鞭牛士报道，10月10日消息，据CNBC报道，总部位于旧金山的人工智能初创公司 Writer 周三推出了一款大型人工智能模型，与 OpenAI、Anthropic 等公司提供的企业产品展开竞争。但与其中一些竞争对手不同，Writer 不需要花费太多来训练其人工智能。

该公司告诉 CNBC，它花费了大约 70 万美元来训练其最新模型，包括数据和 GPU，而竞争对手的初创公司则花费了数百万美元来构建自己的模型。它的策略引起了投资者的注意。

据一位知情人士向 CNBC 透露，Writer 正在以 19 亿美元的估值筹集高达 2 亿美元的资金。这几乎是该公司 2023 年 9 月估值的四倍，当时该公司以超过 5 亿美元的估值筹集了 1 亿美元。

该公司使用合成数据（即人工智能创建的数据）来降低成本。它旨在模拟通常输入模型的真实世界信息，而不会损害隐私，并且正在成为一种更受欢迎的训练方法。

人工智能研究人员在 6 月份修订的一项研究发现，如果当前的人工智能发展趋势持续下去，科技公司将在 2026 年至 2032 年期间“完全耗尽”公开可用的训练数据，并写道人类生成的公共文本数据无法在本十年后维持规模化。

亚马逊已使用合成数据训练 Alexa、Meta已经用它来微调其 Llama 模型，而微软根据该公司发布的职位描述，由 OpenAI 支持的公司正在将其纳入其模型中。

然而，一些专家警告称，应谨慎使用合成数据，因为它可能会降低模型性能并加剧现有的偏见。

Writer 联合创始人兼首席技术官 Waseem Alshikh 向 CNBC 表示，Writer 多年来一直致力于合成数据管道的研发。

「业界对合成数据的定义有些困惑。」Alshikh 表示。「需要明确的是，我们不会在虚假或幻觉数据上训练我们的模型，也不会使用模型来生成随机数据。……我们采用真实的事实数据，并将其转换为以更清晰、更干净的方式专门构建的合成数据，用于模型训练。」

该公司的生成式人工智能让企业客户能够使用其大型语言模型（LLM）为 LinkedIn 帖子、职位描述、使命宣言等任何内容生成听起来像人类的文本，分析和总结数据或文本，并构建用于市场分析等的定制人工智能应用程序。

该公司拥有 250 多家企业客户，包括埃森哲、优步、Salesforce、欧莱雅和先锋集团，他们在支持、IT、运营、销售和营销等领域使用该技术。

生成式人工智能市场有望在十年内 实现 1 万亿美元 的收入。据 PitchBook 称，截至 2024 年，投资者已向 498 笔生成式人工智能交易投入了 268 亿美元，该领域的公司在 2023 年筹集了 259 亿美元，比 2022 年增长了 200% 以上。