Depuis la sortie de ChatGPT, le grand modèle a attiré l'attention et les capitaux de toutes les parties. Cependant, un problème qui ne peut être ignoré est qu'il est difficile pour les grands modèles eux-mêmes de générer directement une valeur commerciale : s'ils ne peuvent pas être transformés en applications pratiques, leur valeur sera considérablement réduite. Au fil du temps, la popularité de l’IA semble s’estomper. En fait, l'enthousiasme de l'industrie pour les grands modèles est toujours élevé, mais l'orientation a changé.
Aujourd’hui, les grandes entreprises modèles et les capitaux associés se concentrent sur la manière d’exploiter la valeur des grands modèles dans des scénarios réels. Cela peut être aperçu à partir de la situation financière dans le domaine de l’IA. En août dernier, les dix plus grandes entreprises dans le domaine de l'IA ont levé un total de 1,023 milliard de dollars. On voit clairement que les infrastructures et les applications d'intelligence artificielle sont de plus en plus favorisées par le capital.
La quasi-totalité des nouveaux capitaux est consacrée à l'application de grands modèles, notamment à l'utilisation de l'IA dans des secteurs spécifiques tels que la conception de médicaments, la conduite autonome, l'extraction du lithium, l'industrie des télécommunications et la télémédecine. Parmi eux se trouvent de grandes entreprises modèles, des sociétés d'infrastructure d'IA et des startups de domaines verticaux, qui répondent toutes à une seule chose : comment mettre en œuvre de grands modèles d'IA.
Cela peut indiquer que l'industrie de l'IA passe d'une étape de recherche relativement préliminaire à une étape plus mature et pratique. Donnons ensuite une introduction détaillée aux dix premières entreprises dans le domaine de l'IA avec un montant de financement en août. Découvrez leur statut de financement, les informations et les produits de l'entreprise, ainsi que la manière dont les nouveaux fonds seront utilisés.
Hugging Face, la société n°1 de plateforme d'apprentissage automatique, a levé 235 millions de dollars américains (série D) en août, avec une valorisation atteignant 4,5 milliards de dollars américains, doublant sa valorisation en plus d'un an. La société a déclaré qu'elle utiliserait ces fonds pour accroître la recherche sur l'IA et le recrutement de personnel.
Cette ronde de financement est le plus important financement unique de Hugging Face, mené par Salesforce, avec la participation de grandes entreprises technologiques telles que Google, Amazon, Nvidia, AMD, Intel, IBM et Qualcomm. Cela fournit non seulement un soutien financier à Hugging Face, mais peut également apporter davantage d'opportunités de coopération. Et cela montre l’énorme demande pour les produits et plateformes d’IA, ainsi que l’attrait du marché et le potentiel de croissance des stratégies open source.
L'entreprise a été fondée en 2016 et a initialement développé des applications de chatbot pour les adolescents, puis transformée en plateforme d'apprentissage automatique. La plate-forme permet aux utilisateurs de partager des modèles et des ensembles de données d'apprentissage automatique, et fournit également une série d'outils allant de la recherche et du développement au déploiement de modèles d'IA pour aider les gens à créer et à utiliser des applications d'apprentissage automatique. Il semblerait qu'à la fin du mois d'août, le nombre de modèles et d'ensembles de données publiés sur Hugging Face atteignait respectivement 300 000 et 58 000. Sa bibliothèque de transformateurs est l'un des outils les plus populaires en matière de traitement du langage naturel.
Genesis Therapeutics, la deuxième société de conception de médicaments basée sur l'intelligence artificielle, a levé 200 millions de dollars américains (série B) en août, soit près de quatre fois le financement de série A fin 2020, reflétant la grande reconnaissance des investisseurs envers la technologie et le potentiel du marché de l'entreprise. La société a été fondée en 2019 et est issue du Pender Lab de l'Université de Stanford.
L’intelligence artificielle offre une formidable opportunité de révolutionner le processus de découverte de médicaments. Genesis Therapeutics s'engage à utiliser la technologie de l'IA pour créer des médicaments révolutionnaires pour les patients atteints de maladies graves. Le financement sera utilisé pour faire passer l'entreprise au stade clinique et améliorer davantage sa plateforme d'IA pour la conception de médicaments ; elle lancera également de nouveaux programmes ciblant les groupes de patients négligés.
