站長之家注:人工智能領域正進入爆發式增長階段。自ChatGPT于2022年11月驚艷亮相，僅幾個月內就吸引了1億用戶。隨之而來的是，各國企業開始意識到人工智能的巨大潛力，尤其是生成式人工智能，并推出了人工智能大模型產品。

事實上，多年來，很多人工智能公司很受投資者青睞，獲得了巨額的投資。企業們大量投入機器學習、自動化、機器人技術和基于人工智能的數據分析，以及生成式人工智能工具，算法已成為業務的基礎技術。

為了記錄這一增長過程，本文中站長之家將跟大家分享2023年全球100+值得關注的頂級人工智能公司，這份人工智能公司名單涵蓋了人工智能供應商的完整生態系統:包括新興的生成式人工智能公司、地位穩固的巨頭、跨行業的人工智能提供商，以及嶄露頭角的初創公司。

誰能對人工智能的未來產生最大影響，目前還無法預測。盡管可能許多人工智能公司最終會失敗，但名單上的參與者作為一個整體將深刻地重塑技術，對教育、藝術、零售和整個文化領域帶來影響。

全球人工智能市場規模，預測至 2030 年。數據來源:Statistica

下面一起來了解下這100+值得關注的頂級人工智能公司:

頂級AI公司之:巨頭篇

這些頂級人工智能公司主要由云提供商組成，這是有緣由的。人工智能需要頂級云平臺提供的海量存儲和計算能力。

此外，這些云服務領導者都為其現有客戶提供了越來越多的人工智能解決方案。這使他們在爭奪人工智能市場份額時擁有巨大的競爭優勢。此外，人工智能開發成本異常高昂，云計算領導者都財力雄厚才能支撐開發所需的資金。

微軟

作為企業解決方案的主要提供商和云領導者（其 Azure 云僅次于 AWS），微軟正在大力投資人工智能。它正在擴大與ChatGPT的創建者 OpenAI 的關系。利用其龐大的超級計算平臺，其目標是使客戶能夠在全球范圍內構建人工智能應用程序。微軟很可能成為企業人工智能解決方案的領先提供商。

亞馬遜網絡服務AWS

作為云計算領域的領頭羊，沒有哪家公司比AWS更有能力為其龐大的客戶群提供人工智能服務和機器學習。 AWS 不斷提供豐富的新工具，并且專注于讓企業買家能夠使用人工智能。AWS 的一系列人工智能服務包括質量控制、機器學習、聊天機器人、自動語音識別和檢測在線欺詐。

谷歌

這家搜索巨頭的歷史優勢在于算法，這是也是人工智能的基礎。盡管谷歌云在云市場上始終位居第三，但其平臺是向客戶提供人工智能服務的天然渠道。在 OpenAI 推出 ChatGPT 后不久，谷歌就推出了人工智能平臺Bard ，展示了其對人工智能的競爭雄心。可以肯定的是，谷歌將在未來幾年成為人工智能領域的領導者。

IBM

作為頂級混合/多云供應商，在2019年收購紅帽的推動下，IBM 財力雄厚的全球客戶群擁有在人工智能領域進行大力投資的資源。IBM 擁有廣泛的人工智能產品組合，特別是 Watson 平臺，在對話式人工智能、機器學習和自動化方面具有優勢。公司研發投入雄厚，擁有專利寶庫;它與麻省理工學院的人工智能聯盟也可能會推動進步。

百度

百度擁有中國互聯網搜索市場的大部分份額，該公司的人工智能平臺“百度大腦”可以處理文本和圖像并建立用戶檔案。百度還計劃利用其人工智能技術創建自動駕駛服務，推出了自己的類似 ChatGPT 的AI聊天機器人“文心一言”。

甲骨文

甲骨文的云平臺在過去幾年中取得了飛躍式的發展，現在已成為頂級云供應商之一，其云優勢將成為提供人工智能服務的主要渠道。為了增強其人工智能實力，甲骨文與英偉達合作，以促進企業對人工智能的采用。該公司強調其機器學習和自動化產品，還出售一系列預構建模型，以實現更快的人工智能部署。

阿里巴巴

這家中國電子商務巨頭是亞洲云計算領域的領導者，于2023年初宣布將拆分為六個部門，每個部門都有權籌集資金。特別值得關注的是的是新成立的阿里云智能，負責處理云和人工智能。這一新組建使云智能集團能夠快速發展其人工智能業務。該公司也開發一款類似 ChatGPT 的工具“通義千問”。

英偉達

英偉達優勢的核心是該公司極快的 GPU，它為計算密集型人工智能應用程序提供強大的功能和速度。此外，英偉達還提供全套軟件解決方案，從生成式人工智能到人工智能培訓再到人工智能網絡安全。它還與大型企業建立了合作伙伴關系網絡來開發人工智能，并為人工智能初創公司提供資金。

頂級AI公司之:先驅篇

可以將這些人工智能公司視為具有前瞻性的群體，他們正在發明和支持推動人工智能向前發展的系統。它是一個混合體，具有多種人工智能方法，其中一些比其他方法更直接專注于人工智能。

大多數這些公司的成立時間大約在2009年至2013年之間，這是啟動數據/人工智能計劃的黃金時期，而且是早在 ChatGPT 炒作周期之前。

OpenAI

當OpenAI于2022年11月首次推出 ChatGPT時，世界發生了永遠的改變——這是人工智能歷史上的一個重要里程碑。總部位于舊金山的 OpenAI 成立于2015年，獲得了10億美元的種子資金，受益于與微軟的云合作伙伴關系，微軟已向 OpenAI 投資了130億美元。OpenAI 不滿足于現狀，很快推出了 GPT-4。該公司還提供Dall-E，它可以根據用戶文本提示創建藝術圖像。

C3.ai

C3.ai成立于2009年，也是“人工智能供應商”。它不是一家轉向人工智能的傳統科技公司，而是一家專門為向企業銷售人工智能解決方案而創建的公司。該公司提供了一系列人工智能解決方案，幫助企業可以部署人工智能，而無需自行構建復雜的人工智能。客戶包括使用人工智能來預測系統故障的美國空軍，以及使用人工智能來監控其龐大基礎設施中的設備的殼牌。

H20.ai

H20.ai成立于2011年，是另一家白手起家的公司，其使命是為企業提供人工智能軟件。H20的重點是“人工智能民主化”。這意味著傳統上人工智能只有少數人可以使用，但 H20致力于讓人工智能對于沒有主要內部人工智能專業知識的公司變得實用。憑借人工智能中間件、應用商店中的人工智能和人工智能應用程序的解決方案，該公司聲稱其 H20Cloud 擁有20，000名客戶。

