leyuAI创业开打淘汰赛 竹间智能优化亏损业务背后：NLP明星公司掉队大模型时代？◎随着大型语言模型的广泛应用，越来越多的企业开始将自然语言处理技术应用于其业务中，这也加剧了NLP领域的竞争。

　　2月26日上午10点过，《每日经济新闻》记者实探了竹间智能位于上海市徐汇区宜山路700号枫林国际科创园B2号座的上海办公室。

　　记者看到，竹间智能上海办公室前台区域亮着灯，但当时无人值守，有部分办公区域处于开放状态，穿过同楼层的一扇小门，有零零散散的员工正在办公区内办公。此前曾有竹间智能员工对媒体表示，公司要到2月26号才开始正式上班。

　　而在2月22日，竹间智能还在其微信公众号内声明，目前竹间智能正对于部分亏损业务进行优化，其中涉及部分岗位的工作重组计划，进行了少部分岗位的停工，而非全面停工停产。

　　作为NLP（自然语言处理）领域曾经的明星公司，由前微软（亚洲）互联网工程院副院长简仁贤于2015年创办的竹间智能一度颇受资本的追捧，公开资料显示，在2017至2023年间，竹间智能连续获得了7轮融资。迄今为止，融资总额已超过10亿元人民币。

　　北京市社会科学院管理研究所副研究员王鹏告诉《每日经济新闻》记者，对于竹间智能等NLP创业公司而言，ChatGPT等大型语言模型的崛起可能在技术路线和商业化上带来了一定的冲击。

　　形成一定对比的是，近日，另一家年轻的AI创业公司“月之暗面”已完成新一轮超10亿美元融资，而月之暗面的创始人杨植麟在2016年曾参与创立循环智能（Recurrent AI），资料显示，循环智能亦是以自然语言技术为主打方向。

　　报道显示，简仁贤于2015年创办了竹间智能，当时的定位是主要通过结合情感识别与类脑对话系统打造情感型人工智能机器人。

　　2013年，一部讲述了人与人工智能相爱的科幻爱情电影《Her》风靡一时，创业之前的简仁贤对此深有感触，他认为，人工智能是能够陪伴人类并作出情感交流的乐鱼体育。

　　而在该领域，简仁贤也有过一些成绩。在微软任职期间，他曾带领了“微软小冰及小娜”的产品技术研发，成功在中国及日本落地。

　　2015年前后，开展主攻NLP的创业算得上是一个潮流，有媒体称这段时间为“NLP的黄金期”。除了简仁贤之外，另一业内知名人物吴悦在2006年进入腾讯后，用五年时间成为腾讯最年轻的T4专家工程师，曾领导SOSO搜索技术团队。2016年，吴悦与几位腾讯的技术和产品的核心成员共同成立了追一科技。

　　到了2023年2月，竹间智能官宣已经于2022年年底完成了D2轮融资，由金浦投资、金库资本、江苏文投、隽赐资本等联合投资。

　　此外，竹间智能表示，截至当时，其已累计服务了500多家大型企业客户，生态伙伴数量超百家，标准化OP和SaaS产品已在金融、制造、零售、医药、政企等多个领域实现跨行业、跨场景的规模化落地。

　　在表面的形势一切大好背后，危机或许已经潜伏。随着ChatGpt问世带来的生成式AI狂潮，大量全新起步的创业公司开始起步，而包括竹间智能在内的上一代AI公司面临的是转型并找到核心竞争力的压力。

　　对此，王鹏对记者表示，ChatGpt等大型模型拥有强大的语言处理能力和生成能力，能够提供更为先进、高效、便捷的自然语言处理服务，从而可能使得一些传统的NLP技术和应用变得不再具有竞争力。

　　此外，随着大型语言模型的广泛应用，越来越多的企业开始将自然语言处理技术应用于其业务中，这也加剧了NLP领域的竞争。

　　在此大背景下，王鹏认为，一些NLP创业公司可能面临技术落后、产品同质化等问题，难以在激烈的竞争中脱颖而出。

　　竹间智能在2023年2月官宣融资消息时表示，未来，竹间智能将在AI和NLP领域持续发力，把ChatGPT为代表的大语言模型和AIGC全面融入竹间技术和产品体系，加强完善生成式AI新引擎。

　　简仁贤也在当时对媒体表示，ChatGPT的生成式AI和对话式AI引领了整个行业的变革，重构了人机交互模式。以ChatGPT为代表的AGI技术，正在成为人工智能的操作系统。对企业来说，如果不尽早采用最新的生成式AI技术，就可能在新一轮浪潮中失去竞争优势。

