想战胜大公司，就必须找到自己的差异化竞争之路。
编者按：本文来自微信公众号 阿尔法公社（ID：alphastartups），创业邦经授权转载
海外的大模型混战仍在继续，尽管OpenAI的ChatGPT已经获得一定领先，Google（Bard），亚马逊（Amazon Titan）等大公司躬身入局，Anthropic（Claude）等强大的独角兽也发展迅速，但仍有创业公司在追求差异化竞争的机会，例如最近获得Salesforce等机构2.5亿美元融资的Cohere，在这一轮融资后，估值达到20亿美元，一跃成为独角兽。
(资料图片仅供参考)
除了Salesforce外，它的投资者中还包括Tiger Global和Index Ventures等知名投资机构，NVIDIA等AI生态内的巨头，以及图灵奖获得者Geoffrey Hinton、知名人工智能研究员李飞飞和Pieter Abbeel等AI领域的学术大牛。
Cohere的创始人Aidan Gomez分别在多伦多大学（本科）和牛津大学（博士）学习，而他还是谷歌的学生研究者时就是《Attention Is All You Need》这篇著名论文的主要作者之一。
Cohere主要专注为企业客户提供大模型能力，他们为客户提供文本搜索、文本分类和文本生成三大AI能力。他们产品的特点是高性能，高安全性，注重隐私，以及可定制性，这些特性正好解决目前商业客户对于AI的普遍担心。
Cohere由Aidan Gomez和两位联合创始人Nick Frosst和Ivan Zhang创立于2019年，Aidan Gomez是Transformer背后那篇著名论文《Attention Is All You Need》的主要作者之一，他在多伦多大学和牛津大学完成学业，在Google Brain期间与Geoffrey Hinton和Jeff Dean共事。
Aidan Gomez与两位联合创始人在Google Brain和FOR.ai分别有过合作，而且他们均是多伦多大学校友。今年2月，此前在Youtube担任CFO的Martin Kon也加入领导团队，担任总裁和COO，并帮助Cohere将商业产品和解决方案推向市场。
Gomez年少有为，胸怀大志，在Transformer诞生后，他发现这个模型在谷歌内部广泛应用，从谷歌翻译到搜索、Gmail和YouTube，推动了真正令人难以置信的变化。但是谷歌之外，当时很少有人用Transformer打造应用，没人真正理解大语言模型或他们的应用方式。“你面对着一些非凡的东西，但没有其他人看到。”Gomez想让更多人基于大模型打造应用，并受益于大模型的能力，这种冲动促使他创立了Cohere。
当然，这种冲动可能也促使《Attention Is All You Need》的其他几位作者分别创立了Character AI和Adept AI等在这一波大模型创业中占据领先的公司。
在选择创业方向时，Gomez认为一些根本的障碍阻碍更多企业、创业公司和开发人员使用大模型技术。最大的障碍之一是计算资源，构建大模型需要拥有数千个GPU的算力。另一个障碍是AI的高使用门槛，AI和ML的专业知识人才，仍然是紧缺的。所以他想在Cohere创建一个能消除这两个障碍的产品，把只有大公司和专家才能做到的事做好，然后让客户能够很简单和方便的用大模型能力去构建自己的产品。
而在客户选择上，Gomez避开了内卷的ToC赛道，不与ChatGPT竞争，而非常专注于企业，针对企业的需求打造自己的一系列产品和服务。
Cohere利用经过精心训练的大语言模型，为企业客户和开发者提供AI能力，帮助他们在自己的产品中更好的服务客户或用户。它产品的基础能力包括三大类：文本检索，文本生成和文本分类，并且针对客户需求，强调安全性，隐私以及定制化和服务。
Cohere的文本检索能力包括多语言嵌入，语义搜索和重新排序。
多语言嵌入-客户可以构建主题建模，推荐引擎等功能。
语义搜索-客户可以进行多语言向量搜索，基于含义相似性查找文档、评论等相关内容。
重新排序-客户可以在电商，知识库等多个领域优化搜索的结果，提高准确性和转化率。
Cohere的文本生成能力包括总结和生成两种。
总结-能够以规模化的方式提供文本摘要功能，应用在新闻文章和长篇文章的摘要生成，帮助客户提高效率和简化工作。
生成-能够生成独特的内容，用于电子邮件、广告内容、博客文案、落地页、产品描述等多种用途。
Cohere的文本分类能力可为更有效的内容审查、分析和聊天机器人体验提供信息分类，具体来说可以应用在包括客户支持标记，情感分析，内容审核等各种细分功能场景。
除基本的NLP能力外，Cohere也为企业提供企业对话AI代理，这款产品能够回答基于客户公司知识的问题，并可以执行操作和推动流程。如果企业用户在Cohere的现有产品线中找不到用例，Cohere会为企业提供产品定制。
Cohere针对企业的产品，除了背后不断迭代的高性能大语言模型外，还具有高水平的数据安全和隐私保护（能够部署到指定云平台、虚拟私有云、甚至本地部署），根据企业的独特需求定制模型，以及良好的客户支持。
Cohere为开发者提供了开发者平台，通过Cohere平台可以通过几行代码将自然语言处理和生成集成到产品中并且提供包括分类、语义搜索、改写、摘要和内容生成等能力。
通过训练自定义模型，开发者可以根据自己的用例定制大型语言模型并在其数据上进行训练。
这些模型可以通过playground、SDK和CLI工具进行访问。
此外，Cohere还提供API，利用API，开发者可以很方便的使用Cohere的大模型能力。
开发者也可以将Cohere的大模型与自己需要的工具结合使用，这些工具包括一系列向量数据库和数据集。
Cohere也在积极建立开发者生态，它不但拥有Cohere For AI这个非营利性研究实验室和社区，利用开发者社区的力量突破人工智能的一些“疑难杂症”，还有Cohere"s Accelerator Program加速器计划，帮助开发者和中小企业更好的使用大模型的能力。
就像商业能力很强的云数仓公司Snowflake一样，Cohere也采用了按需付费模式而不是按月或按年付费，而且它的付费模式很精细。
Cohere按照模型的不同能力，包括文本生成，文本总结，重新排名，文本分类等能力制定了不同了价格，而在每一种能力里，模型是否经过定制化，价格也有区分，客户可以根据自己的不同需求任意选择能力和模型的类型。
Cohere和OpenAI在基础大模型这个赛道竞争，在OpenAI的ChatGPT已经如此领先的情况下，它是怎么找到生存之道，又如何获得众多顶级投资机构和知名人工智能学者的投资和青睐？
我们认为关键在于它的差异化竞争思想，它坚定的选择了ToB赛道，拥抱企业和开发者，避开了内卷的ToC赛道，并且锤炼了自己对于ToB客户来说很有价值的能力：可定制的大模型，高水平的数据安全和隐私管理等。同时，它还为开发者们开放了开发者平台和API，积极运营开发者社区，建立自己的生态。
Cohere的创业对中国的创业者有何启示？从百度、阿里，到讯飞、商汤，类“ChatGPT”的大模型产品已经高度内卷，创业者也很难在这个领域与大公司竞争。
对于中国创业者来说，借用大模型的能力，做垂直应用，并走向世界，是一个很好的机会；而将基础模型底座和垂直应用结合，懂模型的人利用模型，在大语言模型和技术基础之上做模型的创新级应用，也将大行其道。正如阿尔法公社创始合伙人许四清所说：“得人才者得模型，得模型者得天下”。
而无论是做垂直应用，还是将基础模型底座和垂直应用结合做创新级应用，对于创业者，差异化始终是他们面对大公司竞争的法宝。