Вядучыя ШІ-даследчыкі сыходзяць з тэхнагігантаў і запускаюць уласныя стартапы, якія за лічаныя месяцы прыцягваюць сотні мільёнаў і нават мільярды долараў. Інвестары робяць стаўку на тое, што людзі, якія ведаюць індустрыю знутры, знойдуць магчымасці, што вялікія лабараторыі прапускаюць у гонцы за бэнчмаркамі, піша CNBC.
Вядучыя ШІ-даследчыкі сыходзяць з тэхнагігантаў і запускаюць уласныя стартапы, якія за лічаныя месяцы прыцягваюць сотні мільёнаў і нават мільярды долараў. Інвестары робяць стаўку на тое, што людзі, якія ведаюць індустрыю знутры, знойдуць магчымасці, што вялікія лабараторыі прапускаюць у гонцы за бэнчмаркамі, піша CNBC.
Маштаб угодаў уражвае. У панядзелак былы даследчык Google DeepMind Дэвід Сілвер абвясціў пра рэкордны пасяўны раўнд на $1,1 млрд для свайго стартапа Ineffable Intelligence, якому ўсяго некалькі месяцаў. Іншы былы супрацоўнік DeepMind, Тым Ракташэль, паводле Financial Times, прыцягвае да $1 млрд для Recursive Superintelligence. Ян Лекун, які займаў пасаду галоўнага ШІ-даследчыка Meta, у сакавіку закрыў раўнд на $1 млрд для AMI Labs. Былыя супрацоўнікі OpenAI, DeepMind, Anthropic і xAI за апошні год таксама падымалі сотні мільёнаў для стартапаў Periodic Labs, Ricursive Intelligence і Humans&. Усяго ў 2026 годзе венчурныя фонды ўклалі $18,8 млрд у ШІ-стартапы, заснаваныя з пачатку 2025-га.
Прычына сыходу не толькі ў грашах. Буйныя лабараторыі ўсё больш засяроджваюцца на камерцыйных мэтах і хуткіх рэлізах, пакідаючы за бортам цэлыя напрамкі даследаванняў. «Калі ты ў гонцы, ты звужаеш фокус. Гэта стварае вакуум. Цэлыя вобласці — новыя архітэктуры, агенты, інтэрпрэтавальнасць, вертыкальныя мадэлі — губляюць прыярытэт не таму што няважныя, а таму што не дапамагаюць выйграць гонку проста цяпер», — кажа Эліз Стэрн з французскага венчурнага фонду Eurazeo, які інвеставаў у AMI Labs. Партнёр HV Capital Аляксандр Жаэль-Карбанэль дадае, што акцэнт на прадукцыйнасць на бэнчмарках і хуткія рэлізы «пакідае мала месца для сапраўднай даследчай працы, асабліва за межамі дамінуючай парадыгмы LLM».
Заснавальнікі новых стартапаў не толькі выносяць экспертызу, яны зводзяць за сабой каманды. Ricursive Intelligence, які прыцягнуў $335 млн пасля заснавання ў верасні, займаецца аўтаматызацыяй праектавання чыпаў. Яго заснавальніца Анна Голды кажа, што сабрала «касцяк каманды AlphaChip» з былых калег па Google DeepMind і Anthropic. Humans&, заснаваны былымі супрацоўнікамі Anthropic і xAI, падняў $480 млн у студзені. Periodic Labs, створаны выхадцамі з OpenAI і DeepMind, закрыў раўнд на $300 млн праз некалькі месяцаў пасля запуску.
Даследчыкі сыходзяць і таму, што бачаць канцэптуальныя абмежаванні цяперашняга падыходу. Частка з іх сумняваецца, ці дастаткова проста маштабаваць існуючыя моўныя мадэлі, каб вывесці ШІ на наступны ўзровень. AMI Labs робіць стаўку на сістэмы, здольныя вучыцца на бесперапынных дадзеных з рэальнага свету, — у супрацьвагу мадэлям, навучаным на тэкстах з інтэрнэту. Ineffable Intelligence засяродзіцца на навучанні з падмацаваннем — праз досвед, а не чалавечыя тэксты. Голды паказвае і на іншую перавагу незалежнасці: «Каб вытворцы чыпаў даверылі нам сваю самую каштоўную інтэлектуальную ўласнасць, мы павінны быць нейтральнымі. Гэта было б немагчыма, калі б мы засталіся ў Google».
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.