DataRobot

DataRobot成立于2012年，提供“與云無關”的 AI 云，因此它可以與所有云領導者（AWS、Azure、Google）合作。它采用多云架構構建，為各種數據專業人員提供可訪問的單一平臺。它的價值在于，它為這些數據專業人員提供了深度的人工智能支持來分析數據，從而增強了數據分析和處理的能力。其成果之一是更快、更靈活地創建機器學習模型。

Snowflake

Snowflake成立于2012年，是下一代數據倉庫。人工智能需要海量的數據，并進行適當的準備、整形和處理，而支持這種級別的數據處理是 Snowflake 的優勢之一。Snowflake 的數據云跨 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 運行，旨在消除數據孤島，最大限度地收集和處理數據。

Dataiku

這個人工智能和機器學習平臺成立于2013年，旨在通過使數據專業人員和業務專業人員能夠創建數據模型來實現技術民主化。使用可共享的儀表板和內置算法，Dataiku用戶可以啟動機器學習或深度學習模型;最有用的是，它允許用戶無需編寫代碼即可創建模型。

RapidMiner

該公司的平臺是一個企業級數據科學平臺，包括無代碼的人工智能應用程序構建功能，因此它允許非技術用戶無需編寫軟件即可進行創建;它還提供使用容器化方法的無代碼 MLOps 解決方案。這是時代的標志，用戶可以使用可視化、基于代碼或自動化的方法來構建模型。RapidMiner成立于2007年，于2022年被 Altair（一家提供廣泛企業技術服務的上市 IT 公司）收購。

Domino Data Lab

Domino Cloud 成立于2013年，是一款完全托管的 MLOps（機器學習操作）產品，支持可擴展的企業數據科學開發。尤其對于企業客戶來說，該公司的開源平臺可以創建和訓練生成式人工智能模型。Domino Data Lab與 Nvidia 合作提供更快的開發環境。

Databricks

Databricks成立于2013年，提供企業 AI 云平臺，支持創建 AI 和 ML 部署所需的靈活數據處理。將此數據解決方案視為人工智能的關鍵構建塊。Databricks 從無數來源獲取和準備數據;其數據管理和數據治理工具可與任何主要云廠商合作。該公司宣傳其數據倉庫（處理數據的地方）和數據湖(存儲數據的地方)的集成。

Alteryx

Alteryx是驅動人工智能的大型主題的一個典型例子，其目標是讓人工智能模型更容易構建。目標是抽象部署人工智能所涉及的復雜性和編碼。該平臺使用戶能夠使用拖放界面將數據源連接到自動化建模工具，從而使數據專業人員能夠更有效地創建新模型。用戶從數據倉庫、云應用程序、電子表格中獲取數據，所有這些都在可視化數據環境中進行。成立于1997年。

Cloudera

與前競爭對手 Hortonworks 合并后，該公司現在提供 Cloudera 數據平臺及其 Cloudera 機器學習解決方案，使數據專業人員能夠在統一平臺中進行協作，以支持人工智能開發。機器學習解決方案執行數據準備和預測報告。在新興趨勢的一個例子中，Cloudera提供了“便攜式云原生數據分析”。Cloudera成立于2008年;Hortonworks 成立于2011年。

頂級AI公司之:前沿篇

這些人工智能初創公司更接近科技前沿，正在構建一個新的愿景，就像他們想象的那樣——他們正在實時發明生成式人工智能景觀。與之前的任何技術相比，人工智能的發展沒有路線圖——但無論如何，這些生成式人工智能初創公司正在全速前進。

Adept

目前，DALL-E 和 GPT-4等生成式 AI 平臺會根據用戶文本提示創建圖像或文章。Adept正在構建下一步。它正在創建一個成熟的數字助理——“每個人的人工智能隊友”——它將根據文本提示執行一系列復雜的命令。例如，輸入提示“將此用戶轉換為客戶會”，Adept 數字助理會執行各種操作來完成銷售。理想情況下，Adept 的平臺將能夠像人類一樣使用任何 API、軟件應用程序或網站。盡管 Adept 成立于2022年，還是一家剛剛起步的公司，但它已經籌集4億美元的資金。

Synthesia

視頻中的人是真實的還是虛擬的?Synthesia使用人工智能創建視頻化身，其說話和表現就像人類一樣。這家 AI 公司提供150多個庫存 AI 頭像，允許用戶使用文本提示創建虛擬頭像。為了增加真實感，可以通過揚眉或點頭等面部動作來定制化身。

Cohere

這家生成型初創公司于2019年由一群人工智能專家精英創立，其中大多數人都是 Google Brain 的前研究人員，其目標是實現人與機器之間更自然的溝通。Cohere為企業客戶構建大型語言模型，可通過 API 訪問，這顯然是一個利潤豐厚的新利基市場。資金涌入——該公司目前估值約為20億美元——Google 與 Cohere 合作，提供深入的基礎設施支持。

Abacus

Abacus平臺提供生成式人工智能服務，使客戶能夠創建合成數據以補充其現有數據源。合成數據是人工智能創建的數據，而不是實際事件;它對于構建機器學習模型很有用。Abacus 成立于2019年，在數據源（例如 Google Cloud、Azure、AWS）之間創建管道，然后允許用戶自定義構建和監控機器學習模型。

Runway

Runway的三位創始人在藝術學校相識，然后沉浸在數字設計軟件中。他們的生成式人工智能平臺基于瀏覽器，無需插件，可根據文本提示創建圖像和視頻。已經將其技術應用到影片制作中。其中，Runway已經成為電影《一切皆有》的主要制作人，該片榮獲2023年奧斯卡金像獎最佳影片獎。

Openstream.ai

Openstream.ai是快速增長的對話式人工智能市場的參與者。OpenStream.ai 的 Eva 平臺利用結構化和非結構化數據來利用復雜的知識圖。這種組合很重要，因為從社交媒體網絡收集的數據是非結構化的。Openstream.ai 使用這種 AI 架構來支持 NLU（自然語言理解），其中涉及閱讀理解水平。

Insitro

Insitro由斯坦福大學前機器學習教授創立，其目標是利用人工智能分析人類生物學模式來改進藥物發現過程。藥物研發成本高昂、成功率低，因此非常需要人工智能的幫助。推動這一發展的是該公司的混合專家團隊，包括數據科學家、生物工程師和藥物研究人員。

FarmWise

FarmWise 的除草機器人使用人工智能和計算機視覺來清除雜草，無需使用除草劑。FarmWise 機器類似于具有多個手臂的拖拉機，并使用該公司所謂的智能植物掃描儀，該掃描儀能夠實現亞英寸除草精度。

Anthropic

Anthropic 的生成式 AI 聊天機器人 Claude 由 OpenAI 的兩名前高級成員創立，可為用戶問題提供詳細的書面答案。本質上，它是 ChatGPT 的競品。不過，雖然 ChatGPT 母公司 OpenAI 得到了微軟的大力資助，但Anthropic卻受益于谷歌3億美元的投資。Anthropic 聲稱 Claude 比 ChatGPT 更不容易生成有害內容。

