2 Cơ sở dữ liệu vector đầu tư Weaviate
*3 Đầu tư tích hợp theo chiều dọc
Sự xuất hiện của ChatGPT đã khơi dậy sự nhiệt tình đầu tư vào lĩnh vực AI của cộng đồng đầu tư mạo hiểm.
Tuy nhiên, không giống như mô hình lưu lượng trong thời đại Internet, là một công nghệ tiên tiến, lĩnh vực AI đòi hỏi sự đầu tư lớn, chu kỳ dài và có nhiều đối thủ cạnh tranh.
Đầu tư AI chắc chắn sẽ gặp hiện tượng “sấm lớn mưa ít”. Dữ liệu của CB Insights cho thấy trong quý 2 năm nay, tổng đầu tư vào lĩnh vực AI toàn cầu đã giảm mạnh 38% so với tháng trước.
Mặc dù vậy, vào thời điểm mọi ngành công nghiệp sẽ được cách mạng hóa bởi AI, không thể phủ nhận rằng AI phải là xu hướng lớn nhất của ngành trong vài năm tới. Báo cáo từ cơ sở dữ liệu đầu tư mạo hiểm Carta cho thấy so với các loại hình khởi nghiệp khác, quy mô định giá và tài trợ của các công ty khởi nghiệp AI có xu hướng tăng trưởng tốt hơn.
Cách các nhà đầu tư tìm ra điểm neo cho đầu tư AI trong giai đoạn phát triển ban đầu là đặc biệt quan trọng. Có lẽ chúng ta có thể học hỏi từ thực tiễn của các công ty đầu tư mạo hiểm đã thành lập.
01 Sớm tìm ra điểm neo đầu tư vào AI
Index Ventures (gọi tắt là Index) là một công ty đầu tư mạo hiểm ở Châu Âu được thành lập vào năm 1996. Index luôn là một tín đồ trung thành và ủng hộ AI.
Một năm trước khi phát hành ChatGPT, Index đã dẫn đầu vòng tài trợ Series A trị giá 40 triệu USD của Cohere. Cohere hiện là kỳ lân AI với mức định giá 2 tỷ USD. (Để biết Cohere là ai, vui lòng tham khảo bài viết trước của chúng tôi: Làm thế nào mà tác giả của bài báo Transformer trẻ nhất đã hợp tác với các doanh nhân không điển hình của Trung Quốc để tạo ra kỳ lân AI trị giá 2 tỷ USD? | Thám tử kỳ lân đích thực)
Ngoài ra, vài năm trước khi ChatGPT phổ biến AI, Index đã bắt đầu đầu tư vào các công ty trí tuệ nhân tạo như Aurora, một công ty công nghệ xe tự lái ở San Francisco; và Arthur AI, một nền tảng máy học ở New York.
Cách đây một thời gian, Erin Price-Wright, một đối tác tại Index, đã đầu tư vào Weaviate, một công ty cơ sở dữ liệu vectơ nguồn mở. Công ty đã huy động được 50 triệu đô la tài trợ cho Series B vào tháng 4 với mức định giá 200 triệu đô la, với sự tham gia của Index bởi NEA, Cortical Ventures, Zetta Venture Partners và ING Ventures.
Vậy tại sao Index lại chuyển sự chú ý sang cơ sở dữ liệu vector? Shidao (ID: Survivalbiz) đã tìm thấy bài viết phỏng vấn gần đây "Đây là cách các quỹ đầu tư mạo hiểm đang đầu tư vào thời đại mà'Mọi công ty sẽ có AI'" của đối tác Index Erin Price-Wright. Sau đây là bản dịch viết tắt và bổ sung của bài viết.
02 Cơ sở dữ liệu vectơ đầu tư Weaviate
Trước hết, Price-Wright không đánh giá cao ChatGPT, cô cho rằng ChatGPT chỉ đi đường tắt, xét cho cùng thì công nghệ này đã tồn tại được vài năm và không có gì mới. ChatGPT trở nên phổ biến vì "đột nhiên, nó được mọi người nhìn thấy và mọi người thực sự có thể cảm nhận nó như một sản phẩm tiêu dùng".
Vậy cái gì thực sự có giá trị?
Đánh giá từ cuộc phỏng vấn, câu trả lời do Price-Wright đưa ra bao gồm cơ sở dữ liệu vectơ hỗ trợ ChatGPT.
Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay chủ yếu dựa trên công nghệ deep learning. Học sâu yêu cầu đầu vào là văn bản, hình ảnh, video và dữ liệu kho văn bản khác. Tuy nhiên, những dữ liệu khối này cần phải được chuyển đổi thành dữ liệu vectơ trước khi chúng có thể được mạng lưới thần kinh sử dụng. Cơ sở dữ liệu vectơ là cơ sở dữ liệu dùng để lưu trữ và truy vấn dữ liệu vectơ.
Để giải thích vai trò của cơ sở dữ liệu vectơ, hãy giả sử một tình huống. Các thư viện thường sắp xếp sách theo thể loại và tác giả, chẳng hạn như văn học, kinh tế, v.v.. Nhưng bạn nên làm gì nếu muốn tìm lại một câu chuyện kinh dị đọc hồi nhỏ mà chỉ nhớ cốt truyện bù nhìn biến thành người sống mà không nhớ tựa đề hay tác giả?
Nếu bạn không có thời gian tìm kiếm trên giá sách thì cách nhanh nhất là hỏi thủ thư, vì họ đã đọc rất nhiều sách và có nhiều khả năng biết bạn đang tìm cuốn sách nào.
Chà, thủ thư là cơ sở dữ liệu vectơ vì cơ sở dữ liệu vectơ được thiết kế để lưu trữ thông tin phức tạp (chẳng hạn như cốt truyện của một cuốn sách) về một đối tượng (chẳng hạn như một cuốn sách). Do đó, cơ sở dữ liệu vectơ giúp bạn tìm các đối tượng dựa trên một truy vấn cụ thể (ví dụ: một cuốn sách về...) thay vì một số thuộc tính được xác định trước (ví dụ: tác giả), giống như một thủ thư.
Ví dụ: nếu bạn yêu cầu ChatGPT tạo một bài thơ theo giai điệu của Shakespeare, ChatGPT trước tiên sẽ sử dụng chức năng tìm kiếm tương tự của cơ sở dữ liệu vectơ để nâng cao độ chính xác của nội dung đầu ra.
Do đó, khi đào tạo một mô hình lớn, cơ sở dữ liệu vectơ có thể trở thành cơ sở tri thức, cung cấp cho mô hình lớn dữ liệu mới nhất và cơ sở tri thức nội bộ dành riêng cho từng doanh nghiệp khách hàng.
Price-Wright cho biết Index đã dành gần hai năm nghiên cứu cơ sở dữ liệu vector trước khi tìm kiếm cơ hội đầu tư này (đầu tư vào Weaviate). “Sự kiện thực sự đưa ra quyết định của chúng tôi là ChatGPT, sự kiện cho phép chúng tôi thực sự hiểu giá trị của cơ sở dữ liệu vectơ trong quy trình làm việc AI có tính tổng quát hơn và tầm quan trọng của việc thực sự hiểu các thuật toán nhúng.”
Công ty đã đạt được hai kết quả trong suy nghĩ của mình.
Khi bạn xem xét tất cả các loại trường hợp sử dụng AI tổng hợp khác nhau này, thị trường thực tế lớn hơn nhiều so với riêng thị trường tìm kiếm doanh nghiệp. (thị trường thực sự lớn hơn nhiều so với thị trường tìm kiếm doanh nghiệp, nếu bạn đang nghĩ về tất cả các loại trường hợp sử dụng AI tổng hợp khác nhau này.)
Giá trị của việc có một cơ sở dữ liệu chuyên dụng có thể rất gần với các thuật toán nhúng. Giúp bạn trở thành công dân hạng nhất của sản phẩm chứ không phải là một tiện ích bổ sung cho cơ sở dữ liệu hiện có của bạn. (giá trị của việc có một cơ sở dữ liệu chuyên dụng có thể tiến gần đến các thuật toán nhúng với tư cách là công dân hạng nhất trong sản phẩm của nó, so với sự hỗ trợ của cơ sở dữ liệu hiện có.)
Price-Wright tin rằng: “Trong thập kỷ tới, các công ty đã có tập dữ liệu lớn, cơ sở khách hàng lớn và hoạt động phức tạp sẽ bắt đầu tích hợp AI vào sản phẩm của họ để giúp hoạt động hiệu quả hơn, xử lý hợp lý hơn và ra quyết định hiệu quả hơn . Nhanh hơn và linh hoạt hơn. Chúng ta sẽ thấy AI trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho các loại hình tìm kiếm mới trong doanh nghiệp, mã hóa dữ liệu thành vectơ và sử dụng AI để tìm thông tin tương tự. Đối với nhiều trường hợp sử dụng, điều này sẽ mạnh mẽ hơn tìm kiếm từ khóa."
