最近幾個月似乎每人都與 ChatGPT、Bard 等 AI 機器人聊得如火如荼，請 AI 幫忙寫信、摘要、寫企劃。但有個普遍現象，人們切換成工作模式，生成式 AI 工具就消失了，甚至有些公司明文禁止使用。
AI能力如此強大，為什麼一般公司不用？
原因其實很簡單：公司資安和隱私問題太重要。沒有企業敢把命脈完全交給還未發展成熟、其他大型公司掌控的AI手上。是否有辦法解決這棘手問題，企業端最大化發掘生成式AI的潛力？2019年開始，就有AI新創Cohere密切關注這問題，並不斷提出解決方案。
企業級生成式AI長期是相對小眾且壁壘較高的市場，但Cohere憑著成熟技術和敏銳嗅覺得到大老和巨頭支援。目前Cohere投資者不僅包括輝達、甲骨文、Salesforce等巨頭，同時還有圖靈獎得主Geoffrey Hinton、史丹佛AI教授李飛飛等。不久前YouTube前首席財務長Martin Kon也加入Cohere擔任總裁和首席營運長。
乘著ChatGPT爆紅的東風，今年Cohere潛力被越來越多人看到並進入估值飆升期，成為全球AIGC賽道僅次OpenAI和Antropic的第三大獨角獸。
脫胎自Google，來自加拿大菁英AI圈
Cohere成立於加拿大多倫多，2019年由Aidan Gomez、Ivan Zhang和Nick Frosst共同創立。 三人都就讀多倫多大學計算機科學，照入學時間推算，應該都未超過30歲。
▲ Cohere創始團隊。（Source：Cohere）
Aidan Gomez在2017年就學期間參與Google Brain研究並為署名者之一發表論文〈Attention is All You Need〉，就是日後大名鼎鼎的Transformer機器學習架構開端，也是發展Google BERT、OpenAI的GPT等革命性架構的基礎。
同年Aidan Gomez和同學Ivan Zhang創立非營利人工智慧研究社群For.ai，支援連結世界各地人工智慧獨立研究者。畢業後Aidan Gomez至牛津大學攻讀計算機科學博士，也加入「深度學習之父」、圖靈獎得主Geoffrey Hinton領導的Google AI團隊，基於Transformer架構進一步研究。Google Brain的Hinton團隊，Aidan Gomez結識了研究機器學習和認知科學的Nick Frosst。
之後兩年研究越深入，眾人越了解Transformer可擴展成性能出色的大型神經網路的程度，語言任務表現十分出色，Aidan Gomez等Transformer論文作者開始思考商業化機率，除了Llion Jones仍在Google上班，其他七位作者都紛紛下海創業。
於是Aidan Comez與Nick Frosst、Ivan Zhang共同創立Cohere。與Google、微軟等實力雄厚公司重金訓練大模型不同，2019年Cohere成立後就專注企業端，試圖根據不同企業數據客製化大語言模型。
不靠雲端發展企業客製生成式AI服務
簡單來說，Cohere的目標是要成為各類開發人員的預設NLP工具包，讓各類開發人員都可使用大型神經網路和最先進AI解決任何語言問題，卻不用依賴任何公共雲端，讓模型能在私有雲端或終端機執行。
Cohere主要產品圍繞企業日常經營三個關鍵領域：文本生成、文本分類和文本檢索，幾乎涵蓋企業生產所有與文字有關的領域。文本生成部分有Summarize、Generate、Command Model三個產品。
Summarize是大型語言模型驅動的文本摘要生成器，能快速概述和總結文件關鍵，支援輸入10萬個字元和文本格式選項。Generate是內容產生器，可為各種目的產生獨特內容，如電子郵件和產品描述等。這裡特別介紹Command Model，是接受用戶個人化命令訓練的文本產生模型，也就是說，企業將數據和Command結合後，就可產生獨立語言模型，能立即用於企業實際業務。
（Source：Cohere）