頂級AI公司之:生成式AI篇

生成式人工智能是一種人工智能，可以根據用戶文本提示生成內容。生成式人工智能的好處是顯著的:完成的論文、有趣的圖形、復雜的軟件代碼。不過，生成式人工智能可能會產生“幻覺”，這意味著它會創造虛假甚至誹謗性的信息。盡管面臨這些挑戰，企業仍紛紛涌向新技術，它帶來的巨大破壞程度我們尚無法完全預測。

此外，一場激烈的爭論正在生成式人工智能領域進行:這些人工智能平臺是在大量現有材料上進行訓練的，其中包括藝術家和作家的作品。版權問題有哪些?誰“擁有”生成式AI生成作品的版權?這些都是棘手的問題，目前還沒有明確的答案。

Rephrase.ai

這個生成式人工智能平臺是一個文本轉視頻工作室。它將您的提示變成帶有數字化身的視頻。為了幫助營銷工作，該解決方案會在您發布視頻后協助監控您的推廣工作。Rephrase.ai使用人工智能“學習”人們的面部模式，幫助他們的視頻更加真實。

Midjourney

Midjourney是一種生成式人工智能服務，可根據自然語言文本提示創建圖像，是最受歡迎的生成式人工智能工具之一。它成立于2022年，已被用來創作令人驚艷的藝術作品。比如，英文出版物《經濟學人》用它來制作封面圖片，而 Midjourney 圖像在科羅拉多州博覽會主辦的數字藝術競賽中獲得了最高獎。

Infinity.ai

該公司通過利用人工智能創建和塑造合成數據（合成數據是計算機生成的數據來填充模型）來加快構建數字模型的過程。從本質上講，Infinity使用人工智能來提供合成數據即服務，這是一個垂直行業，在未來幾年將異常快速增長。

Podcast.ai

Podcast.ai是由生成式人工智能創建的播客。每集都是使用逼真的語音模型制作的，文本是從有關該客人的檔案材料中挑選出來的。該公司通過向系統提供史蒂夫·喬布斯的傳記和大量相關材料，發布了史蒂夫·喬布斯的“外表”，并采訪了虛擬的“史蒂夫·喬布斯”。

Hugging Face

Hugging Face最初是針對青少年群體的聊天機器人的開發者，現已發展成為預構建機器學習模型的存儲庫。現在，Hugging Face 是生成式 AI 領域的重要參與者，數千家公司使用 Hugging Face 的平臺來生成基于 AI 的應用程序。該公司的座右銘是:“人工智能社區建設未來。”

Stability.ai

這個全新的生成式人工智能平臺（2022年發布）Stable Diffusion，可根據用戶文本提示生成圖像。該解決方案基于開源生成式人工智能模型構建。值得注意的是，Stability AI提供了 StableLM，一整組語言模型。鑒于大型語言模型是生成式人工智能的基礎，穩定性人工智能無疑在開發這項新技術中發揮著重要作用。

MOSTLY AI

MOSTLY AI重點關注合成數據領域，聲稱它使用生成式人工智能創建的合成數據看起來與實際消費者數據一樣真實。優點是這些數據不包含原始私有數據，因此符合隱私和數據治理標準。該公司業務遍及多個行業，包括銀行和保險。

Syntho

該公司的 Syntho Engine2.0使用生成式人工智能來創建合成數據，提供自助服務平臺。Syntho創建數據來構建尊重隱私和 GDPR 法規的數字雙胞胎。該公司的目標是“實現開放數據經濟”，即使敏感的消費者數據受到保護，數據也可以更廣泛地共享。

Jasper

與 ChatGPT 類似，但Jasper的重點是營銷，它使用生成式人工智能來生成文本文章和圖像，以協助公司創建品牌建設內容。人工智能解決方案學會用公司的“聲音”進行創作，無論聲音是溫和還是尖銳，以保持品牌一致性。該公司聲稱將最新的新聞和信息納入當前關注的任何市場領域。

Biomatter

Biomatter利用生成人工智能來創建合成生物材料，特別是“用于健康和可持續制造應用”的新蛋白質。這種創造合成蛋白質的技術意味著可以創造出具有全新特性和用例的新酶。顯然，這只是生成人工智能如何在未來醫學中發揮關鍵作用的眾多例子之一。

You.com

谷歌的互聯網搜索業務是否應該受到威脅?如果是這樣，生成式人工智能平臺You.com—— “人工智能搜索引擎”——可能會成為競爭的一部分。在 You.com 中輸入查詢，ChatGPT 風格的網站將根據您的請求創建內容。誰需要實際的搜索結果?順便說一句，您會注意到 You.com 的主頁看起來與 Google 的主頁非常相似。

Osmo

Osmo正在對氣味進行數字化和分析，目的是改善醫療保健和洗發水和驅蟲劑等消費品。該公司正在創建一個巨大的氣味“地圖”，稱為“主要氣味地圖”。據說有數十億個帶有氣味的分子，但其中已知的只有大約一億個。Osmo 利用 Google Cloud 的 AI 平臺進行生成式 AI 工作。

頂級AI公司之:企業服務篇

IT專家中流傳著一句話:“每家公司都是科技公司”。現在，使用技術對于保持競爭力至關重要，以至于它成為每個公司（無論哪個行業）的核心關注點。

現在還流行這句話:“每家科技公司都是人工智能公司。” 這意味著長期銷售傳統硬件和軟件的主要企業技術供應商現在正在轉向人工智能。這些大型供應商正在利用其雄厚的財力和頂尖的專業知識來創建人工智能解決方案或收購人工智能公司。

早在ChatGPT橫空出世之前，這些企業專業人士就已經開始投資人工智能了。因此，雖然他們的工具沒有得到 DALL-E 的關注，但它們確實使傳統的基礎設施能夠演變成響應迅速、自動化、人工智能驅動的平臺。

Salesforce

OpenAI 推出 ChatGPT 后不久，Salesforce又推出了 Einstein GPT，稱其為“世界上第一個用于 CRM 的生成式 AI 平臺”。該解決方案由 OpenAI 提供支持，可在每個 Salesforce 云中創建個性化內容。例如，它將使用生成式人工智能和 Slack 來提供對話摘要和寫作幫助。此外，Salesforce Ventures 還宣布設立2.5億美元的新生成人工智能基金，用于投資有前景的初創公司。

eWeek 視頻: Salesforce 首席科學家 Silvio Savarese 談對話式 AI

BMC

在其他人工智能增強產品中，BMC 的 Helix 解決方案使用基于人工智能/機器學習的智能自動化作為 IT 服務和運營管理平臺的一部分。該公司還提供 AIOps 解決方案（用于 IT 運營的人工智能），這是一個正在向人工智能發展以提供整體業務支持的行業。該公司更大的重點(嚴重依賴人工智能)是自主數字企業。

