2023年十大生成式人工智能公司

随着 ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，对生成式 AI 的关注有所增加。 如果您周围有关于生成式人工智能的讨论，您可能会注意到 OpenAI 或其产品之一（例如 ChatGPT）被提及。 生成式人工智能是人工智能的一种，专注于生成与现有数据相似的新数据。 这通常是使用深度学习算法来完成的，例如生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）。

生成式人工智能迄今为止所取得的成就给我留下了深刻的印象，特别是在生成高质量图像、视频、音频剪辑和自然语言文本方面。

IBM 咨询公司的 Shobhit Varshney 表示，由于生成式人工智能，价值数十亿美元的业务[流程]正在被重写。

生成式人工智能模型能够学习输入和输出之间的复杂模式和关系，从而能够产生多样化且高度准确的输出，可用于娱乐、教育、广告、营销、金融、医疗保健和科学研究等各个领域。仅举几例。

生成式人工智能模型实现了五六年前被认为不可能的事情。 曾经属于人类的创造性劳动已经被机器超越。 机器现在可以创造全新的东西——编写代码、诗歌和故事，设计 3D 产品，以及在几乎不需要人类帮助的情况下创建图像和视频。 这是一个快速发展的领域，对各个行业和部门都有许多潜在的应用和好处。 这也是一个充满挑战且复杂的领域，需要大量的研究和开发。

生成式人工智能对我们日常生活的影响可以通过 OpenAI 的一名员工在回答“如果我们没有 OpenAI，你的生活会是什么样子？”这个问题时的回答来概括，“我不会”不知道如何编码”（这是答案）。

例如，这个人可能在学校学习过计算机科学，但这不是我们想要表达的重点。 ChatGPT 等生成式人工智能工具可以为手头的复杂任务提供帮助。

然而，在部署生成式人工智能系统时，人们会担心隐私、安全、公平、偏见、可解释性、可解释性、问责制和安全性。

生成式人工智能有潜力以多种方式（好的和坏的）显着改变我们的生活。 例如，生成式人工智能算法可以根据输入数据生成合成信息，创建真实的虚假新闻报道、社交媒体帖子、深度虚假视频、制造的恐怖分子证据、人工放射性水平和影响地缘政治决策的核反应堆核心温度读数。 通过处理大量数据，一些人将其称为“通用人工智能”，使它们能够像人类一样处理问题。

更令人担忧的是“视频处理中的超现实主义”，即利用技术进行视频处理，制作出逼真到与现实生活没有区别的视频。 人们应该担心。

随着深度造假的发展，人们最终可能会无法辨别某些类型的信息是否是由机器生成的，从而导致错误信息更有效地传播，加剧了先前在后真相时代过滤气泡强化所放大的两极分化趋势Facebook 转向消息垄断（这也是一个令人担忧的趋势）。 因此，有必要继续研究这些问题，以帮助平衡生成人工智能的好处与潜在风险，并确保负责任地使用它们。

总体而言，生成式人工智能显示出巨大的前景并拥有巨大的潜力，为许多行业和学科的新可能性打开了大门。

让我们看看这份致力于人工智能和深度学习研发的十大生成式人工智能公司名单：

开放人工智能
深度思维
IBM Watson 和 Watsonx
字母表（谷歌）
销售队伍
微软
土坯
英特尔
写声波
英伟达

开放人工智能

OpenAI 以其在生成语言模型方面的工作而闻名，并以其一夜爆红的 ChatGPT AI 聊天机器人而广受欢迎，该机器人在推出 5 天内就积累了 100 万用户。 其GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列，包括GPT-3和GPT-4，因其生成类人文本和进行自然语言对话的能力而受到关注。 在 ChatGPT 之前，OpenAI 开发了 InstructGPT，它成为 ChatGPT（一种聊天机器人模型）的基础，能够接受其 GPT 模型中不存在的用户指令。

OpenAI的模型已被用于各种应用，包括内容生成、语言翻译、聊天机器人，其DALL-E项目专注于从文本描述生成图像，允许用户创建独特且富有想象力的视觉内容，这也取得了巨大成功。

2023年，OpenAI基于其GPT-4 LLM推出了最新产品ChatGPT Plus。 然而，它并不是对所有用户免费，你需要购买 20 美元/月的订阅。

深度思维

DeepMind是一家英国人工智能公司，于2014年被谷歌收购，其生成式人工智能研究涵盖强化学习、机器人和医疗保健等多个领域。 它开发了新颖的生成模型和算法，例如用于游戏的深度 Q 网络（DQN）和用于场景表示和生成的生成查询网络（GQN） 。 它的目标是开发能够产生更复杂和灵活输出的生成模型。

