Компании генеративного ИИ – как существующие предприятия, добавляющие генеративный ИИ в свои стеки решений, так и новые стартапы в области генеративного ИИ – появляются повсеместно и быстро.
Но что отличает компании генеративного ИИ от других компаний ИИ и ОД? Что они предлагают, что создает достаточный спрос и шумиху, чтобы получить финансирование от ведущих венчурных фирм? В этом руководстве мы расскажем о ведущих компаниях генеративного ИИ, их продуктах и сценариях использования, а также подробно рассмотрим, что такое генеративный ИИ и почему он набирает популярность.
Что такое генеративный искусственный интеллект?
Генеративный ИИ – это вид искусственного интеллекта, который использует обучающие наборы данных для аналитики, обработку естественного языка, нейронные сети и глубокое обучение для создания нового и оригинального контента.
Контент генеративного ИИ может быть создан для личного или делового использования и может принимать форму текста, изображений, видео, аудио, синтетических данных и моделей объектов. Наиболее яркими примерами генеративного ИИ сегодня являются инструменты генеративного моделирования языка, письма и изображений, такие как ChatGPT и Stable Diffusion.
Лучшие компании, работающие в области генеративного искусственного интеллекта: Сравнительная таблица
| Компания | Отличие | Область(и) фокуса | Оценка компании/стоимость предприятия | Продукты |
| OpenAI | Лучшая в целом | Языковое моделирование, Генерация и редактирование контента. | Частная компания; оценивается примерно в 29 миллиардов долларов. | GPT-3 |
| GPT-4 | ||||
| ChatGPT Plus | ||||
| DALL-E | ||||
| Whisper | ||||
| InstructGPT | ||||
| Hugging Face | Лучшая для разработки искусственного интеллекта с участием сообщества | Форумы по генеративному ИИ, Разработка модели ИИ с открытым исходным кодом. | Частная компания; оценивается примерно в 2 миллиарда долларов. | BLOOM |
| Expert Acceleration Program | ||||
| Private Hub | ||||
| Inference Endpoints | ||||
| AutoTrain | ||||
| Аппаратное обеспечение | ||||
| Alphabet (Google) | Лучшее для масштабируемости | Разработка и внедрение генеративной модели ИИ, Разработка приложений, Генерация контента. | 1,72 триллиона долларов. | Generative AI support in Vertex AI |
| Generative AI App Builder | ||||
| Generative AI in Workspace | ||||
| Bard | ||||
| Microsoft | Лучшее для бизнес-операций и производительности | Генерация контента,Генеративный поиск на базе искусственного интеллекта,Разработка и поддержка кода, Информационная безопасность. | 2,25 триллиона долларов. | Microsoft 365 Copilot |
| Microsoft Security Copilot | ||||
| GitHub Copilot | ||||
| AI-Enhanced Bing and Edge | ||||
| Cohere | Лучшее для обработки естественного языка | Обработка и моделирование естественного языка, Корпоративный диалоговый ИИ. | Частная компания; оценивается примерно в 6 миллиардов долларов. | Embed |
| Neural Search | ||||
| Summarize | ||||
| Generate | ||||
| Classify | ||||
| Anthropic | Лучшее для создания настраиваемого контента | Генерация и редактирование контента, Классификация и обобщение текста, Служба поддержки. | Частная компания; оценивается примерно в 5 миллиардов долларов. | Claude |
| Claude Instant | ||||
| Jasper | Лучшее для маркетологов | Генерация контента, Языковое моделирование. | Частная компания; оценивается примерно в 1,5 миллиарда долларов. | Jasper Art |
| Jasper Chat | ||||
| Glean | Лучшее для пользовательского опыта сотрудников | Когнитивный поиск предприятия, Управление знаниями. | Частная компания; оценивается примерно в $1 млрд. | Glean Search |
| Glean Knowledge Management | ||||
| Glean Work Hub | ||||
| Synthesis AI | Лучшее разнообразие вариантов использования генеративного ИИ | Генерация синтетических данных, изображений и видео, 3D моделирование человека, Автомобильный/пешеходный мониторинг, Информационная безопасность. | Частная компания; финансирование в размере $21,5 млн+. | Synthesis Humans |
| Synthesis Scenarios | ||||
| Data Visualizer | ||||
| Stability AI | Лучшая базовая модель для других решений генеративного искусственного интеллекта | Генерация и редактирование контента, Разработка приложений для искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. | Частная компания; оценивается примерно в $1 млрд. | Stable Diffusion 2.0 |
