随着OpenAI推出ChatGPT在人工智能领域掀起的千层浪，生成式AI开始被普罗大众所熟知。《日本经济新闻》在此前报道中指出，全球100多家大规模生成式AI企业总市值达480亿美元，约为2020年的6倍，OpenAI的确引领了市场对生成式AI企业的投资热潮。

实际上，除了OpenAI，AI的发展浪潮中还有Jasper、DeepMind、Stability、Cohere等竞争者。5月3日，《纽约时报》报道称，两名知情人士透露Cohere已获2.5亿美元融资，估值约20亿美元，投资者包括互联网软件巨头Salesforce、芯片制造商Nvidia、多伦多风投公司Inovia Capital和硅谷公司Index Ventures。这是自2022年ChatGPT发布后在生成式AI领域的最新重大投资。而此前，Cohere筹集的总资金已达1.7亿美元，包括2022年由Tiger Global领投的1.25亿美元B轮融资。

“百舸争流，奋楫者先；千帆竞发，勇进者胜”。作为加拿大的一家初创企业，Cohere何以突出重围，斩获众多投资者的青睐？了解该企业的发展历程、其产品区别于ChatGPT的独特优势后，相信我们会对投融资市场风向的选择理由与生成式AI的发展动向有所理解。

一篇著名的论文

创立于2019年的Cohere是一家自然语言处理 (NLP) 公司，基于大型NLP模型为外界提供API服务，从而提高计算机理解和生成文本、阅读和写作的能力。该公司由艾丹·戈麦斯 (Aidan Gomez) 与两个朋友Nick Frosst和Ivan Zhang一起创办，它的总部位于加拿大多伦多，在美国旧金山、英国伦敦均设有办事处。自合作以来，他们组建了一支约135人的团队，目前还在继续扩建以更好的提供相关API服务。

两位联合创始人Aidan Gomez和Nick Frosst曾担任过谷歌研究员，其中Aidan Gomez是大名鼎鼎的《Attention Is All You Need》论文的作者之一。该论文提出了一种新的、被誉为ChatGPT的“祖师爷”的网络架构“Transformer”，ChatGPT通过Transformer模型进行了序列建模，并通过自回归方式进行训练，使得大语言模型能够根据前文内容和当前输入，生成符合语法规则和语义逻辑的拟人化内容，这使得国内外都掀起了一波未平一波又起的大规模语言模型训练的热潮。

Cohere提供了与ChatGPT类似的产品，目前主要包括：搜索文本（多语言嵌入、神经搜索、搜索排名）、分类文本和生成文本三大类产品，帮助企业快速部署对话式AI聊天机器人、生成式搜索引擎、文本摘要总结、增强向量搜索等，是为数不多在技术层面具备与OpenAI进行竞争的AI企业之一，这也是其受到资本市场青睐的重要原因之一。

Cohere曾在2021年9月获得4000万美元A轮融资；2022年2月获得1.25亿美元B轮融资，投资者包括老虎环球基金、“AI教父” Geoffrey Hinton、斯坦福大学教授李飞飞、深度学习专家Pieter Abbeel等。在2022年10月，Cohere便开始与谷歌、Salesforce、Nvidia进行融资谈判，如今，Cohere获得巨额融资将继续与OpenAI展开激烈竞争，继续加快类似ChatGPT产品的技术创新和更新迭代。

资本为何青睐？

实际上，在OpenAI发布GPT-4之后的一段时间内，大部分人都将目光聚焦于AI大模型，包括Anthropic、 AI21、 Cohere和Character.AI在内的众多资金充足的初创公司都在投入大量资源来构建更大的算法和模型，以期待努力赶上OpenAI的技术。

但就在AI竞赛如火如荼开展之时，OpenAI的首席执行官Sam Altman却表示巨型AI模型的时代已结束，“未来新一步的进化，将不会来自于巨型模型”。那同属该领域的Cohere又为何会获得资本的青睐呢？

Cohere AI将其模型分为两类：生成模型和嵌入模型。生成模型通过对互联网上大量的数据进行训练，而嵌入模型是多语言支持的，可以支持超过109种语言。Cohere的模型有不同的规格，公司的指令模型每周都在进步，而同类领域的其他提供商通常要几个月或甚至一年才会发布重要的模型更新。

尽管Cohere AI与谷歌合作获取其硬件能力，但其并不仅限于Google Cloud。例如，Cohere在AWS SageMaker上运营，并计划在其他云服务提供商上提供服务。Cohere AI的方法非常开放，并以客户为中心，他们通过在任何云供应商上运行以使客户获得最佳体验和服务。

相较于GPT-4，Cohere AI尚未采用多模态方法。Cohere AI的高级副总裁Saurabh Baji表示，“我认为图像和视频非常令人兴奋。但从商业角度来看，这也是一个不同的问题。我们并不关注AGI，而是专注于客户实际面临的问题。很多客户的需求都非常以语言为中心。”