Writer 是一家总部位于旧金山的 AI 初创公司，它推出了一款大型 AI 模型，以与 OpenAI、Anthropic 等企业产品竞争。
与其中一些竞争对手不同的是，它不需要花那么多钱来训练其 AI。Writer的新AI模型的训练成本大约仅为 70万美元，而类似规模的 OpenAI 模型的估计成本为 460 万美元。
Writer 正在以 19 亿美元的估值筹集高达 2 亿美元的资金。这几乎是该公司在 2023 年 9 月估值的四倍，当时该公司以超过 5 亿美元的估值筹集了 1 亿美元。
Writer公司使用合成数据或 AI 创建的数据来降低成本。它旨在模拟通常馈送到模型中的真实信息，而不会损害隐私，并且正在成为一种更流行的训练方法。
AI 研究人员在 6 月修订的一项研究发现，如果当前的 AI 发展趋势继续下去，科技公司将在 2026 年至 2032 年之间“完全耗尽”公开可用的训练数据，“人类生成的公共文本数据无法维持这十年之后的扩展”。
亚马逊在训练 Alexa 中使用了合成数据，Meta使用合成数据来微调其 Llama 模型，并且OpenAI 正在将合成数据整合到其模型中。
然而，一些专家警告说，应谨慎使用合成数据，因为它有可能降低模型性能并加剧现有的偏差。
Writer多年来一直在研究其合成数据管道。“业内对合成数据的定义存在一些混淆，需要明确的是，我们不会使用虚假或幻觉数据来训练模型，也不使用模型来生成随机数据。我们获取真实的数据，并将其转换为合成数据，这些数据以更清晰的方式进行专门结构化，用于模型训练。
该公司的生成式 AI 允许企业客户使用其大型语言模型（LLM）为从LinkedIn帖子到职位描述再到使命宣言的任何内容，生成听起来像人类的文本，分析和总结数据或文本，并构建用于市场分析的自定义AI应用等。该公司拥有250多家企业客户，包括Accenture、Uber、Salesforce、L'Oreal 和 Vanguard，他们在支持、IT、运营、销售和营销等各个领域使用该技术。
生成式 AI 市场的收入有望在十年内超过 1 万亿美元。根据 PitchBook 的数据，截至 2024 年，投资者已向 498 笔生成式人工智能交易注资 268 亿美元，该行业的公司在 2023 年筹集了 259 亿美元，比 2022 年增长了 200% 以上。
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