AI创投周报｜扩散模型将化学反应预测速度提升1000倍，光子计算也能算AI推理
AI创投周报是阿尔法公社推出的聚焦于以生成式AI为代表的人工智能新浪潮的创投资讯周报。阿尔法公社希望发现和投资非凡创业者（AlphaFounders），相信非凡创业者们在技术、商业和社会方面的巨大推动力，他们指引着创投生态的风向。
本图由“千象”（网址：www.hidreamai.com）生成
本周，我们观察到以下AI领域的新动向和新趋势：
1.Midjourney V6发布，在出图的精确度上大幅提升，同时大幅改进了对自然语言提示的理解能力，不再需要复杂prompt。
2.AI for Science进军化学领域，扩散模型将化学反应预测速度提升1000倍，CMU开发GPT-4化学家，4分钟成功复现诺奖成果。
3.光子计算赋能AI推理，Lightmatter获GV等投资的1.55亿美元投资，用光子计算将AI推理计算，大幅提高速度，降低功耗和延迟。
人工智能产品和技术的新突破
1.Midjourney V6史诗级升级，真实性大幅提升，不再需要复杂Prompt
Midjourney 的Midjourney V6发布，从实际的测试看，这次升级的主要特点是其出图效果的惊人逼真度，几乎让图像与照片之间的差别消失。
Midjourney V6对光影效果进行了显著改进，以及对皮肤和毛发质感的细腻处理。这些改进使得生成的图像在细节上极为逼真，无论是人物的皮肤纹理、脸部肌肉走向，还是动物的毛发和胡须，都呈现出高度的真实感。此外，对光线和反射的处理也达到了新的高度，几乎找不出任何破绽。
除了图像质量的提升，Midjourney V6还改进了对自然语言提示的理解能力。这意味着用户在使用时不再需要输入过于复杂的Prompt，而是可以通过更自然、更直观的方式来指导AI生成所需的图像。这种改进可能会使Midjourney V6变得更加用户友好，降低使用门槛。
2.谷歌10秒视频生成模型破世界记录！LLM终结扩散模型
谷歌最新的视频生成模型VideoPoet，舍弃了传统的基于扩散模型的结构，采用多模态大模型设计，不仅能生成高达10秒的连贯大动作视频，而且还具备音频生成和风格转化的能力。
VideoPoet的特点在于其能够构建多样化且流畅的运动，解决了当前视频生成技术中产生连贯大动作的难题。例如它可以生成两只熊猫打牌的视频。
VideoPoet的另一个亮点是其能够生成长视频。通过调节视频的最后一秒并预测接下来的一秒，这个过程可以无限重复，从而生成任意时长的视频。
此外，VideoPoet还具备交互式视频编辑功能，允许用户改变视频中物体的运动来执行不同的动作。它还可以在视频被遮住的部分添加细节，或者选择通过文本引导进行修复。
3.百度版GPTs即日开放使用
在百度智能云·智算大会上，百度宣布从即日起面向所有用户开放了AppBuilder，这是一个AI应用开发平台。
AppBuilder的服务由组件层和框架层构成，提供了多模态AI能力组件、基于大语言模型的能力组件、基础组件等，并提供了检索增强生成、智能体、智能数据分析等AI原生应用框架。针对不同技术背景的开发者，AppBuilder提供了低代码态和代码态两种产品形态，以满足不同的开发需求。
4.苹果版CUDA来了！专为自家芯片打造，M3 Max可跑每秒迭代2.8次
苹果公司发布了适用于苹果M系列芯片的机器学习框架MLX。MLX旨在为使用苹果硬件的研究人员简化机器学习模型的训练和部署。
MLX可以对Transformer模型进行训练、使用llama模型进行大规模文本生成、使用LoRA进行微调、使用稳定扩散生成图像，以及用OpenAI的Whisper进行语音识别等。
MLX的速度测试显示，M2 Ultra（76个GPU）可达到每秒5次迭代，而M3 Max（40个GPU）可以达到每秒2.8次迭代，与Pytorch几乎持平。
此外，MLX还发布了MLX Data，这是一个与MLX框架无关的数据加载库，可以与PyTorch、Jax或MLX一同使用，用于加载大规模数据集或独立用于数据预处理。
此外，在一篇最新论文中，苹果通过软硬件协同优化，实现了在有限内存中运行大语言模型的突破，具体来说，在Apple M1 Max CPU上，大语言模型的推理速度提高了4-5倍，在GPU上则提高了20-25倍。这意味着复杂的AI助手和聊天机器人将能够在iPhone、iPad等移动设备上流畅本地运行。
