منذ إصدار ChatGPT، اجتذب النموذج الكبير الاهتمام ورأس المال من جميع الأطراف. ومع ذلك، فإن المشكلة التي لا يمكن تجاهلها هي أنه من الصعب على النماذج الكبيرة نفسها أن تولد قيمة تجارية مباشرة. وإذا لم يكن من الممكن تحويلها إلى تطبيقات عملية، فسوف تنخفض قيمتها إلى حد كبير. مع مرور الوقت، يبدو أن شعبية الذكاء الاصطناعي آخذة في التلاشي. في الواقع، لا يزال حماس الصناعة للنماذج الكبيرة مرتفعًا، لكن التركيز تغير.
واليوم، تركز الشركات النموذجية الكبيرة ورؤوس الأموال ذات الصلة على كيفية الاستفادة من قيمة النماذج الكبيرة في السيناريوهات الحقيقية. ويمكن ملاحظة ذلك من الوضع التمويلي في مجال الذكاء الاصطناعي. في أغسطس الماضي، جمعت أكبر عشر شركات في مجال الذكاء الاصطناعي ما مجموعه 1.023 مليار دولار أمريكي، ويمكن أن نرى بوضوح أن البنية التحتية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي تحظى بتفضيل رأس المال بشكل متزايد.
ويتم إنفاق كل رأس المال الجديد تقريبا على كيفية تطبيق نماذج ضخمة، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعات محددة مثل تصميم الأدوية، والقيادة الذاتية، واستخراج الليثيوم، وصناعة الاتصالات، والتطبيب عن بعد. من بينها شركات النماذج الكبيرة، وشركات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، والشركات الناشئة في المجال الرأسي، وكلها تجيب على شيء واحد - كيفية تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
وقد يشير هذا إلى أن صناعة الذكاء الاصطناعي تنتقل من مرحلة بحثية أولية نسبيًا إلى مرحلة أكثر نضجًا وعملية. بعد ذلك، دعونا نقدم مقدمة تفصيلية عن أفضل عشر شركات في مجال الذكاء الاصطناعي بقيمة التمويل في أغسطس. تعرف على حالة التمويل الخاصة بهم، ومعلومات الشركة ومنتجاتها، وكيفية استخدام الأموال الجديدة.
جمعت شركة Hugging Face، الشركة الأولى في مجال منصات التعلم الآلي، 235 مليون دولار أمريكي (السلسلة د) في أغسطس، مع تقييم يصل إلى 4.5 مليار دولار أمريكي، مما يضاعف قيمتها في أكثر من عام. وقالت الشركة إنها ستستخدم الأموال لزيادة أبحاث الذكاء الاصطناعي وتوظيف الموظفين.
تعد هذه الجولة من التمويل أكبر تمويل منفرد لشركة Hugging Face، بقيادة Salesforce، بمشاركة شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google، وAmazon، وNvidia، وAMD، وIntel، وIBM، وQualcomm. وهذا لا يوفر الدعم المالي لـ Hugging Face فحسب، بل قد يجلب أيضًا المزيد من فرص التعاون. ويظهر الطلب الكبير على منتجات ومنصات الذكاء الاصطناعي، فضلاً عن جاذبية السوق وإمكانات النمو لاستراتيجيات المصادر المفتوحة.
تأسست الشركة في عام 2016 وقامت في البداية بتطوير تطبيقات chatbot للمراهقين، ثم تحولت لاحقًا إلى منصة للتعلم الآلي. تسمح المنصة للمستخدمين بمشاركة نماذج التعلم الآلي ومجموعات البيانات، وتوفر أيضًا سلسلة من الأدوات بدءًا من البحث والتطوير وحتى نشر نماذج الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأشخاص على بناء تطبيقات التعلم الآلي واستخدامها. ومن المعلوم أنه اعتبارًا من نهاية أغسطس، وصل عدد النماذج ومجموعات البيانات المنشورة على Hugging Face إلى 300000 و58000 على التوالي. تعد مكتبة المحولات الخاصة بها واحدة من أكثر الأدوات شيوعًا في معالجة اللغات الطبيعية.
جمعت شركة Genesis Therapeutics، ثاني شركة لتصميم أدوية الذكاء الاصطناعي، 200 مليون دولار أمريكي (السلسلة ب) في أغسطس، أي ما يقرب من أربعة أضعاف تمويل السلسلة أ في نهاية عام 2020، مما يعكس تقدير المستثمرين العالي لتكنولوجيا الشركة وإمكاناتها في السوق. تأسست الشركة في عام 2019 ونشأت من مختبر بندر بجامعة ستانفورد.
