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只有18人,没产品,却拿到4.8亿美元融资!这家公司重新定义了AI!

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抓住风口

本期要点:AI应用新时代的起点

你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。

一家公司仅有18人,没有推出任何产品,就拿到了4.8亿美元的种子轮投资,估值高达44.8亿美元。看到这个消息,你的第一反应会是什么?这究竟是泡沫,还是背后真的有什么值得关注却又不为人所知的突破?

这家初创公司名为Humans&,在1月21日,他们从英伟达、亚马逊创始人贝索斯、谷歌风投等顶级机构手中拿到了这笔巨额投资。

值得注意的是,即便是在最炙手可热的AI领域,种子轮融资通常也很难超过5000万美元,而Humans&在一开始拿到的钱就比很多科技公司上市前融到的资金总和还要多。


可他们究竟做了什么?

不少报道称,他们要推出AI版微信。

但其实Humans&不是要开发一个新的聊天软件,而是一套协作AI系统。他们内部将这套系统称为“H& Core”,目标是作为插件植入现有协作平台。

在我们看来,Humans&的高额融资并不是泡沫,他们是要打造一位隐形的数字同事,理解对话的上下文,保持长效记忆,并主动探询信息和满足需求,这远比做一个聊天工具更重要。这标志着AI将从被动应答转向主动服务,而这也将是复杂服务的开端。

主动服务

首先,我们认为,要注意的是,Humans&的核心目标是实现主动服务,而这将是AI从工具变成服务的关键一跃。

当前绝大多数AI,都是你问它答,对话结束,服务停止。这种交互模式就意味着AI始终是被调用的工具,而不是持续存在的伙伴。

我们反复指出,真正有价值的复杂服务,需要具备四个特点,即专家级、个性化、持续性、普惠性。其中,持续性是当前绝大多数AI工具难以解决的问题。

但这无疑难以满足用户的需求。

就以健康管理为例,如果AI只针对用户某个时间点的健康数据进行回答,那么它很难为用户提供持续、可靠的健康监护;只有当AI能主动分析数据并每日给出个性化建议,特别是你用得越久,它对你的了解就越深,提供的建议就越准,才能形成持久的用户依赖与价值。


虽然Humans&还没发布新产品,但从已有信息可以判断,他们的目标正是解决这个问题——赋予AI主动性,从而为用户提供连续的服务。

Humans&的CEO Eric Zelikman,此前曾参与研发名为STaR(自我教导推理者)的算法。现在,他们在此基础上进行了升级,让AI不仅能预测下一个字,还能预测缺了什么关键信息。这是目前大多数大模型所匮乏的。

例如,在持续接收了用户提供的健康监控数据、体检报告以及用户和医生的沟通记录后,或者当用户很久没有更新数据时,Humans&会主动分析,发现其中缺失的信息,并向用户发出提醒。这就一定程度上实现了持续的主动服务。

当然,为实现连续服务,仅有主动性还不够,还需要长效记忆和对用户有足够的理解。

不同于传统大模型有限的上下文窗口,或RAG检索技术,Humans&会把关键信息按照关联关系进行结构化存储,从而可随时调用。

他们还应用了“长程强化学习”技术(Long-horizon RL)。传统AI只能处理短期任务,在长对话或多步骤任务中就会丧失目标感。Humans&能让AI执行数小时甚至数天的复杂任务,不会因为任务的时间跨度变长就失去连贯性。

例如,在团队协作过程中,Humans&会把团队的决策逻辑、成员偏好、历史共识等信息沉淀下来,自动观察团队沟通动态,在合适的时机主动提出建议,并从头脑风暴一直跟进到方案落地,陪伴整个流程。

这种自发获取信息、自主纠偏、持续记录并主动沟通的能力,共同构成了连续服务的基础,让AI有望真正成为一个有持续性记忆和自主交互能力的同事或助理。

价值

理解了Humans&在做什么,我们也就能发现,它比其他AI更具商业价值。

目前AI产业的竞赛焦点还集中在提升模型的智商上,OpenAI的ChatGPT智商180了,谷歌的Gemini智商就要200。然而,对于大部分用户而言,AI的智商早已足够应对日常任务。那么AI究竟该如何继续为我所用呢?

那就是补足短板。

从组织的层面看,个体智力的提升,所带来的价值远不如对群体协作效率进行优化。如果内部沟通低效、共识难以达成,那么再聪明的人凑在一起也是徒劳。

目前看,Humans&准备要解决的正是团队协作的问题。它们不准备再为市场增加一个智商超高的AI,而是要打造一个高情商的AI,通过分析对话语境、语气及历史互动,成为沟通的润滑剂。

例如,当一名成员说“这个方案我有些担心”,这样模糊的表达容易导致团队其他成员的误解,影响协作效率。

Humans&则将基于对该成员一贯风格和项目背景的了解,主动分辨这种“担心”的可能原因,究竟是预算、还是可行性、还是其他什么风险,并适时给出行动建议,让讨论聚焦。

要知道,人类受认知限制,能够维持稳定、深度协作关系的圈子大小存在上限。比如基于“邓巴数”理论,一般认为这个上限约为150人。而这从根本上制约了大规模深度协作的效率。

Humans&有望打破这一限制。未来,大家再也不用频繁对齐颗粒度了,大规模的团队也能像小团队一样默契和高效。这本身就具有极大的商业价值。


更进一步看,未来企业中必然会出现越来越多专业AI工具,用于文案、编程、设计等具体任务。若将这些AI也视为协作伙伴,我们也无疑需要一个高情商的AI来协调人和AI、以及AI和AI的协作,避免信息混乱,答非所问。

以我们自身为例,我们一直希望把多年积累的科技产业分析框架与方法论,系统化地融入课程与内容创作中。但这个过程依赖持续的手动总结、编写提示词和反复调试,不仅要耗费大量人力,效果也不尽如人意,最关键的是无法自动化。

而Humans&就有可能满足我们的需求,能持续理解我们的知识体系、创作意图和协作流程,提升我们的协作效率,并能调用各个AI工具自动化输出符合我们特点的内容,我们自然也愿意为此付费。

所以,尽管短期内Humans&将主要服务各大企业,公众或许很难接触到他们的产品,但它将创造一个新赛道,给用户带来可衡量、可感知的价值,也就将获得对应的丰厚商业回报。而且,也许个人版的Humans&也会很快出现。

我们认为,Humans&也标志着一类新公司即将涌现,它们不再局限于旧有路径,而是要用AI解决过去无法解决的痛点。而这种AI应用范式的转变也注定会孕育出巨大的商业成果,这恰恰是这个时代真正令人兴奋之处!

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