С момента выпуска ChatGPT большая модель привлекла внимание и капитал со всех сторон. Однако проблема, которую нельзя игнорировать, заключается в том, что крупным моделям сложно напрямую создавать коммерческую ценность. Со временем популярность ИИ, похоже, угасает. На самом деле, энтузиазм в отрасли по поводу больших моделей по-прежнему высок, но фокус изменился.
Сегодня крупные модельные компании и связанный с ними капитал сосредоточены на том, как повысить ценность крупных моделей в реальных сценариях. Об этом можно судить по ситуации с финансированием в сфере ИИ. В августе десять крупнейших компаний в области искусственного интеллекта привлекли в общей сложности 1,023 млрд долларов США.
Почти весь новый капитал тратится на применение крупных моделей, включая использование ИИ в конкретных отраслях, таких как разработка лекарств, автономное вождение, добыча лития, телекоммуникационная отрасль и телемедицина. Среди них есть крупные модельные компании, компании, занимающиеся инфраструктурой искусственного интеллекта, и вертикальные стартапы, все из которых отвечают на один вопрос — как реализовать крупные модели искусственного интеллекта.
Это может указывать на то, что индустрия искусственного интеллекта переходит от относительно предварительной стадии исследований к более зрелой и практической стадии. Далее давайте подробно представим десятку крупнейших компаний в области искусственного интеллекта по объему финансирования в августе. Узнайте об их финансовом состоянии, информации о компании и продуктах, а также о том, как будут использоваться новые средства.
Hugging Face, компания-разработчик платформ машинного обучения № 1, в августе привлекла 235 миллионов долларов США (серия D), при этом оценка достигла 4,5 миллиардов долларов США, что удвоило ее оценку более чем за год. Компания заявила, что будет использовать средства для расширения исследований в области искусственного интеллекта и набора персонала.
Этот раунд финансирования является крупнейшим финансированием Hugging Face, возглавляемым Salesforce, с участием крупных технологических компаний, таких как Google, Amazon, Nvidia, AMD, Intel, IBM и Qualcomm. Это не только обеспечит финансовую поддержку Hugging Face, но также может открыть больше возможностей для сотрудничества. И это показывает огромный спрос на продукты и платформы искусственного интеллекта, а также рыночную привлекательность и потенциал роста стратегий с открытым исходным кодом.
Компания была основана в 2016 году и изначально занималась разработкой чат-ботов для подростков, а позже трансформировалась в платформу машинного обучения. Платформа позволяет пользователям обмениваться моделями машинного обучения и наборами данных, а также предоставляет ряд инструментов — от исследований и разработок до развертывания моделей искусственного интеллекта, которые помогают людям создавать и использовать приложения машинного обучения. Понятно, что по состоянию на конец августа количество моделей и наборов данных, опубликованных на Hugging Face, достигло 300 000 и 58 000 соответственно. Библиотека преобразователей — один из самых популярных инструментов обработки естественного языка.
Genesis Therapeutics, вторая компания по разработке лекарств на основе искусственного интеллекта, привлекла в августе 200 миллионов долларов США (серия B), что почти в четыре раза превышает финансирование серии A на конец 2020 года, что отражает высокое признание инвесторами технологий и рыночного потенциала компании. Компания была основана в 2019 году на базе лаборатории Пендера Стэнфордского университета.
Искусственный интеллект предлагает мощную возможность революционизировать процесс открытия лекарств. Genesis Therapeutics стремится использовать технологии искусственного интеллекта для создания революционных лекарств для пациентов с серьезными заболеваниями. Финансирование будет использовано для продвижения компании на клиническую стадию и дальнейшего улучшения ее платформы искусственного интеллекта для разработки лекарств; компания также запустит новые программы, ориентированные на группы пациентов, которым не уделяется должного внимания.