يوفر الذكاء الاصطناعي فرصة قوية لإحداث ثورة في عملية اكتشاف الأدوية. تلتزم شركة Genesis Therapeutics باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لإنشاء أدوية متقدمة للمرضى الذين يعانون من أمراض خطيرة. سيتم استخدام التمويل لدفع الشركة إلى المرحلة السريرية ومواصلة تعزيز منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لتصميم الأدوية، كما ستطلق برامج جديدة تستهدف مجموعات المرضى المهملين.
شارك في قيادة الجولة مستثمر أمريكي يركز على علوم الحياة وأندريسن هورويتز (a16z) Bio+Health، وتضمنت أيضًا شركة Fidelity Management & Research وBlackRock وNVentures، ذراع رأس المال الاستثماري لشركة NVIDIA.
أعلنت ثالث أكبر شركة ناشئة لنماذج اللغات، AI21 Labs، في نهاية أغسطس أنها أكملت جولة تمويل من السلسلة C بقيمة 155 مليون دولار، مع تقييم أحدث قدره 1.4 مليار دولار. يشمل المستثمرون اللاعبين الحاليين مثل Pitango واللاعبين الجدد مثل Google وNvidia.
يقع المقر الرئيسي لشركة AI21 Labs في إسرائيل، وقد تم تأسيسها في عام 2017. وأحد الأعضاء المؤسسين هو مؤسس شركة القيادة الذاتية Mobileye (التي استحوذت عليها شركة Intel في عام 2017). نظرًا لأن الشركة كانت أول من أطلق الذكاء الاصطناعي التوليدي، فغالبًا ما تتم مقارنته بـ OpenAI. وفي مارس من هذا العام، أصدرت أحدث نموذج لغوي كبير لها، Jurassic-2، لكنها لم تعلن عن عدد المعلمات. كان للإصدار السابق Jurassic-1 حد أقصى يبلغ 178 مليار معلمة، وهو أعلى قليلاً من 175 مليار معلمة لـ GPT-3 الصادرة عن OpenAI.
ومن الجدير بالذكر أن مختبرات AI21 تؤكد على دقة وموثوقية النموذج، وليس فقط حجم النموذج. وتأمل في تحقيق التميز من خلال تقديم نماذج أصغر حجمًا وأكثر موثوقية وأرخص في التشغيل.
وتأتي إيراداتها الرئيسية من بيع إمكانية الوصول إلى Jurassic والاشتراكات في Wordtune، مساعدها في الكتابة القائم على الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، نعمل أيضًا مع عملاء من صناعات مختلفة مثل Carrefour وClarivate وeBay وUbisoft. وفقًا للتقارير، ستبلغ إيرادات AI21 Labs في عام 2022 20 مليون دولار أمريكي، ومن المتوقع أن تصل إيرادات هذا العام إلى 50 مليون دولار أمريكي. بلغت إيرادات OpenAI العام الماضي حوالي 30 مليون دولار أمريكي، ومن المتوقع أن تصل إلى 200 مليون دولار أمريكي هذا العام.
بشكل عام، AI21 Labs هي شركة تتمتع بالابتكار التكنولوجي ونموذج عمل جيد في مجال نماذج اللغات الكبيرة.
وحصلت شركة Anthropic، وهي أحد المنافسين الرئيسيين لـ OpenAI، على المركز الرابع، على تمويل بقيمة 100 مليون دولار أمريكي من شركة الاتصالات الكورية الجنوبية SKT في أغسطس. تلقت الشركة فقط 450 مليون دولار أمريكي في تمويل السلسلة C في مايو منذ وقت ليس ببعيد. ومن المفهوم أنه في أقل من عام ونصف، جمعت Anthropic أكثر من 1.6 مليار دولار أمريكي إجمالاً، لتحتل المرتبة الثانية بعد OpenAI في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
تأسست الشركة في عام 2021 على يد أعضاء سابقين في OpenAI (الذين غادروا بسبب اختلافات في الاتجاه مع OpenAI) وهي ملتزمة ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة وقابلة للتفسير ويمكن التحكم فيها. سيتم إصدار Claude 2، وهو منتج يمكنه منافسة ChatGPT، في يوليو 2023.
