AI创投周报是阿尔法公社推出的聚焦于以生成式AI为代表的人工智能新浪潮的创投资讯周报。阿尔法公社发现和投资非凡创业者（Alpha Founders），相信非凡创业者们在技术、商业和社会方面的巨大推动力，他们指引着创投生态的风向。
本图由“千象”（网址：网页链接）生成
本周，我们观察到以下AI领域的新动向和新趋势：
1.微软发布了首款Copilot+ PC，将GPT-4o装进Windows全家桶，用AI彻底革新操作系统和桌面电脑的体验。
2.Scale AI融资10亿美元，估值翻倍至138亿美元，目标是让"GPT-10"也不缺数据用。
3.法国AI公司H获得2.2亿美元种子轮融资，由前DeepMind核心成员创建，致力于打造多Agent系统来完成复杂任务。
人工智能产品和技术的新突破
1.微软将GPT-4o装进Windows全家桶，把全世界PC都AI了
微软发布了首款Copilot+ PC，这是一款专为AI设计，搭载GPT-4o的新型Windows PC。
Copilot+ PC具备40+TOPS的AI算力，能够执行各种复杂任务，如通过Recall功能记住用户在PC中看到的所有内容，使用CoCreator在设备上实时生成和优化AI图像，以及通过实时字幕消除语言障碍，将40多种语言翻译成英语。每台设备都配备了AI Agent，用户可以通过新的Copilot按键与之交互，并在未来几周内体验到更自然的语音对话。
微软展示了Copilot+ PC在Windows系统界面中的多样化应用，例如，用户可以将任何内容拖入Copilot窗口，由AI提供快速解释。AI能力也完全嵌入了Windows 11系统，从控制面板到图片文件编辑，再到邮件通知摘要，AI的实时交互能力为用户提供了个性化且直观的体验。
Copilot+PC的硬件体系支持英特尔、AMD和高通平台，并将在Microsoft Surface及华硕、戴尔、惠普、联想和三星等OEM合作伙伴的设备上提供。
这款新PC的发布是Windows平台几十年来最重大的变化。Copilot+ PC结合了CPU、GPU和新的高性能神经处理单元(NPU)，通过连接到Azure云中的大语言模型(LLM)及端侧小型语言模型(SLM)，提供了业界领先的AI加速。
2.应对AI风险，OpenAI、智谱AI等全球16家公司联合签署前沿人工智能安全承诺
5月22日，OpenAI、谷歌、微软和智谱AI等16家来自不同国家和地区的公司签署了前沿人工智能安全承诺（Frontier AI Safety Commitments），旨在确保AI的安全性和负责任的治理。同日，欧盟理事会批准了《人工智能法案》，标志着全球首部AI全面监管法规即将生效。
前沿人工智能安全承诺包括确保AI安全的责任治理结构和透明度，基于AI安全框架明确衡量模型风险的方法，以及建立风险缓解机制的明确流程。这一承诺被视为在建立国际治理制度以促进AI安全方面的重要一步。
智谱AI作为签署方之一，也在ICLR 2024上分享了他们针对AI安全的具体做法，包括启动类似OpenAI的超级对齐（Superalignment）计划，以提升大模型的安全性。
《人工智能法案》的批准，采用基于风险的方法，对社会造成伤害的风险越高，规则就越严格。这将为商业和日常生活中使用的技术设定一个潜在的全球基准，并为违反规定的公司设立了严格的罚款制度。
AI安全问题已经引起了全球性的关注和行动，从企业到政策层面，都在寻求确保AI技术的健康发展和风险控制。这些承诺和法规的实施，将有助于构建一个更安全、更负责任的AI未来。
3.单模型斩获「蛋白质突变预测」榜一，西湖大学提出基于结构词表方法
西湖大学开发的SaProt模型在ProteinGym蛋白质突变预测任务公开基准榜上位列第一。该模型不仅单一且通用，与排名靠前的混合模型相比，显示了其独特优势。
SaProt模型利用Foldseek技术处理蛋白质结构，并将其编码成一维的离散token，结合传统氨基酸，形成结构感知词表，有效嵌入结构信息，增强了模型的表征能力。该模型在预训练阶段使用了约4000万蛋白质结构，并在64张A100上训练3个月，最终开源了650M参数量的模型版本。
实验结果显示，SaProt在多种蛋白质任务上的表现超越了先前的序列和结构模型。在zero-shot测试中，SaProt在ProteinGym和ClinVar数据集上均展现出卓越的能力。此外，SaProt在下游任务的fine-tune测试中同样超越了其他模型，证明了其强大的表征能力。
4.百川智能Baichuan 4登顶SuperCLUE评测，推出首款AI助手「百小应」
百川智能新一代基座大模型Baichuan 4在SuperCLUE评测中登顶国内第一。与此同时，百川智能推出了首款AI助手「百小应」。
Baichuan 4模型在多轮搜索、定向搜索、提问引导和多模态理解等方面展现了卓越的能力。它能够结合用户问题进行自我反思，自主决策是否需要进行更多轮次的搜索，提供更详实的资料。例如，在分析含能材料行业前景时，「百小应」自动完成了两轮搜索并给出了高度概括的介绍。
