纪要涉及的公司 Veritone (VERI) 是一家成立于2014年的公司，由Ryan Stielberg与其兄弟共同创立，已成功上市，市值达1亿美元 [1]。 核心观点和论据 1. 公司发展历程与业务起源 - 创始人Ryan有25年跨媒体和科技公司的高管经验，曾创立广告技术公司Adforce并推动其上市，后将业务出售给谷歌，负责开拓非结构化数据市场 [2][3][9]。 - 受广告技术中处理大量数据和非结构化数据增长的启发，2012年产生了Veritone的构想，旨在构建一个能处理大量非结构化音频和视频数据的系统，利用认知科学和AI模型挖掘数据价值 [4][10][12]。 2. 核心业务与客户案例 - 核心技术平台为aiWARE，可实现非结构化数据的摄入、存储、索引和智能数据提取，公司主要为大型企业客户服务，在媒体娱乐和商业领域有众多客户，如ESPN和迪士尼 [12][14][15]。 - 以ESPN为例，公司作为其主要AI后端系统，每天摄入其所有内容，实现内容的近实时索引和组织，帮助其实现内容管理自动化，提升节目制作效率和广告投放效果，还能为节目决策提供数据支持 [16][17][22]。 - 公司在媒体娱乐和商业领域已建立可持续增长的业务，去年代表客户处理了近6000万的音频视频，约11PB的数据，且平台具有跨平台兼容性 [25][26]。 3. 业务转型与现状 - 公司最初想构建基础设施并开放API，但因行业不成熟，在2018 - 2022年期间转向构建终端应用，目前约6000万美元的收入来自基于aiWARE的终端应用 [29][30][31]。 - 过去因分散投资和市场变化，公司发展受阻，通过出售传统媒体机构Veritone One，回归纯AI业务，目前已完成转型 [33][34][36]。 4. 新业务增长点 - Veritone Data Refinery (VDR) - 随着AI训练数据需求的指数级增长，预计未来5 - 7年市场规模将达170亿美元，公司受Shutterstock的启发，于2024年11月推出VDR，目前已产生约1000万美元的业务管道 [37][41][42]。 - VDR利用公司多年积累的大量清洁音频和视频数据，为客户准备训练数据，同时与模型开发公司和超大规模企业合作，寻找和准备新数据集，预计2025年及以后将成为公司重要的收入来源 [44][45][46]。 5. 公共部门业务 - 公司将aiWARE技术应用于公共部门，帮助州和地方执法部门、国防部等机构处理大量音频和视频数据，加速案件调查，同时保护公民身份信息，如在FOIA请求中对视频进行模糊处理和声音更改 [53][54][55]。 - 进入公共部门市场耗时较长，但已取得进展，预计2025年将实现公共部门业务的增长 [56]。 6. 公司优势与市场价值 - 公司拥有大量企业级AI客户和终端用户，解决方案对商业和公共部门至关重要，客户留存率高达90%，如NCAA签署了5 + 3年的合作协议 [57][58]。 - 在清理业务过程中，公司保留了所有核心资产和业务线，认为公司是纳斯达克最被低估的股票之一，有望在未来实现价值回归 [59][60][62]。 其他重要但可能被忽略的内容 - 创始人Ryan在广告技术领域的早期经历，如创立Adforce和在谷歌的工作，为Veritone的创立和发展提供了技术和市场洞察力 [3][4][9]。 - 公司在发展过程中曾涉足能源网格优化业务，但因预算问题未取得成功，导致资源分散和发展受阻 [32]。 - 数据准备在AI训练中的重要性，通过Scale AI的例子强调了数据准备的关键作用，以及公司进入数据精炼业务的战略意义 [39][40]。 - 公共部门业务中，公司进入联邦市场需要获得FedRAMP授权，这一过程耗时较长，但成功进入后将为公司带来新的增长机会 [56]。