Le cycle a été co-dirigé par un investisseur américain axé sur les sciences de la vie et Andreessen Horowitz (a16z) Bio+Health, et comprenait également Fidelity Management & Research, BlackRock et NVentures, la branche de capital-risque de NVIDIA.
La troisième plus grande startup de modèles linguistiques, AI21 Labs, a annoncé fin août avoir finalisé une ronde de financement de série C de 155 millions de dollars, avec une dernière valorisation de 1,4 milliard de dollars. Les investisseurs comprennent des acteurs existants tels que Pitango et de nouveaux acteurs tels que Google et Nvidia.
AI21 Labs a son siège en Israël et a été fondée en 2017. L'un des membres fondateurs est le fondateur de la société de conduite autonome Mobileye (acquise par Intel en 2017). Parce que l’entreprise a été la première à lancer l’IA générative, elle est souvent comparée à OpenAI. En mars de cette année, il a publié son dernier grand modèle de langage Jurassic-2, mais n'a pas annoncé le nombre de paramètres. La version précédente de Jurassic-1 comportait un maximum de 178 milliards de paramètres, ce qui est légèrement supérieur aux 175 milliards de paramètres de GPT-3 publiés par OpenAI.
Il convient de mentionner qu’AI21 Labs met l’accent sur la précision et la fiabilité du modèle, et pas seulement sur sa taille. Elle espère se différencier en proposant des modèles plus petits, plus fiables et moins chers à exploiter.
Ses principaux revenus proviennent de la vente d'accès à Jurassic et d'abonnements à Wordtune, son assistant d'écriture IA. Parallèlement, nous travaillons également avec des clients de différents secteurs tels que Carrefour, Clarivate, eBay et Ubisoft. Selon les rapports, les revenus d’AI21 Labs en 2022 s’élèveront à 20 millions de dollars, et ceux de cette année devraient être de 50 millions de dollars. Le chiffre d’affaires d’OpenAI l’année dernière s’élevait à environ 30 millions de dollars et devrait atteindre 200 millions de dollars cette année.
Dans l’ensemble, AI21 Labs est une entreprise dotée à la fois d’innovation technologique et d’un bon modèle économique dans le domaine des grands modèles de langage.
Anthropic, l'un des principaux concurrents d'OpenAI, a reçu en août un financement de 100 millions de dollars de la société de télécommunications sud-coréenne SKT. La société n’a reçu il n’y a pas si longtemps un financement de série C de 450 millions de dollars américains. Il est entendu qu'en moins d'un an et demi, Anthropic a levé au total plus de 1,6 milliard de dollars, juste derrière OpenAI dans le domaine des grands modèles d'IA.
La société a été fondée en 2021 par d'anciens membres d'OpenAI (qui ont quitté en raison de divergences d'orientation avec OpenAI) et s'engage à construire des systèmes d'IA fiables, explicables et contrôlables. Claude 2, un produit pouvant concurrencer ChatGPT, sortira en juillet 2023.
L'objectif principal de ce financement est qu'Anthropic et SKT utilisent leurs avantages respectifs pour créer conjointement un modèle multilingue personnalisé à grande échelle pour l'industrie des télécommunications.
Cette coopération reflète également la tendance des grands modèles d’IA à travailler en étroite collaboration avec des industries spécifiques et à s’orienter vers des applications verticales. Bien entendu, cela accélère également le processus de commercialisation d’Anthropic. Dario Amodei, fondateur et PDG d'Anthropic, a déclaré : « Nous pensons que les grands modèles de langage spécifiques à l'industrie ont un fort potentiel pour créer des applications technologiques d'IA plus sûres et plus fiables. »
Modular, la cinquième startup d'infrastructure d'IA, a annoncé en août avoir reçu un financement de 100 millions de dollars, dirigé par General Catalyst, avec la participation de Google Ventures, SV Angel, Greylock, Factory et d'autres. Il s’agit de la deuxième ronde de financement de l’entreprise après avoir finalisé 30 millions de dollars l’année dernière. Les fonds seront utilisés pour accélérer l'infrastructure d'IA de Modular pour les développeurs du monde entier.