在模型性能上，Baichuan 4在SuperCLUE评测中以80.64分的成绩国内领先，尤其在文科任务中以83.12分的高分全球领先。Baichuan 4引入了业界领先的优化手段，如基于Model-based+Human-based的协同数据筛选优化，以及强化学习对齐技术「RLxF」，有效提升了模型的关键指标和稳定性。
人工智能初创公司的新融资
1.法国AI初创公司H获得2.2亿美元种子轮融资
总部位于法国巴黎的大模型公司H（前身为Holistic AI）获得2.2亿美元种子轮融资，投资者名单中包括多位亿万富翁及其家族办公室、知名风险投资基金和一些战略投资者。
亿万富翁中有埃里克·施密特、尤里·米尔纳、贝尔纳·阿尔诺（通过Aglaé Ventures）和Motier Ventures（老佛爷集团所有者的家族办公室）。风投基金包括Accel、Bpifrance的Large Venture基金、Creandum、Elaia Partners、Eurazeo、FirstMark Capital和Visionaries Club。工业投资者则包括亚马逊和三星，UiPath也是投资者之一。
据消息人士透露，Holistic定位于构建“多智能体AI”系统，这些智能体可以在给定环境中相互作用以实现目标。研究人员表示，这种架构能够使AI系统更加高效、灵活，并且能够解决比单个现有模型更复杂的问题。公司表示，从长远看，目标是实现AGI。
Holistic由Karl Tuyls、Laurent Sifre和Julien Perolat等科技重量级人物于今年初在巴黎创立，他们均来自谷歌DeepMind团队，此外还有前斯坦福大学研究员Charles Kantor。
2.AI翻译独角兽DeepL获3亿美元融资，估值达20亿美元
AI聊天机器人并没摧毁专业的AI翻译公司，AI翻译独角兽DeepL近日获得Index Ventures领投的3亿美元新融资，ICONIQ Growth、Teachers' Venture Growth、IVP、Atomico和WiL也参与了此次融资，投后估值达20亿美元。DeepL目前尚未盈利，在2023年1月获得超过1亿美元融资，当时估值为10亿美元。
DeepL的产品目前支持32种不同的语言，并一直在稳步扩展其产品组合。除了翻译服务外，它也推出“专为企业量身定制的写作助手”DeepL Write Pro，这款产品的客户Zendesk、日本经济新闻社、Coursera和德国铁路公司。
DeepL首席执行官兼创始人Jarek Kutylowski在接受采访时表示，公司迄今为止主要通过有机增长，并计划加强销售和市场营销，以增加客户数量并扩展现有客户的使用范围。DeepL表示，目前有超过10万家企业和组织在使用其工具。
这凸显了AI公司面向其他企业时的一个关键问题：尽管许多高管敦促团队制定AI在其组织中的应用策略，但许多项目未能超越试点或小规模部署阶段。提升这一点对AI技术供应商至关重要。
3.数据标注初创公司Scale AI融资10亿美元，估值翻倍至138亿美元
官方网站：scale.com
数据标注服务公司Scale AI获得10亿美元F轮融资，估值翻倍至138亿美元。此轮融资由Accel领投，其他新投资者包括思科、英特尔、AMD和ServiceNow的风险投资部门，以及DFJ Growth、WCM和Elad Gil。英伟达、Coatue、Y Combinator、Index Ventures等现有投资者也参与投资。
在此轮融资之前，Scale AI已累计融资约6亿美元，包括2021年的3.25亿美元E轮融资，当时估值约为70亿美元，是2020年D轮融资估值的两倍。Scale AI的客户包括微软、丰田、通用汽车、Meta以及近两年风头正劲的OpenAI。
Scale AI将机器学习与“人类监督”相结合，管理和标注大量数据，这对于训练跨行业的人工智能系统至关重要。Scale AI提供已正确标注并准备好用于训练模型的数据。它还针对不同需求的行业进行专业化处理，例如自动驾驶汽车公司可能需要来自摄像头和激光雷达的标注数据，而自然语言处理应用则需要标注文本。
Scale AI的CEO兼联合创始人Alexandr Wang表示：“数据丰度需要汇集最佳的工程、运营和人工智能人才。我们的愿景是实现数据丰度，使我们能够将前沿大语言模型的规模扩大多个数量级。我们不应在实现GPT-10的过程中受到数据限制。”
4.自动化数据管理平台Datology AI获Felicis领投的4600万美元A轮融资，投后估值达5亿美元
官方网站：网页链接
