硅谷风投推荐的 2024 人工智能创业公司（内含商业模式）
01 Abridge：为医生和医疗服务提供者开发 AI 语音转录工具
玛丽莎·巴斯是 Primary 风投公司的负责人之一，而施拉文·纳拉扬是 IVP 的合伙人推荐人：玛丽莎·巴斯（Marisa Bass，Primary Venture Partners）；施拉文·纳拉扬（Shravan Narayen，IVP）关系：Primary 对 Abridge 没有财务利益关系，IVP 则是 Abridge 的投资方。公司业务：Abridge 的生成式 AI 技术可以将医生与患者的互动转录下来，并将这些内容记录到电子健康记录（EHR）中。入选原因：Abridge 在今年 2 月完成了 1.5 亿美元的 C 轮融资，旨在继续开发其技术，以减轻医疗从业者的行政负担，尤其是在医疗行业劳动力危机持续的情况下。纳拉扬和巴斯还强调了 Abridge 与 EHR 巨头 Epic 的合作，这可能帮助 Abridge 今年在医院获得更多的市场份额。巴斯表示：“Abridge 拥有支持医疗工作流程的诸多必要因素（资本、早期商业成功、强大的生态系统合作伙伴、高水平团队），不仅能帮助改善医患沟通，还能够作为一个有规模的生成式 AI 企业，推动该领域的进一步投资。”02 Air Space Intelligence：使用 AI 技术优化空中交通管理
雷娜塔·昆蒂尼是 Renegade Partners 的联合创始人兼管理合伙人初创公司：Air Space Intelligence推荐人：雷娜塔·昆蒂尼（Renata Quintini，Renegade Partners）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 2.2228 亿美元公司业务：提供用于航空航天和国防领域的 AI 驱动操作系统。入选原因：昆蒂尼表示：“他们的平台帮助全球最复杂的空中运营做出更好、更快且更依赖数据的决策。”Air Space Intelligence 已在美国国内航空公司中确立了市场领导地位，与几家主要航空公司在关键任务中合作。此外，该初创公司今年在与美国国防部（DoD）的大规模部署方面取得了进展，开设了一个位于美国的工程中心并为此招募了人才。
推荐人：Alex Morgan，Khosla Ventures关系：Khosla 是 AliveCor 的投资方。总融资额：根据 PitchBook 的数据为 3.5 亿美元。公司业务：AliveCor 通过便携式心电图（ECG）等连接设备，帮助人们远程管理心脏健康。入选原因：在今年 6 月，AliveCor 推出了其获得 FDA 批准的 AI 技术，该技术能够检测包括心脏病发作在内的 35 种心脏疾病。这项 AI 技术将由其新的口袋大小的 ECG 设备提供支持，该设备可以测量患者心脏的电信号。Morgan 表示：“由于该设备紧凑且易于使用，它可以在没有 ECG 设备的地方使用，特别是能加速心脏病发作时的决策。”04 Braintrust：企业 AI 的基础设施堆栈
施拉文·纳拉扬是 IVP 的合伙人，而科琳·赖利是 Greylock Partners 的合伙人推荐人：施拉文·纳拉扬（Shravan Narayen，IVP）；科琳·赖利（Corinne Riley，Greylock）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 830 万美元。公司业务：Braintrust 为企业 AI 产品提供基础设施堆栈，帮助企业客户进行 AI 开发，支持评估、日志记录、数据管理，并通过 API 提供访问顶级 AI 模型的服务。入选原因：Braintrust 是 Zapier、Coda、Airtable 和 Instacart 等领先科技公司的关键基础设施，能够将 AI 的准确性提高 30% 以上。其创始人兼 CEO 安库尔·戈亚尔（Ankur Goyal）是二次创业者，上一家公司被 Figma 收购后，他在 Figma 负责 AI 工作。赖利表示：“他们团队推出产品的速度以及在 AI 社区内赢得的认知度非常独特。”
推荐人：托比亚斯·西特伦（Tobias Citron，Primary Venture Partners）公司业务：Cake AI 提供一个集成平台，用于运行完整的 AI 堆栈。平台包含专为生成式 AI 设计的即装组件库，帮助开发者快速、安全地构建和重构 AI 基础设施。该平台简化了从云服务、硬件到大型语言模型等各类 AI 工具和服务的整合。入选原因：Cake AI 的解决方案虽然不如最前沿的 AI 模型开发那样“吸引眼球”，但它专注于处理 AI 实际部署中的复杂工作，因此在 AI 工具和服务的部署上非常重要。西特伦称 Cake 是 Primary 投资组合中增长最快的公司之一。06 Clay：利用人工智能技术来优化和提升销售和市场营销