| Stable Diffusion Reimagine | ||||
| DreamStudio | ||||
| Photoshop Plugin | ||||
| Blender Plugin | ||||
| Platform API | ||||
| Lightricks | Лучшее для личного и творческого использования | Генерация и редактирование контента, Редактирование изображений, изображений и видео. | Частная компания; оценивается примерно в 1,8 миллиарда долларов. | Facetune |
| Photoleap | ||||
| Videoleap | ||||
| Popular Pays | ||||
| Filtertune | ||||
| Beatleap | ||||
| Motionleap | ||||
| Artleap | ||||
| Inflection AI | Лучшее видение будущего | Общение человека с компьютером на простом языке, Голосовой поиск. | Частная компания; текущие инвестиции составляют около 225 миллионов долларов США, при этом в ближайшее время ожидается раунд финансирования на сумму 675 миллионов долларов США. | Пока нет публично предлагаемых продуктов. |
Ведущие компании в области генеративного искусственного интеллекта
Лучшая в целом
Если вы в последнее время слышали разговоры о генеративном ИИ, то, скорее всего, в них фигурировала компания OpenAI и ее продукты, такие как ChatGPT. OpenAI – самая успешная компания в области генеративного ИИ на сегодняшний день, ее стоимость оценивается в 29 миллиардов долларов, а поддержку оказывают такие крупные технологические компании, как Microsoft.
Помимо бесплатного на данный момент решения для генерации контента ChatGPT и решения для генерации изображений DALL-E, OpenAI также предлагает свой API и различные модели для поддержки компаний в их усилиях по разработке генеративного ИИ. GPT-4, модели чата, модели инструктажа, модели тонкой настройки, аудиомодели, модели изображений и модели встраивания могут быть настроены за отдельную плату для удовлетворения индивидуальных потребностей бизнеса.
Плюсы
- Хорошо финансируемая компания, предлагающая широкий спектр решений в области генеративного ИИ.
- Управляется некоммерческой организацией с моделью ограниченного дохода.
- Общедоступность API OpenAI.
Минусы
- Иногда генерирует неточный или даже оскорбительный контент.
- Новости и данные в режиме реального времени не так быстро попадают в базу знаний ChatGPT; например,
- ChatGPT не может точно сказать, какие компании сегодня являются самыми популярными в области генеративного ИИ.
- Некоторые модели могут стать очень дорогими в использовании, в зависимости от ваших требований.
-
Лучшая разработка искусственного интеллекта под руководством сообщества
Hugging Face – это форум разработчиков, ориентированный на сообщество, для инициатив по разработке моделей ИИ и машинного обучения. Широкий выбор моделей прогнозирования и наборов данных позволяет организациям создавать собственные генеративные решения ИИ и другие наборы инструментов ИИ.
Недавно AWS стала партнером Hugging Face и теперь предлагает продукты Hugging Face напрямую своим клиентам. Ряд других компаний работают с Hugging Face для оптимизации существующих моделей ИИ и разработки новых с нуля. Хотя форум создан с учетом пожеланий разработчиков и программистов, некоторые решения Hugging Face, например AutoTrain, практически не требуют кодирования.
Плюсы
- Среда совместной разработки с открытым исходным кодом.
- Партнерство с AWS.
- Встроенная технология генеративного ИИ для доступной масштабируемости.
Минусы
- Формат, ориентированный на разработчиков, делает его менее дружелюбным для нетехнических пользователей.
- Ограниченное управление сторонними инструментами разработки, такими как Stable Diffusion.
- Ограниченная доступность поддержки клиентов.
Лучшая по масштабируемости
Хотя большинство изданий считает, что Microsoft сегодня опережает Google в гонке генеративного ИИ, Google строит фундамент, который выглядит многообещающим для ее будущих планов в области генеративного ИИ. Google, как и Microsoft, работает над офисным пакетом, поиском и текстовыми инструментами генеративного ИИ, но на самом деле компания нацелена на создание облачной экосистемы, в которую будет интегрирована поддержка генеративного ИИ. Например, в настоящее время небольшая группа клиентов может протестировать функции генеративного ИИ в Vertex AI и Generative AI App Builder.
