在人工智能领域的争夺中，任何人都可以修改和使用代码的开源模型正在赶上专有模型。 它们变得越来越大（Meta 的 Llama 2 经过 700 亿个参数的训练），甚至在执行特定任务方面比 ChatGPT 更好。 Replicate 的首席执行官 Ben Firshman 表示，现在，随着人们对开源人工智能工具的兴趣日益浓厚，现在是成为一家托管和运行开源软件的初创公司的黄金时机。Replicate 是一个被 200 万软件开发人员用来访问和修改超过 200 万个软件的平台。 

　　“人们对转向开源模型更感兴趣，因为他们不想被锁定在可能会在某个时候消失的专有平台上，”Firshman 说。

　　这家初创公司宣布，已在 Andreessen Horowitz 领投的 B 轮融资中筹集了 4000 万美元，参与方包括 Nvidia 的风险投资部门 NVentures、Heavybit、Sequoia 和 Y Combinator。 据知情人士透露，本轮融资对这家位于旧金山的初创公司的估值为 3.5 亿美元，使 Replicate 的总资金达到约 5800 万美元。

　　Firshman 和联合创始人兼首席技术官 Andreas Jansson 发现需要一个平台，让软件开发人员能够在当今最大的开源模型（例如 Meta 的 Llama 2 和 Stable Diffusion）进入主流之前更轻松地使用最新的 AI 模型。

　　在 Spotify 担任机器学习工程师期间，Jansson 意识到人工智能的大多数进步都被锁定在学术研究中，隐藏在冗长的描述和复杂的图表后面，使得它们无法解决现实世界的问题。 2019 年，他与前同事 Firshman 合作推出了 Replicate。Firshman 为开发人员创建了一个系统，用于打包和发布他们的工作，同时在软件独角兽 Docker 领导产品。 他们的目标是通过向其他人提供他们的开源人工智能和机器学习软件，为研究人员做同样的事情。

　　Replicate 并不是唯一一家提供计算资源来运行开源模型的初创公司。它们提供类似的产品来在云上运行和定制机器学习模型。

　　反对开源模型的一个论点是，存在一系列安全风险：它们可用于恶意目的，例如工程网络钓鱼和生物攻击，但开源倡导者认为，模型代码透明意味着它将面临更多审查，这将导致模型代码变得透明。 最终使模型更安全。 Replicate 通过检测并限制模型生成有害内容的过滤器部分解决了这个问题。 但由于检查器很容易将安全内容错误地标记为不安全，因此可以将其禁用。

　　然而，在 Replicate 平台上，对开源模型的需求明显增加，该平台是可以生成和编辑音乐、视频、文本和图像的模型的所在地。 一种“面部修复”人工智能模型可以将模糊的老照片转换为清晰的图像，已被使用约 6000 万次。 另一种可以在两秒内将一张脸换成另一张脸的人工智能模型已经运行了近 3000 万次。 Firshman 表示，部分原因是大型开源人工智能模型可以通过自定义数据训练来针对特定用例进行微调，从而使它们更便宜、使用速度更快。 “你可以花 1 美元和 10 分钟对其中一些模型进行微调，”他说。

　　但这种微调也是一个比您可以使用现成的模型更复杂的过程。 “几乎从定义上来说，开源技术比闭源产品更难使用，”领投此轮融资的 Andreessen Horowitz 合伙人马特·伯恩斯坦 (Matt Bornstein) 表示。

　　Replicate 根据模型运行的时间向开发人员收费，每小时 36 美分到 20 美元不等。 该初创公司与 NVIDIA 合作，提供不同尺寸和功能的 GPU，并与 Coreweave 和 Google Cloud 等多家云提供商合作。 “与许多其他人工智能公司相比，我们有一个非常清晰的商业模式，即我们出售基础设施以换取金钱，”他说，并补充说这家初创公司尚未盈利。

　　新资金将用于吸引更多软件开发人员使用该平台，并为企业客户提供额外服务，例如安全性、合规性和监控模型的执行情况。 在其 30,000 名付费客户中，有 Buzzfeed、Getty 旗下的 Unsplash 等公司，以及 Character AI 和 Labelbox 等初创公司，他们使用 Replicate 来运行开源模型。 Firshman 本人是一名软件工程师，曾创立过三家科技初创公司，他承认自己仍然不像联合创始人 Jansson 那样是机器学习专家。 但通过 Replicate（简化了开源人工智能模型的使用），他和其他像他一样的人可以更轻松地使用该技术。

　　他说：“机器学习模型可以完成许多烦人的错误消除工作，而软件开发人员实际上将大部分时间都花在了这些工作上。” “我可以做有趣的创意事情。”

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