В раунде участвовали американский инвестор, специализирующийся на медико-биологических науках, и Андриссен Горовиц (a16z) Bio+Health, в нем также участвовали Fidelity Management & Research, BlackRock и венчурное подразделение NVIDIA NVentures.
Третий по величине стартап языковой модели, AI21 Labs, объявил в конце августа, что завершил раунд финансирования серии C на сумму 155 миллионов долларов США, при последней оценке в 1,4 миллиарда долларов США. В число инвесторов входят существующие игроки, такие как Pitango, и новые игроки, такие как Google и Nvidia.
AI21 Labs со штаб-квартирой в Израиле была основана в 2017 году. Одним из членов-учредителей является основатель компании по автономному вождению Mobileye (приобретенной Intel в 2017 году). Поскольку компания первой запустила генеративный искусственный интеллект, ее часто сравнивают с OpenAI. В марте этого года она выпустила свою последнюю большую языковую модель Jurassic-2, но не огласила количество параметров. Предыдущая версия Jurassic-1 имела максимум 178 миллиардов параметров, что немного превышает 175 миллиардов параметров GPT-3, выпущенного OpenAI.
Стоит отметить, что AI21 Labs уделяет особое внимание точности и надежности модели, а не только ее размеру. Компания надеется дифференцироваться, предлагая меньшие по размеру, более надежные модели, которые дешевле в эксплуатации.
Основной доход компании поступает от продажи доступа к Jurassic и подписки на Wordtune, ее помощника по написанию искусственный интеллект. В то же время мы также работаем с клиентами из разных отраслей, таких как Carrefour, Clarivate, eBay и Ubisoft. По имеющимся данным, выручка AI21 Labs в 2022 году составит 20 миллионов долларов США, а в этом году ожидается выручка в 50 миллионов долларов США. Выручка OpenAI в прошлом году составила около 30 миллионов долларов США, и ожидается, что в этом году она достигнет 200 миллионов долларов США.
В целом AI21 Labs — это компания, обладающая как технологическими инновациями, так и хорошей бизнес-моделью в области больших языковых моделей.
Anthropic, занявший четвертое место, один из основных конкурентов OpenAI, в августе получил финансирование в размере 100 миллионов долларов США от южнокорейской телекоммуникационной компании SKT. Не так давно компания получила финансирование серии C только на 450 миллионов долларов США. Понятно, что менее чем за полтора года Anthropic собрала в общей сложности более 1,6 миллиарда долларов США, уступая только OpenAI в области крупных моделей искусственного интеллекта.
Компания была основана в 2021 году бывшими членами OpenAI (которые ушли из-за разногласий с OpenAI) и стремится создавать надежные, объяснимые и управляемые системы искусственного интеллекта. Claude 2, продукт, способный конкурировать с ChatGPT, будет выпущен в июле 2023 года.
Основная цель этого финансирования состоит в том, чтобы Anthropic и SKT использовали свои преимущества для совместного создания многоязычной индивидуальной крупномасштабной модели для телекоммуникационной отрасли.
Это сотрудничество также отражает тенденцию тесного сотрудничества крупных моделей искусственного интеллекта с конкретными отраслями и перехода к вертикальным приложениям. Конечно, это также ускоряет процесс коммерциализации Anthropic. Дарио Амодей, основатель и генеральный директор Anthropic, сказал: «Мы считаем, что отраслевые модели больших языков имеют большой потенциал для создания более безопасных и надежных приложений на основе технологий искусственного интеллекта».
Modular, пятый стартап по инфраструктуре искусственного интеллекта, объявил в августе о получении финансирования в размере 100 миллионов долларов США во главе с General Catalyst при участии Google Ventures, SV Angel, Greylock, Factory и других. Это второй раунд финансирования компании после того, как в прошлом году она получила 30 миллионов долларов. Средства будут использованы для ускорения инфраструктуры искусственного интеллекта Modular для разработчиков по всему миру.