L'entreprise a été fondée en 2022 dans le but de rendre la technologie de l'IA accessible à tous, n'importe où. Les outils de développement fournis par Modular peuvent diviser un grand modèle en plusieurs petites parties (modularisation), facilitant ainsi la gestion et le développement de grands modèles d'intelligence artificielle.
Leur plate-forme de développement d'IA de nouvelle génération peut aider les clients et les développeurs mondiaux à résoudre le problème de fragmentation de la pile technologique d'IA, générant ainsi plus d'innovations en production plus rapidement. Ses produits et technologies améliorent la programmabilité, la convivialité, l'efficacité informatique et l'utilisation du matériel de l'IA. Modular a également lancé un langage de programmation open source appelé Mojo pour les développeurs d'IA. Mojo est conçu pour être aussi simple à utiliser que Python mais avec les hautes performances de C++ et Rust. Et tente d'être entièrement compatible avec l'écosystème du projet Jupyter.
Le sixième fournisseur de logiciels d'intelligence artificielle, helm.ai, a annoncé la finalisation d'un financement de série C en août, levant un total de 55 millions de dollars. L'entreprise, qui cible principalement les marchés de l'automobile et de la robotique, utilisera les fonds pour promouvoir le développement de logiciels avancés d'intelligence artificielle sur ces deux marchés, notamment dans le domaine de la conduite autonome. Cette ronde de financement a été menée par Freeman Group et comprenait également ACVC Partners et Amplo, un certain nombre de sociétés d'investissement bien connues et d'investisseurs stratégiques de l'industrie automobile tels que Honda Motor.
helm.ai a été fondée en 2016. Le PDG et co-fondateur de la société, Vlad Voroninski, est un mathématicien et entrepreneur russo-américain. Avant de fonder helm.ai, Voroninski était le scientifique en chef fondateur de Sift Security, une startup d'apprentissage automatique de cybersécurité. Il a déclaré : « Grâce à notre technologie « d'enseignement en profondeur », des logiciels d'intelligence artificielle de haut niveau peuvent être facilement fournis aux fabricants et à leurs principaux fournisseurs, afin que les produits puissent être commercialisés plus rapidement. De plus, cette technologie ne nécessite pas de limitation matérielle. Plus important encore, notre logiciel peut aider les clients à se différencier des autres en termes de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et de systèmes de conduite autonome L4. »
La septième plateforme de développement d'IA, Weights & Biases, a reçu un financement de 50 millions de dollars en août, pour une valorisation de 1,25 milliard de dollars. Le cycle a été dirigé par l'ancien PDG de GitHub, Nat Friedman, et l'ancien partenaire de Y Combinator, Daniel Gross. Cet investissement intervient alors que Weights & Biases se prépare à lancer un nouveau produit appelé s. est conçu pour aider les utilisateurs à surveiller et à évaluer les performances de grands modèles de langage.
La société a été fondée en 2017 et s'engage à créer une plate-forme MLOps (Machine Learning Operations) pour résoudre principalement divers défis rencontrés par les projets d'apprentissage automatique dans le processus de développement, de déploiement et de maintenance.
À mesure que la demande d’IA augmente, le marché du MLOps se développe progressivement. Pour MLOps, Weights & Biases a déclaré que tous ses produits sont co-conçus avec des partenaires pour garantir que les besoins de ces clients sont satisfaits. Leur plate-forme aide les développeurs à créer de meilleurs modèles plus rapidement. Et créez des outils légers et interopérables pour suivre rapidement les expériences, versionner et itérer sur des ensembles de données, évaluer les performances des modèles, reproduire des modèles, visualiser les résultats, et bien plus encore.
Il est entendu que les solutions de la plateforme Weights & Biase sont intégrées dans plus de 20 000 référentiels open source et ont été citées dans des centaines de documents de recherche universitaires sur l'apprentissage automatique. Il s'agit également de l'ensemble d'outils de choix pour des sociétés d'IA bien connues telles que OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Aleph Alpha et Cohere.
