ここ数週間、PayPal傘下のHoneyは、取引のための最適なクーポンコードを見つけると主張する、議論の中心になっています。ツールは、クリエイターが動画で投稿した製品リンクの属性を変更することで、密かにアフィリエイト収入を得たとされています。問題の中心には、アフィリエイトリンクの動作と、ユーザーが購入した際に最後のリンクを持っている人にお金が行く仕組みがありました。 元Vercel社員のSteven Teyは、オープンソースのURL短縮サービスとリンクトラッキングサービスを提供するDub.coが、この問題を解決できると考えています。これにより、クーポンコードを使用する必要がなく、リンクに埋め込むことができます。 同社は、クリエイターが独自のリンクを作成できるようにするアトリビューションおよびアフィリエイト製品を構築しています。そして、ユーザーはその特定のリンクを使用した場合にのみ割引を受けることができます。 “我々は、アトリビューションをより透明にし、Honeyのスキャンダルのような状況を避けるため、クリエイターや企業がそれを盗むことができる状況を避けることを望んでいます”、TeyはTechCrunchとの通話で述べました。 Teyは、VercelでオープンソースのURL短縮サービスを提供する一方、リンクトラッキングも追加しました。このプロジェクトは、Vercelが出荷している製品をより良く理解するために構築されました。結果として、Dub.coは完全なSaaSサービスとなりました。Teyは2023年後半にVercelを辞め、同時期に会社を立ち上げました。 彼は、Dub.coを立ち上げた後、アフィリエイト業界が時代遅れで混乱しており、カスタマイズ用のツールがほとんどないことに気付きました。そこで、リンクトラッキングの領域には、URL短縮サービス以上のものがあることを理解しました。 会社の主要な収益源は企業や事業体ですが、リンクを短縮してトラッキングするための無料プランも提供しています。特に、このスタートアップは、マレーシア政府と協力して、当局向けにリンク短縮とトラッキングを構築するためのオープンソース側を活用しています。また、Twilioなどの企業は、Dub.coのSaaSホステッドバージョンを使用し、リンク、キャンペーン、イベントをトラッキングするためにそれをカスタマイズしています。さらに、Huberman LabsのようなYouTubeチャンネルもDubのソリューションを使用してアフィリエイトをトラッキングしています。 Dub.coは今週、Conversionsという新製品を発表しました。これにより、リアルタイムのマーケティングクリックから登録や売上げに変換されるかを追跡できます。スタートアップは、これにより企業が顧客獲得コスト、維持率、および顧客の生涯価値などの詳細なメトリクスを追跡し、マーケティングの収益をよりよく理解できると述べています。Dub.coはまた、ShopifyやStripeなどのツールと統合して、変換をよりよく追跡できるようにしています。 OSS Capitalの創設者であるJoseph Jacksは、Dub.coはオープンソースの特性、より良いユーザーエクスペリエンス、およびデザインにより競合他社よりも優位に立っていると述べました。 会社は、OSS Capital、VercelのCEO Guillermo Rauch、Balaji Srinivasan、デザインサービスFramerの創設者であるJorn van DijkとKoen Bok、元FacebookデザイナーのSoleio、Vercel、Perplexity、Figmaの初期支援者であるCal.comのCEO Peer Richardsonなどから200万ドルを調達しています。 “リンクはWebの基盤です―これにアトリビューションを組み合わせると、アドレス可能なマーケットは膨大であり、少なくとも数十億の規模です”、Jacksは電子メールでTechCrunchに語りました。 “短縮リンクをアトリビューションエンジンに変えることで、Dubはマーケターが自社のマーケティング支出のROIをどれだけ理解できるかという古典的な問題に答えるのに役立ちます―実際の変換データに基づいて支えられます。” 元記事はこちら