惠普

HPE Greenlake 是一種以混合云為重點的 IT 即服務解決方案。該按需平臺的一部分是 GPU 產品，可實現人工智能和機器學習工具的快速部署。HPE專注于提供適合各種垂直領域的人工智能，從醫療保健到金融服務再到制造業。

戴爾

戴爾的 APEX 解決方案包括多云管理和基于 SaaS 的 IT 服務面板，使公司能夠構建基于人工智能的工具，范圍從欺詐檢測到自然語言處理再到推薦引擎。該公司還強調其硬件提供的人工智能支持，例如 PowerEdge 服務器和 PowerScale 存儲。

eWeek 視頻:Dell APEX 的 Chad Dunn 談如何應對多云挑戰

SAP

SAP 以其在 ERP 領域的實力而聞名，SAP顯然已經進入了人工智能時代。其企業人工智能解決方案涵蓋從人工智能聊天機器人到幫助公司將人工智能融入企業應用程序的平臺。對于提供預訓練的人工智能模型，SAP 強調合規性和透明度，這對于大型企業客戶尤為重要。

ServiceNow

作為 IT 服務管理 （ITSM） 領域的企業領導者，ServiceNow AI產品包括一個預測分析平臺，無需數據科學經驗即可交付 AI 工具。這是“技術民主化”的一個例子，其中工具創建的杠桿現在向非技術人員開放。ServiceNow 還提供自然語言處理工具、機器學習模型以及人工智能驅動的搜索和自動化。

Broadcom博通

Broadcom在企業 IT 行業擁有獨特的地位:該公司提供半導體和企業基礎設施軟件;它服務于從數據中心到無線的市場;它甚至在多云領域發揮作用。為了與這種廣泛的方法保持一致，博通在多個層面上推動了人工智能市場的發展，特別是在其生成式人工智能業務方面——該公司于2023年3月宣布該業務預計將增長四倍。

SAS

作為數據分析和商業智能領域的領導者，SAS 的人工智能菜單涵蓋從機器學習到計算機視覺、NLP 和預測。值得注意的工具包括帶有嵌入式人工智能的數據挖掘和預測分析，這提高了分析的靈活性和范圍，并允許分析程序“學習”，從而隨著時間的推移變得更加敏感。

Rockwell Automation

Rockwell 服務于快速擴張的大規模工業自動化市場，包括工廠和其他主要生產設施。它在為邊緣計算部署提供自動化方面具有特殊的優勢。為了順應席卷人工智能/自動化領域的強大趨勢，Rockwell 的 FactoryTalk Analytics LogixAI 解決方案使非技術人員能夠訪問機器學習工具。

Informatica

Informatica成立于1993年，旨在為企業客戶服務新興的 ETL（提取、轉換和加載）大數據市場，當前的戰略涉及使用人工智能改進數據分析和數據挖掘，以實現競爭價值。該公司的 CLAIRE 解決方案——云規模人工智能驅動的實時引擎——使用元數據存儲庫來推動其人工智能和機器學習的開發。

InfoSys

InfoSys宣傳其人工智能和自動化服務團隊是提供人工智能和自動化咨詢、創建定制人工智能平臺并提供預構建認知建模解決方案的解決方案。其中包括機器人流程自動化 （RPA） 工具和人工智能聊天機器人模型。該公司被認為是智能自動化領域的領導者。

頂級AI公司之:機器人流程自動化篇

機器人和自動化領域早在人工智能成為可行的商業解決方案之前就已經存在了。

然而，機器人技術的早期使用（特別是在汽車工廠）僅僅是被編程為一次又一次執行相同任務的設備。

最近發展起來的 RPA（機器人流程自動化）領域充分利用了人工智能。RPA 供應商開發基于人工智能的軟件，可以學習并自動執行日常辦公生產力任務。雖然許多大公司都將 RPA 作為其整體產品組合的一部分(尤其是 SAP、ServiceNow 和 IBM)，但以下供應商專注于創建智能自動化以提高生產力。

UiPath

UiPath被公認為 RPA 市場的領導者，提供廣泛的業務自動化工具，包括 API 集成、智能文本處理和低代碼應用程序開發。該公司的 Marketplace 平臺提供了廣泛的預構建自動化菜單，從“從文檔中提取數據”到“OpenAI”再到“Microsoft Office365”。

Automation Anywhere

作為至關重要的云原生生態系統中的一員，Automation Anywhere 的AARI 工具通過支持非技術人員創建工作流程自動化來實現自動化民主化。2021年，該公司收購了流程智能供應商 FortressIQ 以擴展其工具集，隨著 RPA 市場朝著更加復雜的自動化發展，這將使 Automation Anywhere 受益。

Blue Prism

Blue Prism于2022年被金融服務軟件供應商 SS&C 收購，似乎已將其戰略從 RPA 擴大到整體業務自動化。這非常符合行業向更全面自動化的轉變。隨著人工智能變得更加智能，RPA 系統可以實現更多功能。Blue Prism 產品中包含執行機器學習決策和流程編排的工具。

EdgeVerve

EdgeVerve為其企業客戶提供不斷增長的預制自動化菜單，以加快最重要和最常見業務領域的工作流程。產品包括面向銀行業的 Finacle Treasury;和 TradeEdge，用于供應鏈管理。與 RPA 領域的其他產品一樣，EdgeVerve 正在發展其自動化功能以支持數字化轉型——本質上，我們正在走向一個辦公室自行運行的世界。Infosys 于2014年收購了 EdgeVerve。

WorkFusion

RPA 軟件平臺創造了“數字工人”，也稱為人工智能驅動的軟件機器人。WorkFusion在此基礎上構建了一個包含六個數字員工角色的平臺。每個類別的虛擬工作者都適合最常見和/或重要的自動化場景。WorkFusion 在金融領域擁有強大的影響力。

NICE

作為呼叫中心市場的有力競爭者，NICE 的 RPA 解決方案適用于一系列面向客戶的支持功能。值得注意的是，它的工具集包括語音和情緒分析，這對零售環境非常重要，因為它可以（在某種程度上）理解呼叫者的情緒。這有助于代理做出相應的反應——這種類型的情緒分析是人工智能市場中特別熱門的領域。該公司的 NEVA Discover 工具也很有幫助，旨在計算潛在自動化的投資回報率。

Pegasytems

隨著企業尋求向更加完全自動化的環境發展，Pegasytems 的RPA 架構跟上了步伐，采用了使用實時數據來指導自動化客戶交互的策略。該公司宣稱其能夠在客戶采取行動之前讀取客戶意圖（從潛在購買到即將取消）。總體而言，該公司的戰略旨在提高可擴展性，以支持日益廣泛的自動化。

