由于ego冲突和商业压力，人工智能实验室正在分裂，这即将引发一波新的创业潮。

• 根据Air Street Capital的《AI行业报告》，即将有一波新的初创公司从大型人工智能实验室中涌现出来。
• 由于ego冲突、哲学分歧和商业压力，AI实验室正在分化。注意这里的"ego clashes"直译为“ego冲突”，在中文语境中可以理解为因个人或团队的自尊心或主导欲导致的冲突。
• 投资者对这些初创公司的兴趣仍然很高，这激励创始人成立自己的实验室。

争夺建造世界上最强大人工智能模型的高风险竞赛吸引了顶尖才智和鲜明个性。但在实验室向被称为通用人工智能的领域圣杯努力的过程中，这些个性之间的冲突有时会导致公开的分手。

在许多情况下，那些研究人员已经离开并成立了新的人工智能初创公司，这些公司吸引了风险投资的大量投资。

伊利亚·苏茨克弗，OpenAI 的前首席科学家，筹集了10亿美元他于2024年9月为他的全新人工智能安全初创公司Safe Superintelligence创立。在甚至还没有推出产品之前，他就获得了风险投资巨头Andreessen Horowitz和Sequoia的支持。

今年早些时候，由前Stable Diffusion高管创立的Black Forest Labs据悉正在谈判以10亿美元估值筹集1亿美元。TechCrunch首先报道了.

巴黎的H公司，由推出前DeepMind工作人员也在5月从Accel和UiPath那里筹集了2.2亿美元的预种子轮资金。

以及由StabilityAI前首席运营官领导的SakanaAI，募集了2亿美元来自NEA。可以说引领这一趋势的是当……的时候（此处缺失部分原文，无法提供完整翻译）前OpenAI高管于2021年离职创办了竞争对手实验室Anthropic。

它们只是众多从巨头前身分离出来成立新创业公司的人工智能实验室中的几个例子。

创始人和投资者预计还会有更多（类似的事情发生）。

投资者对人工智能的兴趣极高

根据PitchBook的数据，构建基础模型的初创企业（这是一种通过提示生成输出的生成式人工智能形式）已筹集了创纪录的229亿美元的风险投资资金。截至2024年为止.这高于2023年获得的184亿美元。

这是投资者对这些资本和计算资源密集型初创企业兴趣浓厚的迹象。

根据一项调查，小型AI实验室分化的发展趋势预计将继续在明年持续。年度人工智能状态报告由Air Street Capital于十月出版。

由于“科学分歧、商业压力、个性冲突以及资本可用性”的结合因素，报告预测这一转变是“生态系统深化”的标志。

个性不合正在加剧分歧

H公司成立四个月后，三位联合创始人宣布了他们会在创业公司推出其首款产品之前因为“运营差异”而离开。

如所见证的在苏茨克韦尔与其OpenAI联合创始人山姆·阿尔特曼之间的分歧个人价值观和ego之间的分歧日益加剧，导致了这些裂痕。

根据Arm公司前副总裁Noel Hurley的说法，这是一个源于自负的现象，在那之后他担任了CEO的职务。Literal Labs,一家正在构建高效人工智能的初创公司。这些人中的许多人都“被告诉他们是天才，所以他们相信了这一点，”他告诉BI。

“他们也受到了风险投资界的些许鼓励，”他补充道。“风险投资者总是寻找明星项目，一旦找到这样的明星项目，他们会进行大量融资，并将其吹捧起来，因为这样有助于他们将这项投资转手。”

纳坦·贝奈奇（Nathan Benaich），Air Street Capital的创始人兼普通合伙人表示，除了各种自负带来的“表现为个性冲突和政治手腕”的问题之外，“人们希望自己的工作朝着不同的方向发展”也是一个关键因素。

例如，被提拔到高级职位的年轻研究人员可能希望将自己的研究朝某个方向发展，但他们的项目可能得不到优先处理。“因此，这就迫使他们自立门户。”

Touring Capital的一般合伙人Samir Kumar表示，在大型组织中，它们往往“由于官僚主义和内部限制而难以保持灵活性”，并提到了H和Mistral这两个项目，它们都是前DeepMind和Meta员工发起的。“这可能会让研究人员感到沮丧，因为他们觉得自己的想法和方向没有得到应有的资源和支持，也没有被以所需的紧迫性来推进。”

他说：“那些想突破自己的人往往发现，开创自己的事业会更容易，因为在自己的事业中他们有更多的控制权和灵活性。”

对更广泛的AI生态系统的影响

尽管现有企业具有结构性优势，科马尔也预计会有大批新公司出现在“生成式AI转型的前沿”。换句话说，“第一波赢家未必就是长期赢家”，他说，因此一切皆有可能。

十月，前DeepMind研究科学家Peter J. Liu宣布了他正与谷歌大脑的同行研究人员一起离开AI实验室，去从事新的项目。他认为内部研究是将“一个不稳定工具转化为不可或缺的演示”的重要手段——但他最终表示，“如今一支精干的小团队可以完成很多工作。”

尽管这些大型人工智能实验室的研究人员正在分散，Hurley预计将会出现一种“悠悠球效应”，即这些新实验室最终会被整合到两到三个主要实体之下。他说，除非人工智能实验室转向在特定垂直领域建立一个利基模型，否则这种情况不会发生。

Benai同意这种观点，指出运营这些实验室所需的高昂成本。“如果竞争对手像是通过获取数据中心、数据、产品和用户来伪垂直整合，那么我认为你通过筹集2亿美元、3亿美元或10亿美元是无法与之竞争的。”他告诉BI。 注：原文中的“$20 million, $30 million or $100 million”在上下文中可能是指较小规模的投资轮次，如“2000万、3000万或1亿”，而不是“2亿美元、3亿美元或10亿美元”。但由于翻译要求确切且无注释，这里按照原文直接翻译。如果需要更准确的金额单位，请告知具体情境。

他预计在未来不久将有一波新的AI实验室进入市场。“随着时间的推移，它们可以创造实际收入——然后在投资方和私人市场上，怀疑者就会变成信徒，”他说。

“此外，他们看到高估值、股价上涨和增长，所以上市公司越来越希望平衡实验室的曝光度，因此市场满足了这一需求，”他补充道。