深度报告｜生成式AI的顶尖人才都在哪？
深度报告｜生成式AI的顶尖人才都在哪？
原文来源：深思SenseAI
图片来源：由无界 AI? 生成
01.定义未来的公司
科技变革的步伐持续加速。从汽车到飞机，再到半导体，我们已经看到了创新被释放到全球的力量。生成性 AI 是一种元技术，随着时间的推移，它将重新组织我们世界中几乎所有事物的运行和演化方式，覆盖从农业到教育、从企业营销到金融等各领域。
如今，将定义未来的公司正在我们眼前兴起，而依靠的恰是如今每个人都可以阅读的源代码。
利用这种翻天覆地的变化最重要的一点就是：人才。尽管有过度的担忧认为 AI 会用机器人替代所有的工作，但生成性 AI 创业公司对构建新功能和产品所需的专业技能人才的需求比以往任何时候都要大。更不用说管理所有相关的技术，比如运行存储着数千个 GPU 和处理太字节训练数据的数据中心。围绕 LLMs 的工作才刚刚开始，公司们正在争先恐后地根据这项技术训练定制模型，并且改进那些已经投入使用的模型。
因此，GitHub 项目的 star 数成为了追踪项目关注度的有用指标。AI 项目的关注度——任何人都可以参与并学习如何创建 AI 应用——已经爆炸性增长，如下图所示。特别是 OpenAI 的曲线在 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日向公众发布之时快速上升。
我们无法将 GitHub 的 star 变化曲线与马车到铁路的转变进行比较，但据资料显示，第一批乘客乘坐铁路是在 1825 年的英国。到1840年，马车就已经被彻底淘汰，而马车自 1790 年以来一直主导城际交通 50 年。从马车到铁路，一个花费 50 年建立的行业，只用了 15 年就被创新性地摧毁并用更先进的技术取而代之。
我们很难想象 15 年后的计算领域会是什么样子，但 AI 革命可能会是人类历史上一场最快速的技术繁荣和转型。
02.研究方法
Lightspeed 根据公开的员工人才数据（如教育背景、高级学位、以前的公司、工作经验、专利、出版物等）对数亿个个体和数百万家公司进行排名，最终确定拥有顶级技术人才的公司。
在这篇报告中，Lightspeed 以目前在生成性 AI 领域工作的 3500 多家公司为样本，筛选出AI 原生的公司（而不是将 AI 加入到现有应用、创建AI生态系统的公司）。同时，过滤并筛选出已完成融资轮次的公司（有一个例外）（ Sense 说：这个筛选条件是为了选出那些已经获得重要投资，表明他们的业务模式和产品在市场上被认为有市场潜力。这个例外可能是指一家尽管没有获得重大融资，但出于其他原因（技术创新性、产品的独特性等）被包含在报告中）。最后，将数据标准化并等权重处理以生成我们的最终排名。
Lightspeed 仅使用公开可用的数据，对于那些水下或者最近出现的公司，如果他们的数据可获取，也可能符合条件。同时，由于地理和人数数据也受到这个因素的影响，所有下面的数字，包括人数，都仅指公司的技术/工程人员。
03.AI 人才竞赛 Top 8
Gen-AI 领域最牛的 AI 人才在哪？哪些公司成功招揽了这些人才？
在此次报告中，我们将这些公司分为两类。第一类为，Gen-AI 人才八强，即在聘用人才方面排名前八的 AI 原生公司。
这是最先赢得前沿技术人才竞赛的八家创业公司。他们聘请了同业中最高素质的工程师和 AI 专家、获得了融资的成功和一定程度的 PMF（产品-市场匹配）。他们将成为未来的 FAANGS （Sense 说："FAANG" 是五家美国高科技和互联网公司的缩写，包括 Facebook，Apple，Amazon，Netflix 和 Google。这里，"FAANGS" 被喻为未来科技行业的巨头，它们将改变我们的生活方式，成为我们日常生活中不可或缺的一部分。）
Gen-AI 人才 Top 8 列表
根据模型计算结果，以下是 Gen-AI 人才 Top 8 —— 当今的顶级 AI 人才公司（以下简称为 Top 8 ）：
1. Tome——帮助生成演示文稿和可视化故事叙述的 AI
2. Character.AI——创建并与各种 AI 生成的角色进行交谈
3. Anthropic——一家 AI 安全和研究公司，为构建工作场景的聊天机器人
4. OpenAI——发布ChatGPT的研究公司，展示了大型语言模型的力量，以及用于图像生成的DALL-E
5. Hugging Face——构建模型以执行企业中的特定任务
6. Jasper——创建可以生成市场和品牌级创意内容的模型
7. Stability AI——Stable Diffusion的创造者，首批向公众发布的图像生成模型之一
8. Midjourney——一家自筹资金的研究实验室，完全运行在 Discord 上的强大图像生成工具
Top 8 技术/工程人数变化图
Top 8 公司的技术人才都来自科技领域的头部公司——其中包括一些从 OpenAI 离职的员工。
