AI-лабораторія Mirendil уклала багаторічне партнерство з Google Cloud для забезпечення обчислювальними потужностями своїх досліджень самовдосконалюваного ШІ, як стало відомо TechCrunch з ексклюзивних джерел.
Ця угода відображає дві тенденції, що формують індустрію ШІ: хмарні гіганти заманюють стартапи масштабними зобов’язаннями щодо інфраструктури, а компанії, що займаються ШІ, прагнуть укласти якомога більше угод на обчислювальні потужності, щоб забезпечити доступ під час масштабування.
Вартість угоди перевищує 100 мільйонів доларів, повідомив TechCrunch співзасновник і генеральний директор Mirendil Бехнам Нейшабур. Це становить приблизно половину від суми, яку Mirendil залучив під час посівного раунду фінансування з оцінкою в 1 мільярд доларів наприкінці червня.
Угода надає стартапу доступ до TPU від Google та GPU від Nvidia, а також до керованих тренувальних кластерів, з якими Mirendil працюватиме над своїм самовдосконалюваним ШІ. Стартап сподівається, що його ШІ зрештою зможе взяти на себе роботу цілої передової AI-лабораторії.
Самовдосконалюваний ШІ, також відомий як рекурсивне самовдосконалення, — це системи ШІ, які ітеративно покращують себе. Це концепція, над якою працюють великі лабораторії, такі як Anthropic, звідки походять співзасновники Mirendil. Кілька стартапів, зокрема Recursive Superintelligence та Ricursive Intelligence, також нещодавно з’явилися, прагнучи досягти цієї мети.
Mirendil вважає, що цей процес автоматизує значну частину наукових досліджень та досліджень у сфері ШІ, допомагаючи вченим досягти прогресу в таких галузях, як медицина, біологія та матеріалознавство.
Нейшабур вважає, що ШІ може імітувати те, як людські вчені вивчають нові домени, накопичують знання та досвід і поступово покращують свою продуктивність. «Ви можете мати самовдосконалюваний ШІ, якому ви можете поставити проблему, і він з часом ставатиме кращим», — сказав він.
«Як ми можемо мати систему ШІ, яка продовжує проводити дослідження, покращувати власні знання та продуктивність, коли йдеться про хворобу Альцгеймера?» — продовжив він. «Ця технологія дозволяє нам ставити амбітні цілі для ШІ, і ШІ буде досягати прогресу».
Однак тренування самовдосконалюваного ШІ вимагає величезних обчислювальних потужностей. Співзасновник лабораторії Харш Мехта зазначив, що тренування все більше зводиться до відповідності правильних навантажень правильному обладнанню.
«Ці моделі дуже добре працюють з різними навантаженнями та чіпами, і призначають правильні навантаження правильним чіпам», — сказав Мехта. «[Google] надає кілька видів чіпів… Ця гнучкість дозволяє нам зрештою змішувати та поєднувати навантаження з правильними прискорювачами, а потім знижувати вартість не тільки для нас, а й для наших клієнтів, які використовують наші системи».
Ця гнучкість є центральною для пропозиції Google щодо AI-інфраструктури. Амін Вахдат, старший віце-президент і головний технолог з питань ШІ та інфраструктури в Google, заявив у заяві, що прогрес у галузі ШІ — це вже не тільки продуктивність на рівні чіпів, «але й те, як ми оркеструємо цілі системи інтелекту та долаємо фізичні обмеження масштабування».
Нейшабур зазначив, що програмне забезпечення та системний рівень Mirendil допомагають клієнтам отримати більше від обладнання Google, даючи хмарному гіганту ще одну потенційну перевагу в гонці проти конкурентів. Натомість Google отримує стратегічного партнера, який створює передовий рекурсивно самовдосконалюваний ШІ — технологію, яку він згодом зможе запропонувати корпоративним клієнтам.
При купівлі за посиланнями в наших статтях ми можемо отримувати невелику комісію. Це не впливає на нашу редакційну незалежність.
Інформація підготовлена на основі матеріалів: techcrunch.com