Компания была основана в 2022 году с целью сделать технологии искусственного интеллекта доступными для всех и везде. Инструменты разработки, предоставляемые Modular, могут разделить большую модель на несколько мелких частей (модуляризация), что упрощает управление и разработку больших моделей искусственного интеллекта.
Их платформа разработки искусственного интеллекта следующего поколения может помочь клиентам и глобальным разработчикам решить проблему фрагментации стека технологий искусственного интеллекта, тем самым быстрее внедряя в производство больше инноваций. Ее продукты и технологии улучшают программируемость искусственного интеллекта, удобство использования, эффективность вычислений и использование оборудования. Modular также выпустила язык программирования с открытым исходным кодом под названием Mojo для разработчиков искусственного интеллекта. Mojo спроектирован так, чтобы быть таким же простым в использовании, как Python, но с высокой производительностью C++ и Rust. И пытается быть полностью совместимым с экосистемой Project Jupyter.
Шестой поставщик программного обеспечения для искусственного интеллекта, helm.ai, объявил о завершении финансирования серии C в августе, собрав в общей сложности 55 миллионов долларов США. Компания, которая в основном ориентирована на рынки автомобилей и робототехники, будет использовать средства для продвижения разработки передового программного обеспечения искусственного интеллекта на этих двух рынках, особенно в области автономного вождения. Этот раунд финансирования проводился Freeman Group, а также включал ACVC Partners и Amplo, ряд известных инвестиционных компаний и стратегических инвесторов в автомобильной промышленности, таких как Honda Motor.
helm.ai была основана в 2016 году. Генеральный директор и соучредитель компании Влад Воронинский — российско-американский математик и предприниматель. До основания helm.ai Воронинский был главным научным сотрудником Sift Security, стартапа по машинному обучению в области кибербезопасности. Он сказал: «Благодаря нашей технологии «глубокого обучения» производителям и их основным поставщикам можно легко предоставить программное обеспечение высшего уровня для искусственного интеллекта, чтобы продукты можно было быстрее выводить на рынок. Более того, эта технология не требует ограничений в аппаратном обеспечении. Что еще более важно, наше программное обеспечение может помочь клиентам отличиться от других с точки зрения передовых систем помощи водителю (ADAS) и систем автономного вождения L4».
Седьмая платформа разработки искусственного интеллекта Weights & Biases получила в августе финансирование в размере 50 миллионов долларов США при оценке в 1,25 миллиарда долларов США. Раунд возглавили бывший генеральный директор GitHub Нат Фридман и бывший партнер Y Combinator Дэниел Гросс. Инвестиции поступили в связи с подготовкой Weights & Biases к запуску нового продукта под названием s. Он разработан, чтобы помочь пользователям отслеживать и оценивать производительность больших языковых моделей.
Компания была основана в 2017 году и стремится создать платформу MLOps (Machine Learning Operations) для решения различных задач, с которыми сталкиваются проекты машинного обучения в процессе разработки, развертывания и обслуживания.
По мере роста спроса на ИИ рынок MLOps постепенно расширяется. Что касается MLOps, компания Weights & Biases заявила, что все ее продукты разрабатываются совместно с партнерами, чтобы обеспечить удовлетворение потребностей этих клиентов. Их платформа помогает разработчикам быстрее создавать лучшие модели. И создавайте легкие, совместимые инструменты для быстрого отслеживания экспериментов, создания версий и итераций наборов данных, оценки производительности моделей, воспроизведения моделей, визуализации результатов и многого другого.
Понятно, что решения платформы Weights & Biase интегрированы в более чем 20 000 репозиториев с открытым исходным кодом и цитируются в сотнях научных исследовательских работ по машинному обучению. Это также предпочтительный набор инструментов для известных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, таких как OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Aleph Alpha и Cohere.
