【精选】4月25日：Moderna与OpenAI合作加速药物研发；PerplexityAI投资创新高；Nvidia收购Runai

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AI快讯导览

1. Moderna携手OpenAI加速药物研发

2. 全球数据中心建设热潮

3. Rabbit R1带来硬件乐趣的重燃

4. AI赋能编程：Augment平台脱颖而出

5. Perplexity AI创下投资新高激发市场期待

6. Nova AI领衔：重塑代码测试新格局

7. TikTok在美国面临挑战，AI创企兴起

8. Nvidia以7亿美元收购Run:ai

9. Snowflake推出面向企业的Arctic LLM模型

10. 英国监管机构审查大型科技公司AI战略

11. Parloa获6600万美元B轮融资加速全球扩张

12. FlexAI获3000万美元种子轮投资

Moderna携手OpenAI加速药物研发
总结概要

Moderna与OpenAI合作，利用ChatGPT加速企业各业务流程，推动新药研发。

关键要点

1. 1. Moderna计划用五年时间推出15种新产品，AI整合加速这一进程。

2. 2. 3000名Moderna员工将获得基于GPT-4的ChatGPT企业版访问权限。

3. 3. 利用AI创建超过750个定制的GPT工具，用于临床试验剂量选择和监管回应等。

4. 4. Moderna旨在利用mRNA技术在预防病毒性疾病和治疗癌症等方面取得进展。

5. 5. OpenAI提供定制支持，包括研发、产品团队支持以及每周战略会议。

6. 6. 尽管对AI在药物发现应用的实际效果存在怀疑，但Moderna和OpenAI的合作展示了行业的探索方向。

为满足AI爆炸性需求，全球正经历数据中心部件、地产和电力的短缺危机。

关键要点

1. 1. 数据中心的关键部件如定制冷却系统和备用发电机的交货时间大幅增加。

2. 2. 由于合适地产和电力资源的缺乏，建设者开始探索创新方案，如在El Salvador的火山旁或使用西德克萨斯和非洲的集装箱。

3. 3. Hydra Host公司为寻找足够电力资源的空间而辗转多地，体现了供需矛盾。

4. 4. AI技术（尤其是ChatGPT）对计算能力的需求激增，造成数据中心GPU短缺。

5. 5. 美国数据中心空间去年增长了26%，但供不应求导致价格上涨。

6. 6. 大公司如Amazon Web Services, Microsoft和Google正在投资数十亿美元建设新的数据中心。

7. 7. 数据中心建设面临部件短缺、高昂的劳动力成本和供电需求，推动了对创新和可持续能源解决方案的探索。

Rabbit R1的发布标志着消费电子产品中乐趣和创新的回归，展现了硬件设计和人工智能的新方向。

关键要点

1. 1. Rabbit R1的发布活动在TWA酒店举行，吸引了众多科技记者和早期采用者。

2. 2. Rabbit团队通过其产品R1证明了硬件可以再次充满乐趣。

3. 3. R1产品设计由Teenage Engineering团队操刀，展现出独特的艺术风格。

4. 4. R1通过小屏幕和组合式滚轮按钮，强调了声控交互，减少了对触屏的依赖。

5. 5. 产品无需月费，以较低的价格点和出色的设计，提供了对AI技术的访问。

6. 6. R1不以常规应用程序为中心，而是通过其内置操作系统提供直接的语音交互功能。

Augment成功获得2.52亿美元融资，旨在利用AI技术加速编程开发过程。

关键要点

1. 1. 44%的软件工程师已在使用AI工具，预计到2028年，75%的开发者将使用编码助手。

2. 2. Augment由前微软开发者Igor Ostrovsky创立，带来AI驱动的编程革新。

3. 3. 平台获得了近乎独角兽的估值，吸引了包括前谷歌CEO在内的投资者。

4. 4. Augment旨在解决软件开发中的常见问题，提升开发效率和软件质量。

5. 5. 尽管市场竞争激烈，Augment依然展示了强大的增长潜力和创新能力。

6. 6. 技术挑战仍然存在，尤其是与代码生成AI相关的安全性和版权问题。

Perplexity AI在快速增长的势头上，完成了高达62.7百万美元的融资，并有望以更高的估值吸引到250百万美元的投资。

关键要点

1. 1. Perplexity AI完成了价值62.7百万美元的融资，估值超过10亿美元。

2. 2. 公司有望进行高达250百万美元的再融资，估值可能达到之前的2.5到3倍。

3. 3. 公司报告的年度经常性收入约为2000万美元。

4. 4. 在快速增长的背景下，投资者可能愿意以高达150倍的收入倍数进行投资。

5. 5. Perplexity AI的成功吸引了大量风险投资，反映了市场对AI初创企业的高度期待。

6. 6. 文章提出了对AI行业未来发展的担忧，特别是担心AI热潮可能只会加强现有科技巨头的地位，而不足以促进新兴企业的成长。

Nova AI通过使用开源AI模型和自研技术，挑战常规代码测试方式，迎合大型企业需求。

关键要点

1. 1. Nova AI专注于为中大型企业提供端到端的代码测试工具。

2. 2. 创始人背景丰富，曾在谷歌和Meta等大公司工作，拥有深厚的技术积累。