Более того, компания разрабатывает ИИ с учетом масштабируемости и этики. В 2017 году были разработаны Принципы ИИ, которыми компания руководствуется при разработке ИИ, и Google регулярно публикует отчеты о том, как они применяют эти принципы в своих последних релизах и обновлениях продуктов.
Плюсы
- Лаборатория генеративного ИИ DeepMind, дочерняя компания Alphabet, является инновационным игроком в этой области.
- Google использует очень комплексный и прозрачный подход к этике ИИ.
- Облачная инфраструктура Google для ИИ оптимизирована как по стоимости, так и по высокой производительности.
Минусы
- Первоначальная нерешительность компании при внедрении генеративного ИИ может на некоторое время оставить ее позади других игроков.
- С другой стороны, стремление Google не отстать от Microsoft и других игроков может привести к тому, что компания начнет использовать инструменты, которые не прошли тщательного тестирования и проверки.
- В настоящее время многие программы Google доступны только через программу Trusted Tester Program.
Лучшая в области бизнес-операций и производительности
Microsoft – один из самых динамичных лидеров в области генеративного ИИ, разрабатывающий множество собственных инструментов генеративного ИИ, а также поддерживающий и финансирующий новые технологии от OpenAI. Bing, поисковая система, принадлежащая Microsoft, недавно преобразилась и стала первой крупной поисковой системой, в которую были встроены функции генеративного ИИ через чатбот. Недавно Microsoft также выпустила функции генеративного ИИ-контента в продуктах Microsoft 365.
Среди наиболее интересных инноваций Microsoft в области ИИ – Copilot, вспомогательный инструмент на базе GPT-4, который теперь интегрирован в несколько приложений Microsoft. Вот основные варианты Copilot, доступные сегодня:
- Microsoft 365 Copilot: Вспомогательное создание контента в приложениях Microsoft 365, таких как Word и Excel.
- Microsoft Dynamics 365 Copilot: Первое в мире решение на основе генеративного ИИ для CRM и ERP.
- Microsoft Security Copilot: Решение для обеспечения кибербезопасности и реагирования на инциденты, которое сейчас находится в предварительной версии.
Плюсы
- Сотрудничество с OpenAI дает Microsoft доступ к созданию ряда инструментов на базе GPT-4 и других развивающихся решений OpenAI.
- Компания уже встроила интуитивные инструменты генеративного ИИ в свои офисные продукты и начинает осваивать другие области, например кибербезопасность.
- Пользователи могут бесплатно воспользоваться преимуществами контекстуализированного, генеративного поиска на основе ИИ в Bing.
Минусы
- Большая часть сотрудников отдела этики и общества ИИ в Microsoft была недавно уволена, хотя в Microsoft по-прежнему существует отдел ответственного ИИ.
- Возможно, Microsoft движется слишком быстро – в попытке опередить конкурентов в создании передовых продуктов генеративного ИИ – и потенциально не учитывает последствия своих новых релизов.
- Многие разработки Microsoft в области генеративного ИИ основаны на продуктах OpenAI; учитывая успех и надежды OpenAI на рост, трудно сказать, повлияет ли это на масштабируемость Microsoft со временем.
Лучшая в области генерации настраиваемого контента
Anthropic – ведущий стартап в области генеративного ИИ, который считает, что качество и безопасность должны превалировать над количеством и скоростью. Его команда состоит из исследователей и инженеров в области ИИ, а также экспертов в области политики, бизнес-лидеров и заинтересованных сторон из правительственных, академических, некоммерческих и промышленных кругов.
Флагманский продукт Anthropic – Claude, ИИ-помощник, который специализируется на создании высококачественного контента, обобщении и объяснении. Claude обладает широкими возможностями настройки и может использоваться для автоматизации рабочих процессов, ведения естественных бесед, обработки текстов и вопросов и ответов. Вот некоторые из способов использования Claude в различных отраслях и корпоративных командах.
- Обслуживание клиентов: Дружелюбные беседы с клиентами с возможностью передачи задач человеческим представителям, когда это необходимо.
- Юриспруденция: Анализ и обобщение юридических документов.