Vậy ưu điểm của Weaviate được Index ưa chuộng là gì?
Bob van Luijt, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Weaviate, cho biết: "Là một sản phẩm nguồn mở, cơ sở dữ liệu vectơ Weaviate được sử dụng làm cơ sở hạ tầng cốt lõi của hệ sinh thái bản địa AI. Nó cho phép người dùng từ các công ty khởi nghiệp đến doanh nghiệp tạo ra một làn sóng mới của các ứng dụng, bao gồm từ hệ thống tìm kiếm và đề xuất tùy chỉnh đến các plugin ChatGPT."
Ngoài ra, cơ sở dữ liệu vectơ Weaviate giúp đơn giản hóa việc quản lý dữ liệu vectơ cho các nhà phát triển AI và giải quyết các vấn đề về tạo, lưu trữ và tìm kiếm các vectơ nhúng và các đối tượng tương ứng của chúng. Nó có các chức năng sau:
Mô-đun máy học (ML) tích hợp có thể mở rộng: Chỉ cần tải và tìm kiếm; Weaviate đảm nhiệm phần việc nặng nhọc của máy học (ML) - mọi loại dữ liệu, mọi mô hình, mọi trường hợp sử dụng.
Tìm kiếm vectơ phong phú hơn: hỗ trợ các tìm kiếm ML khác nhau và cũng có thể tìm kiếm các vectơ và đối tượng nguồn tạo ra vectơ.
Hiệu suất cao: tìm kiếm dưới giây, có thể mở rộng tới hàng tỷ đối tượng, chạy không bị gián đoạn.
Price-Wright cũng cho biết trong một cuộc phỏng vấn riêng: "Tốc độ các doanh nghiệp và công ty khởi nghiệp có nguồn gốc AI đang sử dụng Weaviate để phát triển các ứng dụng tìm kiếm, đề xuất và tạo đa phương thức là không thể tin được. Đây là công nghệ tiên tiến nhất mà các nhà phát triển công nghệ đã xây dựng bằng trí tuệ nhân tạo." ." những sản phẩm tốt nhất và chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với họ để giúp thúc đẩy giai đoạn tăng trưởng tiếp theo."
03 Đầu tư tích hợp theo chiều dọc
Ngoài việc đầu tư vào cơ sở dữ liệu vector, Index còn có những hành động nào khác trong lĩnh vực đầu tư AI?
Ngay khi SaaS nổi lên cùng với sự trỗi dậy của điện toán đám mây, các sản phẩm dựa trên AI cũng đang mang đến những mô hình kinh doanh mới.
Index tin rằng: thứ nhất, trong vòng 10 năm tới, AI sẽ trở thành thành phần cốt lõi của mọi phần mềm ứng dụng; thứ hai, làn sóng này sẽ được thúc đẩy bởi các mô hình nền tảng được áp dụng rộng rãi.
“Chúng tôi không biết chính xác những mô hình kinh doanh mới này sẽ là gì, nhưng chúng tôi có một số ý tưởng về chuỗi giá trị phần mềm đang thay đổi như thế nào và bắt đầu thấy những dấu hiệu ban đầu về việc các mô hình mới đang nổi lên”.
Ở lớp ứng dụng, Index tin rằng theo thời gian, mô hình kinh doanh sẽ chuyển sang hướng mang lại nhiều giá trị hơn cho khách hàng thông qua AI. Người dùng không còn chỉ trả tiền để sử dụng SaaS mà trả tiền dựa trên mức độ tùy chỉnh hoặc cá nhân hóa trong sản phẩm, chẳng hạn như các mô hình được tinh chỉnh cho các ngành, tổ chức hoặc thậm chí cá nhân.
Dựa trên điều này, Index đã đầu tư vào các công ty như Gong và DeepScribe.