5.李飞飞吴恩达等2024年AI预测！GPU短缺，AI智能体一年内大爆发
微软创始人比尔·盖茨，AI专家李飞飞，吴恩达等，都在最近对未来AI的发展趋势谈了自己的看法。
比尔盖茨探讨AI在医疗、教育等领域的潜在应用，强调AI技术的民主化对于缩小创新差距的重要性。
吴恩达则对AI监管持批判态度，认为目前的监管措施可能阻碍技术进步，主张在糟糕监管和无监管之间，宁愿选择后者。他还提到，LLM已经展现出构建世界模型的能力，这意味着它们能够理解世界并预测不同场景的演变。
李飞飞和其他专家则提出了七大预测。他们对全球性的GPU短缺表示担忧，也认为AI智能体将在未来一年内大爆发，能够连接到其他服务并解决实际问题。此外，他们还强调了对AI监管的期待，希望政策能够保障学生和研究人员获得AI资源、数据和工具，同时确保AI的安全、可靠和可信赖地开发和使用。
6.Ilya Sutskever: 只要能够预测下一个token，人类就能达到AGI
Ilya Sutskever，被Nature评为“2023年10大科学人物”之一。他在多个场合强调，通过精准预测下一个token，人工智能可以帮助人类达到通用人工智能（AGI）的水平。
Ilya认为，大型语言模型本质上是预测下一个字符的工具，但其潜力远超人类智慧的总和。他解释说，如果基础神经网络足够聪明，它可以推断出一个具有卓越洞察力、智慧和能力的人可能的行为方式，即使这样的人并不存在。他强调，预测下一个token的能力意味着理解产生这个token的潜在现实，从而推断出人类行为的决定因素。
Ilya还提到，我们离实现AGI的距离很难准确预测。他以自动驾驶的发展为例，指出尽管技术看似能处理所有问题，但在解决所有挑战并确保可靠性、稳定性和良好表现之前，很难说我们已经达到了AGI。
7.速度暴涨1000倍！扩散模型预测材料“炼金”过程，体系越复杂加速度越大
MIT和康奈尔大学的研究团队最近在化学反应预测领域取得了重大突破，他们利用AI扩散模型预测化学反应中的过渡态结构，达到了原有方法速度的1000倍。这项研究的成果已发表在《Nature Computational Science》上，由麻省理工学院的段辰儒博士领衔。
在化学反应中，过渡态结构是理解和预测反应的关键。由于过渡态存在时间极短，传统上只能通过复杂的量子化学计算来预测，这一过程耗时且计算量巨大。研究团队通过扩散模型来直接预测这些过渡态结构，不仅大幅提高了计算速度，而且保持了高准确性。
扩散模型之所以被选用，是因为它在生成效果、适应3D构象和灵活性方面表现出色。研究团队设计了一种名为OA-ReactDiff的结构，将等变GNN融入扩散模型中，有效处理并保留数据的对称性。OA-ReactDiff在预测准确性上超过了之前的AI模型，在没有特别训练的情况下，也能在更大的体系上展现出良好的预测能力。
这项技术的应用前景广泛，可以用于催化剂设计、燃料和新药开发，甚至模拟自然界的化学反应，帮助开发新的理论研究。它不仅加速了化学反应的预测过程，还可能对能源和航天行业产生重大影响。
8.4分钟成功复现诺奖！CMU开发GPT-4化学家，自主编码操控机器人颠覆化学研究登Nature
近日，由卡内基梅隆大学（CMU）和Emerald Cloud Lab团队共同开发的基于GPT-4的AI工具Coscientist，在不到4分钟内成功复现了2010年诺贝尔化学奖的研究成果，这一突破性成果已被《Nature》报道。
Coscientist能够设计、编码并执行多种化学反应，实现了化学实验室的全自动化。在实验中，Coscientist利用GPT-4搜索化学文献，设计出合成特定分子的反应途径，并在现实中制造分子。
Coscientist的成功不仅展示了AI在科学研究中的巨大潜力，也突破了传统化学研究的限制。传统化学研究依赖于迭代循环，化学家需设计、执行实验并不断改进以达成特定目标。Coscientist能够自主规划、设计和执行化学反应，极大提高了实验效率和成功率。
Coscientist的核心功能包括在互联网上搜索信息以设计合成路线，编写代码控制实验室机器人执行任务，并从实验结果中学习以优化反应过程。这一系统首次实现了AI编写的计算机代码直接控制化学机器人。
