八强争霸战已经打响。

撰文：Lightspeed ‍‍

编译：椎名

编辑：Zuri

人人都想拥有属于自己的生成式 AI 工具。但是全球只有极少人，能够真正构建出大型语言模型、新的 AI 应用基础设施和支持技术。

这不但需要一套新的、特殊的技术能力，更需要深厚的知识和创造力。

细数那些能够推动当今生成式 AI 技术极限的工程师，都是在全球最大的科技公司中磨练多年的专家。

有意思的是，如今，这些大公司在很大程度上都处于追赶的位置，因为他们的顶尖人才被挖走了。

随着这些顶尖人才的流动，出现了一批更灵活、更创新的生成式 AI 公司，它们被称为「AI Native」（原生 AI）公司。

最近，美国风险投资机构Lightspeed（投资 AI 已有七年之久，并且对这个领域的发展有很长时间的跟踪研究），基于公开可获取的员工信息，地毯式扫描了涉足生成 AI 领域的 3500 多家公司的信息，识别出哪些 AI 公司正在赢得最优秀技术人才之争，并分析了这些人才的来源，包括学历、高级学位、以前的公司、工作年限、专利、出版物等。本文也将这份人才趋势报告的干货进行了梳理和提炼。

01 八强，为什么是它们？

以下 8 家公司在坐拥顶尖技术人才上具有碾压优势，Lightspeed 将其称作「the Generative Eight」（下文写作「八强」）。

不卖关子了。这八家公司分别是：

• Tome — 提供帮助生成演示文稿和视觉叙事的 AI
• Character AI — 与各种 AI 生成的人物进行对话
• Anthropic — 一家 AI 安全和研究公司，为工作环境构建聊天机器人
• OpenAI — 发布了 ChatGPT，展示了大型语言模型的强大功能，以及 DALL-E 用于图像生成
• Hugging Face — 提供构建模型的一系列工具
• Jasper — 用于创建营销和品牌级别创意内容的模型
• Stability AI — 创造了 Stable Diffusion，一款强大的图像生成模型
• Midjourney —发布了一种强大的图像生成工具，且·完全运行在 Discord 上

或许你已经注意到，其实这八家并不是纯粹的做生成式 AI 应用的公司。如本文开头所言，生成式 AI 需要一系列的支持工具，或生态环境。

因此，Lightspeed 将其调研的范围明确为「筛选以 AI 为核心，即构建 AI 生态系统的公司，而不是将 AI 应用到现有应用程序中的公司」。

在这个大前提下，Lightspeed 还筛选出了在融资上进展最显著的一批公司。通过对大量公开数据进行标准化和权重的处理，生成了最终排名。

图源：Lightspeed 未对排序进行说明

这八家初创公司，可以说在同行中拥有了最高水平的工程师和 AI 专家，都取得了融资成功，并在某种程度上找到了产品市场契合点。

某种程度上，他们也是生成式 AI 领域最具有希望成为 FAANG 级别体量的公司。

这个「8 强」名单中，成立最早的OpenAI已经家喻户晓，它在生成式 AI 领域有着鼻祖式的地位，拥有 400 人团队，其估值也已经达到 280 亿美元，为榜上最高。

成立较晚的 2021 年批次的有 3 家公司，因为在对的时间点赶上了这波浪潮，他们也都创下了引人注目的融资成绩：

PPT 制作技术服务商Tome，今年 2 月获得 4300 万美元的 B 轮融资，估值达 3 亿美元；在线 AI 对话公司Character AI，创立不到两年的公司，在零收入的情况下，于今年 3 月获得了 A16Z 的新一轮投资，估值 8.5 亿美元，5 月底，其新产品在移动端上线不到一周，下载量就达到了 170 万，直接碾压了 ChatGPT；

Stability AI则是图像生成式领域的代表，其拳头技术 Stable Diffusion，是一个根据文字生成图片的 AI 技术模型，只需要几秒钟的时间，就可以生成分辨率、清晰度高，同时不失真实性和艺术性的图片，去年 10 月，Stability 宣布获得 1.01 亿美元投资，由 Coatue Management、Lightspeed Venture Partners 和 O'Shaughnessy Ventures LLC 投资，当时投后估值约 10 亿美元。

不过，噱头最足、风头正劲的，还属在全球有 1700 多万用户的Midjourney。

根据公开资料，这家公司年收入上亿美元，整个公司却只有 11 个人， 更震撼的是其中 8 个研发人员中的一半都是尚未毕业的本科生。而且外界目前还没有办法给它估值，因为它成长速度太快，使用人数还在持续增加。有海外科技媒体喊出过 300 亿美元的估值，因为它们认为 Midjourney 2024 年净利润可能就会超过 10 亿美元。