AIの開発と運用がますます高コスト化しています。今年、OpenAIのAIの運用コストは$70億に達する可能性があり、一方、AnthropicのCEOは最近、$100億を超えるモデルが近日登場する可能性があると示唆しています。sourcesource AIをより手頃にする方法を模索中です。 一部の研究者は、既存のモデルアーキテクチャを最適化する手法に焦点を当てており、他の人々は、拡張可能な価格で提供する可能性が高いと考える新しいアーキテクチャの開発に取り組んでいます。 カラン・ゴエルは、後者のグループに属しています。共同設立したスタートアップCartesiaで、ゴエルは、大量のデータ（テキスト、画像など）を一度に処理できる新しい高効率モデルアーキテクチャと呼ぶ「state space models（SSMs）」に取り組んでいます。 「私たちは、真に有用なAIモデルを構築するために新しいモデルアーキテクチャが必要だと信じています」と、ゴエルはTechCrunchに語りました。「AI業界は競争が激しい場所であり、最高のモデルを構築することが成功への鍵です」。 学術的ルーツ Cartesiaに加わる前、ゴエルはスタンフォード大学のAIラボの博士課程学生で、コンピュータ科学者クリストファー・レイなどの指導のもとで働いていました。スタンフォードでゴエルは、同じラボのフェローであるアルバート・グーと出会い、2人はSSMにつながるものを概説しました。 その後、ゴエルは、Snorkel AI、その後Salesforceでアルバイトをし、一方、グーはカーネギーメロン大学の助教授になりました。しかし、グーとゴエルはSSMを研究し続け、アーキテクチャに関するいくつかの画期的な研究論文を発表しました。 創設チームにはレイも含まれるCartesiaは、おそらく最も人気のあるSSMであるMambaの多くの派生物に関わっています。昨年12月、グーとプリンストン大学のトリ・ダオは、研究用プロジェクトとしてMambaを始め、その後のリリースを通じて磨きをかけています。 Cartesiaは、Mambaの上に構築されるだけでなく、独自のSSMsをトレーニングしています。すべてのSSM同様、CartesiaのモデルはAIに一種の作業メモリのようなものを提供し、計算リソースを引き出す方法において、モデルをより速くし、潜在的により効率的にします。 SSMs vs. transformers 今日のほとんどのAIアプリは、ChatGPTからSoraまで、トランスフォーマーアーキテクチャを採用しています。トランスフォーマーがデータを処理する際、何かと呼ばれる「隠れ状態」にエントリを追加して、処理した内容を「記憶」します。たとえば、モデルが本を読み進めると、隠れ状態の値は本の中の単語の表現となります。 隠れ状態は、トランスフォーマーが非常にパワフルである理由の一部ですが、その非効率性の原因でもあります。たとえば、トランスフォーマーが読み込んだ本について一言述べるには、モデルは隠れ状態全体をスキャンする必要があります。これはまるで本全体を再読するような計算上の要求があります。 一方、SSMは、すべての以前のデータポイントを一種の要約に圧縮します。新しいデータが入力されると、モデルの「状態」が更新され、SSMは以前のデータのほとんどを破棄します。 その結果、SSMは大量のデータを処理し、特定のデータ生成タスクでトランスフォーマーよりも優れたパフォーマンスを発揮することができます。推論コストが現状のようになるにつれ、これは魅力的な提案となります。 倫理的懸念 Cartesiaは、外部組織や内部とのパートナーシップを通じてSSMを開発するコミュニティ研究所のように運営しています。同社の最新プロジェクトであるSonicは、声を複製するSSMであり、新しい声を生成し、録音された音声のトーンやリズムを調整することが可能です。 製品を迅速にリリースしてきたCartesiaですが、他のAIモデルメーカーが直面してきた倫理的問題にも遭遇しています。 Cartesiaは、最低限、いくつかのSSMをThe Pileという著作権侵害された本を含むオープンデータセットでトレーニングしています。多くのAI企業は、Fair Use原則が彼らを侵害の主張から保護すると主張していますが、それでも作家たちは、MetaやMicrosoftなどがThe Pile上のモデルをトレーニングしているとして訴えています。 