AI 上周：Anthropic 提高估值，谷歌获得 AI Mode
快速阅读: 据《CoinGeek 大会》称，上周，Anthropic在未盈利情况下筹集了35亿美元，估值达615亿美元，主要用于研发。谷歌推出“AI模式”，扩展其搜索功能。YC孵化器的新一批初创企业中，25%使用AI编写代码。YC认为AI将加速软件开发，但也强调传统编程训练的重要性。
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**Anthropic 估值提升**
上周，Anthropic——流行的人工智能（AI）聊天机器人 Claude 的母公司——宣布其在投后估值为 615 亿美元的融资轮中筹集了 35 亿美元。尽管筹集的资金数额和公司估值并不出人意料，尤其是在其他人工智能领域公司也有类似的情况，但令人惊讶的是这些人工智能公司，包括 Anthropic，能够在尚未盈利的情况下筹集如此多的资金。
首先，我怀疑这些公司需要筹集巨额资金以继续改进产品，而不是为了增长的目的，尽管有些人可能会认为这些改进间接地促进了增长。在宣布融资轮时，Anthropic 表示：“通过这项投资，Anthropic 将推进下一代人工智能系统的开发，扩展计算能力，深化机制解释能力和对齐研究，并加速国际扩张。”值得注意的是，在列出的四个项目中，有三个与产品开发相关，只有一个专注于扩张（增长）。原因很明显：研究和开发人工智能模型以及获取必要的计算资源需要高昂的运营成本，以支持、运行并最终将这些模型交付给终端用户。
但这引发了更大的问题：退出计划是什么？筹集数十亿美元并达到十亿估值并不是小事，特别是当公司尚未盈利时。这让我好奇这些公司在长远来看有何期望。他们是否打算盈利并独立经营业务？他们是否考虑通过首次公开募股（IPO）上市？还是他们计划尽早将业务出售给有兴趣的技术巨头？目前尚不清楚。虽然有关其他人工智能巨头，如 OpenAI，可能上市的传闻存在，但这些公司尚未盈利，这使得预测这些公司当前情况下的退出路径更加困难。
**谷歌推出 AI 模式**
与此同时，谷歌（纳斯达克：GOOGL）宣布扩大其人工智能搜索努力，推出了一款名为“AI 模式”的新产品。根据谷歌的说法，AI 模式在其现有的 AI 概览功能基础上进行了扩展，提供了更高级别的推理、思考和多模态能力。本质上，这一功能允许用户通过跟进问题深入查询，并在一个界面内提供有用的网页链接。与在谷歌搜索结果顶部出现的 AI 概览不同，AI 概览会从多个链接中整合信息到一个简洁的答案，AI 模式是搜索结果页面上的全新标签，位于“图片”和“视频”等标签旁。
AI 模式打开一个类似生成式聊天机器人的界面，通过将其系统中的所有信息提炼成直接且信息丰富的答案来回答查询，其中包含回溯链接。在产品演示中，用户提问，收到包含支持链接和来源的详细结果，然后提出进一步的问题，使他们更深入地探讨原始主题。我认为谷歌在这里采取了正确的做法，这符合谷歌作为搜索引擎市场主导者的强项，目前它在桌面搜索中占有 79% 的市场份额，在移动搜索中则高达 95.5%。尽管许多人工智能公司仍在寻找盈利之路，谷歌已经是一家高度盈利的公司，这主要归功于其搜索引擎。它甚至已经开始在其选定市场中通过整合广告和赞助结果来实现其 AI 概览功能的货币化。如果 AI 模式采用类似的货币化策略，我不会感到惊讶，这可能使谷歌的 AI 模式成为生成式 AI 行业中首批盈利的产品之一。
**Y Combinator 拥抱 AI 编程**
3 月 5 日，Y Combinator（YC）发布了一期新的 Lightcone 播客，揭示了其最新一批初创企业在软件开发中看到的一个有趣趋势。据 YC 管理合伙人 Jared Friedman、首席执行官 Garry Tan、管理合伙人 Harj Taggar 和普通合伙人 Diana Hu 透露，YC 最新一批（2025 年冬季）的 25% 的公司表示，AI 编写了它们代码库的 95%。
YC 可以说是全球最知名的初创企业孵化器，孵化了像 Airbnb（纳斯达克：ABNB）、Coinbase（纳斯达克：COIN）、Reddit 和 DoorDash（纳斯达克：DASH）这样的科技巨头。YC 支持的公司经常实现重要的流动性事件，包括 IPO 和高调收购。其当前一批中有一部分公司使用 AI 来创建其产品和服务，这充分展示了 AI 在编码方面的潜力。最重要的是，这一趋势凸显了 AI 加速软件开发的潜力。AI 可以比个人或团队更快地生成代码，尤其是在人力有限的初创企业中。使用 AI 也可以更具成本效益，让团队用更少的资源做更多的事情。同样值得注意的是，YC 团队支持这一转变。尽管普遍的观点是 AI 不如人类或永远不会取代某些角色，YC 似乎接纳了这种范式转变。他们甚至建议不使用 AI 工具帮助编写代码的初创企业可能会被淘汰。然而，他们也补充了一个注意事项：在企业发展的某个阶段，全面理解软件开发是必要的。在那时，传统的编程训练对于评估 AI 生成的代码并在出现问题时进行调试至关重要，而他们说大型语言模型（LLM）目前在这个领域还存在困难。
**观看：展示区块链与 AI 融合的潜力**
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(以上内容均由Ai生成)
