前言
人工智慧世界正在经歷一场显着的变革，特別是随着人工智慧代理（”AI 代理”）和小语言模型（“SLM”）的出现。这些进步不仅重塑了企业与科技的互动方式，也创造了新的投资机会。 2023 年和 2024 年的大量创投 (“VC”) 交易证明了该行业的快速成长，反映出人们越来越相信人工智慧代理商和 SLM 推动各行业创新的潜力。
了解AI 代理和小语言模型
AI 代理是复杂的软体程序，利用人工智慧（包括大型语言模型（”LLM”）和 SLM）来执行任务並与使用者有效互动。这些代理可以理解自然语言、参与对话並执行命令，这使得它们在许多应用程式中具有无价的价值。
与较大的同类产品相比，SLM 专为特定的自然语言处理（”NLP”）任务而设计，参数显着减少。这种紧凑的设计使 SLM 能够在资源有限的环境中有效运行，使 AI 技术更容易被更广泛的组织所使用。
AI 代理和 SLM 的主要优势
- 资源效率：SLM 所需的运算能力和记忆体要少得多，这使得它们非常适合在资源受限的环境中部署。
- 速度快、延迟低：较小的尺寸可实现更快的资料处理和更快的回应时间，进而增强使用者体验。
- 稳健性和安全性：SLM 可以提供强大的效能，同时由于其复杂性降低而相对更安全。
- 专业能力：人工智慧代理和 SLM 在特定领域表现出色，可根据业务需求提供有针对性的见解和解决方案。
最近对人工智慧代理和 SLM 的主要风险投资
AI 代理和 SLM 的成长吸引了创投家的大量投资，特別是在 2023 年和 2024 年。
- Cohere：2024年6月，总部位于多伦多的Cohere以50亿美元的估值锁定了知名企业投资者的4.5亿美元投资。
- Anthropic：截至2024年3月，Anthropic已完成10轮融资，总计融资76亿美元。
3. Hugging Face：2023年，Hugging Face在一轮融资中筹集了2.35亿美元。投资者包括Google、亚马逊、英伟达、IBM 等，对该公司的估值为 45 亿美元。
AI 代理程式和 SLM 的用例
AI 代理和 SLM 在各行业都有不同的应用：
- 客户服务自动化：人工智慧座席可以管理日常查询，提供个人化建议，並提高客户支援效率。
- IT服务管理：这些代理商可以协助完成各种IT支援任务，减轻技术团队的负担。
- 内容生成：SLM 可以产生高品质的内容，简化行销工作並节省时间。
- 预测分析：SLM 可以分析各种资料类型，以提供可操作的见解（包括人员安全相关情况，这是我认为最重要的问题），支援明智的决策。
挑战和限制
儘管有这些优点，AI 代理和 SLM 也存在一些挑战：
- 利基焦点和有限的泛化：SLM 可能会在其特定的训练领域之外陷入困境，缺乏大型模型的广泛知识库。 （当然，这个限制是SLM的预设特性）
- 快速演进和技术挑战：人工智慧的快节奏发展可能使企业难以维持模型的最新状态。因此，应该有另一个人工智慧代理来帮助更新那些即将过时的模型。
- 评估和选择困难：可用模型众多，选择合适的模型可能具有挑战性，尤其是在对技术沒有深入了解的情况下。
结论
AI 代理和 SLM的兴起标志着人工智慧发展的关键时刻。随着组织越来越认识到这些技术的潜力，投资环境反映出人们对其推动创新和提高效率的能力越来越有信心。
AI代理和SLM的前景是光明的，投资机会也很丰富。当我们拥抱这场科技革命时，我们为企业和个人释放了新的可能性，塑造了一个智慧、人性化的科技互动成为常态的世界。人工智慧代理的旅程是令人兴奋的，而我们才刚开始触及其能力的表面。
作者：関志伟
奥澌资本亚洲有限公司董事总经理，拥有20年上市、并购及初创投融资经验