Восьмой американский стартап Aether Biomachines объявил в августе о привлечении $49 млн в рамках серии А, возглавляемой Natural Capital и Unless. Согласно официальному сайту, Aether Bio — это компания, занимающаяся разработкой ферментов, позволяющая клиентам производить сложные и новые продукты с меньшими затратами. Ее роботизированные фабрики способны проводить миллионы экспериментов по индексированию пространства последовательностей, что намного превосходит коммерчески доступное автоматизированное оборудование.
Компания использует робототехнику, машинное обучение и синтетическую биологию для разработки более быстрой, дешевой и устойчивой технологии извлечения лития. Это не только дает невероятную экономическую выгоду, но и позволяет производить литий аккумуляторного качества на обширной территории Соединенных Штатов. Компания заявила, что эта технология теоретически может увеличить производство лития в США в 30 раз.
Понятно, что Aether Bio, основанная в 2017 году, в настоящее время выборочно принимает новых клиентов и поддерживается рядом инвесторов, которые видят в ней потенциал спровоцировать новую промышленную революцию.
TytoCare, девятая компания в области цифрового здравоохранения, объявила в августе, что привлекла 49 миллионов долларов США на финансирование дальнейших исследований возможностей искусственного интеллекта в диагностической поддержке и помощи при дистанционном обследовании. Этот раунд финансирования возглавил глобальный инвестор в области программного обеспечения Insight Partners при участии компании, занимающейся медицинскими системами MemorialCare, и двух крупных пенсионных фондов.
Это израильская компания, основанная в 2012 году, которая обеспечивает точное взаимодействие между врачами и пациентами на расстоянии и помогает медицинским службам предоставлять здравоохранение на основе данных, асинхронные услуги, виртуальную первичную помощь и удаленный мониторинг. Предыдущими инвесторами были Insight Partners, Tiger Global, Qualcomm Ventures и Shenzhen Capital Group.
Tytocare разрабатывает оборудование, используемое в ларингоскопии, отоскопии, аускультации и клиниках первичной медико-санитарной помощи, и имеет годовой доход в десятки миллионов долларов. и использует искусственный интеллект, чтобы направлять пациентов во время процедур и предоставлять им обратную связь. Сообщается, что теперь компания намерена использовать привлеченные средства для выхода на рынок астмы и расширения своих возможностей искусственного интеллекта.
Немецкий стартап Deepset, занявший десятое место в рейтинге, объявил в августе о том, что получил новый раунд финансирования в размере 30 миллионов долларов США для дальнейшего расширения своего коммерческого продукта Deepset Cloud. Компания стремится помочь предприятиям раскрыть всю ценность больших языковых моделей в своих рабочих процессах. Раунд возглавил Balderton Capital, в нем также приняли участие существующие инвесторы, включая Google Ventures, Harpoon, .One и Lunar.
Финансирование было обусловлено растущей популярностью больших языковых моделей и растущей важностью технологии векторного поиска. Deepset Cloud — первый в мире инструмент разработчика, не зависящий от модели, позволяет командам ИИ разрабатывать индивидуальные, гибкие и надежные системы на основе самых передовых языковых моделей. Платформа имеет сертификацию SOC 2 и гарантирует пользователям полный контроль над своими данными.
С момента своего создания пять лет назад компания Deepset накопила значительный опыт работы с большими приложениями языковых моделей. Тесно сотрудничайте с известными клиентами для разработки индивидуальных решений по обработке естественного языка для реальных сценариев применения.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Кто забрал деньги, вложенные в ИИ-компании в прошлом месяце?
Первоисточник: GenAI New World
Автор: Ли Синьшуай
С момента выпуска ChatGPT большая модель привлекла внимание и капитал со всех сторон. Однако проблема, которую нельзя игнорировать, заключается в том, что крупным моделям сложно напрямую создавать коммерческую ценность. Со временем популярность ИИ, похоже, угасает. На самом деле, энтузиазм в отрасли по поводу больших моделей по-прежнему высок, но фокус изменился.
