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前Google员工开创投,准备大啖人工智慧商机大饼|专家论点【Howie Su】 – 专家论点 – TechNice科技岛-掌握科技与行销最新动态

by 上外网用什么加速器
2023 年 11 月 15 日
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作者:Howie Su(产业分析师)

由Google前员工成立的新创科技公司,Section 32。(图片来源:X)

由前员工成立、继续与原公司合作的Section 32

2017 年,科技巨头Google推出 Transformer 机器学习模型时,Andy Harrison正任职於公司,在生命科学部门担任业务和企业发展主管,Google生命科学的使命是将机器学习、人工智慧、软体和硬体概念引入医疗保健和生命科学领域。那时的Transformer是机器理解和生成人类语言的方式的一次巨大机遇,为五年後ChatGPT等生成式人工智慧技术的快速崛起铺平了道路。而现在的Harrison是Section 32的执行长兼管理合夥人,这是一家与Google有合作密切的创投公司,主要大力投资人工智慧、医疗保健和生命科学,完全承袭Harrison过去实务经验。Section 32在美国东西部海岸都有业务,一共管理23 亿美元的资金,公司自2017 年以来已透过五只基金筹资,其最新的基金是2023年10月完成募集一档价值 5.25 亿美元的基金。

Section 32已经投资大型语言模型公司Cohere和生物软体公司Inceptive,创办人都是 Transformer 模型的原始作者之一,同时,该公司也是BigHat Biosciences的投资者。这家蛋白质疗法新创公司的共同创办人Mark DePristo是 Google Brain 基因组学团队的负责人。Section 32 还投资游戏角色生成新创公司Inworld AI和内容创作公司Metaphysical。另外,它还投资气候技术新创公司Phaidra和量子计算公司Sandbox AQ,以及支援人工智慧的数据标签的Scale AI,在资安方面,Section 32 投资Stairwell和Endor Labs。

人工智慧在各领域的应用潜力成为投资重心

当然,人工智慧还是其主要投资领域,公司认为储存和处理能力变得越来越便宜,同时,模型变得更好,晶片组和处理能力变得更便宜,储存变得再更便宜,这形成一个飞轮模式,让这些经过大规模培训的大型语言模型能不断降低成本与提升功能,而GPU 紧缺问题将在未来 12 到 18 个月内缓解,模型成本也会下降。看到人工智慧从 Transformer 方法历经成为神经网路、卷积神经网路和其他方法,而现在是大型语言模型和生成方法。在医疗保健和计算生物学领域,Section 32 也积极挖掘人工智慧在药物发现和分子工程方面的应用,让人工智慧有能力创造出具更好效果、具有更低的毒性、更好稳定性、更高的组织变异性,或更高的功效的分子,这些新创无疑是公司积极投资的标的。

图、Section 32最大特色为找Google共同投资各类新创。(资料来源:Crunchbase)

当然,如果从另个角度看,这种前员工与前公司共同投资有几大好处,首先,Section 32可以获得更多案源,新创也更愿意正向看待这个投资生态,无论是文化、过去与前公司连结,或是对既专业技术的掌握、市场商转的可能性都具备信服力。此外,Google也能成为Section 32投资人,让创投资金不虞匮乏,最後,Section 32也可视为一种外部创新触角,帮助Google掌握更前端的技术或是应用,来强化未来要与微软等科技巨头的AI大战。而我们从Google的投资风格中也能一窥Section 32的做法:

  1. 投资最优秀的企业家:Google Ventures 寻找具有新鲜和原创想法的企业家,他们投资从消费互联网到医疗保健等各产业的公司。
  2. 关注大市场:Google Ventures 投资於攻克大市场的公司,他们希望支持有潜力发展成为大型企业的公司。
  • 打造出色的产品:Google Ventures 专注於打造出色产品的公司,他们希望支持那些有潜力打造人们喜爱的产品的公司。
  • 帮助新创公司成长:Google Ventures 为其投资组合公司提供的不仅是财务支援,他们提供指导、资源和联系,帮助新创企业成长并取得成功。

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