艾琳·李是 Cowboy Ventures 的创始合伙人，该风投公司专注于投资早期阶段的科技初创企业推荐人：艾琳·李（Aileen Lee，Cowboy Ventures）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 6600 万美元。公司业务：Clay 是一个 AI 驱动的销售和市场营销平台，帮助团队丰富数据、自动化个性化推广，并实现市场进入策略。该平台允许用户在电子表格中的每个单元格上运行 AI 提示，从而简化了市场团队过去需要通过多种昂贵的数据源和自定义代码才能完成的工作。入选原因：Clay 刚刚从红杉资本（Sequoia）和 Meritech 筹集了新一轮资金，公司的估值达到 5 亿美元。艾琳·李表示，Clay 将市场团队过去需要多个昂贵工具才能完成的工作整合到一个平台上，大大简化了操作流程。
推荐人：凯尔·约克（Kyle York，York IE）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 3200 万美元公司业务：Cranium 专注于为生成式 AI 系统提供安全性和合规性保障。它帮助企业确保其 AI 模型在开发和运行过程中符合安全标准，特别是在生成式 AI 的安全和合规管理方面发挥关键作用。入选原因：Cranium 最初由毕马威（KPMG）孵化，并在 2023 年从毕马威独立出来。该公司在去年 10 月完成了 2500 万美元的 A 轮融资，由 Telstra Ventures 领投。凯尔·约克表示，Cranium 的技术能够确保 AI 系统的安全性，特别是在与生成式 AI 系统相关的安全挑战中，帮助企业更好地应对这些风险。08 Connect the Dots：销售团队的关系管理平台
推荐人：斯科特·比丘克（Scott Beechuk，Norwest Venture Partners）公司业务：Connect the Dots 是一个 AI 驱动的关系管理平台，专为销售团队设计。该平台利用 AI 生成关系网络图，帮助销售开发代表（SDR）、业务开发代表（BDR）和客户经理确定最佳的潜在客户接触路径。它通过分析联系人网络，识别出最具影响力的联系渠道，从而提高销售团队的效率。入选原因：比丘克指出，现代软件买家已经对冷销售邮件和电话感到疲倦，而基于关系的销售模式是 B2B 销售的未来。Connect the Dots 的 AI 技术可以识别谁在网络中真正了解目标客户，帮助销售团队在购买周期的早期阶段与关键决策者建立联系，并在第一个月内就为客户带来投资回报。09 Continua AI：始终在线并与企业或系统紧密集成的大型语言模型
S. "Soma" Somasegar 是 Madrona Venture Group 的管理合伙人推荐人：S. “Soma” Somasegar（Madrona Venture Group 管理合伙人）公司业务：Continua AI 致力于开发始终在线、深度集成的大型语言模型（LLMs）。这些模型可以持续运行并与现有企业系统深度融合，提供更加高效的 AI 解决方案，帮助企业更好地处理复杂的语言处理任务。入选原因：Continua 由大卫·佩特鲁（David Petrou）领导，他是一位在谷歌工作多年的资深软件工程师，深耕 AI 领域数十年，曾帮助在 Android 设备上部署机器学习功能。Somasegar 表示：“Continua 正在重新定义传统搜索公司，并利用大型语言模型（LLMs）革新人们与信息、服务以及彼此之间的互动方式。”
米拉·克拉克是 Redpoint Ventures 的负责人之一推荐人：米拉·克拉克（Meera Clark，Redpoint Ventures）总融资额：根据 Pitchbook 的数据为 1840 万美元公司业务：Cove 运营 AI 驱动的联合办公空间。入选原因：Cove 得到了 Thrive Capital 和 Elad Gil 的支持，其创始团队曾在 Meta 负责信任与安全团队的工作。克拉克表示：“Cove 通过其为协作设计的无限画布，为用户提供了前所未有的强大智力合作伙伴和探索体验，这可以无缝应用于广泛的项目和任务。”11 Datology：帮助公司识别最适合训练和微调其 AI 模型的数据
阿斯塔西娅·迈尔斯是 Redpoint Ventures 的合伙人推荐人：阿斯塔西娅·迈尔斯（Astasia Myers，Felicis）和乔恩·朱（Jon Chu，Khosla Ventures）关系：Felicis 是投资方，Khosla 没有财务利益。总融资额：根据 Pitchbook 的数据为 5700 万美元。公司业务：Datology 帮助公司识别并选择最适合训练和微调 AI 模型的数据。入选原因：今年早些时候，Datology 完成了 4600 万美元的新一轮融资，由 Felicis 领投，Elad Gil、M12、亚马逊 Alexa 基金、Amplify 和 Radical Ventures 也参与了此次融资。Datology 解决了开发大型 AI 模型的核心问题之一，即如何为特定任务找到并策划最佳数据。乔恩·朱表示：“模型质量取决于其所用数据，而 Datology 帮助公司为机器学习模型提供最优数据。”Datology 能够帮助开发者从数百万兆字节的未标记数据中筛选出所需的原始材料，无需人工干预，从而将表现不佳的模型转变为更强大的技术。12 Datavolo：帮助生成式 AI 模型访问非结构化数据