IBM Watson 和 Watsonx

IBM 多年来一直致力于生成式人工智能，并取得了多项重大成就。 Watsonx 是他们即将推出的“企业级人工智能和数据平台”，旨在扩大人工智能对整个企业的影响。 但 IBM 几十年来一直致力于人工智能和云计算。

2014年，IBM发布了Watson AI，一个用于构建和部署人工智能模型的平台。 它将生成式人工智能技术与自然语言处理（NLP）和机器学习相结合，为多个行业的企业提供先进的认知解决方案，并已在医疗保健、金融和客户服务等行业广泛采用。 Watson AI 包含一套认知计算技术和服务，可以从大量结构化和非结构化数据中获取见解。

2017 年晚些时候，IBM 发布了 Watson Assistant，这是一个可用于创建对话式 AI 体验的聊天机器人平台。 WA 非常受欢迎，它被用来在世界各地提供客户服务。 随后于 2019 年发布了 Watson Discovery，这是一个用于洞察数据的平台。

字母表（谷歌）

Alphabet拥有多项生成式人工智能技术，包括 Google Brain 和 Google Translate。 Google Brain 是一个研究项目，专注于开发新的 AI 技术 Translate，可用于将文本从一种语言翻译成另一种语言。 它使用包括 NMT 在内的多种人工智能技术来提供准确可靠的翻译。

Google Brain 的生成对抗网络 (GAN) 是一种机器学习算法，可用于生成逼真的图像、文本和其他类型的数据。 它还开发了 Transformer，这是一种神经网络，可用于自然语言处理任务，例如机器翻译和文本摘要。

Alphabet 还开发了 NMT，它使用神经网络将文本从一种语言翻译成另一种语言。 Alphabet 在可扩展性方面表现最佳，在其云平台 Vertex AI 中提供生成式 AI 支持，并在其 Workspace 套件中提供生成式 AI 应用程序构建器和生成式 AI 功能。

2023 年，谷歌推出了生成式人工智能聊天机器人 Bard，至今仍称其为实验。 Bard AI 可以像 ChatGPT 一样生成文本和创意内容，并以类似人类的文本形式提供信息。 您可以通过登录您的 Google 帐户访问 BardAI 官方网站。

谷歌的巴德大战。 ChatGPT：谁赢得了人工智能之战？

Google 的 Bard 和 ChatGPT 的使用取决于用户的需求以及如何使用这些工具，尽管当然需要仔细的方法和对某些事实的事实检查。

Abira Dutta创业谈话

销售队伍

Salesforce 是领先的客户关系管理 (CRM) 平台，它将生成式 AI 算法集成到其 CRM 平台中，以增强客户参与度和个性化。 通过机器学习和自然语言理解，Salesforce 的生成功能可实现自动电子邮件响应生成、聊天机器人交互和预测分析等功能，从而改善整体客户体验。

将人工智能集成到 Salesforce 的 CRM 平台中，可以为客户提供更高水平的服务，如果没有这项技术，这是不可能实现的。 自动电子邮件可以快速响应查询，而聊天机器人可以提供比单独手动流程更个性化的实时响应。 预测分析可以根据客户的需求或行为更好地进行细分，从而改进营销活动的定位策略以及其他举措，例如专门为每个用户量身定制的产品推荐或追加销售机会。

微软

微软多年来一直处于生成式人工智能开发的最前沿，并取得了多项重大成就。 2017年，微软发布了Azure机器学习，这是一个基于云的平台，使用户能够构建和部署他们的机器学习模型。 它现在是世界上最受欢迎的平台之一，被许多开发生成式人工智能解决方案的公司所使用。 此外，微软还开发了Power BI作为企业智能工具，帮助企业更有效地分析数据并自动生成报告。

最近在 2020 年，微软与 OpenAI 合作发布了 GPT-3，它促进了许多应用程序的发展，例如聊天机器人或创意写作工具的内容生成器等。 这种强大的语言模型可以在大型数据集上快速训练，从而比自然语言处理 (NLP) 等传统方法产生更好的结果。 GPT-3 理解上下文的能力使其能够根据用户输入创建高度个性化的体验，而无需使用该技术构建应用程序的开发人员具备复杂的编程知识。

2023 年 2 月，微软推出了 Bing AI 和 New Edge 浏览器，该浏览器使用 OpenAI 的 GPT-4 语言模型来访问网络并生成响应。 Bing Chat (Bing AI) 可以在 Microsoft Edge 浏览器上访问，但并非所有人都可以使用。

