人工智慧新創公司Writer週三推出了一款大型人工智慧模型，以與OpenAI、Anthropic等公司的企業產品競爭。但是，與這些競爭對手不同的是，它不需要花那麼多錢來訓練它的人工智慧。

該公司表示，它花了大約70萬美元來訓練最新的模型，包括數據和GPU，而競爭對手的新創公司花了數百萬美元來建立自己的模型。它的策略引起了投資者的注意。

據知情人士透露，Writer將以19億美元的估值融資至多2億美元。這幾乎是該公司2023年9月估值的四倍，當時該公司以超過5億美元的估值籌集了1億美元。

該公司利用人工智慧產生的合成數據來削減成本。它的設計目的是模擬現實世界的信息，這些信息通常被輸入到模型中，而不會損害隱私，並且正在成為一種更受歡迎的訓練方法。

人工智慧研究人員在6月修訂的一項研究發現，如果目前的人工智慧發展趨勢繼續下去，科技公司將在2026年至2032年之間「完全耗盡」公開可用的訓練數據，並寫道: “人類生成的公共文本數據無法在這十年之後持續擴展。”

根據該公司發布的職位描述，亞馬遜已經使用合成資料來訓練Alexa, Meta已經使用它來微調其Llama模型，微軟支援的OpenAI正在將其納入其模型中。

然而，一些專家警告說，應該謹慎使用合成數據，因為它有可能降低模型的性能並加劇現有的偏差。

Writer的共同創辦人兼技術長Waseem Alshikh表示， 公司多年來一直致力於其合成資料管道。

「業界對『合成』資料的定義有些困惑，」Alshikh說。 「需要明確的是，我們不會在虛假或幻覺數據上訓練我們的模型，我們也不會使用模型來產生隨機數據. …我們獲取真實的數據，並將其轉換為合成數據，以更清晰、更清晰的方式進行模型訓練。

該公司的生成式人工智慧允許企業客戶使用其大型語言模型(LLM)，為從LinkedIn帖子到職位描述到使命聲明的任何內容生成人性化的文本，分析和總結數據或文本，並為市場分析等建立客製化的人工智慧應用程式。該公司擁有250多家企業客戶，包括埃森哲、優步、Salesforce、歐萊雅和先鋒，他們在支援、IT、營運、銷售和行銷等領域使用該技術。

生成式人工智慧市場的收入可望在十年內突破1兆美元。根據PitchBook的數據，到2024年為止，投資人已經向498筆生成式人工智慧交易投入了268億美元，該領域的公司在2023年籌集了259億美元，比2022年增長了200%以上。