Google-ის აღმასრულებელი დირექტორების ნაბიჯები, რომლებმაც ხელოვნური ინტელექტის სფეროში დიდი ცვლილებები გამოიწვია ↗
Google აძლიერებს კონტროლს DeepMind-ზე, რათა Gemini-ს კვლავ წინ წაწევა სცადოს. როგორც ამბობენ, სერგეი ბრინმა მოუწოდა ხელოვნური ინტელექტის თანამშრომლებს, სრულად ჩაერთონ Gemini-ში, მათ შორის რეკურსიული თვითგანვითარების მიმართულებით.
ცვლილებები ასევე ზრდის ხელოვნური ინტელექტის მთავარ არქიტექტორს, კორაი კავუკჩუოღლუს, უფლებამოსილებას, ხოლო ზოგიერთი გუნდი უფრო პირდაპირ Google-ის შემადგენლობაში გადადის. ცოტა უხერხულია? როგორც ამბობენ, Gemini-ის შემდეგი ფლაგმანური მოდელის გამოშვება გადაიდო, რადგან ის კონკურენტებს ისეთ სფეროებში ჩამორჩა, როგორიცაა კოდირება. (როიტერი)
ხელოვნური ინტელექტის კოდის მიმოხილვის პლატფორმა CodeRabbit-მა ბოლო დაფინანსების რაუნდში 1.5 მილიარდი დოლარი შეაფასა ↗
CodeRabbit-მა Atomico-სა და Smash Capital-ის თანათავმჯდომარეობით ჩატარებულ რაუნდში 143 მილიონი დოლარი მოიზიდა, რამაც კომპანიის შეფასება 1.5 მილიარდ დოლარამდე გაზარდა. კომპანია აცხადებს, რომ ის უკვე კვირაში 2 მილიონზე მეტ კოდის მიმოხილვას ახორციელებს 17 000-ზე მეტი მომხმარებლისთვის.
დრო ლოგიკურია: რადგან ხელოვნური ინტელექტი უფრო მეტ პროგრამულ უზრუნველყოფას წერს, ვიღაცამ - ან შესაძლოა სხვა ხელოვნურმა ინტელექტმა - უნდა შეამოწმოს ზვავი. CodeRabbit გეგმავს შემდგომ გაფართოებას ევროპასა და აზიაში და აცხადებს, რომ 10 მილიონ დოლარზე მეტს დახარჯავს ღია კოდის პროექტებისთვის ხელოვნური ინტელექტის მიმოხილვის ინსტრუმენტების უფასოდ შესანარჩუნებლად. (როიტერი)
ბუნებრივი ენის კოდირების სტარტაპმა Lovable-მა 400 მილიონი დოლარი მოიზიდა და 13.3 მილიარდი დოლარის შეფასებით ისარგებლა ↗
Lovable-მა კიდევ 400 მილიონი დოლარი მოიზიდა, რითაც მისი შეფასება 13.3 მილიარდ დოლარამდე გააორმაგა. რაუნდს Menlo Ventures-ი და EQT-ის Scaleup Europe Fund-ი ხელმძღვანელობდნენ, სხვა ინვესტორებს შორის კი Tencent-ი და Balderton Capital-ი იყვნენ.
ბუნებრივი ენის აპლიკაციების შემქმნელი კომპანიის თქმით, წლიური განმეორებადი შემოსავალი 200 მილიონი დოლარიდან თითქმის სამჯერ გაიზარდა და 600 მილიონი დოლარისკენ მიემართება. მომხმარებლებმა 60 მილიონზე მეტი პროექტი შექმნეს - ბუნებრივი ენის კოდირება ნიშური ექსპერიმენტიდან საკმაოდ უზარმაზარ ბიზნესად გადაიქცა, ყოველ შემთხვევაში, ასე ჩანს. (როიტერი)
Cerebras-ის აქციები 16%-ით დაეცა მას შემდეგ, რაც შედეგებმა ინვესტორებზე შთაბეჭდილება ვერ მოახდინა ↗
ხელოვნური ინტელექტის ჩიპების მწარმოებელი Cerebras-ის აქციები გაფართოებულ ვაჭრობაში 16%-ით დაეცა მას შემდეგ, რაც კვარტალური შემოსავალი უოლ სტრიტის პროგნოზებს ჩამორჩა, მიუხედავად იმისა, რომ კომპანიამ მთელი წლის პროგნოზი გაზარდა. გაყიდვებმა 180.11 მილიონი დოლარი შეადგინა, მაშინ როცა ანალიტიკოსები 194.23 მილიონ დოლარს ვარაუდობდნენ.
