95后用AI搞企业服务，估值400亿_新浪科技

来源：创业邦

作者丨小哈

2017年，Transformer论文横空出世，为AI界带来了一场革命。

Cohere的创始人Aidan Gomez就是大名鼎鼎的Transformer论文作者之一，这篇论文，奠定了现代大型语言模型（LLM）的基础，被称为ChatGPT的“祖师爷”。

在全球生成式AI迅猛发展的时代，公众的目光多集中于OpenAI、Anthropic等面向消费者的产品。

然而，企业对生成式AI的需求同样巨大。如何保障数据安全、提供定制化服务，成为企业在引入AI时的关键问题。

2019年，Aidan Gomez和同伴创办的Cohere，放弃竞争剧烈的消费者市场，专注于企业服务AI市场。

短短四年间，Cohere估值超过55亿美元，累计融资9.7亿美元，收入达到3500万美元，高于2023年底的1300万美元近三倍，今年员工数也将达到500人。

然而，这条路并非一帆风顺。在市场竞争、技术演进与客户需求不断变化的浪潮中，Cohere如何抓住机遇、应对挑战，成为一个极具价值的商业案例。

今天就来聊聊他们的故事。

Cohere的故事始于三位年轻的AI天才。1995年出生的Aidan Gomez，从加拿大乡村的网速困境中，萌生了对编程的热爱，进入多伦多大学学习计算机，随后在牛津大学深造。

2017年，他在谷歌大脑实习时，与团队共同撰写了划时代的论文《Attention is All You Need》，提出了影响深远的Transformer架构，这成为大语言模型的技术基石。

然而，Transformer在谷歌内部大放异彩，却鲜有人在外部应用。Aidan于是萌生了创业想法。2019年，他与同为多伦多大学校友、辍学创业的技术实践派Ivan Zhang联手创立了Cohere，专注于AI大模型的应用。

2020年，曾在谷歌大脑担任研究员的Nick Frosst加入，三位90后创始人至此集结，开启了Cohere的非凡之旅。

Cohere深知企业级AI市场的特殊性。他们认识到，每个企业都有其独特的需求和数据，通用 AI 模型难以满足企业在实际应用场景中的特定需求。

因此，Cohere选择了深耕企业服务，为企业提供定制化的 AI 解决方案。他们与企业客户紧密合作，深入了解其业务流程和痛点，并利用企业专有数据训练 AI 模型，以解决企业在实际运营中遇到的具体问题。

他们专注于为企业提供AI解决方案，通过API将强大的语言模型嵌入到企业内部系统中，用于文档搜索、文本生成、内容摘要等多种场景。

Cohere的方向十分清晰：企业无需承担创建全套大模型的高昂成本，而应是按需支付使用费。

这种方式为企业提供了极大的灵活性，Cohere的商业模式可以总结为“灵活部署、按需定制”。与OpenAI的API服务不同，Cohere专注于提供私有化部署和混合云解决方案，确保企业可以完全掌控数据流。这一策略吸引了对数据隐私高度敏感的行业客户，例如金融机构、医疗行业和政府部门。

核心产品包括：

语言模型API服务：企业可以通过Cohere的API快速接入强大的自然语言处理能力，用于文档管理、内容生成和语义搜索。

SaaS解决方案：Cohere开发了Coral知识助手，帮助企业内部员工快速检索信息、自动生成报告并实时更新行业动态。这款产品成为许多企业的知识管理利器，显著提升了工作效率。

专属定制模型：针对大型企业，Cohere提供完全定制化的语言模型训练服务，确保模型能够满足企业的特定需求，例如行业术语的精准理解与生成。

目前Cohere主要提供三种不同类型的模型：

Cohere Command：Cohere Command R是一个高度可扩展的语言模型家族，平衡了高性能和强大的准确性。最新版本Command R+在LMSYS Chatbot Arena排行榜上名列前茅。

Cohere Embed：Embed是Cohere领先的文本表示语言模型。它提高了搜索结果、检索增强生成（RAG）、分类和聚类的准确性。

Cohere Rerank：Cohere的Rerank为任何关键字或矢量搜索系统的搜索质量提供了强大的语义提升，无需任何检修或替换。

Cohere的技术优势体现在两方面：一是其模型架构源于Transformer的深度优化，能够以较少资源实现高效计算；二是对垂直行业的定制化支持。

已落地的方案库

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例如，Cohere为一家金融企业开发的合规审查工具，大幅提升审查效率，缩短了90%的时间。此外，Cohere支持多语言交互，为跨国企业提供了更广泛的应用场景。

