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融资数百万,风语智能自研高性能智库Agent踏上开源情报征途
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2024-04-30 融资数百万,风语智能自研高性能智库Agent踏上开源情报征途

来源:官网截图
开源情报业持续以6.23%的CAGR增长,预计2028年市场规模可望达到395.89亿元。

文/猎云网(微信ID:lieyunjingxuan 猎云精选)

人工智能的快速发展,让开源情报行业再次走向台前。

贝哲斯咨询对外发布的《2023-2029年中国开源情报行业市场发展趋势调研报告》显示,开源情报业持续以6.23%的CAGR增长,预计2028年市场规模可望达到395.89亿元,对于人工智能应用落地而言,这是一片具有极大发展空间且与大语言模型优势高度匹配的蓝海市场。

然而,2020 年至 2023 年间,全球创建和消费的在线数据总量从64 ZB增长到120ZB,预计到 2025 年将达到181ZB。数据量的激增、类型的多样性和生成速度的加快,使得从海量数据中提取有价值情报的挑战性不断增加。

同时在安全性方面,云端大模型在这一领域面临信息泄露隐患,在生成式AI迅速迭代的今天,如何快速迭代AI产品以证开源情报行业自身的竞争力是必须要考虑的技术问题,而端到端方案每次更新数据全部微调的成本太高,很容易降低相关技术应用的性价比与效率。

成立于2023年的风语智能,是一家专注于运用先进的人工智能技术赋能开源情报分析的公司,致力于为智库研究员提供高性能智能Agent分析产品。风语智能CEO路思远告诉猎云网,基于团队在AI和开源情报分析两大专业领域多年的深耕积累,风语智能正致力于情报系统的智能化改造、支持党政军领导的决策优化,开发了一款智库Agent赋能开源情报分析赛道。

目前,风语智能产品以赋能开源情报分析行业G端、B端客户为主。针对G端、B端用户领域存在数据量大、信息杂、安全性、难改进的痛点,风语智能在上游与国产化硬件厂商、云计算厂商(南京云创大数据)合作,确保国产化硬件支持与算力供应;下游直接对接开源情报分析行业政企客户,为他们提供软硬一体的高性能智库Agent产品服务。

风语智能开发产品包括:舆情系统、领域知识库、人物追踪分析等,亮点在于,研发出了在垂直领域集推理速度快、回答准确率高、响应速度快、吞吐率强、外挂数据库容量大、数据可交互治理、能私有化部署等多重优势的“高性能智库Agent”产品。实现大模型时代,训练数据获取和复用成本的降低,而效率显著提升。

智库Agent相较于传统产品来说,性能更高、响应更快、保密性好,拥有针对多模态数据(视频图片、文字)的RAG算法且对上传文件的数量没有限制,能够能快速分析上传的文件内容,实现各类数据统一治理加个性化推送,为客户提供良好用户体验。

风语智能目前主要采取软硬一体化分级销售及提供后续升级服务的盈利模式,软件配套硬件分为便携、塔式、服务器三种形式。主要客户为开源情报分析行业G端用户,同时风语智能还与头部网络安全公司合作。已与5家公司签订项目合作协议,与十余家进入探讨合作模型,包括江苏头部智库、博智安全、南京云创大数据等,目前已落地某医院精神疾病问诊大模型知识库,可以实现病案智能生成。目前客户订单达六位数,预计未来利润率30%。

目前情报分析行业比较知名的企业主要有湖南识微、百炼智能、云孚科技、魔镜洞察、成都数融、谷尼企业竞争情报系统等,这些企业关注的主要是商业情报、技术情报的收集应用服务,主要为客户提供的是信息咨询、网络舆情报告等服务。风语智能现阶段虽然更聚焦于服务政府智库,但通过国际政治、宏观经济分析框架打磨,以及相关开源数据积累,再辅以AI产品能力,未来也可以服务商业情报端客户、走向更广阔的市场。

对于未来发展规划,风语智能希望继续为客户打造实际应用中所需的软硬结合解决方案,继续推进产品软硬一体,持续研发和迭代高性能的硬件设备。

融资方面,目前已完成由奇绩创坛领投、南京市创新投资集团跟投的数百万人民币种子轮融资,奇绩创坛创始人陆奇也是风语智能公司联合发起人,并成为公司早期投资人之一。融资大部分投入产品研发与市场拓展。公司目前估值4000万人民币,下一预计轮融资800万元人民币。

团队方面,风语智能孵化自南京大学ICAIS实验室,由实验室主任、清华大学校友、中山大学集成电路学院院长、IEEE/AAIA fellow、吴文俊人工智能奖获得者王中风教授担任首席科学家,以及南京大学信息管理学院院长裴雷教授担任首席技术顾问。CEO由王中风教授博士生、国际上最早设计出Transformer硬件架构的学者路思远担任,路博士在大模型算法优化、多平台部署的研究突破,极大提升了产品的推理速度和性能,科研成果包括15篇SCI/EI论文和十余项发明专利,曾获计算机体系结构领域竞赛百万元奖金和南京大学栋梁特等奖学金。CTO施禹伯博士同样师从王中风教授,在深度神经网络软硬件联合优化方面有深刻理解和突出贡献,在深度学习顶级期刊IEEE TNNLS发表一作文章,基于相关内容的技术突破,实现了大模型和数据库在处理效率、能效等多个维度的性能提升。

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