Сегодня крупные модельные компании и связанный с ними капитал сосредоточены на том, как повысить ценность крупных моделей в реальных сценариях. Об этом можно судить по ситуации с финансированием в сфере ИИ. В августе десять крупнейших компаний в области искусственного интеллекта привлекли в общей сложности 1,023 млрд долларов США.
Почти весь новый капитал тратится на применение крупных моделей, включая использование ИИ в конкретных отраслях, таких как разработка лекарств, автономное вождение, добыча лития, телекоммуникационная отрасль и телемедицина. Среди них есть крупные модельные компании, компании, занимающиеся инфраструктурой искусственного интеллекта, и вертикальные стартапы, все из которых отвечают на один вопрос — как реализовать крупные модели искусственного интеллекта.
Это может указывать на то, что индустрия искусственного интеллекта переходит от относительно предварительной стадии исследований к более зрелой и практической стадии. Далее давайте подробно представим десятку крупнейших компаний в области искусственного интеллекта по объему финансирования в августе. Узнайте об их финансовом состоянии, информации о компании и продуктах, а также о том, как будут использоваться новые средства.
Hugging Face, компания-разработчик платформ машинного обучения № 1, в августе привлекла 235 миллионов долларов США (серия D), при этом оценка достигла 4,5 миллиардов долларов США, что удвоило ее оценку более чем за год. Компания заявила, что будет использовать средства для расширения исследований в области искусственного интеллекта и набора персонала.
Этот раунд финансирования является крупнейшим финансированием Hugging Face, возглавляемым Salesforce, с участием крупных технологических компаний, таких как Google, Amazon, Nvidia, AMD, Intel, IBM и Qualcomm. Это не только обеспечит финансовую поддержку Hugging Face, но также может открыть больше возможностей для сотрудничества. И это показывает огромный спрос на продукты и платформы искусственного интеллекта, а также рыночную привлекательность и потенциал роста стратегий с открытым исходным кодом.
Компания была основана в 2016 году и изначально занималась разработкой чат-ботов для подростков, а позже трансформировалась в платформу машинного обучения. Платформа позволяет пользователям обмениваться моделями машинного обучения и наборами данных, а также предоставляет ряд инструментов — от исследований и разработок до развертывания моделей искусственного интеллекта, которые помогают людям создавать и использовать приложения машинного обучения. Понятно, что по состоянию на конец августа количество моделей и наборов данных, опубликованных на Hugging Face, достигло 300 000 и 58 000 соответственно. Библиотека преобразователей — один из самых популярных инструментов обработки естественного языка.
Genesis Therapeutics, вторая компания по разработке лекарств на основе искусственного интеллекта, привлекла в августе 200 миллионов долларов США (серия B), что почти в четыре раза превышает финансирование серии A на конец 2020 года, что отражает высокое признание инвесторами технологий и рыночного потенциала компании. Компания была основана в 2019 году на базе лаборатории Пендера Стэнфордского университета.
Искусственный интеллект предлагает мощную возможность революционизировать процесс открытия лекарств. Genesis Therapeutics стремится использовать технологии искусственного интеллекта для создания революционных лекарств для пациентов с серьезными заболеваниями. Финансирование будет использовано для продвижения компании на клиническую стадию и дальнейшего улучшения ее платформы искусственного интеллекта для разработки лекарств; компания также запустит новые программы, ориентированные на группы пациентов, которым не уделяется должного внимания.
В раунде участвовали американский инвестор, специализирующийся на медико-биологических науках, и Андриссен Горовиц (a16z) Bio+Health, в нем также участвовали Fidelity Management & Research, BlackRock и венчурное подразделение NVIDIA NVentures.
Третий по величине стартап языковой модели, AI21 Labs, объявил в конце августа, что завершил раунд финансирования серии C на сумму 155 миллионов долларов США, при последней оценке в 1,4 миллиарда долларов США. В число инвесторов входят существующие игроки, такие как Pitango, и новые игроки, такие как Google и Nvidia.