　　他表示，在全球范围内会有更多具有自然语言处理能力的创业公司，利用自研技术拥抱大模型、生成式AI技术，开发出更多是用的产品。

　　“创业公司的行动力快，决策速度快，迭代快，所以我认为整个大模型的创新推动背后还是创业公司。”简仁贤当时表示。

　　如今，竹间智能仍在探索当中。2月22日发出的声明中，竹间智能表示对业务前景和探索新技术、新产品的机会充满信心，致力于加强核心产品与业务的持续发展，以确保在AIGC领域中的竞争力优势。

　　以追一科技为例，最高峰时期，追一科技的团队曾扩展至接近500人。但从2019年开始，追一科技开始经历了一段“坐冷板凳”的时光。

　　有消息称，2019年开始，多名核心骨干离开了追一科技。2022年6月前后，追一科技还被曝出突然裁员的消息。

　　一番波折过后，追一科技情况似乎已经趋于稳定。去年11月16日，追一科技通过线上发布会发布自研的博文领域大模型，以及基于博文领域大模型能力的全线软件产品重塑。

　　去年12月，追一科技创始人CEO吴悦在接受媒体专访时表示，与上一波AI热潮相比，对于我们从业者而言，在一波AI浪潮中会更加理性地看待商业价值本身。

　　“资本不像当年那样乐观地撒钱了，态度更加审慎。但不变的都是谈落地，可能大家还是比较务实。”吴悦说。

　　CIC灼识咨询董事总经理姜骁潇对《每日经济新闻》记者表示，NLP目前主要应用于智能客服、字幕识别等领域，从商业化前景上来说，单纯的NLP技术受到ChatGPT冲击较大。

　　姜骁潇表示，尽管NLP应用场景多以to B为主，与通用大模型存在一定差异，但从成本和结论来说，训练垂直大模型相较于NLP有着明显优势，“这也是目前NLP受挫的最主要原因。”

　　不过，王鹏也对记者表示，尽管面临挑战，但并不意味着所有的NLP创业公司都会受到冲击。对于那些能够紧跟技术趋势、不断创新、拥有独特技术和应用场景的NLP创业公司来说，他们仍然有机会在竞争中脱颖而出。

　　2016年，杨植麟曾参与创立循环智能（Recurrent AI），2021年12月，循环智能宣布完成由博裕投资和红杉中国联合领投的3800万美元新一轮融资，老股东金沙江创投、靖亚资本、真格基金、万物资本等跟投。

　　报道显示，循环智能的技术团队曾与华为云联合发布了国内首个千亿中文语言模型“盘古NLP大模型”。

　　到了2023年3月1日，杨植麟创办了他的第二家AI公司月之暗面。2023年10月，月之暗面推出了首款大模型产品Kimi智能助手。

　　此外，不同于市面上大多数大模型公司选择做B端产品，Kimi智能助手的定位关键词之一是“to C”。对于为何加码To C方向的原因，月之暗面曾表示，因为模型的能力还在快速迭代中，国内市场的B端产品往往需要私有化部署和定制化开发，而基于现有模型的某个版本做私有化部署和定制化的开发，将会导致B端产品的能力和用户体验完全跟不上模型能力的快速提升，很快就会被淘汰，最终浪费大量的人力、物力和财力资源。

　　值得一提的是，无论是竹间智能对亏损业务展开优化，还是月之暗面收获国内AI大模型公司迄今获得的单轮最大金额融资，这些或许都意味着，2024年，赛道竞争将更为激烈。

　　浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林对《每日经济新闻》记者表示，这说明大模型领域已经进入首轮淘汰赛。

　　盘和林认为，本轮淘汰赛中，资本将有较高话语权，“由于AI大模型还很难从市场变现，获得资本融资成为一些人工智能企业延续研发的关键。”

　　盘和林对记者表示，大模型是一种工具，无论是B端还是C端，其都应该获得用户的青睐，有人愿意用，并趋之若鹜，是人工智能企业获得成功的关键。就此看，未来这类企业在获取资本之后，将着重推动应用的早日落地，并积极吸引B端和C端用户使用产品，不排斥先以免费来吸引用户，占据生态位。

　　在盘和林看来，对于人工智能企业，若想在商业化上有所作为，需要的能力包括：获得资本青睐的能力，落地AI应用的能力以及迅速推广应用普及的能力。

　　或许从竹间智能的转型方向来看，它并未行至末路，但对于一家以技术为主导的创业公司，如果技术不够领先，在激烈的竞争中，从商业角度看难免会处于劣势。

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