3. 3. 与众不同地少用OpenAI的GPT-4，更多依赖开源模型如Meta的Llama和StarCoder。

4. 4. 强调不向OpenAI发送客户数据，以保障企业数据安全。

5. 5. 开源AI模型在成本和针对性任务上表现出色，满足特定需求。

6. 6. Nova AI的模型特化于代码测试任务，展现出对现有大模型的优势。

美国参议院通过法案可能导致TikTok在美国被禁或强制出售，同时，两家欧洲AI创企引人注目。

关键要点

1. 1. 美国参议院通过的法案可能迫使TikTok在美国被禁或强制出售。

2. 2. 中国表示不会允许位于新加坡、属于中国字节跳动公司的TikTok出售。

3. 3. 欧洲有多家AI创业公司正在吸引注意，不仅仅是Mistral。

4. 4. Perplexity AI成功融资，并计划通过增资来调整其运营计划。

5. 5. Framework笔记本电脑公司成功融得更多资本，Pony.AI正在考虑美国IPO。

6. 6. Volition Capital正在扩展其业务。

Nvidia确认以7亿美元收购以色列公司Run:ai，加强AI硬件管理和优化能力。

关键要点

1. 1. Nvidia以7亿美元的价格收购了总部位于特拉维夫的Run:ai公司。

2. 2. Run:ai专注于为开发者和操作团队提供管理及优化AI硬件基础设施的解决方案。

3. 3. Nvidia计划保持Run:ai的产品“现有业务模型”，并将其产品融入Nvidia的DGX Cloud AI平台。

4. 4. Run:ai自2020年起与Nvidia紧密合作，致力于帮助客户充分利用其基础设施。

5. 5. Run:ai通过将AI模型分段并在硬件上并行运行的方式，与其他公司竞争动态硬件分配至AI工作负载的概念。

6. 6. 在被Nvidia收购前，Run:ai已从投资方那里筹集了1.18亿美元资金。

Snowflake发布了面向企业级应用的Arctic LLM，一个旨在提升数据库代码生成等工作负载的生成式AI模型。

关键要点

1. 1. Arctic LLM是Snowflake为企业市场量身打造的生成式AI模型，专注于企业级工作负载。

2. 2. 模型基于混合专家（MoE）架构，包含480亿参数，但每次仅激活17亿参数运行。

3. 3. 与DBRX和其他模型相比，Arctic LLM在编程和SQL生成任务上表现更优。

4. 4. Arctic LLM训练成本是相似模型的约八分之一，显示出成本效率。

5. 5. 模型提供在多个平台上运行的可能性，包括Hugging Face和Microsoft Azure等。

6. 6. 尽管Arctic LLM具有创新之处，但其较小的上下文窗口和幻觉现象可能限制了它的应用范围。

英国竞争和市场管理局（CMA）正在审查微软、亚马逊与AI初创企业的合作关系，以及这是否会影响市场竞争。

关键要点

1. 1. CMA对微软、亚马逊及AI初创企业的紧密合作和招聘实践进行初步调查。

2. 2. 调查关注是否绕过监管审查的“准并购”活动。

3. 3. 重点在于基础模型（如大型语言模型等）的竞争与治理。

4. 4. 微软与OpenAI、Inflection AI及Mistral AI的投资引发特别关注。

5. 5. 亚马逊完成对Anthropic的40亿美元投资，增加生成式AI领域的竞争。

6. 6. CMA邀请相关方评论，可能进入正式审查阶段。

德国AI对话平台Parloa在B轮融资中获得6600万美元，加速其国际和美国市场的扩张。

关键要点

1. 1. Parloa专注于“语音优先”，致力于提供更加人性化的AI语音对话服务。

2. 2. 公司成立于2018年，已与欧洲保险巨头Swiss Life和体育用品零售商Decathlon等高端客户合作。

3. 3. 最新融资由美国投资公司Altimeter Capital领投，此前曾投资Uber、Airbnb等知名公司。

4. 4. Parloa利用混合的专有及开源大型语言模型(LLMs)来训练用于语音到文本的模型。

5. 5. 公司已成功进入美国市场，并在纽约设立办事处，吸引多家财富200强公司成为客户。

6. 6. 此次B轮融资使Parloa的总资本达到9800万美元，为其在欧洲和美国的增长提供了充足的财务支持。

FlexAI旨在为AI应用开发和训练提供更高效的计算基础设施，获得了3000万美元的重大种子轮投资。

关键要点

1. 1. FlexAI是一家法国初创公司，致力于简化AI计算基础设施。

2. 2. 公司由具有丰富背景的联合创始人Brijesh Tripathi和Dali Kilani领衔。

3. 3. 种子轮融资由Alpha Intelligence Capital (AIC)、Elaia Partners和Heartcore Capital领投。

4. 4. FlexAI的首个产品是一个按需云服务，旨在简化AI模型训练过程。

5. 5. 除了提供虚拟异构计算服务外，FlexAI还计划利用GPU作为抵押来通过债务融资建设自有基础设施。

6. 6. 该公司计划解决AI开发中的复杂性，使开发者能专注于建模和训练，而不需成为数据中心专家。

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