Datology AI获Felicis领投，Amazon Alexa Fund, Amplify Partners, Elad Gil,M12, Radical Ventures跟投的4600万美元A轮融资，投后估值达5亿美元，它的种子轮投资者包括Jeff Dean, Geoff Hinton, Yann LeCun, Adam D’Angelo, Aidan Gomez, Ivan Zhang等AI领域的顶级研究者和创业者。DatalogyAI从2024年起相继完成2轮融资，总融资额5770万美元。
模型的质量取决于训练数据，而数据决定了模型的能力。Datology AI是PB级自动化数据管理平台，不仅能帮助客户更快地训练模型，还能使较小的模型实现可与大型模型竞争的性能。
高质量的训练数据不仅能让模型的性能提升，而且能提升模型训练的效率，从而节省计算成本。
Datology AI由Ari Morcos （CEO）和Bogdan Gaza （CTO）联合创立，Morcos此前在Meta担任高级研究员并曾在DeepMind工作，Bogdan Gaza是连续创业者，此前联合创立过Moonsense公司，并曾在Twitter主导开发过Omnisearch功能。
5.减少会计师的重复劳动，Numeric获得Founders Fund领投的1000万美元融资
官方网站：网页链接
Numeric获得由Founders Fund、Long Journey、Menlo Ventures、8VC等领投的1000万美元融资，尤其是在利用AI减少会计工作中的手工劳动方面。
Numeric的创始人Parker Gilbert分享了创立Numeric的初衷，他之前领导了一家大型创业公司的财务和会计团队，但是每次完成账本结算时，都要面对大量极其繁琐的手工工作，重复的任务和周期性工作。目前美国有35万人的会计师短缺，其中75%接近退休年龄。
Gilbert与共同创始人Anthony Alvernaz和Andrew Bihl一起，致力于建立一个产品，最终使会计师能专注于对业务有真正价值的战略项目。
为了真正改变会计师的工作方式，Numeric的产品需要更深入地与公司现有的财务图表集成，并将AI天然编织到核心会计工作流中。
例如，在生成月度变动分析时，Numeric利用AI生成解释的初稿，AI会检查每个交易行，与前几个月进行比较，然后突出变化的主要驱动因素。这种方式使得准备者变成了审阅者，AI处理了大量手动工作，而会计师则加入业务背景、细微差别并解释数据。
包括Plaid、Brex和Wealthfront在内的数百家上市和私营公司都在使用Numeric来执行技术会计研究、主动标记数据差异、起草差异解释，并自动化重复的月末账本结算流程。
6.Daloopa利用 AI自动化金融分析师的工作流程
官方网站：daloopa.com
Daloopa获得Touring Capital领投的1800万美元B轮融资，Morgan Stanley和Nexus Venture Partners参与了投资。凭借最新的融资，Daloopa总融资额达到4000万美元，该公司计划扩大其约300名员工的团队。
Daloopa由Thomas Li和前Meta的软件工程师Jeremy Huang及前微软工程师Daniel Chen共同创立，他们都是纽约大学校友。Thomas Li在对冲基金Point72发现金融行业严重依赖手动数据输入，而这个过程既耗时，又容易出错。
针对金融分析师的痛点，Daloopa打造了一个用AI从财务报告中提取和组织数据的工具，提供全球上市公司最深入、最准确的数据集，帮助金融机构重新构建投资和尽职调查研究的工作流程。而在这些流程中被节省的时间可被用于研究，分析或开发客户，这让Daloopa在业务中更容易获得优势。
尽管Daloopa的AI不是完美无误的，但Thomas Li声称该平台的算法“随着时间的推移会不断改进”，因为它们在不断增长的财务文件集上进行训练。Thomas Li并没有透露这些数据的具体来源，只是说它来自“公共来源，如SEC文件和投资者演示文稿”。
7.提供人工智能API安全方案的Traceable AI获IVP领投的3000万美元投资，投后估值达5亿美元
官方网站：网页链接
人工智能API安全方案提供商Traceable AI获IVP领投，Citi Ventures, Geodesic Capital, Sorenson Capital, Unusual Ventures参投的3000万美元投资，投后估值达5亿美元。Traceable AI累计融资1.1亿美元。
在AI时代，大模型公司用API输出自己的模型能力，AI应用公司也会使用这些API为自己的产品赋能，API的安全问题，前所未有的重要。Traceable 能够帮助组织和公司完成API可见性和攻击防护，包括API发现和态势管理、API 安全测试、攻击检测和保护。
就像公司的名字Traceable（可追踪的），它工具的可追溯性使组织能够最大限度地降低风险，并最大限度地提高API为客户带来的价值。