頂級AI公司之:對話式人工智能篇

使用軟件的時候，我們不想只是點擊我們的軟件，還想想與它交談，配備對話式人工智能功能的軟件可以實現這一點;它理解并模仿人類語言。

對話式人工智能由自然語言處理提供支持，自然語言處理是人工智能的一個子領域，專注于將人類語音的特性轉化為計算機命令。這樣做有很多優點，但其中有一個很大的優點:對話式人工智能使非技術人員能夠使用人工智能。

Kore.ai

Kore.ai被認為是對話式 AI 領域的頂級玩家，其無代碼工具集允許非技術人員創建多功能且強大的虛擬助手。這種“自己構建”的精神是人工智能聊天機器人領域的主導主題。該公司還以其廣泛的 NLP 解決方案而聞名。

Cognigy.ai

對話式人工智能供應商的核心產品是提高呼叫中心代理（或其他基于語音的客戶代表）性能的工具。為了服務這個市場，Cognigy.ai提供了 Cognigy Agent Assist。該公司還提供分析工具和低代碼平臺，使用戶能夠根據自己的情況創建新的機器人助手。

Amelia

Amelia 的智能代理利用先進的自然語言理解 （NLU） 功能——本質上是人工智能聊天機器人技術的前沿。NLU 技術使虛擬代理能夠使用情緒分析，這有助于代表監控呼叫者的情緒。這是對話式人工智能市場的前沿。

OneReach.ai

OneReach.ai是對話式人工智能市場領先趨勢的一個例子，該公司將其產品從狹隘的呼叫中心重點發展到企業范圍內的“基于人工智能的虛擬員工”。這一趨勢的結果是，隨著對話式人工智能公司培養出成熟的數字團隊成員，對話式人工智能領域正在與 RPA 領域融合（見上文）。

Avaamo

憑借以醫療保健為重點的對話式人工智能的背景，Avaamo正在將其影響力擴展到各個行業領域。展望未來，這家 SaaS 供應商已經設立了一個等待名單，以便盡早使用其 AvaamoGPT 生成式 AI 工具，該工具被譽為“企業的下一代助手”。

Yellow.ai

Yellow.ai 的產品具有直觀的用戶界面，包括用于部署對話式人工智能代理的預制模型——這種易用性是對話式人工智能市場的首要任務。為了幫助集成第三方功能，Yellow.ai 建立了一個市場，客戶可以在其中選擇第三方工具來完成特定任務。

Boost.ai

Boost.ai提供了完整的高級聊天機器人編排工具菜單，以加快部署速度。為了幫助呼叫中心代表提高客戶呼叫的績效，Boost.ai 為座席提供了大型支持數據存儲庫。該公司聲稱其混合 NLU（自然語言理解）技術提高了虛擬代理的質量。

頂級AI公司之:醫療保健篇

人工智能醫療保健公司受到人工智能和生成式人工智能提供的兩個關鍵優勢的激勵。首先，人工智能極大地擴展了醫療專業人員的能力——更好的工具實際上是生死攸關的問題。此外，人工智能擅長簡化醫療保健領域普遍存在的程序，從而節省時間和金錢。醫療保健將成為人工智能進步的一個不浮夸但非常強大的驅動力。

CloudMedX

在人工智能的支持下，CloudMedX收集數據并創建患者畫像，目標是改進其核心預測分析，以創造更好的醫療保健結果。它尋找的風險標準包括:該公司基于人工智能的數據處理旨在評估根據給定程序，患者面臨更大醫療問題風險的程度。

Medtronic美敦力

關于 Nvidia 的一個有趣的事實:如果你深入研究人工智能領域，你會一次又一次地看到 Nvidia。一個很好的例子是美敦力（Medtronic），這是一家著名的醫療設備制造商，其 Genius AI 解決方案增強了結腸鏡檢查中息肉的檢測。該公司與 Nvidia 合作，利用人工智能創建一系列下一代診斷和治療工具。

Enlitic

該公司的Enlitic Curie平臺利用人工智能來改進數據管理，以服務于更好的醫療保健。目標是使數據更加準確、有用和統一，使醫生和其他醫療保健專業人員能夠做出更好的患者護理決策。

Deepcell

這家生物技術初創公司于2017年從斯坦福大學分離出來，利用人工智能來檢查和分類細胞。通過根據形態學（對零件形狀和排列的研究）識別活細胞，Deepcell技術可以更準確地執行診斷測試。

Arterys

為了增強醫學成像，Arterys使用基于云的 GPU 處理器，用于支持檢查和評估心室的深度學習應用程序。這種基于人工智能的心室自動測量使醫療保健專業人員能夠做出更明智的決策。

Corti

有許多公司使用人工智能來提供呼叫中心支持;Corti 的利基市場是醫療保健行業。為了提供適合醫療保健行業的語音虛擬助手，該公司的解決方案經過了與醫療保健工作者無數小時的對話訓練。除其他任務外，該解決方案還可以支持對遠程醫療中心的呼叫進行質量檢查。

Butterfly Network

作為一家醫學成像供應商，Butterfly Network以多種方式使用人工智能。2022年，Butterfly Network 首次推出經 FDA 批準的 AI 軟件，以支持超聲技術的使用。

2023年，該公司的人工智能肺部工具獲得 FDA 批準，該工具使用深度學習技術來更快速、更全面地評估肺部健康狀況。

Owkin

Owkin使用人工智能來驅動預測分析，為各種疾病開發更好的藥物解決方案。也許最值得注意的是:該公司的平臺促進了數據科學家和學術研究人員之間的合作。為了支持這一發展，Owkin 獲得了法國跨國制藥公司賽諾菲的重大投資。

GEHealthcare

GEHealthcare于2023年1月從 GE 集團剝離出來，正在構建一個名為 Edison AI Orchestrator 的平臺。Edison 旨在將人工智能臨床應用程序完全集成到放射學中（無論是 GE 設備還是非 GE 設備），以提高醫療決策的質量。此外，該公司還聘請了一位前亞馬遜機器學習高管來協助其人工智能醫療保健擴張。

Caption Health

Caption Health是一家基于人工智能的超聲引導軟件制造商，其軟件使超聲檢查更加高效。這家小公司正在獲得更多資源來實現增長:2023年2月，新成立的 GEHealthcare（見上文）宣布將收購 Caption Health。

Gauss Surgical

作為一家大型、成熟的醫療設備制造商，Stryker于2021年收購了人工智能公司 Gauss Surgical，并積極在其產品中更廣泛地部署人工智能。其著名產品包括基于人工智能的 Stryker Mako 機器人，它可以協助許多醫療程序。

Cleerly

為了實現Cleerly 的雄心勃勃的目標——“創造一個沒有心臟病發作的世界”——該公司的人工智能平臺進行非侵入性血管造影來評估斑塊水平，從而確定患者患心臟病的風險。克利利的算法挖掘了一個包含實驗室圖像的龐大數據庫，以將患者與歷史記錄進行比較。

