美国 To B 软件公司受到 ChatGPT“威胁”解析

编辑宇婷

微软和 Salesforce 等大型软件公司正在竞相将 ChatGPT 背后的技术，即生成式人工智能，纳入其产品以吸引新用户并增加利润。迅速发展的技术威胁到其他公司，这些公司花费了多年的时间来制作自动化任务的软件或构建机器学习模型，包括 Databricks、Snyk、Zapier 和 Talkdesk 等价值丰厚的初创公司。

1、Grammarly

以 Grammarly 为例，该公司提供一个拼写和语法检查的打字助手，其估值在 2021 年底的一轮融资中达到了 130 亿美元。当微软和其他公司将 OpenAI 的文字生成软件纳入其产品时，像 Grammarly 这样的服务可能会被碾压，Madrona Venture Group 的合伙人、OctoML 的首席执行官 Luis Ceze 表示。

“如果像 Grammarly 这样的公司不能很快找出自己的独特竞争模式，他们就会很快被每个其他集成 LLMs 的基于文本的界面所取代，”Ceze 说道，LLMs 是指在 ChatGPT 等工具中提供动力的大型语言模型。

西雅图风险投资公司 Tola Capital 的创始人兼董事总经理 Sheila Gulati 表示，除非初创公司拥有一些可以增强其模型版本的东西，例如客户数据，否则投资者将不会资助与大型语言模型竞争的初创公司。

“许多初创公司将不再拥有真正可盈利的业务，”Gulati 说道。她表示，初创公司需要与大型语言模型合作，并表示：“如果他们提供的体验在功能上类似于您使用 LLM 时获得的体验，我会感到担忧。”

就 Grammarly 而言，其正在利用生成式 AI 来增强其产品。该公司上个月推出了一组基于 OpenAI 的 GPT-3.5 语言模型的功能，可以撰写文档、回复电子邮件等等。Grammarly 的产品负责人 Rahul Roy-Chowdhury 表示，该公司正在超越传统业务，进入撰写内容领域。

“这也是我们的路线图的一部分”，Roy-Chowdhury 说。他是一名前谷歌员工，于两年前加入 Grammarly。Roy-Chowdhury 表示，Grammarly 使用自己的专有机器学习模型和数据集来创建新产品 GrammarlyGo 的个性化功能，以维护一个人的独特书写声音。

2、Talkdesk

类似地，Talkdesk 是一家 12 年历史的软件供应商，其软件可帮助公司通过语音、聊天机器人、短信或实时聊天与客户沟通，并于 2 月发布了一项由 OpenAI 驱动的功能，可自动总结支持工作人员与客户之间的通话。它评估客户的问题是否已得到解决，以及是否需要后续操作，这通常是由员工处理的任务。公司的高级副总裁兼全球产品和工程负责人 Ben Rigby 表示，另一个新功能会根据情况实时重述客户代理的聊天文本的语气，使其听起来更专业、更具同情心或更道歉。

Talkdesk 的估值在 2021 年的一轮融资中达到了 104 亿美元，自 2019 年以来一直在使用大型语言模型来构建 AI 技术，Rigby 表示。他表示，去年夏天推出的一个功能可以扫描通话记录的文本，以查找公司支持工作人员无法回答客户问题的情况，然后更新公司的文档以提供答案。

Rigby 表示，OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4 语言模型的性能比 Talkdesk 以前使用的语言模型显著更好。“我们可以用 GPT 替换几乎所有的[技术]组件，从自然语言处理开始，因为它给我们带来了 10 倍的好处，”他说。

3、Snyk、Qwiet AI、Tom Siebel 和 CircleCI

OpenAI 的技术已经在重塑网络安全工具市场，特别是那些自动扫描开发人员代码漏洞的工具。在过去的十年中，风险投资商已向这些公司投入了数十亿美元。现在，OpenAI 的大型语言模型可以被训练以发现和标记代码中的漏洞。

微软拥有的开源代码库 GitHub 去年开始训练其 OpenAI 驱动的 Copilot 工具，以发现代码中的漏洞并提出修复建议。当开发人员输入时，Copilot 使用 OpenAI 的模型建议代码行。GitHub 还训练了该工具以识别安全漏洞，例如可能容易受到 SQL 注入攻击的 JavaScript 模式，这是一种常见的黑客技术。这些安全功能于 2 月份推出，以及每月每用户 19 美元的 GitHub Copilot 企业版。