推荐人：戴夫·齐尔伯曼（Dave Zilberman，Norwest Venture Partners）公司业务：Datavolo 帮助客户访问所有数据，包括大型语言模型依赖的非结构化文件，并构建安全的多模态数据管道。入选原因：投资者对能够增强人工智能功能并让其更易使用的“基础工具”非常感兴趣，而 Datavolo 正是提供这类服务。齐尔伯曼表示：“大多数数据管道解决方案和生成式 AI 模型都基于结构化数据集，但有大量未被捕获和使用的非结构化数据可用于模型训练。Datavolo 利用了创始人多年前建立的开源解决方案 NiFi，而现在这一技术用于生成式 AI。”13 Decagon：专注于为企业提供 AI 驱动的客户支持代理
推荐人：科琳·赖利（Corinne Riley，Greylock）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 3500 万美元公司业务：Decagon 为客户支持自动化构建 AI 代理。Decagon 的 AI 代理能够根据企业客户的工作流程和数据源处理各种支持请求，并通过其 AI 驱动的分析功能，向企业推荐改进方案。入选原因：赖利表示：“与许多传统客户支持公司不同，Decagon 超越了传统的聊天机器人。”该公司采用了“以 AI 为核心的差异化方法，这使他们在早期便取得了客户的成功。”Decagon 已与 Rippling、Eventbrite、Motion 和 Vanta 等公司合作。14 Distributional：专注于自动化 AI 测试
推荐人：斯科特·比丘克（Scott Beechuk，Norwest Venture Partners）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 1100 万美元公司业务：Distributional 是一个用于企业 AI 测试和评估的平台。该公司致力于通过自动化 AI 测试来提高 AI 系统的安全性和可靠性，帮助企业确保其 AI 模型在实际应用中稳定高效。入选原因：比丘克表示：“现有的软件持续集成管道并不适合现代 AI 代码开发。”Distributional 正在构建一个面向开发者的系统，自动化 AI 代码测试，帮助开发者在符合企业关键业务需求的框架内工作。15 Enveda Biosciences：利用人工智能从植物中发现和开发新药
推荐人：本·赫马尼（Ben Hemani，Bison Ventures）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 2.3 亿美元公司业务：Enveda 利用人工智能从植物中发现和开发新药。通过 AI 技术，Enveda 能够快速筛选和分析植物化学成分，找到具有药用潜力的化合物，并将其开发为新型药物。入选原因：Enveda 于今年 6 月获得了包括微软在内的新投资者的 5500 万美元融资，用于进一步投资研发，并计划在今年晚些时候推进多个候选药物进入临床试验。赫马尼表示：“公司由具有远见的创始人 Viswa Colluru 博士领导，他在 Recursion 期间积累了构建真正 AI 驱动的生物技术平台的罕见经验。”16 Ezra：通过结合人工智能和全身 MRI 扫描技术
推荐人：Sara Deshpande，Maven Ventures总融资额：根据 Pitchbook 的数据为 4100 万美元公司业务：Ezra 的 AI 技术与全身 MRI 扫描结合，用于早期检测健康问题，如癌症。入选原因：Deshpande 强调了 Ezra 在预防性医疗方面的独特性，这在美国医疗系统中较为罕见，同时为用户提供个性化的健康数据访问。Ezra 的技术不仅使 MRI 扫描更快，目前扫描时间为 30 分钟，而首席执行官 Emi Gal 在 2 月 Ezra 完成 2100 万美元 B 轮融资时向 Business Insider 透露，公司正努力将时间缩短至 10 分钟。Deshpande 指出，Ezra 的技术准确性预计将随着时间的推移不断提高。17 Finally：使用人工智能提供自动化的簿记服务
推荐人：马科斯·费尔南德斯（Marcos Fernandez，Fiat Ventures）总融资额：根据 Pitchbook 的数据为 1.082 亿美元公司业务：Finally 使用人工智能提供自动化簿记软件，帮助企业简化财务数据处理、分类和报告生成等任务。入选原因：总部位于迈阿密的 Finally 最近获得了 1000 万美元的新融资，并且每月新增 1000 家新企业客户。费尔南德斯表示：“Finally 在市场上的快速发展和产品迭代令人印象深刻。为美国数百万中小企业提供完整的解决方案，使 Finally 在未来几年内有望成为估值百亿的‘独角兽’公司。”18 Gamma：一款由人工智能驱动的内容创作工具