Cartesiaは、Sonicベースの音声クローナーに対する明確なセーフガードがほとんどないようです。少し前に、昔の副大統領カマラ・ハリスの声クローンを作成することができました。Cartesiaのツールでは、スタートアップの利用規約に同意することを示すチェックボックスのみが必要です。 Cartesiaのデータの取り扱いは、市場に影響を与えていないようです。少なくとも、Cartesiaが技術的優位にある間は。GoodcallのCEO、ボブ・サマース氏は、Sonicを選んだ理由として、遅延時間が90ミリ秒未満の唯一の音声生成モデルであると述べています。 現在、Sonicはゲーム、音声吹き替えなどに使用されていますが、ゴエルは、SSMができることの一部しか見ていないと考えています。 そのビジョンは、どんなデバイスでも実行でき、テキスト、画像、ビデオなどの任意のモダリティのデータをほぼ即座に理解し、生成できるモデルです。この方向に向かって、Cartesiaは今年、リアルタイム翻訳などのために携帯電話やその他のモバイルデバイスで最適に動作するよう最適化されたSonic On-Deviceのベータ版をリリースしました。 Sonic On-Deviceに加え、Cartesiaは、異なるハードウェア構成に適したSSMを最適化するためのソフトウェアライブラリであるEdgeや、Reneというコンパクトな言語モデルも公開しました。 「私たちは、どんなデバイスでも動作し、巨大なコンテキストに対して推論できるリアルタイムインテリジェンスを開発することを目指す、GO-TOなマルチモーダル基本モデルになることを長期的なビジョンとしています」とゴエル氏は述べています。「技術面、誤用、バイアスなど、様々な側面のテストを行う専門チームを持っています。さらには、モデルの安全性と信頼性を追加で独立して検証するための外部監査者とのパートナーシップを確立しています... このプロセスは継続的に洗練される必要のあるものであることを認識しています」。 発展途上のビジネス ゴエル氏によれば、数百の顧客がSonic APIアクセスを支払っており、これはCartesiaの主要な収益源であり、オートメーション呼び出しアプリGoodcallも含まれます。 CartesiaのAPIは、最高で月間800万文字まで無料で読み上げ、最も高価なプランは1か月につき800万文字までのために$299です（Cartesiaは、専用サポートとカスタム制限付きのエンタープライズティアも提供しています）。 Cartesiaは、デフォルトではカスタマーデータをモデルのトレーニングに使用しています。これは珍しくない政策ですが、プライバシーに配慮したユーザーには望ましくない可能性があります。ゴエル氏は、ユーザーが望む場合にはオプトアウトでき、大規模な組織向けにはカスタムの保持ポリシーを提供していると述べています。 Cartesiaのデータ手法は、ビジネスに実害があるようには見えません。少なくとも、Cartesiaが技術的な優位性を持ち続ける間は。GoodcallのCEO、ボブ・サマース氏は、いつも以上のツールであるSonicを選んだ理由として、90ミリ秒未満のレイテンシーがある唯一の音声生成モデルであると述べています。 今日、Sonicは、ゲーム、音声吹き替えなどに使用されています。しかし、ゴエル氏は、SSMができることの一部しかできていないと考えています。 彼のビジョンは、どのデバイスでも実行し、文書、画像、ビデオなどの任意のモダリティのデータをほぼ即座に理解し、生成できるモデルです。この方向に向かって元記事はこちら

2月にRedditの共同創設者であるアレクシス・オハニアンは、「Pawn Stars」のプロデューサーであるブレント・モンゴメリー氏と元The Athleticの総支配人であるエヴァン・パーカー氏と共に、Mantelを立ち上げました。このソーシャルネットワークは、スポーツカード、TCG（トレーディングカードゲーム）、コミックブック、コイン、切手、スニーカー、腕時計など、コレクターが最新の発見を共有することができるようになりました。 最初はウェブ上のみで利用可能でしたが、Mantelは水曜日にモバイルアプリをローンチし、コレクターが同好の志を持つ愛好家と簡単につながる手段を提供しています。