Административные офисные задачи: Обобщение и категоризация содержимого электронной почты и документов. - Продажи: Виртуальный торговый представитель с настраиваемым характером, тоном и поведением.
Несмотря на то, что единственным публичным решением компании является Claude, Anthropic разрабатывает другие крупномасштабные системы ИИ в кулуарах, уделяя особое внимание безопасности и решению проблем. Здесь представлена обширная библиотека исследований в области ИИ.
Плюсы
- Прозрачные, обширные исследования доступны для всеобщего ознакомления.
- Claude создан для того, чтобы быть полезным, избегая при этом вредного контента.
- В целом ориентирован на разработку безопасных и управляемых продуктов.
Минусы
- Ограниченные возможности для публичного чтения; Claude в основном предоставляет помощь в виде генерации, классификации и обобщения текстов.
- Упор Anthropic на всестороннее тестирование безопасности и производительности приводит к замедлению вывода продуктов на рынок; только Claude доступен для общественности.
- Claude-v1 может быть дороговат для больших задач; однако Claude Instant – более доступный вариант для таких случаев.
Лучшая для маркетологов
Jasper – это генеративный ИИ для маркетологов и создателей контента, предлагающий функции для поддержки написания блогов и электронных писем, SEO-оптимизации, создания художественных и рекламных образов. Он прост в использовании и доступе, благодаря расширениям для Chrome и Microsoft Edge, а также недавнему запуску встроенного опыта.
Jasper всегда ориентировалась на бизнес, делая упор на контент для маркетологов, но в феврале 2023 года компания вышла на новый уровень, объявив о выпуске Jasper for Business. Этот набор улучшений для бизнеса включает в себя Jasper Brand Voice, который позволяет клиентам обучать Jasper специфическому тону, стилю и языку своего бренда. Компания также предлагает Jasper API, чтобы помочь маркетологам интегрировать Jasper в уже существующие стеки инструментов и пользовательские CMS.
Плюсы
- Фокус на брендинге – уникальная отличительная особенность среди конкурентов генеративного ИИ.
- Интуитивно понятный движок AI Engine подбирает модели для различных запросов.
- Простой в использовании интерфейс, особенно с расширениями для браузера и встроенными курсорами.
Минусы
- Цена может быть дорогой, в зависимости от количества слов в месяц, которые вы генерируете.
- Ограниченное количество пользователей за пределами самого высокого тарифного плана.
- Функции Jasper Brand Voice доступны только в тарифном плане высшего уровня.
Лучшая в области пользовательского опыта сотрудников
Glean предлагает генеративный внутренний поиск на основе искусственного интеллекта для приложений и экосистем на рабочем месте. Компании из различных отраслей и сфер деятельности используют Glean, чтобы облегчить сотрудникам поиск знаний о компании и контекстуализировать эту информацию в соответствии с их ролью.
Благодаря тому, что Glean разработан, каждая компания имеет свой собственный динамический граф знаний, который учится и адаптируется к конкретным людям, взаимодействиям и запросам на контент. Благодаря такому подходу все – от инженерной команды до отдела продаж – могут использовать Glean для более быстрого и простого поиска нужной информации. Другие ключевые особенности, которые делают этот инструмент очень удобным, включают:
- Проверенные ответы: Сохраняйте и проверяйте ответы на часто задаваемые вопросы.
- Курируемые коллекции: Возможность для отдельных команд собирать и организовывать документы и ссылки, которые наиболее актуальны для их команды; идеально подходит для введения в должность.
- GoLinks: Короткие ссылки, которые можно создавать и сохранять для наиболее часто используемых ресурсов.
Плюсы
- Несмотря на связь со всеми видами корпоративных приложений и баз данных, инструментарий Glean соблюдает и обеспечивает соблюдение разрешений безопасности по всем направлениям.
- Пользовательский интерфейс чист и прост для понимания.
- Семантическое понимание поддерживает более персонализированные результаты поиска и ответы, генерируемые искусственным интеллектом.
Минусы
- Хотя Glean рекламируется как инструмент поддержки предприятий, его функциональность не выходит за рамки когнитивного корпоративного поиска и хранения знаний.
- Glean работает с меньшей командой поддержки и разработки, чем многие другие игроки в этом списке.
- Ограниченная прозрачность цен на продукты.