ClosedLoop.ai

ClosedLoop.ai 的數據科學平臺利用人工智能來管理和監控醫療保健環境，致力于改進臨床文檔以減少網絡外使用，并預測入院和重新入院模式。令人印象深刻的是，該公司贏得了2021年CMS 人工智能健康成果挑戰賽。

Oncora Medical

Oncora Medical的機器學習軟件以數字助理的方式支持醫療保健專業人員執行大量管理任務。它通過協助記錄來簡化醫生的時間;它還存儲所有筆記和報告;要求醫療保健提供者提供更多相關說明;并創建臨床和發票用途所需的表格。

Atomwise

藥物開發過程歷來緩慢而繁瑣，通常需要數年時間來匹配化合物以開發新藥。Atomwise 的目標是通過使用基于深度學習的發現引擎來篩選其龐大的數據庫（該公司聲稱有3萬億種化合物）以找到有效的匹配，從而以指數方式加速這一過程。

頂級AI公司之:金融服務篇

顯然，金融服務公司正在積極擁抱人工智能。富國銀行正在開發一種名為 Fargo 的新型人工智能聊天機器人（由 Google AI 提供支持）。摩根大通擁有自己的人工智能研究部門。Visa與所有主要金融公司一樣，廣泛使用人工智能來打擊欺詐。越來越多的金融科技公司正在加入人工智能的行列。

Capital One

Capital One是金融機構如何尋找多種方式利用人工智能的典型例子。該金融公司的許多人工智能舉措包括可解釋的人工智能（使貸款審批流程透明）、異常檢測(幫助打擊欺詐)和自然語言處理(改進客戶服務的虛擬助理)。

Brighterion

Brighterion是萬事達卡的一個部門，不僅滿足萬事達卡的人工智能需求，還為其他公司提供人工智能服務。Brighterion 的 AI Express 提供滿足金融服務公司需求的定制人工智能解決方案。Brighterion 宣稱其“定制人工智能可在6-8周內投入生產”。

Numerai

Numerai 的人工智能開源平臺將自己宣傳為“世界上最難的數據科學錦標賽”，它為數據科學家提供了一種預測股票市場趨勢的方法，如果預測正確，就可以獲利。該商業模式涉及使用機器學習模型來預測金融大趨勢。該公司得到了 Coinbase 聯合創始人 Union Square Ventures 的支持。

Skyline AI

Skyline AI 是如何利用人工智能支持幾乎任何金融交易的一個例子，它使用其專有的人工智能解決方案來更有效地評估商業房地產，并從這種更快的洞察中獲利。AI驅動的房地產領域的競爭對手包括GeoPhy和Cheere，后者獲得了商業智能集團AI卓越獎。

Ocrolus

金融領域對基于人工智能的自動化的需求是巨大的，因為金融服務公司總是有大量的指標和數據點需要不斷消化。Ocrolus使銀行和其他貸方能夠通過自動化財務文件分析來打擊欺詐。值得注意的是，Ocrolus 的人機交互解決方案將人類體驗作為文檔身份驗證的核心因素。

AlphaSense

谷歌母公司 Alphabet 向AlphaSense投資了驚人的1億美元，這家成立于2011年的公司估值為18億美元。AlphaSense 在利潤豐厚的商業數據市場與彭博社等大公司展開競爭。在 AlphaSense 的人工智能推動計劃中，該公司正在開發一種解決方案，可以匯總財務報告，以更快地揭示顯著的數據趨勢。

Zest AI

Zest使用人工智能來篩選與信用記錄有限的借款人相關的大量數據，幫助貸方利用這些有限的數據做出決策。它尤其有助于汽車貸款市場，該公司聲稱通過更好地量化信用價值，將承銷商損失減少了約25%。

Signifyd

該公司利用人工智能創建從0到1，000的“分數”，以打擊金融領域的欺詐行為。雖然利用人工智能打擊金融不當行為的趨勢正在席卷整個行業，但Signifyd聲稱通過提高交易審批率和大幅減少錯誤拒絕來使自己脫穎而出。

High Radius

High Radius解決方案是應收賬款自動化軟件領域的領先企業，它利用機器學習來幫助完成勞動密集型任務，例如將付款與發票相匹配以及分配信用額度。該公司與花旗銀行、美國銀行和 SAP 合作。

頂級AI公司之:教育篇

人工智能在教育領域的一大前景是它將提供一對一的輔導和指導，這將顯著提高學生的表現。如果這一技術完全成熟，人工智能“老師”將以比人類導師低得多的成本提供課程。人工智能的另一個用途:它可以為教師提供支持，幫助他們快速制定課程計劃和其他教育資源。

欲了解更多信息:最佳機器學習平臺

Carnegie Learning

Carnegie Learning的 MATHia with LiveLab專注于 K-12市場，被公認為先進的 AI 學習應用程序。該應用程序使用人工智能驅動的認知學習系統來支持數學教育，為學生提供一對一的互動，讓他們能夠以最適合自己的節奏進行學習。

Century Tech

這個總部位于英國的教育平臺利用神經科學來增強各種高中和大學核心主題的學習。Century Tech使用 Netflix 和 Amazon 等算法將學生之前的經歷與他們接下來應該關注的內容相匹配，以實現最佳的教育進步。此外，該平臺還減輕了一些重復性的教學任務，使教師可以將更多時間專注于學生。

Kidaptive

該公司的“自適應”人工智能技術在其名稱中得到了體現。Kidaptive 的自適應學習平臺由兩位斯坦福大學校友創立，注重下一代技術:它使用多租戶云部署并由 Hadoop 支持。解決方案包括 Learner Mosaic 和 Leo's Pad，以支持所謂的“有趣的、全面的兒童發展”。

Amira

Amira榮獲《時代》雜志2021年最佳發明獎，她使用由人工智能驅動的游戲化學習環境來提高閱讀技能。孩子們大聲朗讀，阿米拉提供實時支持;該解決方案采用多種輔導技巧來指導年輕讀者，包括提供鼓勵。

Duolingo

Duolingo以教授外語習得而聞名（他們聲稱每月有5000萬用戶），它使用 OpenAI 的 GPT-4與語言學習者創建自由流暢的對話，重現與母語人士聊天的體驗。該公司有一個令人印象深刻的證書:OpenAI 網站上有一個詳細介紹 Duolingo 案例研究的頁面。

Cognii

Cognii的 VLA（虛擬學習助手）平臺與學生實時對話，提供一對一輔導。目標是超越多項選擇題格式的限制并提供廣泛的對話。該公司的 NLP 工具響應學生自己的語言風格。