App StoreとGoogle Playでダウンロード可能になったMantelは、コレクションに関わる専用スペースを提供し、スポーツカードのグレード付け、市場トレンドの議論など、他の愛好家からのアドバイスを求めたり、追い求めたりすることができます。 特筆すべき機能の1つに、「Mantelpiece」というデジタルディスプレイケースがあります。ここではユーザーがお気に入りのコレクションを展示し、トレードに興味を引き寄せることができます。アプリにはストリーク、投票、バッジなどの要素を取り入れたゲーミフィケーションも組み込まれています。メインフィードだけでなく、他のコレクターからの投稿を見ることができる他、市場レポートや業界の影響者からの洞察を含むさまざまなコンテンツにもアクセスできます。 市場調査会社Market Decipherによると、2024年のコレクタブル市場規模は4926億ドルで、年間成長率は9.2%である。コレクション関連のアプリは多数存在していますが、ほとんどが販売を優先しています。これは、単に発見を展示し新しい友達と会ったりしたいと考える人々を妨げる可能性があります。また、多数のソーシャルネットワークアプリが存在する中で、Mantelは他の主流プラットフォームとは別に自分の収集活動を行いたいハードコア愛好家向けをメインターゲットとしています。 創業者およびCEOのパーカー氏はTechCrunchに対して、「コンテンツについてコレクタブルスペースには素晴らしいものは何もない」と述べ、「私は私たちがやっていることを何もしているコレクタブルスペースの誰も見ていない」と語っています。 Mantelのプラットフォームでは引き続き取引や販売が許可されていますが、重視されているのはコミュニティと共有です。2025年にはアプリがStripe統合とプライベートメッセージングを導入し、ユーザー間の売買をサポートする予定です。ただし、eBayやCardsHQなどの競合他社で市場が飽和しているため、アプリ内マーケットプレースの開発は計画されていません。 この3人のチームは、自身が楽しむであろうプラットフォームを開発するため、共通の収集への情熱をもってMantelを創設しました。 パーカー氏は、「私は常に"コレクターの遺伝子"を持っていました。スポーツカードや記念品、おもちゃや腕時計など、あらゆるものを収集してきました。The Athleticを離れた後、私はオハニアン氏とモンゴメリー氏に出会い、彼らも私と同じ情熱を共有していた」と説明しています。 「アレクシスは大のコレクターであり、ブレントは学生時代に野球カードなどを売ってお金を稼いできた人物で、その後『Pawn Stars』のアイデアを思いつき、自身のキャリアの多くを収集の世界に費やしてきました... は、Redditの世界からよく知っているアレクシスにとってもコミュニティのために非常に良いものです」とパーカー氏は語っています。 創業チームだけでなく、MantelはCourtside Ventures、Cosmic Venture Partners、スティーヴ・アオキのAoki Labs、スイッチ・ベンチャーズ、VaynerFund、元WNBA選手のキャンディス・パーカー、The Athleticの共同創設者であるアダム・ハンスマンからの顕著な投資家支援を受けています。OhanianのSevenSevenSixとMontgomeryのWheelhouse Entertainmentもこのプラットフォームに投資しています。 Mantelはユーザー数の正確な数を開示していませんが、数千人のユーザーがいると述べています。これらのユーザーは平均して1か月に30以上のコメントや投稿を行い、月に100回以上コンテンツに参加しています。プラットフォームには「何万もの」投稿があります。 アプリは無料でダウンロードできますが、広告掲載や一部のグループを有料化するなどの収益化オプションを検討しています。 元記事はこちら

