\n\nAI创业公司正努力在巨头阴影下寻找生存空间。专家指出，企业AI落地尚处于起步阶段，重点正从通用模型转向能吸收具体任务、具备安全数据处理能力的业务智能体。
译自：AI startups are scrambling to survive in big tech's shadow
作者：Eric Newcomer
本周在纽约举行的 AI 智能体大会上，AI 领域的创业公司正争先恐后地开辟细分市场，以避免被行业巨头掩盖。
“这甚至不仅仅是针对创业公司，例如 Claude 对 Figma 和 Canva 造成的影响，”AskFora 的创始人 Omer Trajman 在曼哈顿中城一家酒店举行的会议期间告诉 The New Stack。
“创业公司[创始人]正试图弄清楚，‘我可以在哪里进行创新，而不会被某个大模型碾压？’”
创业公司躲避模型巨头
他补充说，AI 的发展速度非常快：“创业公司[创始人]正试图弄清楚，‘我可以在哪里进行创新，而不会被某个大模型碾压。’”
作为组织者之一的 Trajman 表示，今年大会的人数约为 3,000 人，规模是去年的十倍左右。
“我们认为下一波技术浪潮的感觉将会有所不同，因此我们正围绕角色构建公司。”投资公司 super{set} 的管理合伙人 Peter Day 告诉 The New Stack。
“我们想要构建能够从人类手中吸收任务的技术。”
“我们想要构建能够从人类手中吸收任务的技术。AI 将知道他们的优先级，了解所有待办事项，并开始消除这些任务，而不是给他们增加更多要做的事情，”他补充道。
“基于这一论点，我们已经成立了几家公司。一家名为 Zig.ai，专注于销售领域。从潜在客户挖掘到会议跟进、在会议上扫描胸牌以及发送跟进邮件。另一家基于该论点的公司是 Kana，它正在帮助营销核心工作能够被出色地完成。”
企业 AI 几乎尚未被采用
Sapphire Ventures 的联合创始人、总裁兼合伙人 Jai Das 在其主题演讲中表示，AI 智能体在企业内部的采用仍处于非常初期的阶段。“我认为，在企业 AI 的实际采用方面，我们实际上处于 0 或者是 1 的水平（以 10 分制衡量）。”
“虽然智能体的消费者市场将被少数几家公司统治，但企业市场更加多样化，不会被一两家公司垄断，”Das 补充道。
他表示，过去四年中成立的一些公司是“AI 原生”的。“它们的构建方式完全不同。看看我投资的一家国防工业公司，它以 40 亿美元的价格售出。他们基本上只有四名工程师。” Das 告诉观众，他们所有事情都是用 AI 完成的。
“但当你观察一些来自 SaaS 世界的早期公司时，他们拥有更多的工程师，”他补充说，并且有着不同的成本和定价结构。
SaaS 增加智能体
在会议期间，SaaS 提供商 OutSystems、UiPath 和 Workato 讨论了在其现有的企业产品中添加 AI 智能体。
AI 智能体通过实施非确定性任务来扩展客户业务流程工作流的能力，这些任务补充了其产品的确定性能力。
他们现有的平台为部署在其上的智能体提供企业级的服务质量，包括安全性、治理、可扩展性和可靠性。
这些智能体利用 SaaS 平台服务，包括集成、API 管理、治理和数据访问。
例如，UiPath 的首席产品和技术官 Raghu Malpani 表示，他们建议客户专注于整体业务流程并定义实现该流程的编排。在包含非确定性步骤有意义的地方，将智能体融入流程中。
在企业中使用 AI 智能体最大的担忧之一是它们会导致数据泄露或存储错误数据。智能体对企业生产数据的访问通常要么被禁止，要么受到严格限制。
智能体的安全数据访问
“从技术角度来看，我们今天为客户解决的是允许智能体接触生产数据的问题，”Bauplan Labs 的联合创始人兼 CEO Ciro Greco 告诉 The New Stack。
Greco 说，Bauplan Labs 构建的是数据基础设施，而不是智能体。“我们为智能体访问数据创造了一种类似于 Git 的体验。我们的理念是，你的智能体应该具备读取并安全修改生产数据的能力。”
为了实现这一点，“智能体创建了你的数据湖的一个分支，它是生产数据的副本。智能体在该分支上操作生产数据的副本，”他补充道。
Greco 表示，Bauplan Labs 提供了将更改安全合并回原始副本的基础设施。他补充说，这支持了常用于调试和验证智能体的试错模式。
大会的一个总体主题是，AI 是行业的一次巨变，就像互联网/网络革命和云计算一样。
因此，每个 IT 组织和软件公司都必须根据 AI 提供的革命性能力重新思考其业务。一些公司决定走“AI 原生”路线并重新思考做事方式。另一些公司则整合 AI 或添加 AI 来加速他们已经在做的事情。
“AI 不是你采用的东西。它是你实现的东西……它不只是，我只要打开开关，它就可以运行了。”
大会组织者、Gradient Flow 的负责人 Ben Lorica 为 The New Stack 总结道：“AI 不是你采用的东西。它是你实现的东西。换句话说，在实现过程中还有工作要做。它不仅仅是打开开关，然后就万事大吉了。”全 端 工智能