AJ Solimine 是 122 West Ventures 的联合创始人之一推荐人：AJ Solimine，Script Capital总融资额：根据 PitchBook 的数据为 2150 万美元公司业务：Gamma 是一款面向企业客户的 AI 驱动内容创作工具，能够帮助用户快速创建演示文稿、网站和文档。入选原因：Gamma 最近完成了由 Accel 领投的 1200 万美元融资。Solimine 表示：“短短几年内，Gamma 已经积累了超过 1800 万用户，生成了 6000 多万份内容，并且已经实现盈利。他们正在彻底改变个人和企业如何将想法转化为强大的内容，并与同事和全世界分享。”
Ed Sim 是 Boldstart Ventures 的创始合伙人推荐人：艾德·西姆（Ed Sim，Boldstart Ventures）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 3.56 亿美元公司业务：Glean 是一个企业级 AI 平台，旨在帮助公司管理和搜索其所有内部数据。Glean 刚刚从 Kleiner Perkins 和 Lightspeed 筹集了 2 亿美元的资金，公司估值达 22 亿美元。其客户包括索尼电子和 Databricks。入选原因：西姆表示：“Glean 是该领域的早期领导者，凭借其高度差异化的产品快速增长，既能保护企业数据的隐私和安全，又为终端用户提供类似 ChatGPT 的体验。”20 Greenlite：利用人工智能为企业金融科技公司自动化合规流程
推荐人：塞思·罗森伯格（Seth Rosenberg，Greylock）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 480 万美元公司业务：Greenlite 利用人工智能为企业级金融科技公司和银行自动化合规流程。通过自动化处理警报管理、定期审查、文档处理等繁琐的合规工作，Greenlite 提升了效率并减少了人为错误。入选原因：罗森伯格表示：“Greenlite 在企业银行和金融科技公司中看到了巨大的客户需求，并已证明其是少数企业级生成式 AI 应用之一——能够自动化繁琐的合规工作流，如警报处理、定期审查和文档处理，显著提高效率并减少人为错误。”21 Haize Labs：专注于为大型语言模型提供自动化的压力测试
推荐人：托比亚斯·西特伦（Tobias Citron，Primary）公司业务：Haize Labs 专注于自动化压力测试大型语言模型（LLMs）。其技术通过自动化红队测试，持续对模型进行压力测试并识别漏洞，确保 AI 模型的稳健性。入选原因：Haize Labs 承诺通过持续的压力测试增强任何大型语言模型的稳健性，确保它们在应对复杂任务和高负载情况下保持安全性。随着 AI 模型变得越来越强大，执行的任务规模远超人类大脑所能处理的范围，确保这些模型的安全性变得愈发困难。西特伦表示：“Haize 的技术非常新颖，公司推出时表现非常出色，由一位雄心勃勃的创始人领导，目标是打造一家跨时代的公司。”22 HeyGen：利用生成式 AI 技术创建视频
推荐人：亚历克斯·凯亚尔（Alex Kayyal，Lightspeed）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 6560 万美元公司业务：HeyGen 使用生成式 AI 来创建视频，帮助用户大规模生成个性化的视觉内容。入选原因：HeyGen 最近完成了 6000 万美元的新一轮融资，使其估值超过 5 亿美元。凯亚尔表示：“内容创作正在被 AI 民主化。HeyGen 开发了一款真正令人惊叹的产品，能够大规模个性化视频内容。公司正在经历的增长是前所未有的。”23 Intenseye：AI 驱动的健康和安全平台
推荐人：亚历克斯·凯亚尔（Alex Kayyal，Lightspeed）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 9400 万美元公司业务：Intenseye 是一个由 AI 驱动的健康与安全平台，利用计算机视觉技术预防工作场所事故。该平台通过实时分析监控视频，自动检测潜在的安全隐患并发出警报，帮助企业减少工作场所的事故发生。入选原因：今年早些时候，Intenseye 完成了由 Lightspeed 领投的 6400 万美元融资。凯亚尔表示：“每年约有 300 万人死于工作场所事故。Intenseye 现在每天实时处理超过 200 亿张图像，帮助像喜力（Heineken）、西门子（Siemens）、联合利华（Unilever）和英美资源集团（AngloAmerican）这样的公司预防此类事故。”24 InWorld AI：将 AI 技术应用于游戏行业