雖只有520億個參數，但Command的準確性表現卻超過更大模型，不久前史丹佛大學語言模型全面評估（HELM）更評為世界能力最強的大型語言模型。
文本檢索有Embed、Semantic Search、Rerank三個產品。
對希望構建自己文本分析應用程式的機器學習團隊，Embed可幫忙快速發現趨勢，支援100多種語言。Semantic Search是強力搜尋工具，使用者只需簡單接入API就可使用搜尋功能，支援基於查詢含義而不只是關鍵詞回饋資訊，且不受語言限制。Rerank基於語義相關性分析工具搜尋結果並排名，提供更豐富結果，且使用者干預或程式設計經驗都要求不高。
文本分類部分主要產品為Classify，使用戶個人化組織訊息幫助內容審核、使用者分析和聊天機器人體驗，如透過快速標記不同類客戶以執行高效客戶服務，也可辨識正負面社群媒體評論了解客戶回饋等。
（Source：Cohere）
Cohere商業模式是先負擔創建大型Transformer神經網路成本，再將有需求公司連接到這些網路，公司按用方式付費。Cohere特點是提供私有雲、終端部署、Cohere託管雲端和其他雲端夥伴AWS、Google等多種資料託管選項，用戶可根據需要選擇，擁有完全數據控制權。
對希望學習原型設計並成為社群一部分的開發者，Cohere提供免費、限制次數使用；如果想進一步生產、訓練自定義模型、存取所有端點並接收增強客戶支援，就需要付費。目前Cohere客戶有Spotify、Jasper、HyperWrite等。
從價格看，嵌入功能預設模型每百萬個Token 40美分，企業自定義模型80美分；產生功能預設模型每百萬個Token 15美元，自定義模型30美元；總結功能每百萬個Token 15美元。
▲ Cohere功能價格表。（Source：Cohere）
不過Cohere定價算很有優勢，但OpenAI大降價後，大概也會衝擊Cohere，如OpenAI嵌入模型價格直接跳水75%，每千Token只需0.0001美元，也就是1美元千萬Token，價格遠低於Cohere。
大老巨頭力挺，Cohere進入AIGC第一陣營
瞄準企業級AI數據安全痛點的Cohere，在AI使用者端廝殺中脫穎而出，VC、科技巨頭和人工智慧領域大老都投下支援票。2021年商業化後，Cohere估值也節節攀升，已達約22億美元，AIGC領域僅次微軟OpenAI和Google Anthropic陣營。Cohere成立時，人工智慧學術色彩似乎更濃郁。2021和2022年Cohere A輪和B輪融資，當時AIGC賽道投資還處於寒冬，故是誰支援Cohere？兩輪投資清單可看到幾位AI大老身影。
（Source：Crunchbase）
除了幾個創辦人在多倫多直接跟隨過Geoffrey Hinton，還有史丹佛大學教授、視覺實驗室負責人李飛飛，加州大學柏克萊分校教授、柏克萊人工智慧實驗室主任Pieter Abbeel，多倫多大學教授、前Uber技術研究中心主任Raquel Urtasun，都是人工智慧領域的大咖。6月最新融資，因AIGC熱潮，Cohere也受更多科技公司關注，有人工智慧最強「軍火商」輝達及雲端巨頭Salesforce和甲骨文。目前融資總額達4.39億美元。
Cohere迅速發展離不開深厚技術背景和領域選擇。從大模型角度來說，Cohere可能不是最領先，但敏銳抓到AIGC企業端應用的痛點，能先滿足企業安全性需求前提下，再進一步提供內容產生、摘要、搜尋等服務。
商業模式使大量公司能無需斥重金構建模型下自定義接入大型神經網路，並細分業務模組，讓公司根據使用方式付費，達成雙贏。從Cohere越來越高熱度和OpenAI大舉降價和升級API看來，AIGC戰火在使用者端正蔓延到企業戰場。屆時，真正AI生產力革命或許才會開始。
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