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微軟和Salesforce等大型軟件公司正在競相將ChatGPT背後的技術，即生成式人工智能，納入其產品以吸引新用戶並增加利潤。迅速發展的技術威脅到其他公司，這些公司花費了多年的時間來制作自動化任務的軟件或構建機器學習模型，包括Databricks、Snyk、Zapier和Talkdesk等價值豐厚的初創公司。

1、Grammarly

以Grammarly爲例，該公司提供一個拼寫和語法檢查的打字助手，其估值在2021年底的一輪融資中達到了130億美元。當微軟和其他公司將OpenAI的文字生成軟件納入其產品時，像Grammarly這樣的服務可能會被碾壓，Madrona Venture Group的合夥人、OctoML的首席執行官Luis Ceze表示。

“如果像Grammarly這樣的公司不能很快找出自己的獨特競爭模式，他們就會很快被每個其他集成LLMs的基於文本的界面所取代，”Ceze說道，LLMs是指在ChatGPT等工具中提供動力的大型語言模型。

西雅圖風險投資公司Tola Capital的創始人兼董事總經理Sheila Gulati表示，除非初創公司擁有一些可以增強其模型版本的東西，例如客戶數據，否則投資者將不會資助與大型語言模型競爭的初創公司。

“許多初創公司將不再擁有真正可盈利的業務，”Gulati說道。她表示，初創公司需要與大型語言模型合作，並表示：“如果他們提供的體驗在功能上類似於您使用LLM時獲得的體驗，我會感到擔憂。”

就Grammarly而言，其正在利用生成式AI來增強其產品。該公司上個月推出了一組基於OpenAI的GPT-3.5語言模型的功能，可以撰寫文檔、回復電子郵件等等。Grammarly的產品負責人Rahul Roy-Chowdhury表示，該公司正在超越傳統業務，進入撰寫內容領域。

“這也是我們的路线圖的一部分”，Roy-Chowdhury說。他是一名前谷歌員工，於兩年前加入Grammarly。Roy-Chowdhury表示，Grammarly使用自己的專有機器學習模型和數據集來創建新產品GrammarlyGo的個性化功能，以維護一個人的獨特書寫聲音。

2、Talkdesk

類似地，Talkdesk是一家12年歷史的軟件供應商，其軟件可幫助公司通過語音、聊天機器人、短信或實時聊天與客戶溝通，並於2月發布了一項由OpenAI驅動的功能，可自動總結支持工作人員與客戶之間的通話。它評估客戶的問題是否已得到解決，以及是否需要後續操作，這通常是由員工處理的任務。公司的高級副總裁兼全球產品和工程負責人Ben Rigby表示，另一個新功能會根據情況實時重述客戶代理的聊天文本的語氣，使其聽起來更專業、更具同情心或更道歉。

Talkdesk的估值在2021年的一輪融資中達到了104億美元，自2019年以來一直在使用大型語言模型來構建AI技術，Rigby表示。他表示，去年夏天推出的一個功能可以掃描通話記錄的文本，以查找公司支持工作人員無法回答客戶問題的情況，然後更新公司的文檔以提供答案。

Rigby表示，OpenAI的GPT-3和GPT-4語言模型的性能比Talkdesk以前使用的語言模型顯著更好。“我們可以用GPT替換幾乎所有的[技術]組件，從自然語言處理开始，因爲它給我們帶來了10倍的好處，”他說。

3、Snyk、Qwiet AI、Tom Siebel和CircleCI

OpenAI的技術已經在重塑網絡安全工具市場，特別是那些自動掃描开發人員代碼漏洞的工具。在過去的十年中，風險投資商已向這些公司投入了數十億美元。現在，OpenAI的大型語言模型可以被訓練以發現和標記代碼中的漏洞。

微軟擁有的开源代碼庫GitHub去年开始訓練其OpenAI驅動的Copilot工具，以發現代碼中的漏洞並提出修復建議。當开發人員輸入時，Copilot使用OpenAI的模型建議代碼行。GitHub還訓練了該工具以識別安全漏洞，例如可能容易受到SQL注入攻擊的JavaScript模式，這是一種常見的黑客技術。這些安全功能於2月份推出，以及每月每用戶19美元的GitHub Copilot企業版。