データに関しては、おそらく他のどの分野よりも、そして健康産業においてはさまざまなシロからそれほどの量があると言えるでしょう。 Epic、Cerner、Athenaなどのベンダーが保有する電子健康記録（EHR）には何億もの患者レコードがあります。保険会社は被保険範囲、払い戻し率、患者のデモグラフィックデータなど、幅広いデータセットを保持しています。薬局や研究所は、服薬状況や診断結果に関するさらなるデータポイントを提供しています。 過去10年ほど、複数の企業が健康システムやケア設定全体にまたがる患者データを統合しようと努力してきましたが、いくつかの投資家によると、サンフランシスコを拠点とするInnovaccerはこの分野でトッププレイヤーとして浮上してきたとのこと。 Innovaccerは現在、米国のトップ10の医療システムのうち6つを顧客としており、保険会社、製薬会社、政府機関にプラットフォームを提供する点で進展を遂げています。 同社は既に、バリューベースケア、人口健康管理、顧客関係管理（CRM）のためのアプリケーションスイートを提供しており、すべてが同社のクラウドベースのインフラストラクチャに基づいて構築されています。 そして今、Innovaccerは、AIメディカルスクライブや先行承認の簡素化ツール、拒否された請求をサポートする別のツールなど、複数のAIコピロットやエージェントを導入する計画を立てています。 Innovaccerの共同創業者兼CEOであるアビナブ・シャシャンクは、「健康AIソリューションのワンストップショップになるという大きな野望をサポートするために、同社はBキャピタルグループ、バナーヘルス、ダナハーベンチャーズ、ジェネレーションIM、カイザーパーマネンテ、M12を含む投資家から2億7500万ドルのFラウンドを調達しました」と述べています。 このラウンドには、主要な部分と副次的な部分の両方が含まれており、シャシャンクによると、資金の約35%は会社のシードおよびシリーズA投資家に一部の流動性を提供するために割り当てられています。この副次部分にもかかわらず、これによってInnovaccerの成長の次の段階を支援するにはまだ十分なキャピタルが確保されています。 会社は最新の評価を開示することを辞退しましたが、ディールに詳しい情報源によれば、主要な資金調達のポストマネー評価は約34億5000万ドルです。これは、2021年末に前回1億5000万ドル調達した際の34億2000万ドルの評価から僅かに上昇しています。副次取引では、会社の評価が主要取引に比べて大幅に割安であったと思われますが、その評価は明らかではありませんでした。 先月のTechCrunchのレポートが、Innovaccerがリード投資家としてカイザーパーマネンテとの協議により2億5000万ドルを調達する交渉中であることを確認しています。 ヘルスケアのデータファブリック Innovaccerは2014年に、あらゆる種類の企業向けのデータを統一することを目指して設立されました。しかし、3年後、会社は健康療法に専念することを決定しました。 「ヘルスケアはインターネット以前の時代に生きていました。存在していた情報のつながりを持つファブリックはありませんでした」とシャシャンク氏はTechCrunchに語っています。 そのため、Innovaccerは、自社プラットフォームをあらゆる主要EHRシステムに接続することでデータインフラを構築することを決意しました。同社はこの接続を構築に約2年と1億ドル以上を費やしたとシャシャンク氏は述べています。 シャシャンク氏は、InnovaccerはIPOに目標を置いているが、同社が年間総合収益（ARR）で4億ドルから5億ドルを創出するまでは、その道筋を真剣に検討しないだろうと述べています。 現在、会社は自社インフラストラクチャレイヤーの上にAIアプリケーションのプラットフォームを作成することに焦点を当てています。シャシャンク氏は、顧客が多くの異なる企業からAIツールを購入する代わりに、すべてのAIニーズにInnovaccerを選択することを望んでいます。 このビジョンは投資家に共鳴しています。最初にM12のマネージングディレクターであり、現在は投資家であるBAM Corner Pointの共同設立者兼マネージングパートナーであるラシュミ・ゴピナートは、AIソリューションの統合に積極的である点で同社を称賛しています。 「生成的AIで見ている急速な進歩は、同社の巻き返しや勢いを大きく推進するでしょう」と彼女は述べています。 Innovaccerは、自社内で一部のAIソリューションを開発し、有望な他のAI製品と提携するか買収する計画です。 シャシャンク氏は、同社がビジョンを成功させれば、5年以内にInnovaccerが最大のヘルスケアビジネスになる機会があると述べています。そして彼は「祈る」と付け加えました。 元記事はこちら