Vào năm 2020, Index đã đầu tư vào Gong. Sản phẩm của họ có thể ghi lại các cuộc gọi bán hàng và cho phép các nhà quản lý công ty phân tích hiệu suất, khám phá xu hướng phản hồi của khách hàng, đồng thời giúp đào tạo và huấn luyện các đại diện bán hàng. Khi một tổ chức áp dụng rộng rãi sản phẩm, Gong sẽ chôn vùi tập dữ liệu khổng lồ được tạo ra từ cuộc trò chuyện của họ với khách hàng. Điều này giúp Gong tùy chỉnh sản phẩm tốt hơn để phục vụ các doanh nghiệp cụ thể theo cách cá nhân hóa cao, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng.
Vào năm 2022, Index đã dẫn đầu vòng cấp vốn Series A của DeepScribe. Sản phẩm của DeepScribe ghi lại các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân và sử dụng AI để tạo các báo cáo có cấu trúc của bác sĩ cho hồ sơ sức khỏe điện tử. Việc tiếp tục sử dụng có thể làm tăng giá trị của sản phẩm đối với một người dùng cụ thể (ví dụ: một bác sĩ có phong cách cụ thể) hoặc một nhóm người dùng (ví dụ: các bác sĩ trong một chuyên khoa cụ thể hoặc trong một nhóm bệnh viện cụ thể tuân thủ các tiêu chuẩn nhất quán).
Trong cả hai trường hợp, vì sản phẩm được sử dụng theo thời gian và người dùng đưa nhiều dữ liệu của riêng họ vào sản phẩm nên AI có thể cải thiện theo những cách được tùy chỉnh cao.
Index tin rằng đây là cách để các công ty thiên về AI xây dựng hào nước và tiếp tục đạt được giá trị theo thời gian.
Ngoài ra, Index còn đầu tư vào Hebbia, một sản phẩm sử dụng AI để cung cấp thông tin nhanh chóng và chính xác cho ngành dịch vụ tài chính. Index cũng đã đầu tư vào Notion, một công ty có quy trình làm việc và trải nghiệm người dùng mạnh mẽ đang nỗ lực tích hợp liền mạch AI vào trải nghiệm người dùng.
Price-Wright nói: "Khi tôi nói về AI, tôi thấy thật thú vị vì đây là một công nghệ hỗ trợ mới. AI có mặt ở khắp mọi nơi và đang trở thành máy điều hòa nhịp tim của mọi phần mềm".
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Mất hàng trăm triệu, làm sao đầu tư vào dự án AI? Xem cách đặt cược Chỉ số vốn mạo hiểm được thành lập ở Châu Âu
Văn bản: Shidao
Tóm tắt nội dung của vấn đề này
*1 Tìm điểm neo cho đầu tư AI sớm
Sự xuất hiện của ChatGPT đã khơi dậy sự nhiệt tình đầu tư vào lĩnh vực AI của cộng đồng đầu tư mạo hiểm.
Tuy nhiên, không giống như mô hình lưu lượng trong thời đại Internet, là một công nghệ tiên tiến, lĩnh vực AI đòi hỏi sự đầu tư lớn, chu kỳ dài và có nhiều đối thủ cạnh tranh.
Đầu tư AI chắc chắn sẽ gặp hiện tượng “sấm lớn mưa ít”. Dữ liệu của CB Insights cho thấy trong quý 2 năm nay, tổng đầu tư vào lĩnh vực AI toàn cầu đã giảm mạnh 38% so với tháng trước.
Mặc dù vậy, vào thời điểm mọi ngành công nghiệp sẽ được cách mạng hóa bởi AI, không thể phủ nhận rằng AI phải là xu hướng lớn nhất của ngành trong vài năm tới. Báo cáo từ cơ sở dữ liệu đầu tư mạo hiểm Carta cho thấy so với các loại hình khởi nghiệp khác, quy mô định giá và tài trợ của các công ty khởi nghiệp AI có xu hướng tăng trưởng tốt hơn.
Cách các nhà đầu tư tìm ra điểm neo cho đầu tư AI trong giai đoạn phát triển ban đầu là đặc biệt quan trọng. Có lẽ chúng ta có thể học hỏi từ thực tiễn của các công ty đầu tư mạo hiểm đã thành lập.
01 Sớm tìm ra điểm neo đầu tư vào AI
Index Ventures (gọi tắt là Index) là một công ty đầu tư mạo hiểm ở Châu Âu được thành lập vào năm 1996. Index luôn là một tín đồ trung thành và ủng hộ AI.