這可能會對安全初創公司如Snyk、Qwiet AI（前身爲Shift Left）和CircleCI構成問題，它們推廣自己的代碼掃描技術。Snyk已經籌集了超過10億美元，每個用戶每月至少收取57美元的費用，是Copilot的三倍。該公司已經遇到了困境：去年10月，它裁員了14%的員工。爲了在12月籌集1.965億美元，Snyk接受了74億美元的估值，比其前一輪低了12%。Snyk拒絕發表評論。Qwiet AI沒有回復請求的評論。在一份聲明中，CircleCI的首席技術官Rob Zuber表示，該公司用於測試代碼的工具使其區別於GitHub Copilot，後者的代碼測試工具現在僅作爲有限原型提供。

生成式AI還可能對自動化开發機器學習模型的初創公司構成威脅，例如DataRobot、C3 AI、Dataiku和H2O.ai等公司。其中一些公司正在嘗試超越這種威脅。DataRobot通過與Microsoft的Azure OpenAI服務的集成幫助數據科學家自動生成代碼以訓練和運行機器學習模型，這項服務於3月份發布。

由軟件行業巨頭Tom Siebel領導的C3 AI在1月下旬推出了一項由AI驅動的服務，讓用戶可以使用自然語言文本命令搜索存儲在組織中的數據。這一發布使C3 AI的股價飆升；自那時以來，股價已經回落，但仍然比公告時上漲了約40%，使該公司市值達到22億美元。Siebel在一份電子郵件聲明中表示，大型語言模型和生成式AI對於C3來說是“重要的業務加速器”。

4、Databricks

Databricks銷售的工具可幫助數據科學家構建機器學習模型，以及用於存儲數據的基於雲的數據庫，其CEO Ali Ghodsi表示，該公司在4月初發布了一個开源的大型語言模型，該模型是由其員工生成的數據進行訓練的，作爲內部競賽的一部分。他表示，許多Databricks的企業客戶希望使用專有數據構建自己的模型。新模型可以幫助他們做到這一點，而不違反OpenAI的許可規則，禁止使用由ChatGPT生成的文本來構建競爭產品。

5、Zapier、Workato

大型語言模型還對Zapier和Workato等公司構成挑战，其軟件將不同的應用程序連接起來，以自動化個人計算任務，例如將電子郵件附件發送到Dropbox。這兩家公司都是圍繞與軟件提供商的數千個應用程序編程接口集成的產品建立業務的。

V Squared的創始人兼技術战略顧問Vin Vashishta表示，大型語言模型很快就可以自行構建其自己的工具和API集成，一旦模型獲得這種功能，“它們從提示中構建和執行任務列表的能力將使Zapier和許多其他低代碼或無代碼解決方案過時，”他說。Zapier的一位發言人拒絕發表評論。Workato的一位發言人沒有評論。

6、Expensify

Meritech Capital的常務合夥人Alex Clayton表示，生成式AI技術可能會威脅到像Expensify這樣的費用管理軟件制造商，因爲它可以簡化創建和批准費用報告的流程。

“如果你完全取消審批流程，讓產品自己爲你做那件事，會怎么樣？”Clayton說道。“想想不用花時間審查和批准費用報告可以節省多少小時。”

Expensify已經使用語言模型來爲其聊天機器人Concierge提供動力，Concierge回答其780,000名用戶在53,0000家公司的問題。當Expensify確信Concierge可以正確回答問題時，它會自動發送答案。然而，更常見的情況是，它將查詢發送給員工，員工從先前使用過的答案列表中選擇或編寫新答案。

Expensify的首席战略官Daniel Vidal表示，該公司計劃利用ChatGPT改進聊天機器人。他說，ChatGPT通常比Expensify的內部AI模型甚至比員工回答用戶問題更好。

Vidal說，解決更復雜任務的AI挑战的解決方案仍然遙遠。

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