Das KI-Startup Cohere, das mittlerweile einen Wert von über 2,1 Milliarden US-Dollar hat, sammelt 270 Millionen US-Dollar ein


Ein Zeichen dafür, dass für generative KI-Startups jede Menge Geld vorhanden ist, Zusammenhängendas ein KI-Modell-Ökosystem für das Unternehmen entwickelt, gab heute bekannt, dass es im Rahmen seiner Serie-C-Runde 270 Millionen US-Dollar eingesammelt hat.

Reuters gemeldet Zu Beginn des Jahres führte Cohere Gespräche über die Beschaffung von „Hunderten Millionen“ Dollar bei einem Wert von etwas mehr als 6 Milliarden US-Dollar. Wenn diese Berichterstattung glaubwürdig ist, scheint Cohere die Bewertungsmarke deutlich verfehlt zu haben; Eine mit der Angelegenheit vertraute Quelle teilte TechCrunch mit, dass diese Tranche das Unternehmen mit 2,1 bis 2,2 Milliarden US-Dollar bewertet.

„Das neue Kapital wird die weitere Entwicklung der KI-Plattform von Cohere vorantreiben, die auf Unternehmenskunden ausgerichtet ist und es Unternehmen ermöglicht, ihren bevorzugten Cloud-Anbieter zu nutzen, um den Datenschutz zu erhöhen und die Implementierung zu vereinfachen“, sagte Präsident und COO Martin Kon per E-Mail gegenüber TechCrunch. „Die jüngste Runde ermöglicht es uns, in Computer zu investieren, unser Team zu vergrößern, mit mehr der weltweit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und unsere weltweit führende KI weiter voranzutreiben, was letztendlich Unternehmen in die Lage versetzt, unglaubliche Produkte zu entwickeln und gleichzeitig ihre Daten privat und sicher zu halten.“

Aidan Gomez, Ivan Zhang und Nick Frosst (einer der ersten Mitarbeiter im KI-Labor von Google in Toronto) gründeten Cohere im Jahr 2019. Bevor er Cohere gründete, war Gomez Co-Autor des bahnbrechenden Artikels „Attention Is All You Need“, der die Arbeit vorstellte der Transformer, die Architektur hinter beliebten großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 von OpenAI.

Kon kam Anfang 2023 dazu und löste damit seine frühere Rolle als CFO bei YouTube auf.

Cohere, das mehrsprachige Sprachmodelle entwickelt hat, die unter anderem auf Daten von Muttersprachlern trainiert wurden, möchte sich durch die Konzentration auf Unternehmensanwendungsfälle aus der Masse generativer KI-Startups hervorheben.

Die KI-Plattform von Cohere ist Cloud-unabhängig und kann in öffentlichen Clouds (z. B. Google Cloud, Amazon Web Services), in der bestehenden Cloud eines Kunden, in virtuellen privaten Clouds oder vor Ort bereitgestellt werden. Das Startup verfolgt einen praxisorientierten Ansatz und arbeitet mit Kunden zusammen, um individuelle LLMs auf der Grundlage ihrer proprietären Daten zu erstellen.

„Cohere wurde gegründet, um eine Plattform zu schaffen, die es allen Unternehmen ermöglicht, ihr Unternehmen und ihre Produkte mit weltweit führender KI zu transformieren, die cloudunabhängig, zugänglich, anpassbar und datensicher ist“, sagte Kon. „Unsere Mission ist es, Unternehmen weltweit die Nutzung dieser transformativen Technologie zu ermöglichen.“

Cohere behält seine Kundenzahlen im Auge. Das Startup gibt jedoch an, dass es mit Unternehmen wie Jasper und HyperWrite zusammenarbeitet, um Texterstellungsaufgaben wie die Erstellung von Marketinginhalten, das Verfassen von E-Mails und die Entwicklung von Produktbeschreibungen zu übernehmen. An anderer Stelle kündigte Cohere kürzlich eine Zusammenarbeit mit LivePerson, dem Konversationsmarketingunternehmen, an, um fein abgestimmte LLMs zur Verbesserung der Erklärbarkeit zu entwickeln. Und das Startup arbeitet mit einer Handvoll Organisationen zusammen, darunter Nachrichtenagenturen und Salesforce Ventures, um dabei zu helfen, lange Texte mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen aufzuschlüsseln, zu analysieren und zusammenzufassen.

„Generell können wir mitteilen, dass wir eine hohe Nachfrage seitens großer Unternehmen verzeichnen, sowohl als Kunden als auch als Partner“, sagte Kon.

