？」「谷歌仍然是免費的。即使它比谷歌更好，我為什麽要為此付費？我的意思是它可以節省我一些時間，但這還不足以支付訂閱費用。」
人們對技術範式的變革的態度和對AI工具的使用偏好不盡相同，但不可否認的是，生成式AI的浪潮正在改變人機互動方式，在生產力創造領域帶來新變化。
就像富比士在 AI 50 榜單前寫的那樣：「機器人撰寫的論文和穿著羽絨服的教皇圖片讓人們對AI的興趣陡增，並將AI的觸角延伸到了矽谷的實驗室和初創公司辦公室之外，進而又推動了一系列人工智慧新業務的發展。」
參考連結：
https://www.forbes.com/lists/ai50/?sh=28c21913290f
https://twitter.com/dotey/status/1779679009934074088
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