Cohere创立初期，市场上AI解决方案多为通用型模型，企业在应用时常面临数据外泄、模型不灵活的问题。尤其在金融、医疗等对数据隐私要求极高的行业，Cohere看到了巨大的市场空白。

一家北美大型金融机构曾面临合规审查低效的问题，每次审查都需数十名员工花费数周时间完成。Cohere为其定制开发了一套合规审查语言模型，通过语义分析和文档自动化审查，审查时间缩短了80%以上。

企业级市场需要的不只是强大的AI模型，还需要满足数据主权要求。Cohere通过私有化部署和混合云解决方案，为客户提供了全方位的数据控制权，这种定制化策略，使其在数据敏感行业赢得了先机。

另外企业在AI应用上的需求并非一成不变。Cohere在市场探索中发现，许多企业需要的是能够理解其行业术语、业务流程的定制化模型。他们推出的Coral知识助手，成为众多企业的“智慧大脑”。

例如，一家全球制造企业通过Coral优化了内部知识管理系统。过去，员工在查找技术文档时往往需要数小时，而现在，Coral不仅能秒级检索，还能自动生成简化报告，大幅提升了内部效率。

Cohere的成功证明，企业AI服务的关键在于产品的“落地性”。只有能够解决企业实际痛点的AI工具，才能在市场中获得长久的生存力。Cohere通过持续的客户反馈机制，不断优化模型，让其更贴近客户需求。

此外，最重要的市场，在为大企业提供专属定制模型，他们也积累了很多经验，比如融合预训练价格趋势的报价体系，如何让客户更准确的评估回报周期的模型，如何通过需求痛点分级推荐不同的服务，如何在客户选型验证POC阶段提升模型的稳定性，以提高成功率，如何通过成本趋势分阶段推出解决方案等等，这些实践经验的积累，给Cohere营收快速增长提供了充沛动力。

Cohere的融资故事，如同一部科技创业传奇，为创投圈留下了深刻印象。

公司创始人Aidan Gomez不仅是Transformer架构的主要作者，还师从AI巨匠Geoffrey Hinton。这一背景让Cohere从创立伊始便获得了AI领域顶尖人物的鼎力支持。

参与其早期投资的“大佬”包括图灵奖得主Geoffrey Hinton、GAN之父Ian Goodfellow、Uber首席科学家Raquel Urtasun、NVIDIA多伦多研究实验室主任Sanja Fidler，以及斯坦福教授李飞飞等。这些名字在AI界如雷贯耳，是行业的“风向标”。

A轮融资：初露锋芒（2021年9月）

Cohere的融资节奏从一开始就极具节奏感。2021年9月，公司完成了4000万美元A轮融资，由Index Ventures、Section 32和Radical Ventures领投，多位个人投资者跟投。

这一轮融资为Cohere奠定了初步的市场基础，使其在生成式AI领域崭露头角。

B轮融资：加速扩张（2022年2月）

短短半年后，Cohere迅速获得了1.25亿美元B轮融资，由Tiger Global领投，Radical Ventures、Index Ventures、Section 32等继续跟投。

这一轮融资不仅彰显了资本市场对Cohere发展的高度认可，也为其技术研发、市场拓展提供了强有力的资金支持。

C轮融资：豪华阵容加持（2023年6月）

2023年5月，Cohere迎来了一场更为豪华的2.7亿美元C轮融资。这轮融资由Inovia Capital领投，参投方阵容堪称顶级——包括英伟达、甲骨文、Salesforce、Index Ventures、DTCP、Mirae Asset等。

这一轮融资不仅使Cohere在市场中的地位更为稳固，还标志着它正式进入了全球顶级AI公司的行列。

D轮融资：迈向巅峰（2024年）

最新一轮的5亿美元D轮融资更是将Cohere推向新的高度。这次融资由加拿大养老基金PSP Investments领投，思科、富士通、AMD Ventures和加拿大出口信贷机构EDC等参与。