الهدف الرئيسي من هذا التمويل هو أن تقوم Anthropic وSKT باستخدام مزايا كل منهما لإنشاء نموذج متعدد اللغات مخصص واسع النطاق لصناعة الاتصالات.
يعكس هذا التعاون أيضًا اتجاه نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تعمل بشكل وثيق مع صناعات محددة وتتجه نحو التطبيقات الرأسية. وبطبيعة الحال، يؤدي هذا أيضًا إلى تسريع عملية التسويق التجاري لشركة Anthropic. وقال داريو أمودي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Anthropic: "نعتقد أن نماذج اللغات الكبيرة الخاصة بالصناعة لديها إمكانات عالية في إنشاء تطبيقات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية."
أعلنت Modular، الشركة الناشئة الخامسة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، في أغسطس أنها تلقت تمويلًا بقيمة 100 مليون دولار أمريكي، بقيادة شركة General Catalyst، بمشاركة Google Ventures، وSV Angel، وGreylock، وFactory وغيرها. وهذه هي الجولة الثانية من التمويل للشركة بعد أن استكملت 30 مليون دولار العام الماضي. سيتم استخدام الأموال لتسريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Modular للمطورين حول العالم.
تأسست الشركة في عام 2022 بهدف جعل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي متاحة لأي شخص في أي مكان. يمكن لأدوات التطوير التي توفرها Modular تقسيم النموذج الكبير إلى عدة أجزاء صغيرة (النموذجية)، مما يسهل إدارة وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
يمكن لمنصة تطوير الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي أن تساعد العملاء والمطورين العالميين على حل مشكلة تجزئة مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي، وبالتالي دفع المزيد من الابتكارات إلى الإنتاج بشكل أسرع. تعمل منتجاتها وتقنياتها على تحسين إمكانية برمجة الذكاء الاصطناعي وسهولة الاستخدام وكفاءة الحوسبة واستخدام الأجهزة. أطلقت Modular أيضًا لغة برمجة مفتوحة المصدر تسمى Mojo لمطوري الذكاء الاصطناعي. تم تصميم Mojo ليكون سهل الاستخدام مثل Python ولكن مع الأداء العالي لـ C++ وRust. ويحاول أن يكون متوافقًا تمامًا مع النظام البيئي لمشروع Jupyter.
وأعلن مزود برمجيات الذكاء الاصطناعي السادس، helm.ai، عن الانتهاء من تمويل السلسلة C في أغسطس، حيث جمع إجمالي 55 مليون دولار أمريكي. وستستخدم الشركة، التي تستهدف بشكل رئيسي أسواق السيارات والروبوتات، الأموال لتعزيز تطوير برامج الذكاء الاصطناعي المتقدمة في هذين السوقين، وخاصة في القيادة الذاتية. قادت Freeman Group هذه الجولة من التمويل وتضمنت أيضًا ACVC Partners وAmplo، وعددًا من شركات الاستثمار المعروفة والمستثمرين الاستراتيجيين في صناعة السيارات مثل Honda Motor.
تأسست helm.ai في عام 2016. والرئيس التنفيذي للشركة والمؤسس المشارك فلاد فورونينسكي هو عالم رياضيات ورجل أعمال روسي أمريكي. قبل تأسيس helm.ai، كان فورونينسكي كبير العلماء المؤسس لشركة Sift Security، وهي شركة ناشئة لتعلم الآلة في مجال الأمن السيبراني. وقال: "من خلال تقنية "التعليم العميق" الخاصة بنا، يمكن بسهولة توفير أفضل برامج الذكاء الاصطناعي للمصنعين ومورديهم الرئيسيين، بحيث يمكن طرح المنتجات في السوق بشكل أسرع. علاوة على ذلك، لا تتطلب هذه التكنولوجيا قيودًا على الأجهزة. والأهم من ذلك ، يمكن لبرنامجنا أن يساعد العملاء على تمييز أنفسهم عن الآخرين فيما يتعلق بأنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) وأنظمة القيادة الذاتية L4."
وحصلت منصة تطوير الذكاء الاصطناعي السابعة، Weights & Biases، على تمويل بقيمة 50 مليون دولار أمريكي في أغسطس، بقيمة 1.25 مليار دولار أمريكي. قاد الجولة الرئيس التنفيذي السابق لـ GitHub Nat Friedman وشريك Y Combinator السابق Daniel Gross. ويأتي الاستثمار في الوقت الذي تستعد فيه شركة Weight & Biases لإطلاق منتج جديد يسمى s. تم تصميمه لمساعدة المستخدمين على مراقبة وتقييم أداء نماذج اللغات الكبيرة.