人工智能初创公司的新融资
1.光子计算公司Lightmatter获GV等投资的1.55亿美元投资，估值达12亿美元
官方网站：lightmatter.co
Lightmatter最近获得由GV（即前谷歌风投）和Viking Global Investors领投的1.55亿美元融资，估值达到12亿美元。这笔融资是5月份C系列融资的延伸，公司至今共筹集了超过4.2亿美元。
它做的是针对AI的光子计算，分为三个部分，计算加速器，连接和软件堆栈。计算加速器Envise-Envise能够实现超高性能的AI推理。Envise将以4-U服务器刀片形式提供，每个Envise 4-U服务器刀片提供多达6.4 Tbps的光互连以实现多刀片扩展，1TB的DDR4 DRAM和3TB的固态存储器。
让计算单元连接成集群的Passage，它集成了晶体管和光子学元件（包括激光器、调制器和光电探测器），能够支持标准的D2D接口，如UCIe、AIB等，每个芯片位点的输入/输出带宽可达到超过250 Tbps。它还提供Idiom软件堆栈，实现与主流AI框架的无缝兼容。
Lightmatter的联合创始人兼CEO Nick Harris表示，这种超级计算机可以用于更快速、更节能地训练强大的AI模型。Harris没有提及具体的客户名称，但表示它们包括一些最大的芯片制造商和云服务提供商。这家总部位于波士顿的公司计划使用这笔资金增加员工，并在多伦多开设新办公室。
2.推理性能超H100十倍，21岁华裔创业者开发AI加速芯片，2人公司获536万美元种子轮投资
官方网站：www.etched.ai
两位哈佛大学辍学生Gavin Uberti和Chris Zhu共同创立的AI芯片公司Etched.ai，他们获得了包括Ebay前CEO Devin Wenig在内一众风投机构的536万美元的种子轮投资，公司的估值已达到3400万美元。
Etched.ai的「Sohu」的AI推理加速芯片将在2024年第三季度交付，它在硬件层面集成了Transformer架构，其推理速度相比于英伟达H100提升了8-10倍，单价吞吐量更高达140倍。
这款芯片支持树搜索编码，能并行比较数百个响应，并实现多重推测解码，能够实时生成新内容。Sohu芯片拥有144GB的HBM3e显存，支持波束搜索和MCTS解码，以及MoE结构的AI模型和Transformer的各种变体。
Uberti和Zhu在工作中发现了Arm指令集中的一些低效设计，这激发了他们设计专用于AI加速的芯片的想法。他们认为，专有加速芯片能带来的性能提升远超通用设计。他们决定制造一个专用于Transformer架构的ASIC芯片，在AI推理市场与英伟达等巨头竞争。
3.人工智能赋能供应链的Tacto获得由红杉资本和Index Ventures领投的5000万欧元融资
官方网站：www.tacto.ai
近日，用AI赋能供应链的德国公司Tacto获得5000万欧元的融资。本轮融资由红杉资本和Index Ventures领投，现有投资者 Visionaries Club、Cherry Ventures 和 UVC Partners 也参与本轮融资。
对于制造等行业的企业，管理数百家供应商和数以万计生产材料非常复杂，但许多采购组织仍然依赖手动工作流程和不透明的电子表格。
Tacto开发了针对企业供应链的AI操作系统，它简化了所有采购工作流程，轻松确保合规且可持续的供应链，并实现高效的材料采购。
Tacto的人工智能还可以通过分析整个产品组合中关键成本驱动因素(例如原材料和能源价格)的价格波动，并将其与实际支付的价格进行比较，从而确定高达10%的采购支出的成本节约潜力。
Tacto由André Petry、Johannes Groll、Nico Bentenrieder在2020年创立，André Petry拥有慕尼黑大学工商管理和计算机科学背景，曾在BCG和appliedAI任职期间协助工业公司实现业务流程的数字化，并在采购中使用人工智能，Johannes Groll和Nico Bentenrieder也拥有Palantir和宝马自动驾驶团队的职业背景。