推荐人：莫里茨·拜尔 - 伦茨（Moritz Baier-Lentz，Lightspeed）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 1.2 亿美元公司业务：InWorld AI 是一个为游戏提供 AI 引擎的平台。通过生成式 AI 技术，InWorld AI 赋予游戏中的 NPC（非玩家角色）智能，使其能够进行复杂的互动和情感反应，提升玩家的游戏体验。入选原因：InWorld AI 去年以 5 亿美元的估值筹集了 5000 万美元，投资者还包括 Meta 和迪士尼。公司拥有大量的合作伙伴和客户，包括微软 Xbox、Nvidia、索尼、Epic Games、Unreal Engine、Unity 和 Roblox。拜尔 - 伦茨表示，InWorld AI 是全球融资最充足、估值最高的 AI 游戏初创公司，不仅让视频游戏的开发更便宜、更高效，还创造了全新的、以前无法实现的玩家体验。25 Langchain：帮助开发者构建基于大型语言模型的应用程序
推荐人：纳文·查达（Navin Chaddha，Mayfield）和戴夫·穆尼切洛（Dave Munichiello，GV）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 3500 万美元公司业务：Langchain 是一个帮助开发者构建基于大型语言模型（LLM）应用的平台。它提供了一整套工具和框架，简化了将 LLM 集成到应用程序中的过程。入选原因：今年早些时候，Langchain 在红杉资本领投的融资中筹集了 2500 万美元，公司估值达到 2 亿美元。查达解释说，Langchain 已有超过 10 万名开发者使用其产品来构建 AI 应用，每月下载量超过 500 万次，并且基于其框架开发了超过 50,000 个应用程序。查达指出，Langchain 的开源框架受益于社区的强大力量，始终保持技术的前沿，为公司提供了灵活性和快速构建 AI 应用的工具包。该平台支持 100 多种工具集成和 60 多个模型，方便企业采用最新的认知架构。26 Lyric：帮助供应链组织构建定制化的 AI 应用程序
推荐人：扎克·弗雷德里克斯（Zach Fredericks，Primary）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 940 万美元公司业务：Lyric 提供决策智能软件，帮助供应链组织构建定制化的 AI 应用程序。其平台简化了供应链管理中的复杂决策，使企业能够轻松构建基于 AI 的数据驱动解决方案，提升效率和自动化能力。入选原因：弗雷德里克斯表示：“我相信未来所有关键的供应链决策都将由最先进的数据科学和 AI 来完成，但要做到这一点，企业需要合适的工具来简化这一过程。Lyric 通过让 AI 应用的构建变得更快、更便宜、更容易，为供应链领域提供了平等的竞争环境。”27 Modal：帮助客户在云端部署代码和大型语言模型
推荐人：杰里·陈（Jerry Chen，Greylock）公司业务：Modal 帮助客户在云端部署代码和大型语言模型（LLMs），无需设置复杂且昂贵的基础设施。该平台使用户可以灵活地利用云计算资源，仅为使用的计算能力付费，从而大大降低成本。入选原因：Ramp、Substack 和 Suno 的工程师使用 Modal 运行一些数据密集型项目，而财务主管们则喜欢 Modal，因为客户只需为实际使用的计算资源付费。陈称 Modal 的解决方案是“下一代基础设施云”。他表示：“Modal 赢得了新一代开发者的青睐，不仅在 AI 领域，还包括需要大规模运行批处理任务或队列的云和数据领域。”28 Modular：简化开发和部署 AI 系统的流程
推荐人：戴夫·穆尼切洛（Dave Munichiello，GV）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 1.3 亿美元公司业务：Modular 的系统帮助简化 AI 系统的开发和部署流程。其解决方案通过优化 AI 系统的性能，使生成式 AI 能够更高效地运行，帮助开发者最大限度地利用硬件和云服务提供的资源。入选原因：去年，Modular 获得了由 General Catalyst 领投的 1 亿美元新融资，GV、SV Angel、Greylock 和 Factory 也参与了此次融资。穆尼切洛表示：“Modular 是运行 AI 的最快方式。”公司的 MAX 框架帮助生成式 AI 系统更高效、平稳地运行，让开发者充分利用硬件和云计算资源。穆尼切洛补充道：“凭借让 AI 对所有开发者都可访问的愿景，Modular 的联合创始团队吸引了业内最优秀的软件编译器和 AI 基础设施人才。”29 Mutiny：基于人工智能的销售和市场营销平台