تأسست الشركة في عام 2017 وهي ملتزمة ببناء منصة MLOps (عمليات التعلم الآلي) لحل التحديات المختلفة التي تواجهها مشاريع التعلم الآلي في عملية التطوير والنشر والصيانة.
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، يتوسع سوق عمليات MLOs تدريجيًا. بالنسبة إلى MLOps، قالت شركة Weights & Biases إن جميع منتجاتها تم تصميمها بشكل مشترك مع شركاء لضمان تلبية احتياجات هؤلاء العملاء. تساعد منصتهم المطورين على بناء نماذج أفضل بشكل أسرع. وقم بإنشاء أدوات خفيفة الوزن وقابلة للتشغيل المتبادل لتتبع التجارب بسرعة وإصدار مجموعات البيانات وتكرارها وتقييم أداء النموذج وإعادة إنتاج النماذج وتصور النتائج والمزيد.
ومن المفهوم أن حلول منصة Weights & Biase مدمجة في أكثر من 20000 مستودع مفتوح المصدر وتم الاستشهاد بها في مئات الأوراق البحثية الأكاديمية للتعلم الآلي. وهي أيضًا مجموعة الأدوات المفضلة لشركات الذكاء الاصطناعي المعروفة مثل OpenAI وAnthropic وHugging Face وAleph Alpha وCohere.
أعلنت الشركة الأمريكية الناشئة الثامنة Aether Biomachines في أغسطس أنها جمعت 49 مليون دولار من التمويل من السلسلة A بقيادة Natural Capital وUnless. وفقًا لموقعها الرسمي على الإنترنت، فإن Aether Bio هي شركة تركز على هندسة الإنزيمات، مما يتيح للعملاء إنتاج منتجات معقدة وجديدة بتكاليف أقل. إن مصانعها الآلية قادرة على إجراء ملايين التجارب لفهرسة مساحة التسلسل، وهو ما يتجاوز بكثير المعدات الآلية المتاحة تجاريًا.
تستخدم الشركة الروبوتات والتعلم الآلي والبيولوجيا الاصطناعية لتطوير تكنولوجيا استخراج الليثيوم بشكل أسرع وأرخص وأكثر استدامة. وهذا لا يحقق مزايا مذهلة من حيث التكلفة فحسب، بل يجعل من الممكن أيضًا تصنيع الليثيوم المخصص للبطاريات عبر منطقة واسعة من الولايات المتحدة. وقالت الشركة إن التكنولوجيا يمكن نظريًا أن تزيد إنتاج الليثيوم في الولايات المتحدة بمقدار 30 مرة.
ومن المفهوم أن شركة Aether Bio، التي تأسست عام 2017، تقبل حاليًا عملاء جدد بشكل انتقائي وتدعمها سلسلة من المستثمرين الذين يرون قدرتها على إطلاق ثورة صناعية جديدة.
أعلنت TytoCare، شركة الصحة الرقمية التاسعة، في أغسطس أنها جمعت 49 مليون دولار أمريكي من التمويل لمواصلة البحث في إمكانيات الذكاء الاصطناعي في دعم التشخيص والمساعدة في الفحص عن بعد. تمت قيادة هذه الجولة من التمويل من قبل مستثمر البرمجيات العالمي Insight Partners، بمشاركة من شركة الأنظمة الطبية MemorialCare وشركتين كبيرتين لصناديق التقاعد.
الشركة هي شركة إسرائيلية تأسست في عام 2012 تتيح تفاعلات دقيقة لمسافات طويلة بين الأطباء والمرضى وتساعد الخدمات الصحية على تقديم الرعاية الصحية القائمة على البيانات والخدمات غير المتزامنة والرعاية الأولية الافتراضية والمراقبة عن بعد. ومن بين المستثمرين السابقين Insight Partners، وTiger Global، وQualcomm Ventures، وShenzhen Capital Group.
تقوم شركة Tytocare بتطوير المعدات المستخدمة في تنظير الحنجرة وتنظير الأذن والتسمع وعيادات الرعاية الأولية وتحقق إيرادات سنوية تبلغ عشرات الملايين من الدولارات. ويستخدم الذكاء الاصطناعي لتوجيه المرضى خلال الإجراءات وتزويدهم بالتعليقات. يُذكر أن الشركة تعتزم الآن استخدام الأموال التي تم جمعها لدخول سوق الربو وتعزيز قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي.