La huitième startup américaine Aether Biomachines a annoncé en août avoir levé 49 millions de dollars dans le cadre d'un financement de série A dirigé par Natural Capital et Unless. Selon son site officiel, Aether Bio est une société axée sur l'ingénierie enzymatique, permettant aux clients de produire des produits complexes et nouveaux à moindre coût. Ses usines robotiques sont capables d’exécuter des millions d’expériences pour indexer l’espace des séquences, dépassant de loin les équipements automatisés disponibles dans le commerce.
L'entreprise utilise la robotique, l'apprentissage automatique et la biologie synthétique pour développer une technologie d'extraction du lithium plus rapide, moins chère et plus durable. Non seulement cela apporte des avantages de coût incroyables, mais cela permet également de fabriquer du lithium de qualité batterie dans une vaste région des États-Unis. La société a déclaré que cette technologie pourrait théoriquement multiplier par 30 la production américaine de lithium.
Il est entendu qu'Aether Bio, fondée en 2017, accepte actuellement de nouveaux clients de manière sélective et est soutenue par une série d'investisseurs qui voient son potentiel pour déclencher une nouvelle révolution industrielle.
TytoCare, la neuvième entreprise de santé numérique, a annoncé en août avoir levé 49 millions de dollars de financement pour poursuivre la recherche sur les possibilités de l'IA en matière d'aide au diagnostic et d'assistance aux examens à distance. Cette ronde de financement a été menée par l'investisseur mondial en logiciels Insight Partners, avec la participation de la société de systèmes médicaux MemorialCare et de deux grandes sociétés de fonds de pension.
La société est une société israélienne fondée en 2012 qui permet des interactions précises à distance entre médecins et patients et aide les services de santé à fournir des soins de santé basés sur les données, des services asynchrones, des soins primaires virtuels et une surveillance à distance. Les investisseurs précédents incluent Insight Partners, Tiger Global, Qualcomm Ventures et Shenzhen Capital Group.
Tytocare développe des équipements utilisés dans les cliniques de laryngoscopie, d'otoscopie, d'auscultation et de soins primaires et réalise un chiffre d'affaires annuel de plusieurs dizaines de millions de dollars. et utilise l'intelligence artificielle pour guider les patients tout au long des procédures et leur fournir des commentaires. Il semblerait que la société ait désormais l’intention d’utiliser les fonds levés pour entrer sur le marché de l’asthme et améliorer ses capacités en matière d’IA.
La startup allemande Deepset, classée dixième, a annoncé en août avoir reçu une nouvelle ronde de financement de 30 millions de dollars pour développer davantage son produit commercial Deepset Cloud. La société s'engage à aider les entreprises à exploiter pleinement la valeur des grands modèles de langage dans leurs flux de travail. Le cycle a été mené par Balderton Capital, avec la participation d'investisseurs existants, notamment Google Ventures, Harpoon, .One et Lunar.
Le financement a été motivé par la popularité croissante des grands modèles linguistiques et l’importance croissante de la technologie de recherche vectorielle. En tant que premier outil de développement indépendant des modèles au monde, deepset Cloud permet aux équipes d'IA de développer des systèmes personnalisés, flexibles et robustes basés sur les modèles de langage les plus avancés. La plateforme est certifiée SOC 2 et garantit aux utilisateurs un contrôle total sur leurs données.
Depuis sa création il y a cinq ans, Deepset a accumulé une expérience considérable dans les grandes applications de modèles de langage. Travaillez en étroite collaboration avec des clients renommés pour développer des solutions personnalisées de traitement du langage naturel pour des scénarios d'application réels.
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Qui a pris l’argent investi dans les entreprises d’IA le mois dernier ?
Source originale : GenAI Nouveau Monde
Auteur : Li Xinshuai
Depuis la sortie de ChatGPT, le grand modèle a attiré l'attention et les capitaux de toutes les parties. Cependant, un problème qui ne peut être ignoré est qu'il est difficile pour les grands modèles eux-mêmes de générer directement une valeur commerciale : s'ils ne peuvent pas être transformés en applications pratiques, leur valeur sera considérablement réduite. Au fil du temps, la popularité de l’IA semble s’estomper. En fait, l'enthousiasme de l'industrie pour les grands modèles est toujours élevé, mais l'orientation a changé.