Лучшая по разнообразию примеров использования генеративного ИИ
Synthesis AI – одна из самых маленьких компаний в этом списке, если смотреть строго на стоимость предприятия. Однако она является одной из самых крупных и перспективных, если учесть разнообразие продуктов и решений, которые компания уже предлагает своим клиентам.
Synthesis AI специализируется в основном на создании синтетических данных, изображений и видео для компьютерного зрения; области применения этих синтетических творений многочисленны. Некоторые из сценариев использования и приложений, которые в настоящее время реализуются с помощью продуктов “Люди” и “Сценарии” компании Synthesis AI, включают следующее:
- Проверка личности.
- Создание аватара.
- Мониторинг водителей.
- Обнаружение пешеходов.
- AR, VR и XR.
- Телеконференции.
- Кибербезопасность.
- Виртуальная примерка.
Плюсы
- Эффективная маркировка видео, данных и изображений, особенно для людей.
- Фокус на этике ИИ и разнообразии.
- Возможность создания фотореалистичных изображений.
Минусы
- Ограниченный обзор показателей прибыльности и стабильности компании.
- Ограниченное количество раундов внешнего финансирования на данный момент.
- Ориентация на человекоцентричные данные ограничивает возможности компании по созданию текстовых и нечеловеческих изображений.
Лучшая основополагающая модель для других решений генеративного ИИ
Stability AI – это движок, на котором работают многие новейшие и лучшие решения в области генеративного ИИ. Разработанная компанией модель глубокого обучения Stable Diffusion предлагает открытый код – в основном через GitHub и Hugging Face, – на основе которого несколько других компаний решили создавать изображения и видео. Компания также предлагает обширную библиотеку API, которой могут воспользоваться сторонние пользователи, а также сообщество Discord, где пользователи могут обсудить, как они используют технологию Stable Diffusion.
Компания столкнулась с противоречиями в связи с практикой поиска изображений, а также с проблемами с прибылью в организации, но трудно отрицать влияние компании, имеющей более 140 000 членов в своих исследовательских центрах с открытым исходным кодом и множество клиентов (некоторые из них даже упомянуты в этом списке).
Плюсы
- Доступность открытого исходного кода делает инструменты Stability AI очень настраиваемыми для опытных разработчиков.
- Сильные сообщества с открытым исходным кодом в Discord, GitHub и Hugging Face.
- Пользователям доступно множество соответствующих плагинов и API.
Минусы
- Расходы на DreamStudio и использование API могут быстро вырасти, в зависимости от того, сколько кредитов вам нужно.
- Высокие расходы на фундаментальные технологии снижают рентабельность компании.
Лучшая для личного и творческого использования
Компания Lightricks впервые привлекла к себе внимание благодаря мобильному приложению для редактирования фотографий Facetune в 2013 году. С тех пор компания разработала множество различных решений для редактирования изображений и видео, а также для создания контента.
В 2022 году компания Lightricks перешла на генеративный ИИ, запустив в своих приложениях генератор текста в изображение. Эта новая функция позволяет пользователям создавать пользовательские рисунки и другие изображения по собственным или заранее написанным подсказкам. После этого они могут редактировать и соединять свои изображения в анимацию и 3D-движение.
Плюсы
- Удобный инструмент.
- Пользователи могут легко создавать анимационные видеоролики и рисунки.
- Пользователи могут редактировать как фотографии, так и изображения, созданные искусственным интеллектом.
Минусы
- Малое соответствие бизнес-сценариям.
- Сгенерированные изображения не выглядят фотореалистичными, что может не подойти для некоторых случаев использования.
Лучшая по видению будущего
Inflection AI выглядит немного иначе, чем другие лучшие компании в этом списке, занимающиеся разработкой генеративного ИИ, поскольку они еще не выпустили продукт. Однако их видение и родословная их основателей и инвесторов делают эту компанию привлекательной для наблюдения в течение следующих нескольких месяцев и лет.
Основателями Inflection AI являются:
- Мустафа Сулейман: Сооснователь DeepMind, бывший глава отдела прикладного ИИ в DeepMind, бывший вице-президент по продуктам ИИ и политике в области ИИ в Google, венчурный партнер Greylock Partners.