4.数据科学和机器学习AI助手Delphina获得李飞飞、Radical Ventures参投的750万美元种子轮融资
官方网站：www.delphina.ai
近日，Delphina获得由Costanoa Ventures和Radical Ventures共同领投，斯坦福AI专家李飞飞等参与的750万美元种子轮融资。
Delphina为企业内的数据科学家和人工智能专家打造基于生成式AI的Co-Pilot，它覆盖数据科学家的整个工作流程。
在数据准备阶段，它快速将建模需要的数据从企业的各个业务线中收集起来，并转换成数以千计的特征，用于AI建模；在建模阶段，它能够帮助AI专家更快更好的建模，帮助提高模型质量；它也能帮助数据科学家更好的将AI模型用于业务之中。
这些功能，可以让数据科学和人工智能团队将以往需要数周甚至数月的工作缩短到几小时甚至几分钟，大幅缩减了劳动密集型工作的比例。这些技术，都是由生成式AI的编码能力来支撑，数据科学家只需提出一个需求，AI可以自动化绝大部分工作流程。
Delphina由Jeremy Hermann和Duncan Gilchrist联合创办，他们此前是Uber的同事，在Uber期间发现了痛点，并决定创业。他们拥有斯坦福大学和哈佛大学的学术背景，并有丰富的产业和创业经验。
5.专为小型企业设计的AI商业工具Durable获得Spark Capital领投的1400万美元A轮融资，Altman Capital参投
官方网站：durable.co
AI初创企业Durable获得由Spark Capital领投，Torch Capital、Altman Capital、Dash Fund、South Park Commons、Infinity Ventures 和 Soma Capital参与的1400万美元A轮融资。Altman Capital是由Sam Altman的兄弟Jack Altma创立和经营的风险投资机构。
Durable主要瞄准的是中小企业和传统行业的个体户。这些群体的数字化程度还很低，存在生态位空缺。
目前，Durable为用户提供基于AI的网站创建工具，该工具已经被客户用于创建600多万个网站。除此之外，Durable还开发了其他一些AI驱动的工具，包括CRM平台、发票服务、博客创建工具和AI Agent。
该公司的最终目标是构建一个全知助手，不仅可以回答用户的问题，还可以主动提供关于如何更好地经营业务的建议。
Durable由James Clift（CEO）创立，他毕业于英属哥伦比亚大学会计专业，同时是参与创立了包括Holopod、VisualCV在内的多家企业的连续创业者。
6.AI网络安全平台Guardz获得Glilot+领投的1800万美元A轮融资
官方网站：guardz.com
Guardz致力于为中小企业提供全方位的安全和网络安全服务，它获得由Glilot+领投，ClearSky以及之前的投资者Hanaco Ventures、iAngels和GKFF Ventures参投的1800万美元的A轮融资，目前公司总融资2800万美元，估值较上一轮翻番。
网络犯罪过去一直瞄准大企业，中小企业被“忽视”，但人工智能的能力被滥用时，恶意行为更加普遍，中小企业面临着日益复杂的网络威胁。
Guardz的主要业务是提供全方位的中小企业安全平台和网络保险服务。它使用基于AI的自动化工具来检测恶意活动并提供修复措施；此外，Guardz还提供活动报告和安全漏洞模拟等功能，帮助中小企业进行安全培训和防御。
目前Guardz主要与托管服务商合作为中小企业提供服务，它的合作伙伴大约有2000家，客户和用户约36000个。
Guardz由Dor Eisner（CEO）和Alon Lavi共同创立，Dor Eisner在网络安全行业拥有丰富的工作经验，曾在安全企业担任业务开发副总裁和网络安全架构师；Alon则曾担任Shhakim的销售和营销总监。
7.用AI赋能企业债务市场的Noetica AI获Lightspeed Venture Partners领投的600万美元种子轮融资
官方网站：noetica.ai
Noetica AI获得由Lightspeed Venture Partners投资的600万美元种子轮融资，使该公司目前累计融资额达到780万美元。
