AI 公司正吸納投資者的資金，並在公司發展初期確定高企的估值。這種情況讓許多人認為人工智能行業是一個泡沫。

Cohere 的聯合創辦人 Nick Frosst 最近在 TechCrunch's Found podcast 中表示，他不認為人工智能行業是一個泡沫。儘管他承認了這種狂熱，但他認為將其稱為泡沫卻貶低了那些像他自己的 Cohere 一樣為客戶創造真正有用功能的公司。

Frosst 說：“我經常會遇到一些情況，看到有人使用我們的模型，他們啟用了一些以前不可能的全新功能，或者他們自動化了一些使他們陷入僵局且拖延一切的過程。” “這是有形價值。當你擁有如此有用的東西時，泡沫很難完全存在。”

但這並不代表 Frosst 對行業正在建造的所有東西都看好。他認為人工智能不會真正達到人工智能的一般智能，即人類水平的智能，這與 Frosst 的一些人工智能同行如 Mark Zuckerberg 和 Jensen Huang 的敘述顯著不同。他補充說，即使行業達到了那一點，也不會是一段很長的時間。

Frosst 說：“我不認為我們很快會在任何地方有數位神明。” “我認為越來越多的人開始意識到這一點，說這項技術令人難以置信。它非常強大，非常有用。但它並不是數位神明。這需要調整你對技術的思維方式。”

Frosst 說，Cohere 非常嘗試實際看待人工智能技術的能力和不足，並且試圖找出哪種類型的神經網絡能提供最大價值。Cohere 建立其業務模式的方法基於 Cohere 的聯合創始人兼首席執行官 Aidan Gomez 在 Google Brain 工作期間的研究成果。 Gomez 當然以其廣泛的人工智能研究而聞名。他最著名的作品是與人合著的一篇研究論文，該論文為人工智能帶來了轉型模型，開啟了這個 GenAI 時代。但他還在 2017 年與他人合著一篇名為《一模型學習所有》的論文。 Frosst 說，這項研究得出結論，一個全面的大型語言模型比專門為特定任務或來自特定行業數據而訓練的小模型更有用。

如今，Cohere 使用該主要模型作為基礎，為企業客戶構建定製模型。

Frosst 說：“作為人，我們專業化。我們進入特定領域。但我們教育的第一部分只是關於如何使用語言。我們花了很長時間學習如何閱讀和寫作。直到很晚才專注於語言的特定子領域。與神經網相似的情況也發生了。”

儘管認為更大、基礎性的模型將在他的市場中勝出 - 在那些構建此類服務的人中，他並不認為企業公司應該要求他們自己的單一模型完成一切任務：消費者任務、B2B 任務、產品任務。

Frosst 說，想要成功地使用人工智能技術的公司應該專注，並且了解人工智能技術能夠和不能夠做到的。

Frosst 說：“我們對這項技術的用途以及它可以提供的價值感到非常現實，當然，價值非常巨大。但我不認為它會帶來所有人的死亡。因此，我們能夠以實際的方式處理這個問題，這可能使我們免受極端言辭的影響。”