推荐人：艾琳·李（Aileen Lee，Cowboy Ventures）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 7200 万美元公司业务：Mutiny 是一个基于人工智能的账户营销平台，帮助企业将销售和市场营销统一起来，针对目标客户群生成销售机会和收入。通过 AI 驱动的个性化体验、1:1 微网站和客户账户情报，Mutiny 帮助 B2B 公司大规模转化潜在客户。入选原因：2022 年，Mutiny 完成了由 Tiger Global 和 Insight Partners 共同领投的 5000 万美元融资，估值达到 6 亿美元。据 TechCrunch 报道，Sequoia Capital 和 Cowboy Ventures 也参与了融资，其客户包括 Snowflake、6sense 和 Qualtrics。艾琳·李指出：“大多数市场团队无法有效地打破与目标客户的障碍，因为有效的 1:1 营销策略无法扩展，而可以扩展的策略通常不起作用。Mutiny 利用 AI 为 B2B 公司提供个性化的体验和客户情报，在当前软件整合周期及预算环境下，这变得尤为重要。”30 Norm AI：专为合规官设计的 AI 工具
推荐人：艾丁·森库特（Aydin Senkut，Felicis）公司业务：Norm AI 是合规官的专用工具，利用生成式 AI 识别和缓解风险，并自动化处理部分监管任务。该平台通过 AI 技术帮助企业合规官简化复杂的合规流程，提高工作效率和准确性。入选原因：Norm AI 汇集了顶尖律师、总法律顾问、监管专家和技术人员，旨在减轻首席合规官的工作负担。森库特表示：“合规领域急需 AI 解决方案，而 Norm 是这个领域最具前景的团队之一。他们在研究如何让大型语言模型（LLMs）遵守规则、更可靠、增强隐私并能够遵循特定法律指导方面处于前沿。”31 Nox：个性化的 AI 助手，为用户提供高度定制化的服务
推荐人：安·缪拉 - 科（Ann Miura-Ko，Floodgate）公司业务：Nox 是一个个性化的 AI 助手，旨在通过获取用户的全部上下文信息，使用户在日常生活中更加高效、主动和有条理。Nox 通过学习用户的行为习惯，提供智能化的任务管理、提醒和个性化建议。入选原因：Nox 的创始人莫莉·坎蒂隆（Molly Cantillon）20 岁时从斯坦福大学辍学，专注于开发 Nox。缪拉 - 科表示：“Nox 是一家个人 AI 公司，它可以作为你的私人助手，获取所需的所有上下文信息，帮助你在日常生活中最有效率和生产力。我们正处于数据与 AI 交汇的有趣时刻，特别是涉及我们个人数据的方面。Molly 捕捉到了无缝理解消费者需求的能力，并提供了完成日常任务所需的全部上下文。”32 Overland AI：为越野车辆开发自主导航技术
推荐人：克里斯·莫拉莱斯（Chris Morales，Point72 Ventures）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 1010 万美元公司业务：Overland AI 专注于为越野自主车辆开发自主导航技术，特别针对国防领域的应用。其自主软件 OverDrive 旨在控制无人驾驶车辆，使其能够在任何地形中导航，专为国防应用而设计。入选原因：莫拉莱斯表示，Overland AI 去年刚刚成立，但已在与美国国防部的合作中取得进展，获得了多项合同。Overland AI 通过与 DARPA（美国国防高级研究计划局）和美国陆军的合作，正在开发智能能力，以支持现代地面作战，现在及未来几十年都将发挥作用。33 Protect AI：为人工智能和机器学习系统提供安全性解决方案
推荐人：艾德·西姆（Ed Sim，Boldstart Ventures）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 4850 万美元公司业务：Protect AI 专注于为人工智能（AI）和机器学习（ML）提供安全解决方案。其平台帮助企业识别、管理和防范 AI 系统中的安全风险，确保 AI 技术的安全性和可靠性。入选原因：去年，Protect AI 完成了由 Evolution Equity Partners 领投的 3500 万美元 A 轮融资，参与者还包括 Salesforce Ventures、Acrew Capital 和 Boldstart Ventures。Protect AI 的联合创始人伊恩·斯旺森（Ian Swanson）和达里安·德汉皮谢（Daryan Dehghanpisheh）此前曾在 AWS 和 Oracle 工作。西姆表示：“Protect AI 是专为 AI 和 ML 安全打造的平台，它是最广泛、最全面的 AI 安全解决方案，能够识别、了解并管理安全风险，防范独特的 AI 安全威胁，并通过 MLSecOps 技术创建更安全的 AI 世界。”他还称：“这个团队非常优秀，产品令人惊叹，客户群正在快速扩展。这是 AI 领域最重要的方向之一。”34 Sakana AI：专注于人工智能研究的实验室