- Рид Хоффман: сооснователь Linkedin, бывший исполнительный вице-президент PayPal, венчурный партнер Greylock Partners.
- Карен Симоньян: главный научный сотрудник Inflection AI и бывший главный научный сотрудник DeepMind.
Эти лидеры и их небольшая команда работают над тем, чтобы сделать общение между людьми и компьютерами возможным с помощью простого языка. Аналогичным образом они работают над расширенными возможностями голосового поиска.
Если следующий раунд финансирования в размере $675 млн состоится, компания получит почти $1 млрд. Инвесторы уже верят в потенциал этой команды, несмотря на отсутствие продукта на данный момент.
Плюсы
- Основана технологами, которые ранее были руководителями/учредителями DeepMind, Google и LinkedIn.
- Компания фокусируется на обучении машин пониманию человеческого языка для улучшения взаимодействия человека и машины.
- Обещают коммуникационные инструменты, которые будут доступны людям, не знакомым с компьютерами и языками программирования.
Минусы
- Ограниченная ясность в вопросе о том, когда будет запущен первый продукт (продукты).
- Ограниченная видимость того, какой продукт (продукты) компания создает.
- Компания невероятно новая и все еще находится в процессе формирования своей команды; в настоящее время она насчитывает менее 30 человек.
Компании, работающие в области генеративного искусственного интеллекта: ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ
Почему генеративный ИИ становится все более популярным?
Популярность генеративного ИИ растет, потому что он упрощает различные типы задач и демократизирует доступ к ценному контенту, созданному ИИ. Хотя креативщики, в частности, чувствуют угрозу от существования таких инструментов, как ChatGPT и DALL-E, владельцы бизнеса, руководители и частные потребители наслаждаются возможностью создавать интересный контент с помощью простых запросов.
Генеративный ИИ также позволяет разработчикам приложений и моделей создавать лучший опыт в таких областях, как разработка кода, игры, AR/VR/XR и обслуживание клиентов.
Как работает генеративный ИИ?
Технология генеративного ИИ обычно разрабатывается на основе алгоритмов нейронных сетей, которые имитируют работу и поведение человеческого мозга. При такой настройке генеративные модели ИИ получают массивные обучающие наборы данных для анализа и использования в качестве базы знаний при создании нового контента.
Количество и разнообразие обучающих данных, которые поступают в эти нейронные сети, позволяют инструментам генеративного ИИ эффективно изучать шаблоны данных и контекстуальные взаимосвязи, а затем применять эти знания в создаваемом контенте. Успех решений генеративного ИИ в значительной степени зависит от количества, качества, разнообразия и нейтральности обучающих данных.
Кто инвестирует в генеративный ИИ?
Крупные технологические компании, такие как Microsoft, Google и AWS, инвестируют в стартапы и технологии генеративного ИИ. Например, Microsoft является одним из крупнейших инвесторов в OpenAI. Многие из этих компаний также работают над созданием собственных инструментов и операций генеративного ИИ.
Методология для компаний генеративного ИИ
Лучшие компании в области генеративного ИИ в этом списке были отобраны на основе ряда факторов: текущей оценки, популярности среди пользователей, разнообразия и актуальности продуктов и сценариев использования, этичности и потенциала для масштабирования. В процессе анализа также учитывались любые известные отзывы клиентов и/или противоречия. Информация о ценах также учитывалась при составлении рейтинга, если это было необходимо.
Итоги: Компании лидеры в разработке генеративного ИИ
Компании, занимающиеся разработкой генеративного ИИ, предлагают интересные технологии ИИ не только техническим пользователям и разработчикам, но и обычным потребителям. Компании, представленные в этом списке, представили одни из самых интересных инструментов генеративного ИИ и сценариев их использования, и за ними стоит следить, если вы следите за будущим технологий ИИ.
Некоторые из этих компаний добились стремительного старта, выпустив несколько различных продуктов и получив миллионы долларов финансирования. С другой стороны, некоторые из этих организаций выбрали более медленный и стабильный подход, сначала сосредоточившись на своей идее, этике и безопасности разработки, прежде чем приступить к выпуску продукта. Во всех этих случаях ведущие компании, работающие в области генеративного ИИ, создают решения, которые в долгосрочной перспективе имеют потенциал для масштабирования в соответствии с ожиданиями бизнеса и частных пользователей.