AI21 Labs со штаб-квартирой в Израиле была основана в 2017 году. Одним из членов-учредителей является основатель компании по автономному вождению Mobileye (приобретенной Intel в 2017 году). Поскольку компания первой запустила генеративный искусственный интеллект, ее часто сравнивают с OpenAI. В марте этого года она выпустила свою последнюю большую языковую модель Jurassic-2, но не огласила количество параметров. Предыдущая версия Jurassic-1 имела максимум 178 миллиардов параметров, что немного превышает 175 миллиардов параметров GPT-3, выпущенного OpenAI.
Стоит отметить, что AI21 Labs уделяет особое внимание точности и надежности модели, а не только ее размеру. Компания надеется дифференцироваться, предлагая меньшие по размеру, более надежные модели, которые дешевле в эксплуатации.
Основной доход компании поступает от продажи доступа к Jurassic и подписки на Wordtune, ее помощника по написанию искусственный интеллект. В то же время мы также работаем с клиентами из разных отраслей, таких как Carrefour, Clarivate, eBay и Ubisoft. По имеющимся данным, выручка AI21 Labs в 2022 году составит 20 миллионов долларов США, а в этом году ожидается выручка в 50 миллионов долларов США. Выручка OpenAI в прошлом году составила около 30 миллионов долларов США, и ожидается, что в этом году она достигнет 200 миллионов долларов США.
В целом AI21 Labs — это компания, обладающая как технологическими инновациями, так и хорошей бизнес-моделью в области больших языковых моделей.
Anthropic, занявший четвертое место, один из основных конкурентов OpenAI, в августе получил финансирование в размере 100 миллионов долларов США от южнокорейской телекоммуникационной компании SKT. Не так давно компания получила финансирование серии C только на 450 миллионов долларов США. Понятно, что менее чем за полтора года Anthropic собрала в общей сложности более 1,6 миллиарда долларов США, уступая только OpenAI в области крупных моделей искусственного интеллекта.
Компания была основана в 2021 году бывшими членами OpenAI (которые ушли из-за разногласий с OpenAI) и стремится создавать надежные, объяснимые и управляемые системы искусственного интеллекта. Claude 2, продукт, способный конкурировать с ChatGPT, будет выпущен в июле 2023 года.
Основная цель этого финансирования состоит в том, чтобы Anthropic и SKT использовали свои преимущества для совместного создания многоязычной индивидуальной крупномасштабной модели для телекоммуникационной отрасли.
Это сотрудничество также отражает тенденцию тесного сотрудничества крупных моделей искусственного интеллекта с конкретными отраслями и перехода к вертикальным приложениям. Конечно, это также ускоряет процесс коммерциализации Anthropic. Дарио Амодей, основатель и генеральный директор Anthropic, сказал: «Мы считаем, что отраслевые модели больших языков имеют большой потенциал для создания более безопасных и надежных приложений на основе технологий искусственного интеллекта».
Компания была основана в 2022 году с целью сделать технологии искусственного интеллекта доступными для всех и везде. Инструменты разработки, предоставляемые Modular, могут разделить большую модель на несколько мелких частей (модуляризация), что упрощает управление и разработку больших моделей искусственного интеллекта.
Их платформа разработки искусственного интеллекта следующего поколения может помочь клиентам и глобальным разработчикам решить проблему фрагментации стека технологий искусственного интеллекта, тем самым быстрее внедряя в производство больше инноваций. Ее продукты и технологии улучшают программируемость искусственного интеллекта, удобство использования, эффективность вычислений и использование оборудования. Modular также выпустила язык программирования с открытым исходным кодом под названием Mojo для разработчиков искусственного интеллекта. Mojo спроектирован так, чтобы быть таким же простым в использовании, как Python, но с высокой производительностью C++ и Rust. И пытается быть полностью совместимым с экосистемой Project Jupyter.
