Scale AI, która świadczy usługi etykietowania danych dla firm, które chcą szkolić modele uczenia maszynowego, zebrała rundę serii F o wartości 1 miliarda dolarów od szeregu znanych inwestorów instytucjonalnych i korporacyjnych, do których należą Amazon i Meta.

Zbiórka stanowi połączenie finansowania pierwotnego i wtórnego i jest najnowszą z szeregu dużych inwestycji kapitału wysokiego ryzyka w sztuczną inteligencję. Amazon niedawno zamknął inwestycję o wartości 4 miliardów dolarów w rywala OpenAI, firmę Anthropic, a firmy takie jak Mistral AI i Perplexity również są w trakcie gromadzenia kolejnych rund wartych miliardy dolarów przy wysokich wycenach.

Przed tą rundą Scale AI zebrała około 600 milionów dolarów w swojej ośmioletniej historii, w tym 325 milionów dolarów w ramach serii E w 2021 r., która wyceniła ją na około 7 miliardów dolarów – czyli dwukrotnie więcej niż wycena serii D w 2020 r. Trzy lata później i pomimo Ze względu na niekorzystne wiatry, które spowodowały w zeszłym roku zwolnienie 20% personelu, wartość Scale AI wynosi obecnie 13,8 miliarda dolarów, co jest znakiem czasów, w których inwestorzy starają się wyprzedzić gorączkę złota związaną ze sztuczną inteligencją.

Seria F była prowadzona przez firmę Accel, która również prowadziła serię A firmy i brała udział w kolejnych rundach przedsięwzięć.

Oprócz Amazon i Meta, Scale AI przyciągnęła całą gamę nowych inwestorów: wzięły w nim udział spółki venture Cisco, Intel, AMD i ServiceNow, a także DFJ Growth, WCM i inwestor Elad Gil. Powróciło także wielu obecnych inwestorów: Nvidia, Coatue, Y Combinator (YC), Index Ventures, Founders Fund, Tiger Global Management, Thrive Capital, Spark Capital, Greenoaks, Wellington Management i były dyrektor generalny GitHub, Nat Friedman.

Bankowość na rosnącym znaczeniu danych

Dane są siłą napędową sztucznej inteligencji, dlatego firmy specjalizujące się w zarządzaniu i przetwarzaniu danych radzą sobie obecnie dobrze. W zeszłym tygodniu Weka poinformowała, że ​​zebrała 140 milionów dolarów przy wycenie post-moneysowej wynoszącej 1,6 miliarda dolarów, aby pomóc firmom w budowaniu potoków danych dla ich aplikacji AI.

Założona w 2016 r. firma Scale AI łączy uczenie maszynowe z nadzorem „człowieka w pętli” w celu zarządzania dużymi ilościami danych i opisywania ich, co jest niezbędne do szkolenia systemów sztucznej inteligencji w różnych branżach, takich jak pojazdy autonomiczne.

Jednak większość danych ma charakter nieustrukturyzowany, a systemy sztucznej inteligencji mają trudności z samodzielnym wykorzystaniem takich danych. Należy go oznaczyć etykietą, co wymaga dużych zasobów, szczególnie w przypadku dużych zbiorów danych. Scale AI dostarcza firmom dane, które zostały prawidłowo opatrzone adnotacjami i przygotowane na potrzeby modeli szkoleniowych. Specjalizuje się również w różnych branżach o różnych potrzebach — firma zajmująca się samochodami autonomicznymi prawdopodobnie będzie potrzebować oznakowanych danych z kamer i Lidaru, podczas gdy przypadki użycia przetwarzania języka naturalnego (NLP) będą wymagały tekstu z adnotacjami.

Klientami firmy są Microsoft, Toyota, GM, Meta, Departament Obrony Stanów Zjednoczonych, a od sierpnia ubiegłego roku twórca ChatGPT OpenAI, który wykorzystuje Scale AI, aby umożliwić firmom udoskonalanie modeli generowania tekstu GPT-3.5.

Scale AI twierdzi, że wykorzysta nowe środki pieniężne, aby przyspieszyć „obfitość pionierskich danych, które utorują nam drogę do sztucznej inteligencji ogólnej”.

„Obfitość danych nie jest czymś domyślnym — to wybór” – powiedział w komunikacie prasowym dyrektor generalny i współzałożyciel Scale AI, Alexandr Wang. „Wymaga to połączenia najlepszych umysłów w dziedzinie inżynierii, operacji i sztucznej inteligencji. Naszą wizją jest obfitość danych, w ramach której dysponujemy środkami produkcji umożliwiającymi dalsze skalowanie granicznych LLM o wiele więcej rzędów wielkości. Dotarcie do GPT-10 nie powinno być ograniczone danymi.”