从Adobe CTO到AI独角兽创始人:这个印度人要用AI重构内容营销

2023-08-26
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成立1年半的Typeface,估值已超10亿美元。

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创业邦(ID:ichuangyebang)原创

作者丨适道

硅谷对AI的疯狂不断印证在数字上,Typeface就是其中一员。

今年2月,Typeface斩获了6500万美元A轮融资,紧随其后又成功募集了1亿美元B轮融资,目前估值一飞冲天,超过了令人惊叹的10亿美元。

不仅如此,Typeface背后的投资人名单堪称“豪华阵容”,Salesforce Ventures、Lightspeed、GV(Google Ventures)、M12(微软旗下风险基金)、Madrona等巨擘纷纷加盟,共同见证了这个崭新创业项目的光芒四射。

Typeface正在通过其构建的生成式人工智能平台,为企业客户掀开新篇章,赋予他们自动生成个性化内容的强大能力。企业客户能够基于私有数据,通过平台的AI技术,灵活创造出丰富多彩的品牌数字资产。

无需担忧集成难题,Typeface的产品还能无缝地嵌入企业客户的现有工作流程中,每个客户都能享有专用的AI模型定制服务。这不仅确保了AI模型与企业业务的高度匹配,还严格保障了数据安全。

通过Typeface的魔力,企业可以瞬间将自己的品牌内容扩展到以往的10倍,激发用户参与度,实现内容营销的最大化效益。这一切的背后,正是Typeface的创始人Abhay Parasnis,Adob前CTO,一位将云计算业务推向巅峰的奇才,一位从微软和甲骨文走来的全球知名云计算专家。

而这还只是开始。接下来,我们将深入探索Abhay Parasnis的职业生涯,揭示他的创新之路。

图片10年微软生涯,打造了OneDrive和Azure

Abhay Parasnis是一个追求本质的人,从硬件到软件,他都希望弄懂其底层的运作方式。他的核心理念是:持续创新是企业破局并领先的方式。这个核心理念是在他职业生涯中逐渐积累形成的。

在印度著名的浦那工程学院(COEP)完成电子与通信工程的学业后,Abhay Parasnis来到美国。1996年起,他在IBM担任研究工程师,参与打造了JavaBeans扩展,为还处在早期的Java生态做出了开拓性贡献。

2002年,Abhay Parasnis开始了接近10年的微软生涯。他从0到1搭建了微软的云计算业务,成为了全球顶尖的云计算专家。

Abhay Parasnis的微软职业生涯分为三个阶段。

第一阶段,他作为主要的负责人,搭建了微软的业务流程平台,Windows Workflow Foundation。

第二阶段,他与微软首席软件架构师Ray Ozzie共同创建了Windows Live Mesh,其核心的Live Mesh技术成为OneDrive的重要组成部分。

2009年起,进入第三阶段,Abhay作为Microsoft Azure云业务的创始成员和总经理,领导了Windows Azure AppFabric的创建,包括关键的Azure服务,如ServiceBus、Azure Active Directory、Azure BizTalk Services、AppFabric等。

2012年,Abhay Parasnis离开微软后,担任甲骨文SVP,总体负责其公有云业务。

2015年,Abhay Parasnis成为了Adobe的新任CTO和平台技术与服务高级副总裁,帮助Adobe将它们刚开始搭建的云软件业务发展壮大。

自Abhay Parasnis进入Adobe,这家公司的云软件业务,尤其是数字媒体业务进一步成长。

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从2016年起,Adobe的收入接连创造历史新高。2016年,总收入58.5亿美元,2017年超过70亿美元,2018年达到90.3亿美元。在这个阶段,Adobe收入增长的主力,一直是数字媒体业务,它从2015年的31亿美元,增长到了2018年的63亿美元。

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2017年,Adobe在Abhay Parasnis的推动下在云软件方面与微软达成深度合作(Abhay Parasnis在微软任职期间主导的正是云业务),例如Adobe Campaign与Microsoft Dynamics 365的结合,以及Adobe Analytics与Microsoft Power BI的结合。

图片AI将在未来10年主导软件行业

在助推云软件业务迅速增长的同时,Abhay Parasnis也开始帮助Adobe布局AI技术。

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2016年秋天,Adobe的AI工具 Adobe Sensei (Sensei 在日语里是老师的意思)推出,它是人工智能服务和语音驱动的虚拟助手,嵌入到Adobe 旗下各个基于云的软件服务中,能够指导用户像专业人士一样编辑照片和视频。

除了Adobe Sensei 外,Adobe的AI多媒体编辑功能相当强大,能够实现静态图片变动态图片,图片变视频,自动视频剪辑,自动抠图等相当“炸裂”的高级功能。

Abhay Parasnis在接受媒体采访时表示:“我们正在进行一次比云计算更大的转换,这个转换关乎企业生死。将人工智能的力量与沉浸式媒体和新型体验相结合,可以完全改变软件在行业中的角色。我们相信,人工智能是未来10年主导软件行业走向的决定性力量。”

2019年底,Adobe发布了手机应用程序 Photoshop Camera,人们用最简单的操作,就能完成精美的视觉滤镜和特效。

Abhay对Business insider说:“人工智能将Adobe的产品‘民主化’,它大幅降低了用户的学习难度,让人们的创意和生产力10倍、100倍的提高。视觉创意不再是专业动画师和专业设计师的专利,普通人也可以借助人工智能驱动的创意工具讲述自己的故事。”

谈到人工智能在Adobe的定位,Abhay认为Adobe不会与Facebook、谷歌这样的公司在通用人工智能上竞争,它专注的是针对某些细分领域应用的“狭义人工智能”,对于Adobe显然是和创造力有关的人工智能, Photoshop Camera就是一个典型的例子。

