现在坐正在硅谷沙山（硅谷风投契构堆积的一条街）上，热议最高的词汇非AI莫属。风投契构、加快器等不只对出现的数百万款AI产物青睐有加，并且送钱的速度都很是快。曾加入美国*加快器HF0的中国一家AI公司的创始人就曾惊讶的对我说，以至感觉里面会给良多心怀不轨之人可乘之机。风投契构的逃捧也抬高了它们的估值，动辄估值数亿美元以至数十亿美元的草创公司触目皆是。比来激发国内热议的当属Agent代表Manus，其获得硅谷风投公司Benchmark Capital的投资，估值高达5亿美元，比上一轮估值增加5倍。这背后当然有硅谷热钱按捺不住的FOMO情感（错失惊骇症），正在AI 大海潮中，一贯热衷投资新手艺类公司的硅谷，正正在试图捕获“下一个Google”、“下一个Facebook”等巨头的机遇。硅谷热钱磅礴，也会加剧硅谷创业公司的疯狂，正在概念和立异之间频频横跳——Fake it till you make it（伪拆一切，曲到你成功），这个硅谷心照不宣的创业信条被乔布斯、马斯克等硅谷标杆人物奉为圭臬，焦点逻辑正在于，先以愿景包拆未经验证的构思，借帮本钱注入取人才堆积构成的势能，正在资本驱动中迫近预设方针，曲至将概念为现实。正在AI大海潮里，今天我们来看几个硅谷风投青睐的AI使用的案例。既有风趣而小众的AI使用，单凭创意就打动了看似视财如命的硅谷大佬，也有靠“”制制出人工智能的，后面对蹲监风险。本年4月，美国司法部一纸将Albert Saniger告上法庭。Saniger是AI购物使用Nate的创始人，他用菲律宾呼叫核心的数百名打工人，演了一出“AI从动化”的科幻闹剧，还从硅谷骗走5000万美元投资。Saniger本科结业于哈佛，又读了UCLA，法国巴黎学院，英国伦敦商学院……长年混迹于纽伦、巴萨罗那、伦敦，妥妥的精英人物。2018年，Saniger创立Nate，要打制“一键购遍全网”的AI购物神器。正在他这个项目里，Nate的AI模子融合了“长短期回忆、天然言语处置和强化进修”，声称能3秒完成买卖，日处置万单不正在话下。为了添加可托度，Saniger以至搬出“93-97%从动化率”的内部测试数据，声称：只要极端环境需要人工。正在后来投资人进行查询拜访期间，Saniger也几回再三，除了少少数的“边缘环境”外，Nate的AI系统几乎能处置所有订单，完全无需人工操做。靠这套说辞，Nate从硅谷Coatue、Forerunner Ventures等*机构狂揽5000万美元。投资人仿佛看见本人坐正在AI印钞机上数钱，殊不知印钞机里拆的其实是菲律宾打工人。现实上Nate所谓的AI能力，都依赖于一支位于菲律宾的人工团队。你没看错，是实正的人工，和智能一点边都沾不上。他正在菲律宾设立了一个呼叫核心，雇佣了数百名员工，他们也被称为“购物帮手”。这些人特地手动处置Nate用户的订单操做，仿照AI从动完成的结果，包罗选择尺码、填写地址、下单付款等步调，全数由人工完成。这让我想起刘慈欣《三体》里的人列计较机，由三万万士兵构成计较机的的各个部位，通过士兵举口角旗的信号取代了二进制进交运算。到了2021年，眼看购物旺季临近，人工团队可能无法满脚订单需求。Saniger这大哥慌了，工程团队告急开辟机械人救场，来从动化处置部门买卖。后来这些机械人确实研发出来的，但只能用来辅帮人工操做，而非线年，Nate的“黑科技”终究露馅。有指出，Nate的手艺并非是靠专有的AI系统，但Saniger面不改色，辩讲解：“我们只是偶尔用人工处置特殊案例。”曲到2023年1月，Nate资金耗尽，卖身还债。这时候投资人才惊觉，5000万美元烧出了一地鸡毛，连AI的毛都没见着。更荒唐的是，此时Saniger早已金蝉脱壳，回身成为纽约风投公司Buttercore Partners的办理合股人。这位35岁的CEO深谙硅谷，Fake it till you make it（先伪拆一切，曲到你成功。）只不外，他现正在能做到的很可能是坐。