Aujourd’hui, les grandes entreprises modèles et les capitaux associés se concentrent sur la manière d’exploiter la valeur des grands modèles dans des scénarios réels. Cela peut être aperçu à partir de la situation financière dans le domaine de l’IA. En août dernier, les dix plus grandes entreprises dans le domaine de l'IA ont levé un total de 1,023 milliard de dollars. On voit clairement que les infrastructures et les applications d'intelligence artificielle sont de plus en plus favorisées par le capital.
La quasi-totalité des nouveaux capitaux est consacrée à l'application de grands modèles, notamment à l'utilisation de l'IA dans des secteurs spécifiques tels que la conception de médicaments, la conduite autonome, l'extraction du lithium, l'industrie des télécommunications et la télémédecine. Parmi eux se trouvent de grandes entreprises modèles, des sociétés d'infrastructure d'IA et des startups de domaines verticaux, qui répondent toutes à une seule chose : comment mettre en œuvre de grands modèles d'IA.
Cela peut indiquer que l'industrie de l'IA passe d'une étape de recherche relativement préliminaire à une étape plus mature et pratique. Donnons ensuite une introduction détaillée aux dix premières entreprises dans le domaine de l'IA avec un montant de financement en août. Découvrez leur statut de financement, les informations et les produits de l'entreprise, ainsi que la manière dont les nouveaux fonds seront utilisés.
Hugging Face, la société n°1 de plateforme d'apprentissage automatique, a levé 235 millions de dollars américains (série D) en août, avec une valorisation atteignant 4,5 milliards de dollars américains, doublant sa valorisation en plus d'un an. La société a déclaré qu'elle utiliserait ces fonds pour accroître la recherche sur l'IA et le recrutement de personnel.
Cette ronde de financement est le plus important financement unique de Hugging Face, mené par Salesforce, avec la participation de grandes entreprises technologiques telles que Google, Amazon, Nvidia, AMD, Intel, IBM et Qualcomm. Cela fournit non seulement un soutien financier à Hugging Face, mais peut également apporter davantage d'opportunités de coopération. Et cela montre l’énorme demande pour les produits et plateformes d’IA, ainsi que l’attrait du marché et le potentiel de croissance des stratégies open source.
L'entreprise a été fondée en 2016 et a initialement développé des applications de chatbot pour les adolescents, puis transformée en plateforme d'apprentissage automatique. La plate-forme permet aux utilisateurs de partager des modèles et des ensembles de données d'apprentissage automatique, et fournit également une série d'outils allant de la recherche et du développement au déploiement de modèles d'IA pour aider les gens à créer et à utiliser des applications d'apprentissage automatique. Il semblerait qu'à la fin du mois d'août, le nombre de modèles et d'ensembles de données publiés sur Hugging Face atteignait respectivement 300 000 et 58 000. Sa bibliothèque de transformateurs est l'un des outils les plus populaires en matière de traitement du langage naturel.
Genesis Therapeutics, la deuxième société de conception de médicaments basée sur l'intelligence artificielle, a levé 200 millions de dollars américains (série B) en août, soit près de quatre fois le financement de série A fin 2020, reflétant la grande reconnaissance des investisseurs envers la technologie et le potentiel du marché de l'entreprise. La société a été fondée en 2019 et est issue du Pender Lab de l'Université de Stanford.
L’intelligence artificielle offre une formidable opportunité de révolutionner le processus de découverte de médicaments. Genesis Therapeutics s'engage à utiliser la technologie de l'IA pour créer des médicaments révolutionnaires pour les patients atteints de maladies graves. Le financement sera utilisé pour faire passer l'entreprise au stade clinique et améliorer davantage sa plateforme d'IA pour la conception de médicaments ; elle lancera également de nouveaux programmes ciblant les groupes de patients négligés.
Le cycle a été co-dirigé par un investisseur américain axé sur les sciences de la vie et Andreessen Horowitz (a16z) Bio+Health, et comprenait également Fidelity Management & Research, BlackRock et NVentures, la branche de capital-risque de NVIDIA.
