前Google員工開創投，準備大啖人工智慧商機大餅｜專家論點【Howie Su】
作者：Howie Su（產業分析師）
由前員工成立、繼續與原公司合作的Section 32
2017 年，科技巨頭Google推出 Transformer 機器學習模型時，Andy Harrison正任職於公司，在生命科學部門擔任業務和企業發展主管，Google生命科學的使命是將機器學習、人工智慧、軟體和硬體概念引入醫療保健和生命科學領域。那時的Transformer是機器理解和生成人類語言的方式的一次巨大機遇，為五年後ChatGPT等生成式人工智慧技術的快速崛起鋪平了道路。而現在的Harrison是Section 32的執行長兼管理合夥人，這是一家與Google有合作密切的創投公司，主要大力投資人工智慧、醫療保健和生命科學，完全承襲Harrison過去實務經驗。Section 32在美國東西部海岸都有業務，一共管理23 億美元的資金，公司自2017 年以來已透過五隻基金籌資，其最新的基金是2023年10月完成募集一檔價值 5.25 億美元的基金。
Section 32已經投資大型語言模型公司Cohere和生物軟體公司Inceptive，創辦人都是 Transformer 模型的原始作者之一，同時，該公司也是BigHat Biosciences的投資者。這家蛋白質療法新創公司的共同創辦人Mark DePristo是 Google Brain 基因組學團隊的負責人。Section 32 還投資遊戲角色生成新創公司Inworld AI和內容創作公司Metaphysical。另外，它還投資氣候技術新創公司Phaidra和量子計算公司Sandbox AQ，以及支援人工智慧的數據標籤的Scale AI，在資安方面，Section 32 投資Stairwell和Endor Labs。
人工智慧在各領域的應用潛力成為投資重心
當然，人工智慧還是其主要投資領域，公司認為儲存和處理能力變得越來越便宜，同時，模型變得更好，晶片組和處理能力變得更便宜，儲存變得再更便宜，這形成一個飛輪模式，讓這些經過大規模培訓的大型語言模型能不斷降低成本與提升功能，而GPU 緊缺問題將在未來 12 到 18 個月內緩解，模型成本也會下降。看到人工智慧從 Transformer 方法歷經成為神經網路、卷積神經網路和其他方法，而現在是大型語言模型和生成方法。在醫療保健和計算生物學領域，Section 32 也積極挖掘人工智慧在藥物發現和分子工程方面的應用，讓人工智慧有能力創造出具更好效果、具有更低的毒性、更好穩定性、更高的組織變異性，或更高的功效的分子，這些新創無疑是公司積極投資的標的。
當然，如果從另個角度看，這種前員工與前公司共同投資有幾大好處，首先，Section 32可以獲得更多案源，新創也更願意正向看待這個投資生態，無論是文化、過去與前公司連結，或是對既專業技術的掌握、市場商轉的可能性都具備信服力。此外，Google也能成為Section 32投資人，讓創投資金不虞匱乏，最後，Section 32也可視為一種外部創新觸角，幫助Google掌握更前端的技術或是應用，來強化未來要與微軟等科技巨頭的AI大戰。而我們從Google的投資風格中也能一窺Section 32的做法：
- 投資最優秀的企業家：Google Ventures 尋找具有新鮮和原創想法的企業家，他們投資從消費互聯網到醫療保健等各產業的公司。
- 關注大市場：Google Ventures 投資於攻克大市場的公司，他們希望支持有潛力發展成為大型企業的公司。
- 打造出色的產品：Google Ventures 專注於打造出色產品的公司，他們希望支持那些有潛力打造人們喜愛的產品的公司。
- 幫助新創公司成長：Google Ventures 為其投資組合公司提供的不僅是財務支援，他們提供指導、資源和聯繫，幫助新創企業成長並取得成功。
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