Стартап Flapping Airplanes, созданный год назад, поразил Кремниевую долину впечатляющей командой основателей и миссией найти способы обучения больших моделей с меньшим количеством данных. В среду компания объявила, что привлекла раунд серии А в размере $1 млрд под руководством Index и Lux, предположительно при оценке в $6 млрд.
Этот раунд состоялся всего через девять месяцев после того, как компания запустила посевной раунд на сумму 180 миллионов долларов от GV, Sequoia и Index. В ходе этого начального раунда компания была оценена в 1,5 миллиарда долларов, поэтому ее оценка выросла всего в четыре раза.
Среди других участников нового раунда были ранее покровившие Sequoia, GV и Kleiner Perkins. Инвесторами компании также являются Valor, Atreides, Kleiner Perkins, A* и Nvidia.
Flapping Airplanes была основана Эйданом Смитом и братьями Ашером и Беном Спекторами. Смит — бывший основатель и научный сотрудник Тиля, который во время учебы работал в компании по производству мозговых имплантатов Neuralink. Ашер Спектор был доктором наук по статистике в Стэнфорде, а Бен Спектор был аспирантом по компьютерным наукам в Стэнфорде и основал Prod, когда учился в Массачусетском технологическом институте.
Prod — это почти секретное общество, пятилетний стартап-акселератор, управляемый студентами, который «стал одним из самых мощных инкубаторов талантов в Кремниевой долине», — написал ранее в этом году партнер Sequoia Дэвид Кан, инвестор Flapping Planes, в посте, объясняя, почему он инвестировал. Вместе основатели «строят «лабораторию AGI для молодых людей», как описал это Кан.
Основатели описывают свою работу как “самую полную в мире мегаядерную структуру. Она может выполнять целые обучающие прогоны, выполнять логические выводы, играть в видеоигры и даже делать все три одновременно в одном ядре”. (Ядро — это программа, работающая на графическом процессоре, а мегаядро объединяет множество задач в одну программу.)
Основатели утверждают, что фреймворк «может совмещать вывод с привязкой к памяти и обучение с привязкой к вычислениям», что означает, что он может запускать задачу, которая проводит большую часть времени в ожидании получения данных, наряду с задачей, которая большую часть времени тратит на математические вычисления, поэтому чип редко простаивает. Предполагается, что ИИ едва прикоснулся к тому, на что способны графические процессоры, и они полагают, что он может создавать интеллектуальные системы, «не поглощая половину Интернета».
Цель — системы, обучение и эксплуатация которых обходятся дешевле. «Модель, которая в миллион раз эффективнее данных, вероятно, в миллион раз легче внедрить в экономику», — сказал TechCrunch Ашер Спектор вскоре после запуска стартапа.
Теперь у них есть еще один миллиард долларов, который они могут нанять и попытаться воплотить эту цель в реальность.
Когда вы совершаете покупки по ссылкам в наших статьях, мы можем получить небольшую комиссию. Это не влияет на нашу редакционную независимость.