La troisième plus grande startup de modèles linguistiques, AI21 Labs, a annoncé fin août avoir finalisé une ronde de financement de série C de 155 millions de dollars, avec une dernière valorisation de 1,4 milliard de dollars. Les investisseurs comprennent des acteurs existants tels que Pitango et de nouveaux acteurs tels que Google et Nvidia.
AI21 Labs a son siège en Israël et a été fondée en 2017. L'un des membres fondateurs est le fondateur de la société de conduite autonome Mobileye (acquise par Intel en 2017). Parce que l’entreprise a été la première à lancer l’IA générative, elle est souvent comparée à OpenAI. En mars de cette année, il a publié son dernier grand modèle de langage Jurassic-2, mais n'a pas annoncé le nombre de paramètres. La version précédente de Jurassic-1 comportait un maximum de 178 milliards de paramètres, ce qui est légèrement supérieur aux 175 milliards de paramètres de GPT-3 publiés par OpenAI.
Il convient de mentionner qu’AI21 Labs met l’accent sur la précision et la fiabilité du modèle, et pas seulement sur sa taille. Elle espère se différencier en proposant des modèles plus petits, plus fiables et moins chers à exploiter.
Ses principaux revenus proviennent de la vente d'accès à Jurassic et d'abonnements à Wordtune, son assistant d'écriture IA. Parallèlement, nous travaillons également avec des clients de différents secteurs tels que Carrefour, Clarivate, eBay et Ubisoft. Selon les rapports, les revenus d’AI21 Labs en 2022 s’élèveront à 20 millions de dollars, et ceux de cette année devraient être de 50 millions de dollars. Le chiffre d’affaires d’OpenAI l’année dernière s’élevait à environ 30 millions de dollars et devrait atteindre 200 millions de dollars cette année.
Dans l’ensemble, AI21 Labs est une entreprise dotée à la fois d’innovation technologique et d’un bon modèle économique dans le domaine des grands modèles de langage.
Anthropic, l'un des principaux concurrents d'OpenAI, a reçu en août un financement de 100 millions de dollars de la société de télécommunications sud-coréenne SKT. La société n’a reçu il n’y a pas si longtemps un financement de série C de 450 millions de dollars américains. Il est entendu qu'en moins d'un an et demi, Anthropic a levé au total plus de 1,6 milliard de dollars, juste derrière OpenAI dans le domaine des grands modèles d'IA.
La société a été fondée en 2021 par d'anciens membres d'OpenAI (qui ont quitté en raison de divergences d'orientation avec OpenAI) et s'engage à construire des systèmes d'IA fiables, explicables et contrôlables. Claude 2, un produit pouvant concurrencer ChatGPT, sortira en juillet 2023.
L'objectif principal de ce financement est qu'Anthropic et SKT utilisent leurs avantages respectifs pour créer conjointement un modèle multilingue personnalisé à grande échelle pour l'industrie des télécommunications.
Cette coopération reflète également la tendance des grands modèles d’IA à travailler en étroite collaboration avec des industries spécifiques et à s’orienter vers des applications verticales. Bien entendu, cela accélère également le processus de commercialisation d’Anthropic. Dario Amodei, fondateur et PDG d'Anthropic, a déclaré : « Nous pensons que les grands modèles de langage spécifiques à l'industrie ont un fort potentiel pour créer des applications technologiques d'IA plus sûres et plus fiables. »
L'entreprise a été fondée en 2022 dans le but de rendre la technologie de l'IA accessible à tous, n'importe où. Les outils de développement fournis par Modular peuvent diviser un grand modèle en plusieurs petites parties (modularisation), facilitant ainsi la gestion et le développement de grands modèles d'intelligence artificielle.