推荐人：蓝雪兆（Lan Xuezhao，Basis Set Ventures）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 1.55 亿美元公司业务：Sakana AI 是一家人工智能研究实验室，专注于构建基于自然启发智能的基础模型。该实验室的研究旨在开发下一代 AI 技术，借鉴自然界中的智能模式，以推动 AI 的创新和进步。入选原因：Sakana AI 由两位前谷歌 AI 研究人员创立，最近有传言称在新一轮融资中其估值达到了 10 亿美元。蓝雪兆表示：“这是亚洲最强大的研究团队之一，正在为下一代自然启发的 AI 构建基础。”35 Sema4.ai：构建企业级 AI 代理的初创公司
推荐人：纳文·查达（Navin Chaddha，Mayfield）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 5400 万美元公司业务：Sema4.ai 正在开发企业级 AI 代理，这些代理具备推理、协作和执行任务的能力。它们旨在帮助企业解决复杂的实际问题，不仅限于简单的重复性任务，还能够基于企业的特定背景提供更深入的解决方案。入选原因：Sema4.ai 在从隐形状态中推出时，宣布获得了 3050 万美元的融资，投资者包括 Mayfield 和 Benchmark，还收购了开源自动化领导者 Robocorp。Sema4.ai 试图弥合企业中的“自动化差距”，即当前 AI 系统能够提供的解决方案常常只停留在表面，而无法执行实际操作。该公司开发的 AI 代理不仅能与现有团队无缝协作，还能够真正解决企业面临的实际问题。查达表示：“Sema4.ai 为企业实现 AI 的全部潜力铺平了道路。”36 Seven AI：利用人工智能技术来发现和调查网络安全威胁
推荐人：杰森·里施（Jason Risch，Greylock）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 3600 万美元公司业务：Seven AI 采用 AI 驱动的智能代理技术，帮助安全运营中心（SOC）寻找和调查网络威胁。该平台使用 AI 来检测、分析并回应网络攻击，帮助企业应对日益复杂和规模化的网络安全威胁。入选原因：Seven AI 最近从 Greylock 筹集了 2600 万美元，据报道公司估值超过 1 亿美元。里施表示：“生成式 AI（GenAI）正在改变攻击方式，使攻击者能够以前所未有的规模探测防御并复制攻击。对抗这种 AI 级别的威胁需要 AI。”他补充道：“美国及全球范围内的网络安全专业人员严重短缺，安全运营团队人手不足，无法应对大量涌入的安全警报，手动进行及时和有效的优先处理几乎是不可能的。”Seven AI 的技术应对了这一挑战，帮助企业利用 AI 自动化检测和响应，提升网络安全的效率和效果。37 Slang.ai：使用对话式人工智能来提升客户服务体验
推荐人：布莱恩·霍林斯（Brian Hollins，Collide Capital）和萨提亚·帕特尔（Satya Patel，Homebrew）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 2057 万美元公司业务：Slang.ai 使用对话式 AI 来改进客户服务，特别是在电话支持方面。该平台能够自动处理客户的语音请求，帮助企业提供更快捷、高效的客户支持服务。入选原因：据 Fast Company 报道，数百家餐厅正在使用 Slang.ai 的技术来为其电话服务提供支持。Slang.ai 的投资者包括 Homebrew、Stage 2 Capital、Wing VC、Underscore VC、Active Capital 和 Collide Capital。霍林斯指出：“许多小型企业需要语音支持，但无力负担昂贵的成本。”他补充道，Slang.ai 的创始人正在创造一个类似 SquareSpace 的语音支持平台，使其在一周内即可启动，而不是需要几个月时间，并且成本只有一小部分。38 SmarterDx：使用人工智能帮助医院系统提高收入
推荐人：安·缪拉 - 科（Ann Miura-Ko，Floodgate）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 7100 万美元公司业务：SmarterDx 是一家临床 AI 公司，致力于为医院系统发现和提升收入，同时改善医疗服务。其 AI 技术能够识别未充分记录的诊断和医疗账单机会，从而帮助医院优化收入和提高护理质量。入选原因：安·缪拉 - 科表示：“SmarterDx 的临床 AI 正在解决医疗行业多年来一直存在的复杂问题。”她补充道：“他们的技术能够解锁隐藏的收入，对于医院系统来说，这毫无疑问是一个重要的工具。公司由迈克尔·高（Michael Gao）领导，他和联合创始人乔什（Josh）不仅是技术专家，还是曾经的临床领导者，他们的第一手经验得到了医院系统的高度认可。”39 Superwhisper：使用人工智能将语音转换为文本