أعلنت الشركة الألمانية الناشئة Deepset، التي احتلت المرتبة العاشرة، في أغسطس أنها تلقت جولة جديدة من التمويل بقيمة 30 مليون دولار أمريكي لتوسيع منتجها التجاري Deepset Cloud. تلتزم الشركة بمساعدة المؤسسات على إطلاق القيمة الكاملة لنماذج اللغات الكبيرة في سير عملها. تمت قيادة الجولة بواسطة Balderton Capital، بمشاركة المستثمرين الحاليين بما في ذلك Google Ventures وHarpoon و.One وLunar أيضًا.
كان التمويل مدفوعًا بالشعبية المتزايدة لنماذج اللغات الكبيرة والأهمية المتزايدة لتكنولوجيا البحث عن المتجهات. باعتبارها أول أداة مطور لا تعتمد على النماذج في العالم، تتيح Deepset Cloud لفرق الذكاء الاصطناعي تطوير أنظمة مخصصة ومرنة وقوية استنادًا إلى نماذج اللغة الأكثر تقدمًا. حصلت المنصة على شهادة SOC 2 وتضمن للمستخدمين التحكم الكامل في بياناتهم.
منذ تأسيسها قبل خمس سنوات، اكتسبت شركة Deepset خبرة كبيرة في تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة. العمل بشكل وثيق مع العملاء المشهورين لتطوير حلول معالجة اللغة الطبيعية المخصصة لسيناريوهات التطبيقات في العالم الحقيقي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
من أخذ الأموال المستثمرة في شركات الذكاء الاصطناعي الشهر الماضي؟
المصدر الأصلي: GenAI New World
المؤلف: لي شينشواي
منذ إصدار ChatGPT، اجتذب النموذج الكبير الاهتمام ورأس المال من جميع الأطراف. ومع ذلك، فإن المشكلة التي لا يمكن تجاهلها هي أنه من الصعب على النماذج الكبيرة نفسها أن تولد قيمة تجارية مباشرة. وإذا لم يكن من الممكن تحويلها إلى تطبيقات عملية، فسوف تنخفض قيمتها إلى حد كبير. مع مرور الوقت، يبدو أن شعبية الذكاء الاصطناعي آخذة في التلاشي. في الواقع، لا يزال حماس الصناعة للنماذج الكبيرة مرتفعًا، لكن التركيز تغير.
واليوم، تركز الشركات النموذجية الكبيرة ورؤوس الأموال ذات الصلة على كيفية الاستفادة من قيمة النماذج الكبيرة في السيناريوهات الحقيقية. ويمكن ملاحظة ذلك من الوضع التمويلي في مجال الذكاء الاصطناعي. في أغسطس الماضي، جمعت أكبر عشر شركات في مجال الذكاء الاصطناعي ما مجموعه 1.023 مليار دولار أمريكي، ويمكن أن نرى بوضوح أن البنية التحتية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي تحظى بتفضيل رأس المال بشكل متزايد.
ويتم إنفاق كل رأس المال الجديد تقريبا على كيفية تطبيق نماذج ضخمة، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعات محددة مثل تصميم الأدوية، والقيادة الذاتية، واستخراج الليثيوم، وصناعة الاتصالات، والتطبيب عن بعد. من بينها شركات النماذج الكبيرة، وشركات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، والشركات الناشئة في المجال الرأسي، وكلها تجيب على شيء واحد - كيفية تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
وقد يشير هذا إلى أن صناعة الذكاء الاصطناعي تنتقل من مرحلة بحثية أولية نسبيًا إلى مرحلة أكثر نضجًا وعملية. بعد ذلك، دعونا نقدم مقدمة تفصيلية عن أفضل عشر شركات في مجال الذكاء الاصطناعي بقيمة التمويل في أغسطس. تعرف على حالة التمويل الخاصة بهم، ومعلومات الشركة ومنتجاتها، وكيفية استخدام الأموال الجديدة.
جمعت شركة Hugging Face، الشركة الأولى في مجال منصات التعلم الآلي، 235 مليون دولار أمريكي (السلسلة د) في أغسطس، مع تقييم يصل إلى 4.5 مليار دولار أمريكي، مما يضاعف قيمتها في أكثر من عام. وقالت الشركة إنها ستستخدم الأموال لزيادة أبحاث الذكاء الاصطناعي وتوظيف الموظفين.