企业债务市场在要求高效的同时，也需要保证数据的正确性，降低可能存在的利率风险等金融相关的专业问题，同时因其特殊性质，对数据的透明度和及时性也有着相当的要求。
Noetica AI研发了以企业债务交易为基础的人工智能软件平台，它帮助专业的债务交易人士对公司债务交易进行基准测试。同时，该平台可以智能化分析客户的交易文件，为债务发行和投资的条款谈判提供信息，在提高效率的同时，可以帮助客户进行更合理的决策判断。
Noetica AI由Tom Effland、Dan Wertman（CEO）、Yoni Sebag联合创立，其中Dan Wertman博士毕业于哈佛大学法学院，而Tom Effland则曾是Noetica AI的CTO。
8.打造金融基础模型的Hyperplane AI获前Stripe高管Lachy Groom领投的600万美元融资
官方网站：hyperplane.ai/
近日，Hyperplane AI获得了600万美元的早期融资，本轮融资由Stripe的前高管Lachy Groom领投，SV Angel、Clocktower Technology Ventures、Liquid 2 Ventures、Soma Capital、Latitud、Atman Capital、Crestone VC和Norte跟投。
Hyperplane AI主要解决的问题是帮助银行有效利用其第一方数据，并通过预测分析帮助金融机构预测用户行为。它推出了Mandelbrot LLM，该模型旨在帮助银行预测关键事件，例如客户流失或识别将特定银行视为其主要金融机构的用户。Mandelbrot LLM可以自动提取用户的金融行为以及他们购买不同金融产品的可能性。
目前Hyperplane已经获得了十几家巴西银行的客户。其中一家利用Hyperplane技术的巴西新银行实现了信用额度交易量超过46%大幅增长。
Hyperplane AI由Felipe Lamounier（CEO）、Daniel Silva、Rohan Ramanath和Felipe Meneses共同创立。其中Felipe Lamounier和Felipe Meneses是连续创业者，Daniel Silva和Rohan Ramanath则在Google和LinkedIn积累了建立大型人工智能系统的经验。
9.市场营销AI Copilot研发公司Arcane Intelligence获Accel领投的390万英镑种子轮融资
官方网站：tryarcane.com
近日，营销领域AI Copilot开发商Arcane Intelligence获得390万英镑的种子轮融资。本轮融资由Accel领投，机构参投者包括Cocoa、Firstminute Capital、Kima Ventures和Seedcamp，天使投资人参投者包括Meta生成式AI产品副总裁Connor Hayes、Monzo创始人Tom Blomfield、Supercell首席执行官Ilkka Paananen和WeWork总裁Anthony Yazbeck。
数字营销是一个年支出超过超过6800亿美元的大市场，但是营销人员的工作流程复杂，使用了很多不同的工具，导致数据碎片化，难以通过数据产生洞察力。
Arcane为营销人员创建知识库，将所有高价值数据整合到一个平台中，然后Arcane的AI Copilot通过自动化进程实时评估和报告营销人员的工作活动，作为其营销活动的数字大脑在后台支持营销人员。它能够快速获取最相关的数据，返回数据，并提出最佳行动方案。
Arcane Intelligence由Ben Hacking（CEO）和Jeremy Frenay（CTO）创立，Ben Hacking曾在WeWork担任业务运营高级经理，Jeremy Frenay曾先后在Babylon、WorldFirst、EditorEye等多家公司担任高级软件工程师职务。
本文由阿尔法公社综合自多个信息源，并在ChatGPT的辅助下写作，封面图片由Hidream.ai的Pixeling（千象）生成。
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