helm.ai была основана в 2016 году. Генеральный директор и соучредитель компании Влад Воронинский — российско-американский математик и предприниматель. До основания helm.ai Воронинский был главным научным сотрудником Sift Security, стартапа по машинному обучению в области кибербезопасности. Он сказал: «Благодаря нашей технологии «глубокого обучения» производителям и их основным поставщикам можно легко предоставить программное обеспечение высшего уровня для искусственного интеллекта, чтобы продукты можно было быстрее выводить на рынок. Более того, эта технология не требует ограничений в аппаратном обеспечении. Что еще более важно, наше программное обеспечение может помочь клиентам отличиться от других с точки зрения передовых систем помощи водителю (ADAS) и систем автономного вождения L4».
Компания была основана в 2017 году и стремится создать платформу MLOps (Machine Learning Operations) для решения различных задач, с которыми сталкиваются проекты машинного обучения в процессе разработки, развертывания и обслуживания.
По мере роста спроса на ИИ рынок MLOps постепенно расширяется. Что касается MLOps, компания Weights & Biases заявила, что все ее продукты разрабатываются совместно с партнерами, чтобы обеспечить удовлетворение потребностей этих клиентов. Их платформа помогает разработчикам быстрее создавать лучшие модели. И создавайте легкие, совместимые инструменты для быстрого отслеживания экспериментов, создания версий и итераций наборов данных, оценки производительности моделей, воспроизведения моделей, визуализации результатов и многого другого.
Понятно, что решения платформы Weights & Biase интегрированы в более чем 20 000 репозиториев с открытым исходным кодом и цитируются в сотнях научных исследовательских работ по машинному обучению. Это также предпочтительный набор инструментов для известных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, таких как OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Aleph Alpha и Cohere.
Компания использует робототехнику, машинное обучение и синтетическую биологию для разработки более быстрой, дешевой и устойчивой технологии извлечения лития. Это не только дает невероятную экономическую выгоду, но и позволяет производить литий аккумуляторного качества на обширной территории Соединенных Штатов. Компания заявила, что эта технология теоретически может увеличить производство лития в США в 30 раз.
Понятно, что Aether Bio, основанная в 2017 году, в настоящее время выборочно принимает новых клиентов и поддерживается рядом инвесторов, которые видят в ней потенциал спровоцировать новую промышленную революцию.
Это израильская компания, основанная в 2012 году, которая обеспечивает точное взаимодействие между врачами и пациентами на расстоянии и помогает медицинским службам предоставлять здравоохранение на основе данных, асинхронные услуги, виртуальную первичную помощь и удаленный мониторинг. Предыдущими инвесторами были Insight Partners, Tiger Global, Qualcomm Ventures и Shenzhen Capital Group.
Tytocare разрабатывает оборудование, используемое в ларингоскопии, отоскопии, аускультации и клиниках первичной медико-санитарной помощи, и имеет годовой доход в десятки миллионов долларов. и использует искусственный интеллект, чтобы направлять пациентов во время процедур и предоставлять им обратную связь. Сообщается, что теперь компания намерена использовать привлеченные средства для выхода на рынок астмы и расширения своих возможностей искусственного интеллекта.
Финансирование было обусловлено растущей популярностью больших языковых моделей и растущей важностью технологии векторного поиска. Deepset Cloud — первый в мире инструмент разработчика, не зависящий от модели, позволяет командам ИИ разрабатывать индивидуальные, гибкие и надежные системы на основе самых передовых языковых моделей. Платформа имеет сертификацию SOC 2 и гарантирует пользователям полный контроль над своими данными.
С момента своего создания пять лет назад компания Deepset накопила значительный опыт работы с большими приложениями языковых моделей. Тесно сотрудничайте с известными клиентами для разработки индивидуальных решений по обработке естественного языка для реальных сценариев применения.