推荐人：伊丽莎白·殷（Elizabeth Yin，Hustle Fund）公司业务：Superwhisper 的应用程序使用人工智能将语音转换为文本，提供精确的语音识别和转录服务，支持离线音频转录和文本编辑。入选原因：伊丽莎白·殷表示，Superwhisper 的 AI 技术能够大幅加快写作流程。她提到：“过去需要几个小时才能写完一篇博客文章，现在通过结合语音输入和校对 Superwhisper 生成的文章，我可以在不到 30 分钟的时间内完成。”40 Typeface AI：提供多模态生成式 AI 工具
推荐人：S. Somasegar（Madrona）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 1.65 亿美元公司业务：Typeface AI 开发多模态生成式 AI 工具，帮助企业创建符合品牌身份和声音的客户内容。其平台使企业能够快速生成文本、图像等多种类型的内容，确保营销材料与品牌保持一致。入选原因：自 2022 年成立以来，Typeface AI 迅速发展，估值已达到 10 亿美元，并与微软、谷歌和 Salesforce 等科技巨头建立了合作关系。Somasegar 称其为“真正首批面向企业的生成式 AI 公司之一”，体现了其在企业内容创作中的巨大潜力。41 Unstructured：提供数据提取和转换工具
推荐人：维韦克·拉马斯瓦米（Vivek Ramaswami，Madrona）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 6800 万美元公司业务：Unstructured 是一个开源产品，旨在将杂乱、非结构化的数据（如 PDF、CSV、HTML 等）转换为可以用于大型语言模型（LLMs）和向量数据库的数据。该平台帮助企业从复杂的数据格式中提取有用的信息，使其能够更好地利用专有数据进行 AI 驱动的分析和应用。入选原因：Ramaswami 表示，Unstructured 的开源产品受到 MongoDB、Langchain 和 Weaviate 等大公司和小型企业开发者的广泛欢迎。Unstructured 能够处理 80% 的非结构化数据，并将其转换为可用于 LLMs 和向量数据库的格式。随着越来越多的企业试图最大化利用其专有数据，Unstructured 正迅速成为 AI 开发者技术栈中的关键组成部分。Ramaswami 强调，2024 年特别重要的一点在于，几乎每家企业都在探索如何最好地利用其专有数据，而 Unstructured 正在帮助实现这一目标。42 Vannever Labs：分析战场数据的初创公司
推荐人：拉森·詹森（Larsen Jensen，Harpoon Ventures）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 9110 万美元公司业务：Vannevar Labs 开发基于 AI 的工具，用于分析战场数据，帮助军事人员实时处理情报，优化作战决策。入选原因：詹森表示：“在 2024 年，Vannevar Labs 继续通过 AI 驱动的、专注于国防行业的软件套件进行创新，扩大其在各大军事基地的部署，专注于团队扩展，以支持先进的 AI 驱动产品，提升战场情报和操作安全，旨在增强实时决策和应对威胁的能力，从而加强国家安全。”Vannevar Labs 的技术专门为国防和军事应用设计，致力于在复杂的战场环境中提高信息处理效率和安全性。43 Windborne Systems：使用人工智能驱动的天气预报初创公司
推荐人：萨提亚·帕特尔（Satya Patel，Homebrew）总融资额：根据 PitchBook 的数据为 2487 万美元公司业务：Windborne Systems 正在开发一个 AI 驱动的天气预报系统，该系统考虑了气候变化因素，旨在提供更准确的气象预测。入选原因：Windborne Systems 由一群斯坦福大学毕业生创立，最近完成了由 Khosla Ventures 领投的 1500 万美元融资。帕特尔表示：“我认为 Windborne 令人兴奋的原因在于，它以一种极具成本效益和可扩展的方式解决了一个巨大的问题。”帕特尔还指出，准确的天气数据在农业、运输、保险、国防等几乎所有行业都有巨大的应用前景。44 Zyphra：为 AI 构建状态空间模型的初创公司
推荐人：本·赫马尼（Ben Hemani，Bison Ventures）公司业务：Zyphra 正致力于通过构建更小、更高效的 AI 模型，推动个性化人工智能的发展，特别是针对简单应用场景的需求。入选原因：Zyphra 在今年春天发布了 Zamba，这是一个 SSM（状态空间模型）混合基础模型，Zyphra 表示该模型几乎可以在任何设备上本地运行。该团队成员包括前谷歌 DeepMind、StabilityAI、Neuralink 和 Nvidia 的员工，正在开发一个多模态边缘智能平台和一个设备上的个人 AI。赫马尼指出：“每一家主要的 AI 公司都专注于使用现成技术构建越来越大的模型，几乎不考虑成本和能源使用问题。而 Zyphra 展示了你可以在手掌中拥有与 GPT-4o 一样强大的模型。”（BI）
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