Cohere, das rund 180 Mitarbeiter beschäftigt, hat selbst im Vergleich zu generativen KI-Startup-Standards viel Kapital eingesammelt – 445 Millionen US-Dollar. Nur OpenAI (11,3 Milliarden US-Dollar) und Anthropic (450 Millionen US-Dollar) haben mehr eingesammelt, vor den Konkurrenten Inflection AI (225 Millionen US-Dollar) und Adept (415 Millionen US-Dollar).

Aber damit es nicht übertrieben erscheint: Das Training von KI-Modellen ist in der Regel kapitalintensiv. Anthropic geht davon aus, dass weitere Milliarden aufgebracht werden müssen, um die nächste Generation seiner aufgabenerfüllenden KI zu trainieren.

„Wenn es um KI geht, erfordert der Aufbau und das Training von Sprachmodellen viel Kapital, aber wir achten bewusst und bewusst darauf, was wir tatsächlich brauchen, und sind bestrebt, Mittel zu beschaffen, die sicherstellen, dass wir unseren Kunden weiterhin die bestmögliche Lösung bieten können.“ “, sagte Kon. „Es war uns bewusst, eine Vielfalt globaler Investoren zu erhalten und nicht einen größeren Scheck von einem Unternehmen – insbesondere einem Cloud-Anbieter – entgegenzunehmen, da dies unsere Fähigkeit einschränken könnte, unabhängig zu bleiben, Unternehmen direkt zu bedienen, cloud-agnostisch zu bleiben und Daten bereitzustellen.“ Sichere Lösungen in jeder Cloud nach den Wünschen unserer Kunden.“

Dieser Kommentar zu den Investitionen in Cloud-Anbieter war wahrscheinlich ein Seitenhieb auf Start-ups wie OpenAI und Anthropic, die erhebliche Unterstützung von Microsoft bzw. Google erhalten haben. Aber es ist merkwürdig, wenn man von Cohere kommt, was vor nicht allzu langer Zeit der Fall war angeblich in fortgeschrittenen Gesprächen mit Google über eine Investition in der Größenordnung von 200 Millionen US-Dollar.

Unabhängig davon, woher das zukünftige Kapital kommt, sagt Kon, dass er „Search and Retrieval“ als den nächsten Kernbereich des Wachstums für Cohere ansieht. Durch den Einsatz von Techniken, die Modellen oder Chatbots die Möglichkeit geben, ihre Wissensbasis zu erweitern und das Web nach Informationen zu durchsuchen, die für eine Anfrage relevant sind, wie etwa OpenAI, ist Kon davon überzeugt, dass Cohere deutlich leistungsfähigere KI-Systeme entwickeln kann, als es heute bietet.

„Heutzutage haben Chatbots keinen Zugang zur Welt. Sie wissen nicht, was vor 10 Minuten passiert ist. Sie müssen sich alles in sich selbst merken und können sich nur an das erinnern, was sie während des Trainings gesehen haben“, sagte Kon. „Mit Search and Retrieval können Sie von einem Modell verlangen, Quellen zu zitieren, sodass Benutzer einem Modell nicht blind vertrauen müssen; Alles verlinkt auf eine Website, die Sie überprüfen und auf Fakten überprüfen können.“

Mit Blick auf die weitere Zukunft plant Cohere die Entwicklung von Modellen, die Maßnahmen ergreifen und „Arbeit“ für Kunden erledigen können, beispielsweise einen Flug buchen, eine Besprechung planen oder eine Spesenabrechnung im Namen einer Person einreichen. Auf diese Weise jagt es Konkurrenten wie Adept, Inflection und OpenAI hinterher, die alle – wenn auch mit unterschiedlichen Ansätzen – Systeme entwickeln, um KI mit Apps, Diensten und Produkten von Drittanbietern zu verbinden.

Trotz der Konkurrenz behauptet Kon, dass Cohere in einer Position der Stärke sei.

„Wir differenzieren uns als unabhängige, Cloud-agnostische KI-Plattform für Unternehmen“, sagte er. „Wir konzentrieren uns ausschließlich darauf, unseren Kunden die Entwicklung proprietärer LLM-Funktionen zu ermöglichen, indem sie ihre Daten nutzen und strategische Differenzierung und Geschäftswert schaffen.“

Inovia Capital führte die überzeichnete Serie-C-Runde mit Beteiligung von Nvidia, Oracle, Salesforce Ventures, DTCP, Mirae Asset, Schroders Capital, SentinelOne, Thomvest Ventures und Index Ventures an.

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