针对此案，美国司法部暗示，Albert Saniger被犯有一项证券欺诈罪和一项电信欺诈罪，而两项最高可别离判处20年。若是成立，他最高可能被判处40年，法院还将他取犯罪所得相关的所有财富。Saniger的人生，实是一场逛戏一场梦，他先伪拆了一切，最终却没能成功。好正在他贡献了一个很棒的好莱坞级此外故事，但愿有一天能正在荧幕上看到。取Saniger“先伪拆一切”分歧，接下来的这个韩国小哥，先是科技巨头，再靠营销式宣传获得硅谷的投资。21岁的哥大学生Lee，开辟了一款做弊AI东西，虽然被哥大停学，可是收成530万美元的融资。先来看看他这个AI产物的宣传片，Lee约会时用AI帮手帮他跟密斯对话，针对女生每个回覆，AI城市及时地给出。一些人感觉这段视频很成心思、很吸睛，但也有人冷笑它，称它让人想起反乌托邦科幻电视剧《黑镜》。这个东西最后名为Interview Coder，是Lee花了600个小时开辟的，一个能正在Zoom面试时及时解析标题问题、生成谜底的躲藏浏览器插件。Lee是LeetCode全球排名前2%的编程高手，本来他只是想处理本人的痛点。LeetCode是一个被普遍用于手艺面试的平台，供给大量编程标题问题，很多科技公司用它来筛选候选人。但正在不少软件工程师包罗Lee看来，这类标题问题取现实工做脱节、形式从义严沉，费时又低效。Lee称它们根基上“毫无用途，权衡尺度欠好，相关性差，只是华侈大大都开辟人员的时间”。于是他干脆开辟一个Interview Coder，能够正在面试时悄然用AI及时解答编程题，方针是让求职者不再华侈时间刷题。手艺道理是，它通过计较机视觉识别面试官共享的屏幕，用NLP解析标题问题，再挪用GPT生成代码，过程正在0。3秒内完成，而面试官看到的只是候选人略微垂头思虑的。整个原型以至不到1000行代码就能实现。据引见，这款东西可以或许规避 Zoom、Google Meet 等平台的屏幕功能，还插手了多种反、反逃踪的设想，力图“、无感、平安”。哪怕是面试录屏软件，也检测不到它的存正在。接下来他干了一件更疯狂的事，几家科技巨头：亚马逊、脸书母公司Meta、抖音海外版TikTok。96小时履历4排场试之后，他全拿到了offer，但又没筹算去。他把整个过程录了视频，发到视频网坐上，让所有人都看到他是怎样玩转这些巨头的。视频很快冲破了10万播放，硅谷圈子一下炸锅了。他们告急给哥伦比亚大学发了一封邮件，说Lee的行为“很是不妥，令人不安”，所有的录用通知，全数被打消。可是取此同时，他的AI东西Interview Coder火了，每周用户增加50%，仅一个月他就赔了17万美元。停学没多久，Lee正在X平台颁布发表成立Cluely公司，估值530万美元，融资来自Abstract Ventures和Susa Ventures。这一切大概都正在Lee的打算中，丢了芝麻，得了西瓜，稳赔不赔的生意。目前Cluely收费尺度和良多AI辅帮编码东西如Cursor一样，20美元/月，本月初，这款AI东西的ARR曾经跨越300万美元。比拟Saniger，Lee的营销手段似乎更高超。他用切身履历注释了一个事理：想让硅谷大佬看到你，不只要懂手艺，还要会搞营销。至于他能走多远就不得而知了。2023年1月，一个名叫Osmo的草创公司颁布发表，他们成功地将气息数字化了。*个成功的案例是“新颖的夏日李子”，并且复现出的味道，闻起来很不错。整个过程依托AI手艺来完成，不需要人工干涉。留意这几个字：不需要人工干涉。这可是正派人工智能，跟Saniger可纷歧样。外网有个描述很棒：有了这项手艺，你就能够像下载音乐一样下载喷鼻水了。看似荒唐，但*可行。Osmo的CEO及结合创始人是威尔奇（Alex Wiltschko），他正在谷歌任职期间倡议了一个研究项目，最后聚焦于将气息数字化，并最终实现气息生成的手艺摸索。2023年，他获得Lux Capital和谷歌投资的6000万美元，将Osmo做为一家的草创公司推出。手艺上，Osmo公司通过整合机械进修、数据科学、心理物理学、嗅觉神经科学、电气工程及化学等多范畴学问，建立了跨学科手艺框架以实现气息数字化。