تعد هذه الجولة من التمويل أكبر تمويل منفرد لشركة Hugging Face، بقيادة Salesforce، بمشاركة شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google، وAmazon، وNvidia، وAMD، وIntel، وIBM، وQualcomm. وهذا لا يوفر الدعم المالي لـ Hugging Face فحسب، بل قد يجلب أيضًا المزيد من فرص التعاون. ويظهر الطلب الكبير على منتجات ومنصات الذكاء الاصطناعي، فضلاً عن جاذبية السوق وإمكانات النمو لاستراتيجيات المصادر المفتوحة.
تأسست الشركة في عام 2016 وقامت في البداية بتطوير تطبيقات chatbot للمراهقين، ثم تحولت لاحقًا إلى منصة للتعلم الآلي. تسمح المنصة للمستخدمين بمشاركة نماذج التعلم الآلي ومجموعات البيانات، وتوفر أيضًا سلسلة من الأدوات بدءًا من البحث والتطوير وحتى نشر نماذج الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأشخاص على بناء تطبيقات التعلم الآلي واستخدامها. ومن المعلوم أنه اعتبارًا من نهاية أغسطس، وصل عدد النماذج ومجموعات البيانات المنشورة على Hugging Face إلى 300000 و58000 على التوالي. تعد مكتبة المحولات الخاصة بها واحدة من أكثر الأدوات شيوعًا في معالجة اللغات الطبيعية.
جمعت شركة Genesis Therapeutics، ثاني شركة لتصميم أدوية الذكاء الاصطناعي، 200 مليون دولار أمريكي (السلسلة ب) في أغسطس، أي ما يقرب من أربعة أضعاف تمويل السلسلة أ في نهاية عام 2020، مما يعكس تقدير المستثمرين العالي لتكنولوجيا الشركة وإمكاناتها في السوق. تأسست الشركة في عام 2019 ونشأت من مختبر بندر بجامعة ستانفورد.
يوفر الذكاء الاصطناعي فرصة قوية لإحداث ثورة في عملية اكتشاف الأدوية. تلتزم شركة Genesis Therapeutics باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لإنشاء أدوية متقدمة للمرضى الذين يعانون من أمراض خطيرة. سيتم استخدام التمويل لدفع الشركة إلى المرحلة السريرية ومواصلة تعزيز منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لتصميم الأدوية، كما ستطلق برامج جديدة تستهدف مجموعات المرضى المهملين.
شارك في قيادة الجولة مستثمر أمريكي يركز على علوم الحياة وأندريسن هورويتز (a16z) Bio+Health، وتضمنت أيضًا شركة Fidelity Management & Research وBlackRock وNVentures، ذراع رأس المال الاستثماري لشركة NVIDIA.
أعلنت ثالث أكبر شركة ناشئة لنماذج اللغات، AI21 Labs، في نهاية أغسطس أنها أكملت جولة تمويل من السلسلة C بقيمة 155 مليون دولار، مع تقييم أحدث قدره 1.4 مليار دولار. يشمل المستثمرون اللاعبين الحاليين مثل Pitango واللاعبين الجدد مثل Google وNvidia.
يقع المقر الرئيسي لشركة AI21 Labs في إسرائيل، وقد تم تأسيسها في عام 2017. وأحد الأعضاء المؤسسين هو مؤسس شركة القيادة الذاتية Mobileye (التي استحوذت عليها شركة Intel في عام 2017). نظرًا لأن الشركة كانت أول من أطلق الذكاء الاصطناعي التوليدي، فغالبًا ما تتم مقارنته بـ OpenAI. وفي مارس من هذا العام، أصدرت أحدث نموذج لغوي كبير لها، Jurassic-2، لكنها لم تعلن عن عدد المعلمات. كان للإصدار السابق Jurassic-1 حد أقصى يبلغ 178 مليار معلمة، وهو أعلى قليلاً من 175 مليار معلمة لـ GPT-3 الصادرة عن OpenAI.
ومن الجدير بالذكر أن مختبرات AI21 تؤكد على دقة وموثوقية النموذج، وليس فقط حجم النموذج. وتأمل في تحقيق التميز من خلال تقديم نماذج أصغر حجمًا وأكثر موثوقية وأرخص في التشغيل.