此外，许多 Top 8 的员工来自 Google。Google 对 ChatGPT 的广泛应用感到惊讶，众所周知，Google 多年来一直在 AI 研究上投入大量资金，但直到最近才出现了少数可见的应用或面向消费者的产品或服务。
Gen-8 技术人才的过往公司统计
Gen-AI 人才 Top 8 的技术人才的教育背景大部分来自许多知名学校，但也反映了一个国际性的特点，加拿大滑铁卢大学的人工智能研究所排名第四，比利时的鲁汶大学人工智能研究所排名第八。
Gen-8 技术人才的学校背景统计
“Cerebral Valley（智慧谷）” ，即位于旧金山的 Hayes Valley 社区，成为了 Ai 领域的宇宙中心。它被重新命名以反映其作为 AI 活动、聚会和黑客之家的中心地位。
我们无法追踪哪些特定地理区域的员工是远程工作的（除了 33 名在数据中特别指明的员工），但可以保守估计，Gen-AI 人才 Top 8 在海外或员工人数较少的城市的员工正在参与很多视频电话会议。这些数据也被低估，因为一些员工没有透露他们的位置。
AI 人才在哪：Gen-8 技术人才的区域统计
04.定义未来的应用层 Top11
虽然 Gen-AI 人才 Top 8 占据了公众注意力的绝大部分，但 Lightspeed 的另一个团队也筛选出了一批同样在吸引顶级人才的公司，Next Gen。这 11 家公司有一个共同的特点：虽然他们的核心像生成性八强一样都是 AI，但他们中的更多公司正在解决特定行业的问题，或者专注于为真实客户量身定制的特定用例。
虽然生成性八强的许多公司都在重塑未来，并处于 AI 的前沿，但 Next Gen 可能会成为真正能够提供实用的，应用交互的 AI 工具的公司。这些工具将被用于从医疗保健到娱乐的各个行业。我们过滤并筛选出至少有 10 名员工并已经接受了一些外部融资的公司。
下面是推动 Gen-AI 技术走向实业应用的 Gen-AI 人才 Top 11（The Next Gen）：
1. Pictor Labs — 数字病理学（ AI 驱动的组织病理学）以加速对疾病的临床研究
2. Endpoint Health — 针对免疫相关疾病的 AI 辅助精准治疗
3. Otter.ai — AI驱动的音频转录，配有新的聊天机器人会议助手
4. Bria — 带有商用控制的图像和视频内容生产
5. WellSaid Labs — 文字转语音配音
6. Subtle Medical — 用于放射科的 AI 驱动图像处理
7. Copy.AI — 通过聊天机器人进行市场营销的文案撰写
8. Lexion — 销售、采购、人力资源、法律等领域的 AI 合同助手
9. You — 带有聊天机器人界面的搜索引擎
10. OctoML — 云端调试和运行大型语言模型
11. Runway — 视频、图像和其他创意工具
以下是这 11 家 Next Gen 对于 AI 人才的招揽历史：
在2021年，华盛顿大学被美国国家科学基金会选中领导一个新的动态系统人工智能研究所，并且它也是保罗·艾伦计算机科学与工程学院的所在地，世界领先的人工智能研究中心之一。华盛顿大学也因此成为输出领先 AI 人才的象牙塔之一。
Next Gen 技术人才的学校背景统计
Sense 说：清华大学在此统计中首次出现，为前 11 强 Next Gen 公司输出了 5 名人才。
Next Gen 技术人才的过往公司统计
在分析他们的过往工作经历时，华盛顿大学与微软和艾伦人工智能研究所一起再次出现。艾伦人工智能研究所是由已故的微软联合创始人保罗·艾伦创立的一个研究机构。而 Next Gen 中的 Wellsaid、You 和 Runway 这些公司都总部位于西雅图。
AI 人才在哪：Next Gen 技术人才区域统计
可以看出，西雅图聚集了最多的 AI 人才，因为该地区是几家顶级公司和机构的所在地，这些公司和机构也争夺着人工智能人才。
在 2021 年，布鲁金斯学会的一份报告提出“早期采用者”（“early-adopter” ）人工智能都市区，包括“八个大型科技中心——纽约、波士顿、西雅图、洛杉矶、华盛顿特区、圣地亚哥、德克萨斯州的奥斯汀和北卡罗来纳州的罗利”。（这些数据可能被低估，因为一些员工没有透露他们的位置。）
最后，感谢 Lightspeed 对此内容的研究与产出，Lightspeed 是海外活跃于 Gen-AI 领域的早期投资机构之一，最近投资项目包括位列人才 Top 8 的 Tome, Stability AI 和 Mistral, Contextual, Glean, Typeface。
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参考材料：
https://medium.com/lightspeed-venture-partners/eight-ai-startups-winning-the-race-for-tech-talent-571a18b03642返回搜狐，查看更多
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