这可能会对安全初创公司如 Snyk、Qwiet AI（前身为 Shift Left）和 CircleCI 构成问题，它们推广自己的代码扫描技术。Snyk 已经筹集了超过 10 亿美元，每个用户每月至少收取 57 美元的费用，是 Copilot 的三倍。该公司已经遇到了困境：去年 10 月，它裁员了 14%的员工。为了在 12 月筹集 1.965 亿美元，Snyk 接受了 74 亿美元的估值，比其前一轮低了 12%。Snyk 拒绝发表评论。Qwiet AI 没有回复请求的评论。在一份声明中，CircleCI 的首席技术官 Rob Zuber 表示，该公司用于测试代码的工具使其区别于 GitHub Copilot，后者的代码测试工具现在仅作为有限原型提供。

生成式 AI 还可能对自动化开发机器学习模型的初创公司构成威胁，例如 DataRobot、C3 AI、Dataiku 和 H2O.ai 等公司。其中一些公司正在尝试超越这种威胁。DataRobot 通过与 Microsoft 的 Azure OpenAI 服务的集成帮助数据科学家自动生成代码以训练和运行机器学习模型，这项服务于 3 月份发布。

由软件行业巨头 Tom Siebel 领导的 C3 AI 在 1 月下旬推出了一项由 AI 驱动的服务，让用户可以使用自然语言文本命令搜索存储在组织中的数据。这一发布使 C3 AI 的股价飙升；自那时以来，股价已经回落，但仍然比公告时上涨了约 40%，使该公司市值达到 22 亿美元。Siebel 在一份电子邮件声明中表示，大型语言模型和生成式 AI 对于 C3 来说是“重要的业务加速器”。

4、Databricks

Databricks 销售的工具可帮助数据科学家构建机器学习模型，以及用于存储数据的基于云的数据库，其 CEO Ali Ghodsi 表示，该公司在 4 月初发布了一个开源的大型语言模型，该模型是由其员工生成的数据进行训练的，作为内部竞赛的一部分。他表示，许多 Databricks 的企业客户希望使用专有数据构建自己的模型。新模型可以帮助他们做到这一点，而不违反 OpenAI 的许可规则，禁止使用由 ChatGPT 生成的文本来构建竞争产品。

5、Zapier、Workato

大型语言模型还对 Zapier 和 Workato 等公司构成挑战，其软件将不同的应用程序连接起来，以自动化个人计算任务，例如将电子邮件附件发送到 Dropbox。这两家公司都是围绕与软件提供商的数千个应用程序编程接口集成的产品建立业务的。

V Squared 的创始人兼技术战略顾问 Vin Vashishta 表示，大型语言模型很快就可以自行构建其自己的工具和 API 集成，一旦模型获得这种功能，“它们从提示中构建和执行任务列表的能力将使 Zapier 和许多其他低代码或无代码解决方案过时，”他说。Zapier 的一位发言人拒绝发表评论。Workato 的一位发言人没有评论。

6、Expensify

Meritech Capital 的常务合伙人 Alex Clayton 表示，生成式 AI 技术可能会威胁到像 Expensify 这样的费用管理软件制造商，因为它可以简化创建和批准费用报告的流程。

“如果你完全取消审批流程，让产品自己为你做那件事，会怎么样？”Clayton 说道。“想想不用花时间审查和批准费用报告可以节省多少小时。”

Expensify 已经使用语言模型来为其聊天机器人 Concierge 提供动力，Concierge 回答其 780,000 名用户在 53,0000 家公司的问题。当 Expensify 确信 Concierge 可以正确回答问题时，它会自动发送答案。然而，更常见的情况是，它将查询发送给员工，员工从先前使用过的答案列表中选择或编写新答案。

Expensify 的首席战略官 Daniel Vidal 表示，该公司计划利用 ChatGPT 改进聊天机器人。他说，ChatGPT 通常比 Expensify 的内部 AI 模型甚至比员工回答用户问题更好。

Vidal 说，解决更复杂任务的 AI 挑战的解决方案仍然遥远。