Một năm trước khi phát hành ChatGPT, Index đã dẫn đầu vòng tài trợ Series A trị giá 40 triệu USD của Cohere. Cohere hiện là kỳ lân AI với mức định giá 2 tỷ USD. (Để biết Cohere là ai, vui lòng tham khảo bài viết trước của chúng tôi: Làm thế nào mà tác giả của bài báo Transformer trẻ nhất đã hợp tác với các doanh nhân không điển hình của Trung Quốc để tạo ra kỳ lân AI trị giá 2 tỷ USD? | Thám tử kỳ lân đích thực)
Ngoài ra, vài năm trước khi ChatGPT phổ biến AI, Index đã bắt đầu đầu tư vào các công ty trí tuệ nhân tạo như Aurora, một công ty công nghệ xe tự lái ở San Francisco; và Arthur AI, một nền tảng máy học ở New York.
Cách đây một thời gian, Erin Price-Wright, một đối tác tại Index, đã đầu tư vào Weaviate, một công ty cơ sở dữ liệu vectơ nguồn mở. Công ty đã huy động được 50 triệu đô la tài trợ cho Series B vào tháng 4 với mức định giá 200 triệu đô la, với sự tham gia của Index bởi NEA, Cortical Ventures, Zetta Venture Partners và ING Ventures.
Vậy tại sao Index lại chuyển sự chú ý sang cơ sở dữ liệu vector? Shidao (ID: Survivalbiz) đã tìm thấy bài viết phỏng vấn gần đây "Đây là cách các quỹ đầu tư mạo hiểm đang đầu tư vào thời đại mà'Mọi công ty sẽ có AI'" của đối tác Index Erin Price-Wright. Sau đây là bản dịch viết tắt và bổ sung của bài viết.
02 Cơ sở dữ liệu vectơ đầu tư Weaviate
Trước hết, Price-Wright không đánh giá cao ChatGPT, cô cho rằng ChatGPT chỉ đi đường tắt, xét cho cùng thì công nghệ này đã tồn tại được vài năm và không có gì mới. ChatGPT trở nên phổ biến vì "đột nhiên, nó được mọi người nhìn thấy và mọi người thực sự có thể cảm nhận nó như một sản phẩm tiêu dùng".
Vậy cái gì thực sự có giá trị?
Đánh giá từ cuộc phỏng vấn, câu trả lời do Price-Wright đưa ra bao gồm cơ sở dữ liệu vectơ hỗ trợ ChatGPT.
Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay chủ yếu dựa trên công nghệ deep learning. Học sâu yêu cầu đầu vào là văn bản, hình ảnh, video và dữ liệu kho văn bản khác. Tuy nhiên, những dữ liệu khối này cần phải được chuyển đổi thành dữ liệu vectơ trước khi chúng có thể được mạng lưới thần kinh sử dụng. Cơ sở dữ liệu vectơ là cơ sở dữ liệu dùng để lưu trữ và truy vấn dữ liệu vectơ.
Để giải thích vai trò của cơ sở dữ liệu vectơ, hãy giả sử một tình huống. Các thư viện thường sắp xếp sách theo thể loại và tác giả, chẳng hạn như văn học, kinh tế, v.v.. Nhưng bạn nên làm gì nếu muốn tìm lại một câu chuyện kinh dị đọc hồi nhỏ mà chỉ nhớ cốt truyện bù nhìn biến thành người sống mà không nhớ tựa đề hay tác giả?
Nếu bạn không có thời gian tìm kiếm trên giá sách thì cách nhanh nhất là hỏi thủ thư, vì họ đã đọc rất nhiều sách và có nhiều khả năng biết bạn đang tìm cuốn sách nào.
Chà, thủ thư là cơ sở dữ liệu vectơ vì cơ sở dữ liệu vectơ được thiết kế để lưu trữ thông tin phức tạp (chẳng hạn như cốt truyện của một cuốn sách) về một đối tượng (chẳng hạn như một cuốn sách). Do đó, cơ sở dữ liệu vectơ giúp bạn tìm các đối tượng dựa trên một truy vấn cụ thể (ví dụ: một cuốn sách về...) thay vì một số thuộc tính được xác định trước (ví dụ: tác giả), giống như một thủ thư.
Ví dụ: nếu bạn yêu cầu ChatGPT tạo một bài thơ theo giai điệu của Shakespeare, ChatGPT trước tiên sẽ sử dụng chức năng tìm kiếm tương tự của cơ sở dữ liệu vectơ để nâng cao độ chính xác của nội dung đầu ra.
