随着大型科技公司竞相构建或合作开发新的语言模型，并将其整合到软件和搜索服务中，人们根本无法避开人工智能的喧嚣。底层技术的进步速度之快，以至于我们看到了要求暂停相关工作的呼吁，以及国会就此事质询科技界领袖的情况。
《The Exchange》探讨初创企业、市场与资金。
然而，尽管 ChatGPT 和其他类似工具广受欢迎，但当前人工智能竞赛中有一个较少被讨论的侧面：企业领域。
来自上市公司 Appian 和初创公司 Neeva（后者旨在打造能与巨头产品相抗衡的搜索引擎）的最新新闻表明，为大型企业构建 AI 工具和服务的竞争参与者数量预计将保持健康水平。鉴于向大型 corporations 销售软件可能带来的丰厚利润，这些玩家追逐的并非一个小众市场。
在当前的语境下，TechCrunch+近几周多次报道了企业级人工智能，提供了急需的理论支撑。毕竟，了解Databricks和Cisco正在构建什么至关重要。但我有一个不同的问题：较小的科技公司是否也有机会获得市场份额？
今天早晨，让我们回顾生成式 AI 如何融入企业环境，然后深入探讨最新的重要新闻，以更清晰地理解科技公司正在朝哪个方向建设。
行业还是公司？
ChatGPT 及相关工具之所以使用起来如此有趣，是因为你可以几乎把任何东西扔给它们，它们都会给出回应。想要一个生成式 AI 服务为你写一首关于 Dream Theater 唱片目录的俳句？当然可以！以下是今早 ChatGPT 给我的内容：
旋律如瀑布般倾泻，
用交响乐绘制的梦想，
时间的旅程徐徐展开。
我很遗憾地告诉你，这是一首比我用同样的提示词所能创作的——而且速度快约 1,000 倍——更好的诗。
然而，虽然使用基于极其庞大数据集构建的生成式AI工具非常令人称奇，但企业与全球普通消费者的需求和优先级各不相同。需求不同，输入和输出也各异。正如Ron Miller 上个月所写的那样：“如果每个行业甚至每家公司都拥有自己的模型，专门用于理解该实体的行话、语言和方式，会怎样呢？”
最近的新闻印证了 Ron 可能确实抓住了要点。
在最近的一次财报电话会议上，企业自动化公司 Appian 讨论了其将新 AI 技术整合到自身软件库中的努力。Appian 提供流程挖掘和自动化工具，以及低代码应用创建能力，供参考。以下是 Appian CEO Matt Calkins（通过 《福布斯》财报电话会议记录，重点已加粗）：
我们宣布了一项新功能，我称之为低代码人工智能，它使客户能够轻松地在Appian连接的数据集上培养自己的AI。这种公私分离的策略使Appian区别于其最大的竞争对手。作为私有AI的倡导者，我们吸引了那些不愿共享其数据资产的买家。我们能够组装大型数据集以训练私有AI算法的能力，源于一个名为“数据编织”的功能。
数据编织是一个花哨的术语，指的是一种虚拟数据库，意味着我们可以像处理统一数据一样处理来自整个企业的数据，尽管这些数据实际上仍然分散存在。对于不喜欢不得不迁移数据的客户来说，这种策略更为可取。数据是构建和运行流程中最困难的部分，因此这一功能构成了显著的优势。我们的数据编织反过来又为我们发明下一代流程挖掘提供了关键优势。
Appian，市值数十亿美元，并有望在今年实现超过5亿美元的营收，并非一家庞大的科技公司。它只是一家规模较大、早在2017年就已上市的公司。它认为，凭借其作为企业数据集之间数字连接组织的地位——帮助它们发现低效且可自动化的流程——将为那些不愿使用大众化工具的客户在提供AI服务方面带来优势。
这其实挺酷的。我不是说我在“谁将赢得企业AI竞赛”这场争斗中有利益关系，我确实没有。但我喜欢竞争性的市场，因为这类市场往往不仅能带来最快的创新步伐，还能通过竞争性定价为消费者带来更大的剩余价值。如果Appian认为自己拥有优势，并能迅速将其新技术推向市场，那么它可以在未来的企业AI（生成式企业AI？企业生成式AI？面向企业的生成式AI？）领域为自己 carve out 一块不错的份额。
Appian打算挑战那些我推测将由科技巨头们成批推出的竞争产品，这很好。但那些更小的科技公司呢？初创公司又该怎么办呢？
Neeva是一个有趣的案例。这家以搜索为核心的初创公司希望构建一个不通过广告变现的新搜索引擎。相反，用户只需支付少量月费，Neeva就能将这些收入投资于服务于终端用户而非广告主的搜索技术。这个想法很巧妙。
但在周末，Neeva 搁置了其消费者搜索引擎。为什么？因为它最初构建的是对旧有或经典搜索模式的一种有趣尝试。随着消费者需求和企业搜索工作迅速转向使用大型语言模型（LLMs）来生成答案，而不仅仅是列出相关链接，Neeva不得不适应新的现实：
在2022年初，生成式AI和LLM的未来影响对我们来说变得清晰可见。我们着手开展一项雄心勃勃的努力，将LLM无缝融入我们的搜索架构中。我们凝聚Neeva团队的力量，围绕创建“答案引擎”的愿景展开工作。我们为今年早些时候成为首家为大多数查询提供带引用、实时AI答案的搜索引擎而感到自豪。
然而，该公司补充称，获取用户被证明十分困难。Neeva表示，让用户为其服务付费比让他们尝试使用要容易得多。随着ChatGPT以及来自Bing和Google等巨头的大语言模型（LLM）驱动搜索占据头条新闻，Neeva决定尝试一些新事物（强调部分为原文所有）：
在过去一年中，我们看到了有效、经济、安全且负责任地使用大语言模型的清晰而迫切的需求。我们在小型模型、模型规模缩减、延迟降低以及低成本部署方面开创的许多技术，正是企业今天真正想要并需要的要素。我们正积极探讨如何将这些场景下的搜索和大语言模型专业知识应用于此，并将在未来几周内就我们工作的未来及团队情况提供更新。
现在说Neeva是否能利用其技术为企业创建内部大语言模型还为时过早，但它确实正在尝试这一方向，这本身就很有趣。也许它也能在一个新兴市场中赢得一定的市场份额，使大型科技公司面临更加激烈的竞争格局以试图主导市场。如果它能做到，或许其他初创公司也能如此。
最后一点思考：Neeva的战略转型可能看起来像是从搜索业务转向其他领域。但如果搜索正朝着大语言模型的方向发展，而Neeva只是将这项技术应用于特定类型的客户群体，那么说它仍在追求搜索业务是否公平？当然，这是指企业搜索，但这仍是一个我反复斟酌的问题。再进一步说，Appian是否在构建一个企业搜索引擎？也许是吧。
如果我们扩大搜索的定义至由人工智能驱动的问答，并且我们期望这些相同的大语言模型能帮助我们创建和执行任务，那么也许搜索只是在演变为“一个能够回答问题、按需生成内容并协助执行任务的聊天框。”如果是这样，那么许多公司将争夺同一块企业市场领地。希望一些初创公司能分得一杯羹。