第三百五十四章 觉得自己又行了 (第1/3页)

    五月十一日，周二，早上八点四十。

    美国西海岸，硅谷。

    Nexus AI的CEO瑞恩推开办公室的门，大步流星地走进来。

    站在走廊里的几个员工见CEO过来，打了声招呼，瑞恩笑着回应。

    谁都看得出老板心情不错——不，是非常好。

    瑞恩今天有两场会：一场内部，一场外部，都很重要。

    他走进办公室，打开电脑，想在开会前再把关键数据过一遍。

    Nexus AI起步较晚，用户量和市场占有率一直不如OpenAI；想在这场AI竞赛中弯道超车，就必须另辟蹊径。

    公司内部探讨过许多方向，瑞恩力排众议，选了最不被看好的一个——专注B端市场，专注编程能力。

    大模型出现后，编程始终是最受关注的应用领域之一，完成度却一直不高。ChatGPT能生成代码，可程序员用过后往往只给出两句评价：“这个还不够好”“只能干简单的活”。

    瑞恩却从中看到了机会：正因为OpenAI还不够好，才给了Nexus AI机会。

    训练金星模型时，团队花了很大力气提升编程能力；中国团队推出编程智能体工具御风后，他们第一时间学习其优势，推出了功能相近的Nexus Atlas。

    Atlas推出后，OpenAI和谷歌还在媒体上与Nexus AI打过嘴仗，说这算不上创新，中国的团队才是第一个做出来的。

    但市场很快证明，优秀软件的本地化版本有价值，而且价值很大。

    御风很好用，却有一个大问题——从工具到模型，全套都来自中国。

    美国企业绝不会允许自己的代码被上传到中国的服务器。

    Atlas在美国企业用户中的使用量随即急速上升，连续三个月增速超过100%。

    另一方面，金星模型在编程上的强势也开始显效。

    金星各项评分虽比GPT-V略差一筹，唯独编程方面更占优势。

    至于排在第一的汤圆？先不提服务器在中国这一问题。汤圆的API只能通过源码科技的几款APP调用，至今没有公开开放。瑞恩猜测，他们的算力缺口很大。

    Nexus AI的算力同样紧张，却仍有不小空间。

    最近，各类编程工具调用金星模型API的用量持续暴涨。三月底发布至今不过两个月，金星模型的API收费已给公司带来去年全年的收入。

    瑞恩坐在座位上，望着

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