Do đó, khi đào tạo một mô hình lớn, cơ sở dữ liệu vectơ có thể trở thành cơ sở tri thức, cung cấp cho mô hình lớn dữ liệu mới nhất và cơ sở tri thức nội bộ dành riêng cho từng doanh nghiệp khách hàng.
Price-Wright cho biết Index đã dành gần hai năm nghiên cứu cơ sở dữ liệu vector trước khi tìm kiếm cơ hội đầu tư này (đầu tư vào Weaviate). “Sự kiện thực sự đưa ra quyết định của chúng tôi là ChatGPT, sự kiện cho phép chúng tôi thực sự hiểu giá trị của cơ sở dữ liệu vectơ trong quy trình làm việc AI có tính tổng quát hơn và tầm quan trọng của việc thực sự hiểu các thuật toán nhúng.”
Công ty đã đạt được hai kết quả trong suy nghĩ của mình.
Khi bạn xem xét tất cả các loại trường hợp sử dụng AI tổng hợp khác nhau này, thị trường thực tế lớn hơn nhiều so với riêng thị trường tìm kiếm doanh nghiệp. (thị trường thực sự lớn hơn nhiều so với thị trường tìm kiếm doanh nghiệp, nếu bạn đang nghĩ về tất cả các loại trường hợp sử dụng AI tổng hợp khác nhau này.)
Giá trị của việc có một cơ sở dữ liệu chuyên dụng có thể rất gần với các thuật toán nhúng. Giúp bạn trở thành công dân hạng nhất của sản phẩm chứ không phải là một tiện ích bổ sung cho cơ sở dữ liệu hiện có của bạn. (giá trị của việc có một cơ sở dữ liệu chuyên dụng có thể tiến gần đến các thuật toán nhúng với tư cách là công dân hạng nhất trong sản phẩm của nó, so với sự hỗ trợ của cơ sở dữ liệu hiện có.)
Price-Wright tin rằng: “Trong thập kỷ tới, các công ty đã có tập dữ liệu lớn, cơ sở khách hàng lớn và hoạt động phức tạp sẽ bắt đầu tích hợp AI vào sản phẩm của họ để giúp hoạt động hiệu quả hơn, xử lý hợp lý hơn và ra quyết định hiệu quả hơn . Nhanh hơn và linh hoạt hơn. Chúng ta sẽ thấy AI trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho các loại hình tìm kiếm mới trong doanh nghiệp, mã hóa dữ liệu thành vectơ và sử dụng AI để tìm thông tin tương tự. Đối với nhiều trường hợp sử dụng, điều này sẽ mạnh mẽ hơn tìm kiếm từ khóa."
Vậy ưu điểm của Weaviate được Index ưa chuộng là gì?
Bob van Luijt, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Weaviate, cho biết: "Là một sản phẩm nguồn mở, cơ sở dữ liệu vectơ Weaviate được sử dụng làm cơ sở hạ tầng cốt lõi của hệ sinh thái bản địa AI. Nó cho phép người dùng từ các công ty khởi nghiệp đến doanh nghiệp tạo ra một làn sóng mới của các ứng dụng, bao gồm từ hệ thống tìm kiếm và đề xuất tùy chỉnh đến các plugin ChatGPT."
Ngoài ra, cơ sở dữ liệu vectơ Weaviate giúp đơn giản hóa việc quản lý dữ liệu vectơ cho các nhà phát triển AI và giải quyết các vấn đề về tạo, lưu trữ và tìm kiếm các vectơ nhúng và các đối tượng tương ứng của chúng. Nó có các chức năng sau:
Mô-đun máy học (ML) tích hợp có thể mở rộng: Chỉ cần tải và tìm kiếm; Weaviate đảm nhiệm phần việc nặng nhọc của máy học (ML) - mọi loại dữ liệu, mọi mô hình, mọi trường hợp sử dụng.
Tìm kiếm vectơ phong phú hơn: hỗ trợ các tìm kiếm ML khác nhau và cũng có thể tìm kiếm các vectơ và đối tượng nguồn tạo ra vectơ.
Hiệu suất cao: tìm kiếm dưới giây, có thể mở rộng tới hàng tỷ đối tượng, chạy không bị gián đoạn.