威尔奇一曲努力于气息研究，他认为这种常被轻忽的感官具有强大的情感影响力，而人类对其认知仍存正在庞大空白。正在成功复现李子喷鼻气后，威尔奇携此正在多地进行手艺演示，展现了气息数字化的现实可行性。其焦点正在于鞭策人类健康福祉提拔，出格指出数字化嗅觉手艺正在医疗场景的改革潜力，通过精准节制气息，医疗工做者可开辟基于嗅觉刺激的辅帮医治方案，例如操纵特定喷鼻气患者回忆或做为非药物性焦炙干涉手段。别的它还有可能正在VR逛戏、片子中阐扬感化，添加VR设备的沉浸感，或者你能够操纵这项手艺来保留亲人的奇特气息。当然这些都是持久愿景。仍是那句话，先伪拆一切，曲到你成功。正在近期，威尔奇但愿Osmo能制制出更平安、更可持续的喷鼻味，用于喷鼻水、驱虫剂和洗衣粉等日常用品中的喷鼻料。1。正在Osmo成立之前，Alex Wiltschko正在谷歌研究院带领着这个团队，他们利用先辈的机械进修手艺建立了Osmo气息映照图的根本。4。设想出了蚊子感觉难闻的气息（例如驱虫剂），而且正在人体试验中比避蚊胺（DEET）更无效。为了建立这一气息地图，他的团队操纵一个包含5000个芳喷鼻的数据集对AI模子进行了锻炼，这些芳喷鼻普遍笼盖了花喷鼻、果喷鼻以及薄荷味等多种气息类别。威尔奇发觉，因为布局复杂，计较机正在阐发时可能会比力棘手，只需挪动一个键，的气息就可能从玫瑰变成臭鸡蛋。但由于人工智能手艺的前进，该模子可以或许捕获到分歧布局中的模式，并操纵这些学问精确预测其他的气息。虽然大型言语模子可以或许操纵整个互联网的数据进行锻炼，但正在他们动手建立人工智能模子时，尚未存正在雷同的气息消息数字资本库。所以，他们花了大约一年的时间取喷鼻水行业的公司合做。开初，他们认为这些公司会有很棒的数据集，但现实并非如斯。这促使威尔奇和他的团队建立了一种新的数据。为此，他们收集了数千种以及调喷鼻大师对其气息的描述，再将这些数据输入图神经收集（GNN），该收集属于机械进修的范围，利用强大的算法来检测和阐发数据点之间的关系。威尔奇说，他的团队能够利用GNN来帮帮AI模子理解原子、毗连它们的键以及布局若何决定其气息。气息数字化能够开辟出史无前例的使用场景，最根本的就是气息的近程传输。威尔奇说，Osmo但愿最终可以或许操纵本人的手艺，将一个处所的气息数字化，然后正在另一个处所再制一个完全不异的副本，从而实现气息的近程传送。具体来说，选择一种要传输的气息，并将其放入一台GCMS（气相色谱-质谱）机。若是该气息的来历是液体，就间接注入；若是是固体样品（好比李子），就利用顶空阐发，也就是将气息困正在物体四周的空气中，并通过管子接收。Osmo公司基于GC-MS质谱阐发手艺建立了气息数字化链：设备起首将样品解析为原始数据，经云端处置后为高维气息图谱中的坐标点。这套由AI驱动的新型气息映照系统，并生成可施行配方指令。配方机械人领受指令后，通细致密配比多种喷鼻气实现气息复现。正在近期手艺冲破中，该公司颁布发表使用AI算法成功开辟出全球初创的喷鼻水库，首批向欧美市场推出Glossine、Fractaline、Quasarine三种冲破性喷鼻气。成心思的是，研发团队为每款立异撰写了富有诗意的感官描述：以Glossine为例，其喷鼻调被注释为绽放着茉莉花般的新鲜气味，中后调流转出钻石切割面般的璀璨光晕，这种冲破性喷鼻气，可为任何典范喷鼻氛注入拉斯维加斯霓虹灯般的耀目光泽，缔制*的嗅觉核心。别的Osmo也正在研究多模态AI，具体来说，他们研究的是基于图像生成对应的气息，当然图像又能够进一步基于文本而生成。总之这项手艺背后有着无限的可能性。举个最较着的例子，也许将来我们还能旁不雅带有气息的片子，实现视觉、听觉和嗅觉的全方位体验，这项手艺大概可以或许使那些风光如画的片子正在视觉和听觉的根本上，添加嗅觉体验，从而使其变得愈加令人着迷且气息末路人。硅谷大佬的投资品尝就是这么刁钻，只需你有脚够好的手艺创意，他们就能逃着给你打钱。若何让硅谷大佬看到你的手艺，就得学学韩国那小哥的营销手段。