Querium

Querium的 StepWise AI 導師專注于 STEM 領域的簡短課程，在學生完成具有挑戰性的項目時為他們提供持續的反饋。它檢測問題并提供個性化幫助。該公司宣傳其“基于名師智慧的人工智能”。

松鼠AI

松鼠總部位于中國，利用人工智能以低成本推動學生的適應性學習。其重點是 K-12部門的個性化輔導。該公司的工程師致力于將科目分解為盡可能小的部分，使人工智能平臺能夠準確了解每個學生在哪里需要幫助。

頂級AI之公司:網絡安全篇

創建當今人工智能網絡安全公司名單的挑戰在于，每個主要網絡安全公司現在都聲稱使用人工智能。因此，“頂級人工智能網絡安全公司”的名單本質上與“頂級網絡安全公司”相同。

有一點是肯定的:對于這些安全公司的客戶來說，深入了解并充分了解供應商人工智能的深度和質量。特定供應商的人工智能真的能夠驅動預測分析，并阻止病毒嗎?也許不可能是，但這些疑慮并沒有阻止供應商大力宣傳他們的人工智能。

另請參閱:生成式人工智能和網絡安全:優勢和挑戰

CrowStrike

CrowdStrike提供 XDR（擴展檢測和響應），這是網絡安全中一個日益增長的主題，它大量使用人工智能和自動化來巡邏基礎設施，提醒管理員注意威脅。CrowdStrike 提升其托管 XDR 系統使用 AI 的能力，通過執行缺失的安全專業人員的工作來縮小網絡安全技能差距。

Zscaler

Zscaler使用一種強大的網絡安全新興技術，稱為零信任架構，其中通過公司系統的權限受到嚴格限制和劃分，大大減少了黑客的訪問。該公司的人工智能模型經過大量數據的訓練，使其能夠持續監控和保護這種零信任架構。

Abnormal Security

保護電子郵件有點像智力游戲:黑客可以直接向公司的每位員工發送欺騙性的網絡釣魚請求，因此很可能有人會被觸發。為了解決這個問題，Abnormal使用人工智能來學習每個員工的典型行為（如果沒有人工智能，這是不可能的），以幫助阻止惡意進入外圍。令人印象深刻的是，安全領導者 Crowdstrike 已投資 Abnormal 并與之合作。

Vectra AI

Vectra的 Cognito 平臺利用人工智能來推動多管齊下的安全攻勢。這包括 Cognito Stream，它將增強的元數據發送到數據存儲庫和 SIEM 外圍保護;Cognito Protect，可快速發現網絡攻擊。

Darktrace

Darktrace的 Cyber AI Loop 使用連續循環架構來創建持續的預防、檢測、響應和修復流程;這個想法是，人工智能基金會將在每次迭代中學習，隨著時間的推移提供更強大的網絡保護。該公司強調人工智能的自學習能力，以“學習企業環境中的每一個微交互”。

Sophos

這家總部位于英國的公司早在當前的人工智能炒作周期之前就顯然是基于人工智能的網絡安全領域的領導者，早在2017年就推出了Sophos 人工智能。該計劃專注于開發用于人機交互的機器學習和數據方面的前瞻性進展和其他安全用途。Sophos 的深度工具集涵蓋從端點檢測到加密再到統一威脅管理的范圍。

Fortinet

當今企業網絡保護的中心是 SOC（安全運營中心）。Fortinet 的 自動化 SOC使用 AI 來查出旨在潛入傳統企業邊界的惡意活動。該策略是與整個系統(從云到端點)的安全工具緊密互操作。

Palo Alto Networks

Palo Alto Networks作為一家擁有先進戰略的網絡安全公司享有盛譽，其人工智能驅動的 Prisma SASE（安全訪問服務邊緣）解決方案與其自主數字體驗管理 (ADEM) 工具集成。最終結果是人工智能幫助人類安全管理員在其基礎設施中實現可觀察性，這對于企業安全至關重要。

Check Point

該公司的Check Point Quantum Titan 提供三個軟件刀片（刀片是安全構建塊），它們部署深度學習和人工智能，以支持針對網絡釣魚和 DNS 漏洞的威脅檢測。該公司還專注于物聯網，提供應用零信任配置文件的工具來保護遙遠網絡中的物聯網設備。

Cylance

作為黑莓的一個部門，Cylance AI宣傳其“第七代網絡安全人工智能”。由于客戶使用的生命周期較長，該人工智能平臺已經接受了數十億網絡威脅數據集的培訓。鑒于其移動資質，Cylance 是移動物聯網世界（一個快速增長的行業）網絡安全領域的關鍵參與者。

BigPanda

BigPanda被認為是 AIOps 領域的領導者，它使用 AI 來發現數據變化和拓撲（系統各部分之間的關系）之間的相關性。該技術致力于支持可觀察性;強調可觀察性是基礎設施安全的一個日益增長的趨勢。從本質上講，BigPanda 使用機器學習和自動化來擴展員工的能力，特別是防止服務中斷。

Data Visor

Data Visor部署人工智能來打擊從數字支付到金融科技平臺等多種交易類型的欺詐行為。例如，它實時監控交易以阻止信用卡欺詐，并保護 ACH 和 Zelle 付款以打擊未經授權的付款。該公司于2020年被 Gartner 評為“酷供應商”。

頂級AI公司之:零售篇

零售業中的人工智能通常側重于個性化客戶體驗，并支持自動化和數據分析以改善供應鏈。為了充分展現人工智能在零售業中的作用，本節列出了部署人工智能的人工智能供應商和大型零售商。這兩個團體在創造和增強人工智能在零售業的多種用途方面發揮著至關重要的作用。

Shelf Engine

這家人工智能初創公司的目標是解決零售業最棘手的問題之一:最佳的訂購庫存量是多少?這個問題對于水果和蔬菜等易腐爛商品的賣家來說尤其重要。Shelf Engine致力于實現庫存流程自動化，以便零售商可以保持最佳庫存水平，以便顧客找到他們需要的東西，但商店只處理最少的浪費。

Deep North

初創公司Deep North將計算機視覺與人工智能相結合，使零售商能夠了解和預測實體店面中的客戶行為模式。該公司提供軟件工具來使用這些信息來改善客戶體驗，從而促進銷售。該公司是人工智能如何向分析人類行為的幾乎各個方面發展的一個例子。

麥當勞

2019年，這家快餐巨頭收購了 Dynamic Yield，這是一個人工智能驅動的個性化平臺，已與數百個品牌合作。動態產量使麥當勞得來速餐廳能夠根據顧客的訂單和其他因素快速個性化菜單板。公司高管聲稱個性化技術提高了平均支票金額，但麥當勞在2022年將 Dynamic Yield 出售給了萬事達卡。行業觀察人士認為，此次出售意味著大型零售商更愿意從專業公司獲得人工智能服務，而不是自己支持人工智能。

