Базираната в Сан Франциско компания за анализ на данни Databricks набра зашеметяващ кръг от финансиране в размер на $10 млрд. , който я оценява на $62 млрд. и вероятно я поставя на пътя към първично публично предлагане.

Търгът (в който участват покровителите на OpenAI - Thrive Capital и Andreessen Horowitz) е един от най-големите кръгове на финансиране в историята.

Размерът на кръга на финансиране (технически неговата „Серия J“) показва готовността на инвеститорите да залагат големи суми на компании, за които подозират, че могат да заемат централно място в промяната на новата технологична парадигма. А за да се яхне тази вълна, e необходим по-голям капитал, отколкото в миналото, пише Fast Company.

Умният залог на Databricks върху MosaicML

От години Databricks предлага сигурно място, където предприятията могат да хостват своите данни (и да извършват анализи върху тях). През 2023 г. тя придобива стартъпа за генеративен изкуствен интелект MosaicML с идеята да помогне на клиентите си да създават персонализирани AI модели, които да функционират в същия облак, където вече се намират техните данни. На този фон през март Databricks пусна един от първите плодове от MosaicML - нов LLM, наречен DBRX.

С DBRX Databricks предлага на своите около 12 000 клиенти сигурен облак, в който те да излагат своите данни на усъвършенствани модели на изкуствен интелект. Според компанията това помага да се избегнат рисковете за сигурността при изпращане на патентовани данни чрез API към AI модел, хостван от друга компания.

Японският технологичен конгломерат вече наля 500 млн. долара в последния кръг на финансиране на създателя на ChatGPT

OpenAI получава нова инвестиция от 1,5 млрд. долара от SoftBank

В някои регулирани отрасли, като финансите и здравеопазването, избягването на този риск за сигурността е основен фактор за продажба. Това е част от тайната на успеха на Databricks.

DBRX не е толкова способен, колкото най-съвременните модели като Gemini на Google или GPT-4 на OpenAI, но, както заяви главният изпълнителен директор Али Годжи през март, много предприятия не се нуждаят от гигантски инструменти за видовете приложения, които искат да изпълняват.

Една финансова институция например може да използва DBRX, за да търси признаци на измама сред своите бази данни, а здравните организации могат да използват AI, за да търсят признаци на заболявания в хиляди електронни досиета на пациенти.

Повечето от днешните големи езикови модели изразходват твърде много енергия за решаване на прости проблеми, което коства изчислителна мощ и забавя предоставянето на отговор на потребителя.

DBRX решава този проблем, използвайки дизайн „смес от експерти“, който разделя мозъка на модела на 16 специализирани „експерти“.

AI като услуга, агенти и по-голям фокус върху отговорното използване на технологията са само част от прогнозите на Progress за следващата година

5 прогнози за използването на изкуствен интелект през 2025

Когато се изисква конкретен вид изчисление, „маршрутизатор“ в модела знае към кой „експерт“ да се обърне. Целият модел DBRX съдържа 132 милиарда параметри, но поради това разделение на труда той използва само 36 милиарда във всеки един момент, обяснява Годжи.

За предприятията, които искат да използват изкуствен интелект за ежедневни операции, този стил на LLM архитектура може да намали бариерата за навлизане.

„Това са все още ранните дни на AI“, коментира Годжи в изявление.

„Ние позиционираме Databricks Data Intelligence Platform, за да осигурим дългосрочна стойност и нашият екип е ангажиран да помага на компаниите във всяка индустрия да изграждат интелигентни данни.“