RadixArk: No Berklija iznākušais projekts SGLang kļūst par 400 miljonu dolāru vērtu uzņēmumu, pavadot lēmumu pieņemšanas tirgus eksploziju
Iedomājieties, ka jūsu datorspēle vai digitālais palīgs varētu domāt un reaģēt tikpat ātri kā cilvēks, bez kavēšanās. Tieši šo sapni tuvina realitātei jaunais uzņēmums RadixArk, kurš ir izaudzis no akadēmiskas pētniecības Berklija universitātē. Saskaņā ar avotiem, kas runājuši ar TechCrunch, šis projekts, sākotnēji pazīstams kā atvērtā koda pētniecības iniciatīva SGLang, ir piesaistījis ievērojamu finansējumu no leģendārā riska kapitāla fonda Accel un startē ar neticamu 400 miljonu dolāru vērtību. Tas viss notiek brīdī, kad globālais mākslīgā intelekta “inference” tirgus – tas ir, sistēmu spēja pielietot apgūto un pieņemt lēmumus reālā laikā – piedzīvo patiesu eksploziju.
No universitātes laboratorijas līdz 400 miljonu dolāru vērtībai: RadixArk stāsts
RadixArk saknes meklējamas prestižajā Kalifornijas universitātē Bērklī, īpaši laboratorijā, kuru vada leģendārais datorzinātnieks un uzņēmējs Ions Stoica. Šeit, kā daudzas revolucionāras idejas, tas sākās kā pētniecības projekts ar nosaukumu SGLang. Tā mērķis bija radīt efektīvāku un ātrāku veidu, kā lielās valodu modeli (LLM) – tādas kā ChatGPT pamatā esošās tehnoloģijas – likt strādāt, pieņemt lēmumus un ģenerēt atbildes.
Izvērtējot projekta potenciālu ārpus akadēmiskām sienām, tā radītāji nolēma izveidot patstāvīgu uzņēmumu. Tā piedzima RadixArk. Lielais ieguldījums no Accel, viena no pasaules ietekmīgākajām VC firmām, kas stāvējušas aiz tādiem milžiem kā Facebook, Spotify un Dropbox, ir spēcīgs signāls. Tas parāda, ka rūpniecības līderi redz šajā tehnoloģijā nākotni un ir gatavi likt uz galda ievērojamus resursus, lai tā attīstītos.
Kas patiesībā ir “inference” un kāpēc šis tirgus “eksplodē”?
Lai saprastu RadixArk nozīmi, vispirms ir jāizjauc viens tehnisks termins: **inference** (latviski bieži tulkots kā “secināšana” vai “lēmumu pieņemšana”). Iedomājieties, ka mākslīgā intelekta modela apmācība ir kā garš un intensīvs universitātes kurss – modelis apgūst milzīgu datu apjomu. “Inference” ir brīdis, kad šis izglītotais modelis tiek izmantots reālajā pasaulē: atbild uz jūsu jautājumu, tulkot tekstu, ģenerē kodu vai analizē attēlu.
Līdz šim lielākā uzmanība un investīcijas ir plūdušas tieši apmācības fāzē – jaudu veidošanā. Taču tagad, kad milzīgi modeļi jau ir radīti, izaicinājums ir tos efektīvi un lēti izmantot katram. Inference tirgus eksplodē, jo:
* **Pieprasījums pēc reāllaika MI ir kāpušs eksponenciāli.** No uzņēmumiem, kas vēlas klientu apkalpošanas čatbotus, līdz izstrādātājiem, kas vēlas ātru koda palīgu – visiem vajag ātru atbildi.
* **Izmaksas ir kritisks faktors.** Vienas lēmumu pieņemšanas operācijas izmaksas, reizinātas ar miljoniem lietotāju, var būt milzīgas. Efektivitāte tieši šajā posmā var uzņēmumiem ietaupīt miljonus.
* **Latenci (aizkavi) nevar paciest.** Nekamds negaida vairākas sekundes, līdz čatbots atbild. Ātrums ir kvalitāte.
RadixArk, izmantojot SGLang pamatā esošo tehnoloģiju, visticamāk koncentrējas tieši uz šo izaicinājumu risināšanu: padarīt lielo valodu modeļu lēmumu pieņemšanu ātrāku, efektīvāku un lētāku.
Ko RadixArk varētu nozīmēt nākotnei?
Ar tik ievērojamu vērtējumu un spēcīgu finansiālu atbalstu, gaidāms, ka RadixArk kļūs par nozīmīgu spēlētāju strauji augošajā MI infrastruktūras tirgū. Viņu darbība varētu ietekmēt vairākas jomas:
* **Demokratizācija:** Padarot inference lētāku, mazāki uzņēmumi un neatkarīgie izstrādātāji varēs piekļūt jaudīgākiem MI rīkiem, kas šobrīd ir pieejami tikai tehnoloģiju gigantiem.
* **Lietotāju pieredze:** Gala lietotāji ievēros atšķirību – viņu digitālie palīgi, tulkojumi un satura ģeneratori kļūs daudz atsaucīgāki, gandrīz bez jūtamas aizkaves.
* **Konkurence infrastruktūras tirgū:** RadixArk noteikti sacentīsies ar citiem lieliem spēlētājiem, kas piedāvā MI modelu izvietošanas un izpildes risinājumus, veicinot inovācijas un, iespējams, samazinot cenas.
Nozīmīgs solis no akadēmijas uz rūpniecību
RadixArk stāsts ir lielisks piemērs tam, kā fundamentāla pētniecība prestižā universitātē var pāraugt par komerciāli ļoti veiksmīgu uzņēmumu. Tas parāda, ka ieguldījumi zinātnē un tehnoloģiju pētniecībā var radīt ne tikai zinātniskus darbus, bet arī reālus, tirgū vērtus produktus, kas spēj mainīt nozari. Iona Stoicas laboratorijas atbalsts ir vēl viens pierādījums, ka cieša saikne starp augstāko izglītību un uzņēmējdarbību ir jaunu tehnoloģiju laikmetā neatņemama.
Nākotne rādīs, kā precīzi RadixArk plāno izmantot savu 400 miljonu dolāru vērtību un Accel atbalstu. Taču viens ir skaidrs: eksplodējošais mākslīgā intelekta lēmumu pieņemšanas tirgus ir ieguvis vēl vienu spēcīgu un daudzsološu spēlētāju, un tā attīstība noteikti paātrināsies. Uzņēmumi un gala lietotāji visā pasaulē drīz varētu gūt labumu no tā, ka MI kļūst ne tikai gudrāks, bet arī ātrāks un pieejamāks nekā jebkad agrāk.