Abhay更进一步表示,他的目标之一是利用AI提升Adobe产品的能力,让未来的产品颠覆现有的产品。

“与其让别的公司颠覆我们,不如自我颠覆。” Abhay如此强调。

2021年,在云软件和AI的加持下,Adobe的市值达到3000亿美元,成为全球最大的软件公司之一。

显然,在创立Typeface之前,Abhay Parasnis已经在云软件和AI领域有了足够深厚的认知和实践积累,他也深刻的理解AI对于软件,尤其是对企业级软件的作用。这些认知和经验帮助他在创立Typeface时打造企业营销场景的AI内容生成平台奠定了基础。

图片Typeface的创业想法和创业原动力

Abhay Parasnis于2022年初离开Adobe,创立Typeface。在这个时间点,像ChatGPT、Stable Diffusion这样的生成式AI的杀手级应用还没有出现。

Abhay Parasnis创立Typeface的原动力,来自于他对行业拐点到来的希望。

“对于内容产业,我深深地希望,也确信会有一次范式转移级别的变革到来。我不希望因为没有深入参与到这次变革中而留下任何遗憾。” 他在近期与自己的投资人Madrona董事总经理S. Somasegar对谈时袒露心声。

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Abhay也与Somasegar分享了Typeface创业想法的诞生过程:“在Adobe的角色让我有机会深入了解很多处在数据世界、内容和创新世界的客户。我的一个观察,促使了Typeface的诞生。

过去十年,对于企业用户,数据架构经历了一次巨大的变革。大数据开始崛起,诞生了Spark这样的生态系统,也诞生了像Snowflake、Databricks这样技术创新、成长迅速的独角兽和上市公司,整个技术架构和生态中发生了翻天覆地的变化。

但是,大多数公司的内容技术堆栈却没有经历这种级别的重新发明或者颠覆性发展。

虽然已经有TikTok、YouTube、Instagram、Netflix这样创新的内容平台出现,但是内容生产的基本技术架构没有变化。不像数据技术堆栈,从企业级架构到开源生态,都发生了根本性改变。

我特别期待一个范式转移级别的变化出现在内容技术领域,而生成式AI就是带来这个范式转变的关键力量,它让我重新想象企业的内容生命周期。

现在的内容生产存在悖论。如果要制作个性化、高质量的内容,就需要专业的创意人员和机构,这种模式成本高,速度慢。

很多TikTok 或Instagram上的内容,可以用简化的工具以很快的速度制作。但是这些内容的质量就受到限制。

Typeface希望将高质量的、速度慢的内容制作和相对低质量但速度快的内容制作统一,满足所有人的需求。这就是我们的原点,而生成式AI就是我们在技术上的燃料。”

图片Typeface的创新原则

生成式AI正处于快速创新周期,每几个月,可能就会有一些公司或技术被颠覆和淘汰。Typeface怎么在这股快速变化的潮流中保持领先?

Abhay Parasnis分享了他的创新心法:“总的来说,这是一个不断调整和学习的过程,我们会遵循几个原则。

首先,如果你想成为一个细分领域的领导者,就要时刻追踪前沿技术。我们有一个专门的团队在做这件事。但是,在追求前沿时也要屏蔽噪声,分辨哪些是必须关注的根本性转变,哪些是可以忽略的波动。

其次,我会提醒自己和团队,我们的工作不仅是运用新框架、新技术和新模型,而且要真正去弄懂企业客户需要的是什么,并把新技术与产品、体验结合起来,解决问题。

例如,我们不会纠结到底用传统AI技术还是生成式AI技术来解决客户的问题。(通常情况下,生成式AI可以解决得更出彩。)

也不会纠结500亿参数的模型和3000亿参数的模型哪一个更好,而会思考这些模型对于客户以及客户的实际应用场景是否有价值。

最后一个原则尤其重要:对于企业用户,它们一方面会关心最光鲜,最“性感”的生成式AI技术或案例展示,同样也非常关心AI技术的合规性、安全性、管理难度。

我们一方面要保证自己的AI技术是最具有创新性的,另一方面也要让它们无缝的嵌入企业客户的主营业务中,让技术转换的成本尽可能小。”

图片生成式AI带来的范式转变

相比万亿市场的云计算,我们正处于AI革命的边缘,那么这次生成式AI与互联网、云计算等历次技术浪潮有何不同?

Abhay Parasnis认为这一次AI浪潮的范式转变,体现在三个方面:“第一,此前计算机为我们带来了高性能计算,进而推动了工作流程的高效率和自动化。大语言模型让计算机变得会看、会听,有了感知和理解真实世界的能力,它们成为我们工作和生活中的个人助手。我认为AI推动了计算设备在我们工作生活中的角色转换。

第二,生成式AI让我们可以用更自然的方式与计算设备(电脑,手机,平板等)互动。iPhone带来的多点触控让我们可以摆脱鼠标和键盘,用屏幕直接操控;而AI驱动的自然语言理解,让我们可以直接用声音或其他表达方式对设备进行更直观的掌控和操作。

最后,我认为生成式AI将对整个经济,各个行业的公司进行重塑。

现在大多数公司的IT、云系统和企业应用是孤立的,企业用户需要从多个系统中分别提取数据和洞察力,才能进行全面的决策。

在我的认知中,生成式AI可以将这个复杂的过程简单化。它可以将自己的能力与整个系统结合,然后让企业用户可以直接使用自然语言交互获得洞察力,让决策的边际成本大幅度降低。随着生成式AI在企业各个环节的不断深入,它将从根本上重塑企业,包括但不限于决策等各个方面。

本文由创业邦与聚焦创投市场的品牌咨询公司赋雅FOYA联合出品,每周为大家带来热门的海外独家兽故事。

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