谷歌的巴德大战。 微软的 Bing Chat：泰坦之战

谷歌的Bard和微软的Bing Chat都表现良好。 Bard 尚未在印度推出； 但是，您可以使用 Bing Chat。

Abira Dutta创业谈话

土坯

您可能已经熟悉 Adob​​e，甚至使用过他们的一些产品，例如 Adob​​e Photoshop、Acrobat、Premier Pro 等。

在生成人工智能方面，Adobe 在其创意软件套件中利用生成人工智能来增强艺术家和设计师的能力。 他们的生成工具允许用户使用人工智能驱动的算法生成、操作和增强图像、视频和设计。 这包括内容感知填充、智能升级和自动图像编辑建议等功能。

英特尔

英特尔处于有利地位，可以引领生成式人工智能的开发和采用，并且还致力于其他几种生成式人工智能技术的开发，包括Nervana 神经网络处理器 (NNPP) ，这是一款为深度学习应用程序定制设计的处理器。 它旨在加速神经网络的训练和推理，使其成为生成式人工智能应用的理想选择。 它还开发了OpenVINO Toolkit ，这是一个软件开发套件，可以轻松在英特尔硬件上开发和部署深度学习应用程序。 Nervana 提供专门的硬件和软件优化，以实现生成模型的高效训练和推理，而 OpenVINO 则提供统一的工具包，用于在不同的英特尔硬件平台上优化和部署这些模型。

英特尔拥有一个专门致力于人工智能的部门，即英特尔人工智能实验室，这是一个专注于开发新的生成式人工智能技术的研究实验室。 英特尔人工智能实验室开发了多项生成式人工智能技术，包括生成对抗网络（GAN、Transformers 和神经机器翻译 (NMT)）。英特尔实验室的研究成果有助于制定英特尔的产品路线图和战略，影响未来英特尔处理器的开发，平台和技术。英特尔致力于让每个人都能使用生成式人工智能。

写声波

Writesonic是一家开发AI写作工具的公司。 该公司成立于 2021 年，总部位于德克萨斯州奥斯汀。 它提供了各种人工智能写作工具，包括 Jasper AI，这是一种大型语言模型，可以生成文本、翻译语言、编写各种创意内容，并在出现提示时以内容丰富的论文方式回答问题。

这是一家快速发展的公司。 2022年，该公司在Insight Partners领投的A轮融资中筹集了1.25亿美元。

在人工智能写作领域，该公司的工具被世界各地的企业和个人用来更快地创建高质量的文案、标题、口号、标题和其他内容。

英伟达

NVIDIA 是图形处理单元 (GPU) 的领先制造商，为生成人工智能做出了重大贡献，特别是通过其在生成对抗网络 (GAN) 方面的工作。 GAN 由两个神经网络组成：生成器网络和判别器网络，它们在训练过程中相互竞争。 NVIDIA 在该领域的研究取得了图像合成、风格迁移、超分辨率等方面的进步。

此外，NVIDIA 的 Megatron-Turing NLG 是一种法学硕士，可以从大型代码或文本数据集中生成文本； 它还可以用于语言翻译或创意写作任务。 此外，他们还开发了 Jarvis——一种由威震天-图灵 NLG 提供支持的人工智能对话聊天机器人，可实现人与机器之间的自然对话。 该技术可应用于客户服务支持或教育等许多领域，在这些领域中，人与人之间的沟通将受益于使用 NVIDIA 产品提供的自然语言处理工具。

结论

生成式人工智能的进步使他们能够开发出强大的工具，利用自然语言处理技术促进人类与计算机的交互。

总体而言，上述公司的这些进步表明了生成式人工智能技术自诞生以来已经取得了多大的进步，以及该领域未来仍有多大的潜力。 请注意，生成式人工智能领域正在迅速发展，新公司可能会在未来几个月或几年内出现或获得关注。 该公司名单并不详尽，并且基于个人对其产品的研究以及针对人工智能和深度学习发展的研究工作。

常见问题解答

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是人工智能的一种，专注于生成与现有数据相似的新数据。 这通常是使用深度学习算法来完成的，例如生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）。

OpenAI最新推出的产品是什么？

2023年，OpenAI基于其GPT-4 LLM推出了最新产品ChatGPT Plus。

谷歌最新的生成式人工智能聊天机器人是什么？

2023 年，谷歌推出了生成式人工智能聊天机器人 Bard，至今仍称其为实验。

Writesonic 是做什么的？

Writesonic是一家开发AI写作工具的公司。 它提供了各种人工智能写作工具，包括 Jasper AI，这是一种大型语言模型，可以生成文本、翻译语言、编写各种创意内容，并在出现提示时以信息丰富的论文方式回答问题。