有意思的是，8 强中的不少公司也正是由 OpenAI、以及谷歌离职的老牌员工开枝散叶而得。

尤其后者，谷歌多年来一直大力投资于 AI 研究，但直到最近才有少量可见的应用或面向消费者的产品或服务。

02 美国 AI 强校继续输送人才新的创新地标是这里

梳理「八强」公司的人才背景，Lightspeed 还发现，他们的最大的共同点就是，其技术人才的教育背景主要来自许多知名学府（不出所料），如下图所示：

可以看到，美国 AI 强校输出了最多数量的顶级 AI 人才，前 10 名大学中，仅 2 所非美国大学：加拿大滑铁卢大学的人工智能研究所位列第四，比利时鲁汶大学的人工智能研究所位列第八，也反映了国际性的特点。

除了大学之外，报告还提到了一处特殊的「坐标」——在硅谷，生成式 AI 领域的年轻开发者和初创公司们正如潮水般涌向位于旧金山市中心的 Hayes Valley 社区。这个地方已被誉为全新的「脑谷（Cerebral Valley）」，因为它正在成为 AI 的新聚集地。在这个充满活力和创新氛围的社区中，AI 的未来正被书写。年轻的创业者们汇聚于此，带着对生成式 AI 技术的激情和创意，不断推动着技术的前进。

虽然无法追踪特定地理区域的员工是否是远程工作者（除了有 33 名员工在数据中明确指出的情况），但可以放心假设，「生成八强」的员工，正在大量使用远程会议工具。

03 应用层的 11 家「明日之星」：清华背景的人才出现

尽管「八强」吸引了公众的绝大部分关注，但 Lightspeed 在研究中还发现了正在吸引顶尖人才加入的磁铁另一极。

Lightspeed 将它们称为这「The Next Gen」，生成式 AI 的明日之星。

明日之星更强调着眼于特定领域的问题，或专注于为真实客户量身定制的特定用例。

虽然「八强」中的许多公司有望继续保持 AI 的领先地位，但「明日之星」可能才是那些真正提供实际应用、AI 工具的公司，让 AI 落到每个人的手机、电脑终端上的公司，无论是在医疗保健还是娱乐等行业，它们将是最广泛的「神经末梢」。

以此为出发点，Lightspeed 筛选了拥有至少 10 名员工并且已经获得某些外部融资的公司，最终，推动 AI 技术应用于实际场景的「明日之星」，有 11 个名字值得关注，它们分别是：

• Pictor Labs — 通过数字病理学（AI 辅助组织病理学）加速疾病临床研究
• Endpoint Health — 为免疫相关疾病提供 AI 辅助精准治疗
• Otter.ai — AI 驱动的音频转录，拥有新的聊天机器人会议助手
• Bria — 可商业使用的图像和视频内容控制
• Wellsaid Labs — 文本转语音及配音
• Subtle Medical — 为放射学提供 AI 驱动的图像处理
• Copy.ai — 通过聊天机器人进行营销文案撰写
• Lexion — 为销售、采购、人力资源、法律等提供 AI 合同助理
• YOU — 带有聊天机器人界面的搜索引擎
• OctoML — 为 LLM 模型提供基于云的调优和运行
• Runway — 视频、图像和其他创意工具

这 11 家公司迄今为止的人才竞赛情况如下图：

和「八强」不同的是，11 家「明日之星」的人才背景更加多元化，其中华盛顿大学成为了最突出的人才培养地，而国内的清华大学也为这 11 家公司贡献了 5 名顶尖人才。

硅兔君查阅其他资料也发现，华盛顿大学利用生成式 AI 技术的深度已经到达 next level，这一点主要体现在利用生成式 AI 创造全新蛋白质上——2022 年，著名的蛋白质研究学者、华盛顿大学教授 David Baker，就带领他的团队发布了 RFdiffusion，用扩散模型设计多种多样与天然蛋白质截然不同的全新单链蛋白质及复合体。

继续追踪 11 家公司技术人员的前雇主情况，华盛顿大学再次出现在榜单上，如上图所示。

在地理坐标上，Lightspeed 特别提到的是，鉴于位列「明日之星」的公司 Wellsaid、You 和 Runway 总部都设在西雅图。也许，西雅图将是下一代生成式 AI 公司的新地标。

报告最后引用了一个关键的数据作为结尾：根据 Pitchbook，2023 年第一季度 AI 领域的投融资约为 17 亿美元（不包括在一月份宣布的微软对 Open AI 的 100 亿美元投资）。

另一个可供参考的 Pitchbook 数据是，在 2022 年，生成式 AI 赛道的 78 笔投资,总融资金额超过 13.7 亿美元。

尽管这份报告更关注的是对现状的分析和呈现，而非对未来技术发展态势的预测，但是从这个数据引用我们不难看出，生成式 AI 领域正处于黄金期，「八强」仍需进一步突破生成式 AI 的训练方法和算法优化，而「明日之星」们将生成式 AI 延伸到更多领域，也才刚刚开始。