Flapping Airplanes prikupio milijardu dolara za efikasniju AI obuku
AI startap Flapping Airplanes prikupio je milijardu dolara u rundi Serije A koju su zajednički predvodili Index i Lux, uz prijavljenu vrednost kompanije od 6 milijardi dolara. Devet meseci nakon pokretanja, kompanija je tako podigla vrednovanje četiri puta u odnosu na početnu rundu od 180 miliona dolara, kada je bila procenjena na 1,5 milijardi dolara.
U novom finansiranju učestvovali su i raniji ulagači Sequoia, GV i Kleiner Perkins. Među investitorima se navode i Valor, Atreides, A* i Nvidia. Prikupljeni kapital namenjen je zapošljavanju i razvoju pristupa koji bi velike modele trebalo da obučava uz znatno manje podataka.
Megakernel kao osnova tehničkog pristupa
Kompaniju su osnovali Aidan Smith i braća Asher i Ben Spector. Njihov rad zasniva se na okviru koji opisuju kao kompletan megakernel: jednom programu za GPU koji može da pokrene celokupnu obuku modela, služi inferencu, izvršava video-igre ili obavlja više tih poslova istovremeno.
U klasičnom pristupu različiti zadaci mogu biti raspoređeni kroz više programa. Flapping Airplanes pokušava da ih objedini u jednom kernelu, odnosno programu koji se izvršava na grafičkom procesoru. Tim tvrdi da takav raspored omogućava preklapanje inference ograničene pristupom memoriji sa obukom ograničenom računarskim kapacitetom.
Praktična ideja je da GPU manje vremena provodi neaktivan: dok jedan zadatak pretežno čeka preuzimanje podataka, drugi može da koristi računske jedinice za matematičke operacije. Osnivači polaze od stava da postojeća AI infrastruktura još ne koristi pun potencijal GPU-a.
Manje podataka, niži troškovi rada modela
Ambicija kompanije nije samo bolje korišćenje hardvera, već i izgradnja inteligentnih sistema bez potrebe za unosom ogromnih delova javno dostupnog interneta. Asher Spector je pri pokretanju kompanije rekao da bi model koji je milion puta efikasniji u korišćenju podataka mogao biti i milion puta lakši za širu ekonomsku primenu.
Ova runda pokazuje koliko investitori vrednuju infrastrukturu koja pokušava da smanji cenu obuke i pokretanja velikih modela. Ipak, kompanija tek treba da pokaže da se njene tvrdnje o efikasnosti mogu dosledno pretvoriti u primenljive sisteme.
Šta treba pratiti u poslovnom okruženju
Za kompanije koje planiraju AI projekte važna je poruka da trošak modela ne određuje samo veličina hardverskog klastera, već i način na koji su obuka, memorija i inferenca organizovani. Finansiranje Flapping Airplanes usmerava pažnju na softverski sloj GPU infrastrukture kao mogući izvor efikasnijeg i ekonomičnijeg razvoja AI sistema.