Traceable AI由连续技术企业家Jyoti Bansal和Sanjay Nagaraj （CTO）联合创立，Jyoti Bansal是Harness（价值37亿美元）的创始人，也创立了风险投资公司Unusual Ventures，这个机构管理着超过10亿美元的资金。Sanjay Nagaraj曾是CISCO的软件工程副总裁。
8.AI支持的钓鱼检测工具提供商Bolster，获微软M12领投1400万美元融资
官方网站：bolster.ai
近日，AI支持的钓鱼检测工具提供商Bolster获得微软风险投资基金M12领投的1400万美元融资，Thomvest Ventures、Crosslink Capital、Liberty Global Ventures、Cheyenne Ventures、Cervin Ventures和Transform Capital参与投资，目前Bolster的累计融资额达到4000万美元。
“网络钓鱼”仍然是网络犯罪分子最常用的手段之一，Bolster的钓鱼检测门户CheckPhish在AI技术的支持下试图解决这个问题，它的主要付费客户包括商业品牌和公司客户，其客户名单包括Dropbox、Uber、LinkedIn和Coinbase。
Bolster使用机器学习算法和AI技术来追踪整个互联网—包括URL、域名注册数据库、公开和封闭论坛及社交媒体平台上的对话，以及电子邮件（当与客户合作时）等，持续检测骗局操作。当它识别出可疑链接时，会通过自动删除的方式根除这些链接。
Bolster由Abhishek Dubey（CEO）和Shashi Prakash（CTO）联合创立，Abhishek Dubey毕业于CMU和斯坦福大学，Shashi Prakash毕业于印度理工，他们都有在思科的工作经历，在网络安全上有丰富经验。
9.Triomics利用AI加速癌症护理，获得Lightspeed和YC参投的1500 万美元投资
官方网站：网页链接
近日， 利用AI加速癌症护理的Triomics获得Lightspeed、Nexus Venture Partners、General Catalyst 和Y Combinator投资的1500万美元资金。
目前大多数护士和癌症护理人员是手动审查病例，筛选整个纵向记录以识别相关数据点。这耗费大量时间，导致临床延误，如患者错过试验或生物标志物驱动的治疗。
Triomics由前麻省理工学院和Adobe研究员Sarim Khan和Hrituraj Singh 创立，它开发了一系列名为OncoLLM的大模型，这些模型在患者与试验匹配方面超过了医学专家和GPT-4，而且可以低成本的部署在本地。
Triomics通过整合先进的人工智能技术，革新癌症诊断和治疗方法。这些方法包括使用大模型快速分析大量医疗数据，解读复杂的临床笔记、研究论文和患者记录，进而提高癌症诊断的精确度。它的一个显著优势是减少了数据处理和分析所需的时间。这一加速在癌症护理中至关重要，因为及时的干预可以显著改善患者的预后。
10.助力放射科医生提升报告生成效率，Rad AI完成Khosla Ventures领投的5000万美元B轮融资
官方网站：网页链接
近日，人工智能放射学报告生成方案开发商Rad AI获Khosla Ventures领投，Artis Ventures (AV), Esplanade Ventures, Gradient Ventures, Kickstart, OCV, WiL (World Innovation Lab)参投的5000万美元B轮融资，Rad AI累计完成3轮融资，总计融资8300万美元。
Rad AI的Omni是一个AI辅助报告工具，它通过使用先进的机器学习模型，能够理解和预测放射科医生在报告生成中的常见模式和需求。这不仅加快了报告的编写速度，还提高了报告的质量，减少了可能因手动输入错误而导致的问题。并且Rad AI产品与医生的工作流程无缝集成,无需医生额外操作即可使用。
目前，Rad AI的产品已经在数十家医院中得到应用，获得了医疗专业人员的广泛认可。通过与医院的紧密合作，Rad AI不断优化其算法，使其更贴合实际的医疗场景和需求。
Rad AI的CEO是Doktor Gurson，他曾是是创业公司Doblet的创始人，该公司在2014年被Y Combinator投资，此后被收购，他也是分子诊断公司BillionToOne的投资者和顾问。
Jeff Chang是Rad AI的联合创始人，此前他与Doktor Gurson共同创立 Doblet ，他曾经运营过一个项目，为Moses Cone医院系统提供晚间现场覆盖服务，监管五十英里范围内九家地区医院的放射科部门。
本文由阿尔法公社综合自多个信息源，并在ChatGPT的辅助下写作，封面图片由Hidream.ai的Pixeling（千象）生成。
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