River AI, стартап, заснований співзасновником xAI Ігорем Бабушкіним, залучив $1,1 млрд інвестицій на початковому етапі (seed/Series A). Раунд очолили General Catalyst та AMP PBC, до якого долучилися Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator та Temasek.
(AMP PBC — інвестиційна фірма, що фокусується на ШІ, заснована у 2026 році колишнім партнером General Partner Andreessen Horowitz Енжі Мідгою. Він раніше інвестував у такі компанії, як Black Forest Labs, Mistral AI, LMArena та OpenRouter).
River вийшов з “тіні” у червні із цікавою місією. Бабушкін, чиє резюме включає роботу над ШІ в DeepMind та OpenAI, має намір переосмислити ШІ з нуля, починаючи з методів тренування моделей. Це має на меті перетворити агентів на персонально тренованих помічників, на противагу траєкторії, якою йдуть інші ШІ-лабораторії: заміна людської праці.
«Щоб досягти цього, ми вважаємо, що стек технологій має бути перебудований повністю: тренування, моделі, рівень продукту та нове обладнання, яке дозволить персональному ШІ жити поруч із вами», — написав він у своєму блозі під час запуску.
«Здібні агенти стануть звичайною частиною повсякденного життя. Менше схожі на помічників, до яких ви звертаєтеся сьогодні, коли вам потрібно виконати завдання, а більше схожі на ангелів-охоронців: тихо присутні, на вашому боці, допомагаючи з тим, що для вас насправді важливо. Вони будуть добре вас знати, і вони будуть вашими, а не когось іншого», — бачить він майбутнє.
River вже пропонує API, що тарифікується за 1 мільйон токенів, із ставками, що залежать від використаної відкритої моделі. API дозволяє розробникам використовувати як навчання з підкріпленням (RL), так і низькорангову адаптацію (LoRA) для дотренування моделей. Цей перший продукт призначений стати протиотрутою від інжинірингу підказок (prompt engineering). «Підказки керують моделлю, яка вам не належить і яку ви не можете покращити. River дозволяє тренувати відкриті моделі у власні — і обслуговувати їх як будь-який інший кінцевий пункт», — йдеться в документації продукту.
Хоча цей раунд є вражаючою сумою інвестицій для молодої компанії, і, можливо, ще одним свідченням перегрітої атмосфери в галузі ШІ, передумови River з’являються у вельми сприятливий час. Підприємства починають усвідомлювати необхідність контролювати свою ШІ-долю, використовуючи суміш моделей, зокрема відкритих. River обіцяє вирішити проблему експертизи після тренування за допомогою свого продукту Neocloud.
«Будь-яке підприємство може завершити складний процес навчання з підкріпленням за 15-20 хвилин без необхідності в команді інфраструктури, з витратами, що в два-чотири рази нижчі порівняно з комерційними альтернативами», — йдеться в оголошенні про фінансування.
Більш масштабне бачення компанії полягає в тому, що у кожного з’являться власні агенти, навчені ним самим і які працюватимуть на нього. Ми вже спостерігаємо цю концепцію в дії з появою персональних, локально запущених агентів, таких як OpenClaw та його похідні. Крім того, Nvidia вже співпрацює з виробниками ПК, такими як Dell, Microsoft та HP, щодо апаратного забезпечення, здатного працювати з ШІ.
Залишається побачити, чим саме відрізнятиметься технологія River. Але компанія починає з повним «бойовим запасом» готівки, щоб спробувати.
Оригінал статті: techcrunch.com