機械仕掛けのAIニュース(テストバージョン)
(数カ月以上古い情報を使ったテキストです。後述します)
ニュース1
ここ最近のAIスタートアップ投資に関するニュースをいくつか紹介します。
2024年7月の時点で、2023年の最初の3四半期を通じて、AI関連の2000社近くの企業に290億ドル近くの資金が投入されています。
2024年第1四半期のAIスタートアップへのベンチャー投資は、2023年第4四半期と比較して増加しています。2024年第1四半期には、1166件の取引でAIスタートアップに122億ドルが投資されました。
中国のAIスタートアップ、ムーンショットAIは、アリババグループホールディングスとホンシャン(旧シーケapitalチャイナ)が主導した資金調達ラウンドで10億ドル以上を調達しました。
サンべルモントに拠点を置くフィギュア社は、ジェフ・ベゾスのエクスプロア・インベストメンツやエヌビディアなどの大手投資家から6億7500万ドルを調達したと報じられています。同社はAIを搭載したロボットを開発しており、危険な業務をこなしたり、労働力不足を解消したりできるようになることを期待しています。
ベルリンに拠点を置く医療系AIスタートアップ、Caresyntax社はAI手術プラットフォームの開発で1億8000万ドルを調達しました。
リスボンに拠点を置くゲーム開発プラットフォームのスタートアップ、FRVR社は1270万ドルの資金を調達しました。
イギリスのAIスタートアップ、Electric Sheep社は、AI技術で映像業界に変革をもたらすことを目的としたプレシード資金として50万ドルを調達しました。
ソフトバンクグループが主導した資金調達ラウンドで、イギリスの自動運転スタートアップ、Wayve社は10億ドル以上の資金を調達しました。
ニュース2
投資家たちは最近、人工知能(AI)スタートアップに注ぎ込む資金を増加させています。例えば、DeepLは、2024年5月に3億ドルを調達し、企業価値は20億ドルに達しました。Frameは同じ月におよそ2億ドルを調達し、企業価値は19億ドルとなりました。そのほか、CodeiumはシリーズB資金調達で6500万ドル、MemはシリーズC資金調達で2億2200万ドルをそれぞれ調達しています。
AI関連では、ベンチャーキャピタルからの投資が増加傾向にあり、Inflection AIはシリーズA資金調で13億ドルを調達しました。AnthropicはGoogleから多額の投資を受け、企業価値は20億ドルを超えました。一方、Scale AIは2023年に1億ドル、Generative AIに特化した企業では最大規模の資金調達を行い、企業価値は138億ドルに達しました。
しかし、AI業界全体では投資が減少傾向にあるという報道もなされています。2023年のAI業界への投資額は、前年比20%減の1892億ドルで、2年連続で減少しました。企業合併・買収額も31.2%減少しています。投資家たちはAI投資に対して慎重になっているとし、大型のAIモデルに必要な巨額の投資額が理由の一つだとされています。
情報元はそれぞれ以下のとおりです。
Inflection AI:https://techcrunch.com/2024/04/15/investors-are-growing-increasingly-wary-of-ai/
Scale AI:https://www.nytimes.com/2024/07/03/technology/ai-startups-funding.html
仕掛け
上記のテキストはCohereを使い生成しています。
LLMが最新の情報を持っているわけではないためか、少し古い記事を参照してるようです。
最初のテキストはCommand R+を使用しています。
import cohere
co = cohere.Client(MY_COHERE_API_KEY)
response = co.chat(
model="command-r-plus",
message="AIスタートアップの投資に関する最近のニュースは? 英語のサイトから情報収集し、日本語に訳して回答してください。参照元も教えてください。",
connectors=[{"id": "web-search"}]
)
print(response.text)
2番目はCommand Rです。
import cohere
co = cohere.Client(MY_COHERE_API_KEY)
response = co.chat(
model="command-r",
message="AIスタートアップの投資に関する最近のニュースは? 英語のサイトから情報収集し、日本語に訳して回答してください。参照元も教えてください。",
connectors=[{"id": "web-search"}]
)
print(response.text)
日本語のサイトを対象にすると、数年前の情報が集まったりしたので、「英語のサイトから情報収集し、日本語に訳して回答してください。」と加えています(うまく機能しているかわかりませんが、この文言を加えないよりはいい感じに回答してくれる感じがします)。