Price-Wright cũng cho biết trong một cuộc phỏng vấn riêng: "Tốc độ các doanh nghiệp và công ty khởi nghiệp có nguồn gốc AI đang sử dụng Weaviate để phát triển các ứng dụng tìm kiếm, đề xuất và tạo đa phương thức là không thể tin được. Đây là công nghệ tiên tiến nhất mà các nhà phát triển công nghệ đã xây dựng bằng trí tuệ nhân tạo." ." những sản phẩm tốt nhất và chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với họ để giúp thúc đẩy giai đoạn tăng trưởng tiếp theo."
03 Đầu tư tích hợp theo chiều dọc
Ngoài việc đầu tư vào cơ sở dữ liệu vector, Index còn có những hành động nào khác trong lĩnh vực đầu tư AI?
Ngay khi SaaS nổi lên cùng với sự trỗi dậy của điện toán đám mây, các sản phẩm dựa trên AI cũng đang mang đến những mô hình kinh doanh mới.
Index tin rằng: thứ nhất, trong vòng 10 năm tới, AI sẽ trở thành thành phần cốt lõi của mọi phần mềm ứng dụng; thứ hai, làn sóng này sẽ được thúc đẩy bởi các mô hình nền tảng được áp dụng rộng rãi.
“Chúng tôi không biết chính xác những mô hình kinh doanh mới này sẽ là gì, nhưng chúng tôi có một số ý tưởng về chuỗi giá trị phần mềm đang thay đổi như thế nào và bắt đầu thấy những dấu hiệu ban đầu về việc các mô hình mới đang nổi lên”.
Ở lớp ứng dụng, Index tin rằng theo thời gian, mô hình kinh doanh sẽ chuyển sang hướng mang lại nhiều giá trị hơn cho khách hàng thông qua AI. Người dùng không còn chỉ trả tiền để sử dụng SaaS mà trả tiền dựa trên mức độ tùy chỉnh hoặc cá nhân hóa trong sản phẩm, chẳng hạn như các mô hình được tinh chỉnh cho các ngành, tổ chức hoặc thậm chí cá nhân.
Dựa trên điều này, Index đã đầu tư vào các công ty như Gong và DeepScribe.
Vào năm 2020, Index đã đầu tư vào Gong. Sản phẩm của họ có thể ghi lại các cuộc gọi bán hàng và cho phép các nhà quản lý công ty phân tích hiệu suất, khám phá xu hướng phản hồi của khách hàng, đồng thời giúp đào tạo và huấn luyện các đại diện bán hàng. Khi một tổ chức áp dụng rộng rãi sản phẩm, Gong sẽ chôn vùi tập dữ liệu khổng lồ được tạo ra từ cuộc trò chuyện của họ với khách hàng. Điều này giúp Gong tùy chỉnh sản phẩm tốt hơn để phục vụ các doanh nghiệp cụ thể theo cách cá nhân hóa cao, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng.
Vào năm 2022, Index đã dẫn đầu vòng cấp vốn Series A của DeepScribe. Sản phẩm của DeepScribe ghi lại các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân và sử dụng AI để tạo các báo cáo có cấu trúc của bác sĩ cho hồ sơ sức khỏe điện tử. Việc tiếp tục sử dụng có thể làm tăng giá trị của sản phẩm đối với một người dùng cụ thể (ví dụ: một bác sĩ có phong cách cụ thể) hoặc một nhóm người dùng (ví dụ: các bác sĩ trong một chuyên khoa cụ thể hoặc trong một nhóm bệnh viện cụ thể tuân thủ các tiêu chuẩn nhất quán).
Trong cả hai trường hợp, vì sản phẩm được sử dụng theo thời gian và người dùng đưa nhiều dữ liệu của riêng họ vào sản phẩm nên AI có thể cải thiện theo những cách được tùy chỉnh cao.
Index tin rằng đây là cách để các công ty thiên về AI xây dựng hào nước và tiếp tục đạt được giá trị theo thời gian.
Ngoài ra, Index còn đầu tư vào Hebbia, một sản phẩm sử dụng AI để cung cấp thông tin nhanh chóng và chính xác cho ngành dịch vụ tài chính. Index cũng đã đầu tư vào Notion, một công ty có quy trình làm việc và trải nghiệm người dùng mạnh mẽ đang nỗ lực tích hợp liền mạch AI vào trải nghiệm người dùng.
Price-Wright nói: "Khi tôi nói về AI, tôi thấy thật thú vị vì đây là một công nghệ hỗ trợ mới. AI có mặt ở khắp mọi nơi và đang trở thành máy điều hòa nhịp tim của mọi phần mềm".