وتأتي إيراداتها الرئيسية من بيع إمكانية الوصول إلى Jurassic والاشتراكات في Wordtune، مساعدها في الكتابة القائم على الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، نعمل أيضًا مع عملاء من صناعات مختلفة مثل Carrefour وClarivate وeBay وUbisoft. وفقًا للتقارير، ستبلغ إيرادات AI21 Labs في عام 2022 20 مليون دولار أمريكي، ومن المتوقع أن تصل إيرادات هذا العام إلى 50 مليون دولار أمريكي. بلغت إيرادات OpenAI العام الماضي حوالي 30 مليون دولار أمريكي، ومن المتوقع أن تصل إلى 200 مليون دولار أمريكي هذا العام.
بشكل عام، AI21 Labs هي شركة تتمتع بالابتكار التكنولوجي ونموذج عمل جيد في مجال نماذج اللغات الكبيرة.
وحصلت شركة Anthropic، وهي أحد المنافسين الرئيسيين لـ OpenAI، على المركز الرابع، على تمويل بقيمة 100 مليون دولار أمريكي من شركة الاتصالات الكورية الجنوبية SKT في أغسطس. تلقت الشركة فقط 450 مليون دولار أمريكي في تمويل السلسلة C في مايو منذ وقت ليس ببعيد. ومن المفهوم أنه في أقل من عام ونصف، جمعت Anthropic أكثر من 1.6 مليار دولار أمريكي إجمالاً، لتحتل المرتبة الثانية بعد OpenAI في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
تأسست الشركة في عام 2021 على يد أعضاء سابقين في OpenAI (الذين غادروا بسبب اختلافات في الاتجاه مع OpenAI) وهي ملتزمة ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة وقابلة للتفسير ويمكن التحكم فيها. سيتم إصدار Claude 2، وهو منتج يمكنه منافسة ChatGPT، في يوليو 2023.
الهدف الرئيسي من هذا التمويل هو أن تقوم Anthropic وSKT باستخدام مزايا كل منهما لإنشاء نموذج متعدد اللغات مخصص واسع النطاق لصناعة الاتصالات.
يعكس هذا التعاون أيضًا اتجاه نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تعمل بشكل وثيق مع صناعات محددة وتتجه نحو التطبيقات الرأسية. وبطبيعة الحال، يؤدي هذا أيضًا إلى تسريع عملية التسويق التجاري لشركة Anthropic. وقال داريو أمودي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Anthropic: "نعتقد أن نماذج اللغات الكبيرة الخاصة بالصناعة لديها إمكانات عالية في إنشاء تطبيقات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية."
تأسست الشركة في عام 2022 بهدف جعل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي متاحة لأي شخص في أي مكان. يمكن لأدوات التطوير التي توفرها Modular تقسيم النموذج الكبير إلى عدة أجزاء صغيرة (النموذجية)، مما يسهل إدارة وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
يمكن لمنصة تطوير الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي أن تساعد العملاء والمطورين العالميين على حل مشكلة تجزئة مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي، وبالتالي دفع المزيد من الابتكارات إلى الإنتاج بشكل أسرع. تعمل منتجاتها وتقنياتها على تحسين إمكانية برمجة الذكاء الاصطناعي وسهولة الاستخدام وكفاءة الحوسبة واستخدام الأجهزة. أطلقت Modular أيضًا لغة برمجة مفتوحة المصدر تسمى Mojo لمطوري الذكاء الاصطناعي. تم تصميم Mojo ليكون سهل الاستخدام مثل Python ولكن مع الأداء العالي لـ C++ وRust. ويحاول أن يكون متوافقًا تمامًا مع النظام البيئي لمشروع Jupyter.
تأسست helm.ai في عام 2016. والرئيس التنفيذي للشركة والمؤسس المشارك فلاد فورونينسكي هو عالم رياضيات ورجل أعمال روسي أمريكي. قبل تأسيس helm.ai، كان فورونينسكي كبير العلماء المؤسس لشركة Sift Security، وهي شركة ناشئة لتعلم الآلة في مجال الأمن السيبراني. وقال: "من خلال تقنية "التعليم العميق" الخاصة بنا، يمكن بسهولة توفير أفضل برامج الذكاء الاصطناعي للمصنعين ومورديهم الرئيسيين، بحيث يمكن طرح المنتجات في السوق بشكل أسرع. علاوة على ذلك، لا تتطلب هذه التكنولوجيا قيودًا على الأجهزة. والأهم من ذلك ، يمكن لبرنامجنا أن يساعد العملاء على تمييز أنفسهم عن الآخرين فيما يتعلق بأنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) وأنظمة القيادة الذاتية L4."