Lowe 's

Lowe 's 使用 Nvidia 基于 AI 的 Omniverse 技術構建了數字孿生部署，使商店的零售助理能夠快速查看零售商的數字數據并與之交互。目標是簡化運營并改善客戶服務。該人工智能系統還將為虛擬3D 產品目錄提供支持。

Bloomreach

Bloomreach 是零售領域人工智能供應商的一個典型例子，其解決方案包括 Discovery，一個人工智能驅動的搜索和銷售解決方案;和參與度，一個消費者數據平臺。這種服務于垂直行業的獨立人工智能供應商可能會蓬勃發展，因為許多大公司沒有能力自行開發人工智能工具集。

Accenture ai.RETAIL

咨詢巨頭埃森哲的 ai.RETAIL解決方案使零售商能夠使用人工智能將零售商擁有的大量數據轉化為行動，從而提高利潤。該計劃包括動態推銷、為店員提供更多實時可操作數據以及推動預測洞察以保持領先零售趨勢。

Standard AI

顯然，Standard AI是未來的潮流，它是一個人工智能平臺，允許顧客在商店瀏覽時選擇和購買他們的選擇，而無需延遲向收銀員付款。該戰略是“自主零售”，即利用人工智能技術對零售地點進行改造，以簡化購物體驗。

Innovative Eyeware

您一直在等待第一款支持 ChatGPT 的眼鏡嗎?Innovative Eyeware是一家以 Edddie Baur 和 Nautica 品牌命名的“智能”眼鏡零售商，推出了一款名為 Lucyd 的智能手機應用程序，可讓您對眼鏡說話并通過微型揚聲器聽到響應。“可穿戴設備”領域現在有一個名為“可聽設備”的利基市場。

Companion

這個盒子（大約是普通狗的高度）是寵物狗的人工智能伴侶，它使用機器視覺和機器學習與您的寵物實時互動。該設備甚至可以分發零食，這應該有助于實現伴侶狗的行為訓練目標。該公司還計劃為貓開發一款人工智能伴侶;考慮到貓科動物的漫不經心，培訓模塊可能不會那么受歡迎。

頂級AI之公司:人工智能行業組織篇

這些人工智能領域的行業組織發揮著許多關鍵作用。首先，他們主張對人工智能進行監管。鑒于人工智能的指數級增長將對商業和文化產生如此大的影響，這是一個非常重要的焦點。這些團體還游說人工智能實現更大的多樣性，這是至關重要的，因為我們已經看到人工智能系統體現了偏見;必須糾正這一點，以創建更具包容性的系統。此外，這些人工智能組織支持人工智能的跨供應商開發，以促進技術的整體進步。

人工智能促進協會AAAI

AAAI成立于1979年，是一個國際科學組織，致力于促進負責任地使用人工智能、改善人工智能教育并為人工智能的未來提供指導。它頒發了多項獎項，包括 AAAI 松鼠 AI 人工智能造福人類獎，該獎項提供100萬美元來促進人工智能保護和改善人類生活的努力。

AI4Diversity

該非營利組織的座右銘是“利用人工智能、教育和社區驅動的解決方案來增強多樣性和包容性。” AI4Diversity由社交媒體影響者兼 Wand 人工智能傳播者 Steve Nouri 創立。鑒于人工智能平臺被發現會延續其創建者的偏見，因此對多樣性和包容性的關注至關重要。

人工智能基礎設施聯盟AI Infrastructure Alliance

AI Infrastructure Alliance得到了包括 Hewlett-Packard Enterprise 在內的一批主要企業供應商的支持，并得到了 Nvidia 等公司的贊助，“旨在促進領先的 MLOps 工具之間的協作和互操作性，以便更快地形成 CS [規范堆棧]”并且有效。” 該組織支持開源和開放核心軟件，這樣用戶就不會局限于狹隘的專有解決方案。

Partnership on AI

該非營利組織由谷歌、Meta、亞馬遜、IBM、微軟等科技巨頭聯盟創立，其使命是研究人工智能系統的最佳實踐。它致力于“匯集人工智能社區的不同聲音”。AI 合作伙伴包括來自學術界和企業界的100多個合作伙伴。

Black in AI

該技術研究和倡導團體成立于2017年，致力于增加黑人科技專業人士在人工智能領域的影響力。《人工智能中的黑人》指出，“代表性很重要”，人工智能算法是根據反映歧視遺留問題的數據進行訓練的，因此在人工智能發展中促進黑人的聲音對于該技術的發展至關重要。

機器智能研究所（MIRI）

MIRI 最初被稱為人工智能奇點研究所，支持研究“確保比人類更聰明的人工智能產生積極影響”。MIRI 最近發布的警告文章包括:暫停人工智能開發還不夠。我們需要將其全部關閉。

AI Now 研究所

AI Now開展政策研究，以解決科技領域權力集中的問題。他們的2023年報告《面對科技力量》指出，“大型科技不存在人工智能”，并且“少數私人參與者在開發和宣傳人工智能作為關鍵社會基礎設施的同時，積累了與民族國家相媲美的權力和資源。”

The Alan 圖靈研究所

在英國政府的資助下，艾倫·特寧研究所開展研究，解決人工智能、社會和經濟中的關鍵問題，并與企業和公共團體合作，利用這些研究來解決緊迫的問題。該團體由政府資助，這引發了一個重大問題:世界各地是否會有更多政府加緊資助那些推動人工智能行業為社會公益服務的團體?

The Rockefeller Foundation洛克菲勒基金會

雖然人工智能只是這個著名非營利組織的眾多關注點之一，但洛克菲勒基金會在人工智能領域相當活躍;一個核心焦點是人工智能的負責任治理。他們發布了一份名為“AI+1:塑造我們的綜合未來”的報告，該報告基于尋求部署機器學習以產生積極社會影響的不同專家組的結論。此外，該基金會還提供贈款，包括向 AI 領域的 Black 捐贈50萬美元。

這份人工智能公司名單提供了眾多AI領域公司中的一些頭部公司，人工智能的進步是指數級的，每天都在變化。

隨著投資的涌入，推動人工智能發展的基礎技術都迎來了自己的火箭式創新。機器學習、深度學習、神經網絡、生成式人工智能——大量的研究人員和開發人員正在創造大量的生成式人工智能用例。這種情況正在全球各地的機構、學術界和商界發生。

在過去幾十年的科技行業中，現有的市場領導者會觀察創新的挑戰者，感知威脅，然后收購他們并開始將先進的工具作為自己的工具出售。

但這些巨人面臨的挑戰是，世界發展得太快，無法控制。即使是財力最雄厚的云巨頭也無力收購所有創新的人工智能挑戰者，沒有哪個現有企業能夠主宰這一切。

總而言之，這些人工智能公司的生命周期與其說是數字轉型，不如說是數字革命。