每一次技术的跨越式创新都会涌现出一批独角兽企业，在生成式AI的巨浪之下，更是如此。11月17日，亚马逊云科技首期创业加速器项目顺利收官，30家入营企业分享了各自的业务进展以及在加速器中的获益和体验。本期加速器中，全部30家入营初创企业均获得了亚马逊云科技提供的技术资源支持，助力他们加快生成式AI产品技术验证和落地；20家初创企业已经与大企业和创投机构对接，针对业务发展、融资机会等话题探讨可能性；11家入营企业加入了亚马逊云科技合作伙伴网络，未来将有更多机会与亚马逊云科技一起为客户提供解决方案；此外，还有11家入营企业之间通过加速器有机会进一步探讨潜在业务合作的机会。
亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理 顾凡
今年6月，亚马逊云科技宣布与包括深圳天使母基金、上海临港科创投、启明创投、纪源资本、五源资本、高榕资本、金沙江创投、真格基金、梅花创投、香港科技园公司在内的28家创投与产业机构，共同推出“亚马逊云科技创业加速器”。首期“亚马逊云科技创业加速器”为期3个月，关注 “AI赋能行业变革”，提供了6个模块、28门定制课程，覆盖初创企业全成长周期最关注的话题，并邀请近40位亚马逊云科技内部专家、创投机构和产业技术大咖，从前沿技术赋能、创投网络资源、全球业务拓展和创新文化赋能四个方面为初创提供支持。
在亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡看来，未来每一个To C或者To B的应用，都可以通过生成式AI去重新构建。一方面，各行各业的应用场景都有可能由大模型带来更新升级，另一方面，生成式AI还将带来诸多全新的应用场景。这些都给初创企业带来巨大的发展机遇。
随着AI技术的落地进入深水区，有越来越多的企业涌入生成式AI的赛道，从千行百业的场景化应用到构建生成式AI所需的相关工具，再到基础模型层面，这一过程中，亚马逊云科技希望扮演连接器的角色。这种“连接”体现在三个方面：第一个连接是与亚马逊云科技的连接，通过技术帮助初创企业选对工具，尽量把人和钱投入到业务模式以及业务应用上，并把这些初创企业纳入到亚马逊云科技的生态合作伙伴中，帮助他们渡过创业的早期和中期阶段，真正赢得一些头部的企业级客户。例如，计算美学和海尔的合作就是一次成功实践，后者撰写了详细的需求说明，让计算美学了解了文生图、图生图的生成式AI技术是如何在制造行业的生产系统中落地的，并据此对解决方案进行完善。
第二个是与大企业和创投及产业机构的连接，尤其是大企业。传统行业自身生出数字化的能力需要花费大量时间，更快的还是将初创企业的既有能力与大企业的场景相结合，也可以加速产业的数字化。金沙江创业投资基金成立于2004年，专注早期投资，积极布局美国、中国和亚洲其他地区的投资机会，重点关注人工智能、企业服务、消费互联网和医疗科技等领域，同时管理美元与人民币基金，管理资本量超过30亿美金。2014年起，金沙江创投开始在硅谷进行关于AI方面的投资，在2016年在中国开始做有关AI的布局。其中，对AI的布局覆盖算力、中间件和应用，包括AI在消费市场、企业服务和工具链端的机会。
金沙江创投主管合伙人张予彤谈到了AI的通用泛化能力和超级UI，如后者从原来的以“图像、鼠标、键盘”为主导的交互方式，演化到了以“语言、对话框、提示词”为主的新交互方式，带来了非常多的全新体验。由此，延伸出了四个方面的机会：更多的多模态能力；更强的智能推理能力；应用与各个行业的结合；模型与应用之间的工具层。除此之外，张予彤也提及了三点建议，一是要关注用户需求，尽快找到PMF（Product Market Fit，产品市场匹配），持续创造业务价值；二是积累用户数据，反馈到场景模型，不断强化性能，形成端网服务数据的飞轮效应，找到独特的数据和场景，三是构筑更高的壁垒。
“AI赛道和主题是可以长时间进行投资的，会不断有新的机会涌现。就像移动互联网到来的时候，会有一波O2O（Online To Offline，线上到线下）的商业机会，以及短视频机会等等。”张予彤称，“我们看到了很多的好公司和好场景，发展速度更加快速，原因是通用泛化能力更强了，可以基于非常少的数据，在很泛化的场景满足用户需求，比如多语言的客服。同时，AI还会更快的找到好的PMF，加速软件商业化的进程，对于B端的客户，他们的付费意愿也是比较高的，像Midjourney就很快进入了商业化周期。这些对整个创业生态都有着非常积极的影响。”
亚马逊云科技提到的第三个连接是初创企业之间的连接，没有一家企业能够单凭自身的一个解决方案和产品，就完全落地客户生成式AI应用的解决方案。因此，初创企业之间需要建立连接，形成优势互补，共同开发满足客户不同需求的解决方案。在此次入营的30家初创企业中，生成式AI领域的95%的企业都在做应用和工具相关的业务。
成立于2020年2月的Jina AI致力于多模态AI技术的研发，其开源项目Jina、DocArray赋能全球开发者开发基于多模态技术的应用，其打造了一系列基于大模型的应用，例如PromptPerfect工具，通过使用大模型实现对提示词的自动优化，解决开发者写提示词的痛点，已累计帮助全球超过21万位开发者优化了240多万条提示词。针对大模型落地的主要场景RAG应用，Jina AI利用在向量检索领域多年的积累，推出文本向量模型jina-embeddings-v2，提升RAG应用的准确率，解决了大模型存在的知识注入和幻觉的问题打造解决方案。Jina-embeddings-v2作为全球第一款支持8k输入长度的开源向量模型，在发布后的3周内，已累计被下载超过13万次。