تأسست الشركة في عام 2017 وهي ملتزمة ببناء منصة MLOps (عمليات التعلم الآلي) لحل التحديات المختلفة التي تواجهها مشاريع التعلم الآلي في عملية التطوير والنشر والصيانة.
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، يتوسع سوق عمليات MLOs تدريجيًا. بالنسبة إلى MLOps، قالت شركة Weights & Biases إن جميع منتجاتها تم تصميمها بشكل مشترك مع شركاء لضمان تلبية احتياجات هؤلاء العملاء. تساعد منصتهم المطورين على بناء نماذج أفضل بشكل أسرع. وقم بإنشاء أدوات خفيفة الوزن وقابلة للتشغيل المتبادل لتتبع التجارب بسرعة وإصدار مجموعات البيانات وتكرارها وتقييم أداء النموذج وإعادة إنتاج النماذج وتصور النتائج والمزيد.
ومن المفهوم أن حلول منصة Weights & Biase مدمجة في أكثر من 20000 مستودع مفتوح المصدر وتم الاستشهاد بها في مئات الأوراق البحثية الأكاديمية للتعلم الآلي. وهي أيضًا مجموعة الأدوات المفضلة لشركات الذكاء الاصطناعي المعروفة مثل OpenAI وAnthropic وHugging Face وAleph Alpha وCohere.
تستخدم الشركة الروبوتات والتعلم الآلي والبيولوجيا الاصطناعية لتطوير تكنولوجيا استخراج الليثيوم بشكل أسرع وأرخص وأكثر استدامة. وهذا لا يحقق مزايا مذهلة من حيث التكلفة فحسب، بل يجعل من الممكن أيضًا تصنيع الليثيوم المخصص للبطاريات عبر منطقة واسعة من الولايات المتحدة. وقالت الشركة إن التكنولوجيا يمكن نظريًا أن تزيد إنتاج الليثيوم في الولايات المتحدة بمقدار 30 مرة.
ومن المفهوم أن شركة Aether Bio، التي تأسست عام 2017، تقبل حاليًا عملاء جدد بشكل انتقائي وتدعمها سلسلة من المستثمرين الذين يرون قدرتها على إطلاق ثورة صناعية جديدة.
الشركة هي شركة إسرائيلية تأسست في عام 2012 تتيح تفاعلات دقيقة لمسافات طويلة بين الأطباء والمرضى وتساعد الخدمات الصحية على تقديم الرعاية الصحية القائمة على البيانات والخدمات غير المتزامنة والرعاية الأولية الافتراضية والمراقبة عن بعد. ومن بين المستثمرين السابقين Insight Partners، وTiger Global، وQualcomm Ventures، وShenzhen Capital Group.
تقوم شركة Tytocare بتطوير المعدات المستخدمة في تنظير الحنجرة وتنظير الأذن والتسمع وعيادات الرعاية الأولية وتحقق إيرادات سنوية تبلغ عشرات الملايين من الدولارات. ويستخدم الذكاء الاصطناعي لتوجيه المرضى خلال الإجراءات وتزويدهم بالتعليقات. يُذكر أن الشركة تعتزم الآن استخدام الأموال التي تم جمعها لدخول سوق الربو وتعزيز قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي.
كان التمويل مدفوعًا بالشعبية المتزايدة لنماذج اللغات الكبيرة والأهمية المتزايدة لتكنولوجيا البحث عن المتجهات. باعتبارها أول أداة مطور لا تعتمد على النماذج في العالم، تتيح Deepset Cloud لفرق الذكاء الاصطناعي تطوير أنظمة مخصصة ومرنة وقوية استنادًا إلى نماذج اللغة الأكثر تقدمًا. حصلت المنصة على شهادة SOC 2 وتضمن للمستخدمين التحكم الكامل في بياناتهم.
منذ تأسيسها قبل خمس سنوات، اكتسبت شركة Deepset خبرة كبيرة في تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة. العمل بشكل وثيق مع العملاء المشهورين لتطوير حلول معالجة اللغة الطبيعية المخصصة لسيناريوهات التطبيقات في العالم الحقيقي.