Leur plate-forme de développement d'IA de nouvelle génération peut aider les clients et les développeurs mondiaux à résoudre le problème de fragmentation de la pile technologique d'IA, générant ainsi plus d'innovations en production plus rapidement. Ses produits et technologies améliorent la programmabilité, la convivialité, l'efficacité informatique et l'utilisation du matériel de l'IA. Modular a également lancé un langage de programmation open source appelé Mojo pour les développeurs d'IA. Mojo est conçu pour être aussi simple à utiliser que Python mais avec les hautes performances de C++ et Rust. Et tente d'être entièrement compatible avec l'écosystème du projet Jupyter.
helm.ai a été fondée en 2016. Le PDG et co-fondateur de la société, Vlad Voroninski, est un mathématicien et entrepreneur russo-américain. Avant de fonder helm.ai, Voroninski était le scientifique en chef fondateur de Sift Security, une startup d'apprentissage automatique de cybersécurité. Il a déclaré : « Grâce à notre technologie « d'enseignement en profondeur », des logiciels d'intelligence artificielle de haut niveau peuvent être facilement fournis aux fabricants et à leurs principaux fournisseurs, afin que les produits puissent être commercialisés plus rapidement. De plus, cette technologie ne nécessite pas de limitation matérielle. Plus important encore, notre logiciel peut aider les clients à se différencier des autres en termes de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et de systèmes de conduite autonome L4. »
La société a été fondée en 2017 et s'engage à créer une plate-forme MLOps (Machine Learning Operations) pour résoudre principalement divers défis rencontrés par les projets d'apprentissage automatique dans le processus de développement, de déploiement et de maintenance.
À mesure que la demande d’IA augmente, le marché du MLOps se développe progressivement. Pour MLOps, Weights & Biases a déclaré que tous ses produits sont co-conçus avec des partenaires pour garantir que les besoins de ces clients sont satisfaits. Leur plate-forme aide les développeurs à créer de meilleurs modèles plus rapidement. Et créez des outils légers et interopérables pour suivre rapidement les expériences, versionner et itérer sur des ensembles de données, évaluer les performances des modèles, reproduire des modèles, visualiser les résultats, et bien plus encore.
Il est entendu que les solutions de la plateforme Weights & Biase sont intégrées dans plus de 20 000 référentiels open source et ont été citées dans des centaines de documents de recherche universitaires sur l'apprentissage automatique. Il s'agit également de l'ensemble d'outils de choix pour des sociétés d'IA bien connues telles que OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Aleph Alpha et Cohere.
L'entreprise utilise la robotique, l'apprentissage automatique et la biologie synthétique pour développer une technologie d'extraction du lithium plus rapide, moins chère et plus durable. Non seulement cela apporte des avantages de coût incroyables, mais cela permet également de fabriquer du lithium de qualité batterie dans une vaste région des États-Unis. La société a déclaré que cette technologie pourrait théoriquement multiplier par 30 la production américaine de lithium.
Il est entendu qu'Aether Bio, fondée en 2017, accepte actuellement de nouveaux clients de manière sélective et est soutenue par une série d'investisseurs qui voient son potentiel pour déclencher une nouvelle révolution industrielle.
La société est une société israélienne fondée en 2012 qui permet des interactions précises à distance entre médecins et patients et aide les services de santé à fournir des soins de santé basés sur les données, des services asynchrones, des soins primaires virtuels et une surveillance à distance. Les investisseurs précédents incluent Insight Partners, Tiger Global, Qualcomm Ventures et Shenzhen Capital Group.
Tytocare développe des équipements utilisés dans les cliniques de laryngoscopie, d'otoscopie, d'auscultation et de soins primaires et réalise un chiffre d'affaires annuel de plusieurs dizaines de millions de dollars. et utilise l'intelligence artificielle pour guider les patients tout au long des procédures et leur fournir des commentaires. Il semblerait que la société ait désormais l’intention d’utiliser les fonds levés pour entrer sur le marché de l’asthme et améliorer ses capacités en matière d’IA.
Le financement a été motivé par la popularité croissante des grands modèles linguistiques et l’importance croissante de la technologie de recherche vectorielle. En tant que premier outil de développement indépendant des modèles au monde, deepset Cloud permet aux équipes d'IA de développer des systèmes personnalisés, flexibles et robustes basés sur les modèles de langage les plus avancés. La plateforme est certifiée SOC 2 et garantit aux utilisateurs un contrôle total sur leurs données.
Depuis sa création il y a cinq ans, Deepset a accumulé une expérience considérable dans les grandes applications de modèles de langage. Travaillez en étroite collaboration avec des clients renommés pour développer des solutions personnalisées de traitement du langage naturel pour des scénarios d'application réels.