近两年，AI产品的最终使用者使用AI的方式正在改变。例如，以往开发者为了解决不同的问题，需要串联、部署很多小模型，但由于单个大模型的能力涌现，开发者只需要一个大模型就可以解决很多问题，或者在Amazon Bedrock上可以调用不同的模型能力，而不再需要部署多个小模型。同时，大模型的部署对于大多数开发者来说并非易事，越来越多的开发者不会考虑自己部署模型，而是选择调用对应的大模型API接口。此时，专门为AI开发者开发工具的企业就有了不少的机会。
目前，Jina AI主要聚焦两个方面的研发，一是提示词工具，帮助开发者与机器进行沟通，二是利用知识增强的方式推动模型落地，例如与熵简科技合作解决金融行业的长文本处理问题。尽管很多人对生成式AI的预期较高，但是在真正落地产生价值时仍有不小的阻碍，因此，可以在横向提供工具和平台的能力就显得格外重要。顾凡也认为，随着基础模型的进化，公共数据和私有数据的交替使用，需要各种工具链将他们串接起来。例如，从数据的清洗、存储、处理，再到形成定制化的模型，以及模型的蒸馏、性能调优等，这些新工具新实践的出现，都为生成式AI初创企业带来了新机会。
Jina AI联合创始人兼CTO王楠表示：“亚马逊云科技最大的优势在于它能够连接不同的资源，通过加入亚马逊云科技加速器，我们能够跟其他的开发者和企业建立起联系，对我们来说是非常大的帮助。此外，亚马逊云科技的团队也非常专业。在这几个月的加速器期间，亚马逊云科技初创团队帮助我们连接了亚马逊云科技的各个部门，并让我们成功地加入了亚马逊云科技合作伙伴网络，同时也帮助我们完善Jina-Embeddings-v2这个向量模型，并成功在Amazon SageMaker平台上线，这对我们下一步商业化也有非常大的作用。”
熵简科技是为中国金融资管行业提供数字化基础设施的专家型科技公司，打造了全资产、全流程的端到端智能资产管理平台，助力金融机构数字化转型。目前，熵简科技，已经与70+金融资管机构合作，包括华夏、嘉实、银华、建投、博时、中金、中信、招商、广发、长江等头部机构，投资机构包括高榕资本、小米、中金公司、嘉实投资、深创投、英睿资本等。
熵简科技专注在智能投研方向，业务核心是利用大数据和AI技术为金融资管机构提供技术方案，实现更高的收益。熵简科技联合创始人兼CTO李渔认为，金融投资的本质是基于时间维度做价值预测，核心就是要赚取预期差的钱，这个预期差来自于信息不对称和认知不对称。多年以来，基于大模型的生成式AI技术让机器智力第一次有机会接近专业投资经理的水平，可以被认为来到了“相变点”，“如果确保算力和数据是足够的，那么机器投资经理可以让机构在信息不对称与认知不对称中，形成巨大的竞争优势。”
在大模型出现之前，问答场景更多需要大量的相关技术工程化拼接和优化，离不开庞大的人力支持。如果做金融行业的问答工具，投入产出比很低。基于大模型的生成式AI技术出现之后，通过在通用模型的基础上叠加金融场景下的数据和语料、研究框架，能更快速、低成本打造优质的个人助理产品。
熵简科技研发的投研AI助理可以进行“7×24”小时的投研分析，可以像分析师一样整理、搜集和解答用户对投资和金融市场的各种问题，并在短时间内阅读大量的会议纪要、研究报告，给出专业的解答，形成信息和认知优势，为投资机构提供前瞻洞察。下一步，熵简科技计划引入AI Agent框架，让机器助理与历史回测系统联动，通过历史表现强化其对于整个市场的理解，增强对市场信号判断的准确性。据推算，机器连续三个月的回测和资料学习，相当于人类投资经理十年的积累。从初级分析师、中级分析师，到基金经理助理，再到独立做投资组合，差不多在3-5年内就能实现。此外，熵简科技不仅会提升投研效率，还会帮助合规部门做好风控，通过对数据进行专门的微调等措施，确保数据和模型的准确性和安全性。
熵简科技联合创始人兼CTO李渔表示：“加入亚马逊云科技加速器是一个非常好的机会，能够让我们和亚马逊云科技的市场和技术等优秀团队深入地接触，在过程中学习到了包括基础设施层面和行业应用的知识。同时我们双方也可以进行优势互补，通过双方的合作，能够形成联合解决方案，并通过云上部署的方式更快地为最终用户提供服务，对我们来说是非常大增量的点。”
可以看到，在生成式AI领域，大企业有业务场景、有数据，初创企业有模型、有工具。亚马逊云科技能够很好的将大企业和初创企业链接起来，并帮助双方完成具体应用场景的升级换代。例如，初创企业通过加入亚马逊云科技合作伙伴网络（APN），或把自己的模型或应用上架亚马逊云科技Marketplace，可以获得各行各业的大企业使用并部署其方案的机会，促进生成式AI在企业应用场景中的落地。
“亚马逊云科技对生成式AI的愿景是普惠，降低技术门槛。我们关注的是在亚马逊云科技平台上的百万级的客户，如何帮助他们把生成式AI当成一种工具使用，实现业务价值。同时，亚马逊云科技还要构建一个生态，服务那些重构To C、To B应用的用户，把工具链做起来。”顾凡表示，“面向中国市场，亚马逊云科技一方面会继续帮助这些AI领域的企业成长，另一方面也会帮助企业在出海的过程中，更好的利用生成式AI技术找到市场机会，让出海数字化再上一个新台阶。”
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