随着这轮融资的完成，Cohere的估值飙升至55亿美元，跻身全球AI独角兽的顶端。

Cohere的部分投资者

Cohere的融资历程，不仅是资本追逐科技前沿的体现，也折射出它在生成式AI市场中的竞争优势，并与OpenAI等大玩家竞争中依旧能赢得资本青睐。

Cohere在市场拓展方面，打法可总结为：精准布局，攻坚垂直领域。

Cohere的成功不仅仅依赖于其技术优势，还得益于其在市场拓展上的精准布局。作为一家专注于企业服务的AI公司，Cohere在发展初期就明确了自己独特的市场定位，并通过一系列策略将自己的产品推向了不同领域。

重点客户的深度合作：Cohere采取了“深度合作”的策略，选择了多个行业龙头企业作为合作伙伴，通过与这些大客户的深度合作，快速积累了产品落地的经验并验证了技术的可行性。

例如，Cohere与Salesforce的合作关系至关重要，Cohere的技术被嵌入到Salesforce的AI解决方案中，为CRM系统提供更智能的客户支持和销售预测功能。

此外，Cohere还与Oracle等企业软件巨头展开合作，进一步拓展了自己的客户基础和产品应用场景。

行业垂直化应用的拓展：与其他大多数AI公司不同，Cohere在市场拓展过程中并没有选择一刀切的普适型解决方案，而是精准聚焦于垂直行业的需求，提供定制化、专业化的解决方案。

Cohere深入了解金融、医疗、制造等行业的特定需求，通过与行业客户的长期合作，推出了如Coral知识助手等定制化产品，以便在这些行业中实现“落地生根”。

全球市场的扩展：Cohere不仅在北美市场取得了显著成绩，还积极拓展国际市场。

Cohere在2023年宣布加强其在亚太地区的布局，尤其是中国和印度市场。为了应对多语言和文化的差异，Cohere加大了本地化团队的建设，并在亚洲地区建立了多个研发和技术支持中心，以确保产品能够适应不同市场的需求。

此外，Cohere还通过与当地的技术公司建立合作关系，进入了欧洲市场，进一步扩大其全球足迹。

尽管Cohere在市场拓展方面做出了诸多努力，但也面临着来自各方面的强大竞争压力。企业级AI市场本身就是一个竞争异常激烈的领域，Cohere的竞争对手既有如OpenAI、Anthropic这样的巨头，也有大量的新兴创业公司。

图片转自cobusgreyling.com

巨头的压迫：OpenAI无疑是Cohere在企业服务市场的最强竞争者之一。

OpenAI凭借其广泛的应用范围和强大的技术积累，迅速在多个行业中占据了市场份额。尤其是OpenAI推出的ChatGPT及其API服务，在全球范围内广受欢迎，很多企业纷纷将其嵌入到自己的产品和服务中，形成了强大的生态链。

Cohere虽然在技术上有一定的优势，如模型的定制化能力和数据隐私保障，但面对OpenAI的品牌影响力和市场渗透能力，Cohere依然处于劣势。OpenAI不断扩大在企业级市场的应用场景，凭借其庞大的计算资源和研发投入，Cohere需要付出更多努力才能追赶上巨头的步伐。

新兴创业者的挑战：除了OpenAI等巨头外，Cohere还面临着大量新兴创业公司带来的竞争。这些创业公司通常以灵活的创新、低价策略和特定行业的深度解决方案为卖点，迅速吸引了不少中小型企业的关注。

例如，一些初创公司在特定领域，如法律服务、零售等行业，提供了高度定制化的AI工具，并迅速在市场上站稳脚跟。

这些新兴竞争者在资源、资金和技术上的投入，虽然无法与Cohere匹敌，但其灵活的业务模式和快速的市场反应，使得他们能够迅速抓住市场的空白点，并占领一部分客户群体。Cohere需要通过进一步的产品创新和优化来应对这些挑战，确保在竞争中保持自己的优势地位。

价格战与服务优化：随着AI技术的普及，价格成为了企业选择供应商时的重要考虑因素。在AI市场的价格竞争日益激烈的情况下，Cohere如何平衡技术的高性能与定价策略，将直接影响其市场份额。尤其是在面对如OpenAI这类大型竞争者时，Cohere在确保技术领先的同时，如何做到合理定价，避免陷入价格战，将是其能否长期发展的关键。

另外，如何不断提升客户服务体验，提供更好的技术支持和后续维护，也是Cohere与竞争对手区分开来的重要因素。作为一个专注于企业服务的AI公司，Cohere必须确保其产品能够稳定、高效运行，避免因服务质量问题而失去客户的信任。