让位吧，大型语言模型小型人工智能模型将是下一个大趋势 - 彭博社
Jamie Nimmo
与其尝试做所有ChatGPT能做的事情，Arcee的软件帮助完成一组更有限的日常企业任务，而不需要那么多数据。
摄影师：Gabby Jones/Bloomberg美国芯片制造商Nvidia Corp.正在投资Wayve Technologies Ltd.，加入对这家希望将其自动驾驶技术应用于汽车的英国初创公司的10.5亿美元融资轮。
这次融资——是欧洲人工智能公司有史以来最大的融资之一——由软银集团公司主导，现有投资者微软公司也投入了更多资金。估值未披露。
这笔资金注入强调了投资者对人工智能的持续需求，并为自动驾驶汽车行业提供了支持，该行业在说服监管机构无人驾驶汽车是安全的努力中遭遇挫折。
Wayve Technologies的自动驾驶汽车。来源：Wayve Technologies Ltd.Wayve希望汽车制造商和其他车队运营商将其技术安装到他们的车辆中，而不是自己拥有或运营汽车。首席执行官亚历克斯·肯德尔在Wayve位于伦敦的总部接受采访时表示，该公司收到了几家汽车公司对投资的兴趣，但决定不通过与单一制造商合作来关闭未来的选择。
他补充说，与汽车制造商的谈判仍在继续，以在他们的车辆中推出该技术。
创立Wayve于2017年的肯德尔计划首先推出驾驶辅助技术——这仍然需要有人在驾驶座上——然后再瞄准可以在没有任何人类参与的情况下操作的车辆。
与 Alphabet Inc. 的 Waymo 竞争，Wayve的技术旨在自主学习驾驶规则和模式，而不是需要将其编程，因此可以应对新的地点和不可预测的道路场景。
其他自动驾驶公司也面临挫折。去年十月，一名女性在旧金山被Cruise（通用汽车公司的自动驾驶部门）操作的车辆拖行，在她被另一辆车的人工驾驶员撞击后。事故及随后的证据隐瞒导致Cruise被剥夺了许可证，并且 其车辆被召回。
在2022年，Argo AI 关闭，因为其支持者 福特汽车公司 决定需要投资于更可实现的驾驶辅助技术。 优步科技公司 也在2020年出售了其无人驾驶汽车部门。
新员工
筹集的资金将用于新员工和计算机。该初创公司已经从包括Eclipse Ventures LLC、Balderton Capital、Baillie Gifford & Co.、D1 Capital Partners、Moore Strategic Ventures LLC、Virgin和Ocado Group Plc那里筹集了超过2.58亿美元。
去年，微软联合创始人比尔·盖茨在伦敦市中心与肯达尔一起测试了Wayve的系统。
首相里希·苏纳克表示，这笔资金表明英国是一个人工智能超级大国。
肯达尔表示，这应该是公司最后一次筹集大量资金，因为它开始从商业交易中获利。商业模式是向汽车公司收取使用该技术的许可费。
该公司上个月宣布计划在温哥华开设一个研究中心，以加速其增长。这是Wayve在伦敦和加利福尼亚州山景城之后的第三个地点。
多年来，谷歌等科技巨头和OpenAI等初创公司一直在竞相构建越来越大且成本更高的人工智能模型，使用大量在线数据。部署在像ChatGPT这样的聊天机器人中，这项技术可以处理各种复杂查询，从编写代码和规划旅行到撰写关于冰淇淋的莎士比亚十四行诗。马克·麦奎德正在押注于不同的策略。他共同创办的初创公司Arcee.AI帮助公司训练和推出一种越来越受欢迎且体积更小的人工智能方法：小型语言模型。Arcee的软件并不是试图完成ChatGPT能做的所有事情，而是帮助完成一组更有限的日常企业任务——例如，构建一个仅处理与税务相关问题的服务——而不需要那么多数据。“我说99%的商业用例，你可能不需要知道1968年谁赢得了奥运会金牌，”麦奎德说。位于迈阿密的Arcee是越来越多重新思考科技行业传统智慧的公司之一，即更大并不总是更好。受到数十亿美元风险投资的推动，初创公司相互竞争，开发更强大的大型语言模型，以支持人工智能聊天机器人和其他服务，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊预测训练模型的成本最终将达到1000亿美元，而今天是1亿美元。
这种思维方式当然仍然存在，但像 Arcee、Sakana AI 和 Hugging Face 这样的初创公司现在通过采用更小——且更实惠——的方法来吸引投资者和客户。大型科技公司也在学习小型思维。Alphabet Inc. 的 Google、Meta Platforms Inc.、OpenAI 和 Anthropic 最近都发布了比其旗舰大型语言模型（LLM）更紧凑、更灵活的软件。小型模型的势头受到多种因素的推动，包括新的技术进步、对大型语言模型所需巨大能量的日益关注，以及为企业提供更广泛的 AI 选项以满足不同用途的市场机会。小型语言模型不仅对科技公司来说构建成本更低，对商业客户使用也更便宜，从而降低了采用的门槛。鉴于投资者对 AI 风险投资的高成本和不确定回报越来越担忧，更多科技公司可能会选择这条道路。