მისი ღრუბლოვანი ბიზნესი დაახლოებით ოთხჯერ გაიზარდა და 126 მილიონ დოლარს მიაღწია, თუმცა აპარატურის გაყიდვები შემცირდა. Cerebras ასევე აფართოებს OpenAI-სთან 20 მილიარდი დოლარის ღირებულების გამოთვლითი ხელშეკრულების სიმძლავრეს - ამიტომ ზრდის ისტორია კვლავ აქტუალურია; ინვესტორებს უბრალოდ სურდათ, რომ ის უფრო პოპულარულად წარედგინათ. (როიტერი)
Cisco-ს პროგნოზით, ხელოვნური ინტელექტის მდგრადი ხარჯების გამო წლიური შემოსავალი პროგნოზირებულზე მეტია ↗
Cisco-მ წლიური შემოსავალი უოლ სტრიტის მოლოდინებს გადააჭარბა, რადგან ხელოვნური ინტელექტის კლასტერების უკან მდგომი ქსელური აღჭურვილობის მოთხოვნა კვლავ იზრდება. კომპანიამ ბოლო ფისკალური წლის განმავლობაში ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის 9.3 მილიარდი დოლარის შეკვეთები დააფიქსირა, მათ შორის 4 მილიარდი დოლარი მხოლოდ ბოლო კვარტალში.
მიუხედავად ამისა, აქციების ფასმა სამუშაო საათების შემდეგ იკლო, რადგან ინვესტორებმა მარჟები და ისედაც მაღალი მოლოდინები აირჩიეს. ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურა არაჩვეულებრივ ფულის შლანგად იქცევა - მაგრამ, როგორც ჩანს, დღესდღეობით ფულის შლანგსაც კი უფრო სწრაფად სჭირდება გაფრქვევა. (როიტერი)
Nebius-ი ამართლებს წინასწარ შეფასებებს, რადგან მომხმარებლები ხელოვნური ინტელექტის სიმძლავრის უზრუნველსაყოფად ისწრაფვიან ↗
ხელოვნური ინტელექტის ღრუბლოვანი პროვაიდერი Nebius კვარტალური შემოსავლების მოლოდინს გადააჭარბა, რადგან კომპანიები მწირი გამოთვლითი სიმძლავრის შეზღუდვას ცდილობდნენ, რამაც მისი აქციების მკვეთრად ზრდა გამოიწვია. მისი ხელოვნური ინტელექტის ღრუბლოვანი გარიგებების ღირებულება თითქმის ოთხჯერ გაიზარდა, ოთხი კონტრაქტის საშუალო ღირებულება თითოეულს 1 მილიარდ დოლარზე მეტს შეადგენს.
Nebius-მა ასევე გაზარდა სიმძლავრის სამიზნე მაჩვენებელი და განაცხადა, რომ მოთხოვნა საკმარისად ძლიერია, რომ მას შეეძლოს მომდევნო წლისთვის დაგეგმილი მთელი სიმძლავრის გაყიდვა მიმდინარე პირობებით. გამოთვლითი სისტემების დეფიციტი, რატომღაც, კვლავაც იქცევა ისე, როგორც სანაპირო ზოლის საკუთრება GPU-ებით. (როიტერი)
ამერიკელი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემქმნელები შესაძლებლობას ყნოსავენ ↗
იაფი, ჩინური ღია წონის მოდელები ამერიკულ ხელოვნური ინტელექტის კომპანიებს აიძულებს, გადახედონ თავიანთ სტრატეგიებს. Meta ღია მოდელებს უბრუნდება, ხოლო Nvidia უფრო დიდ Nemotron სისტემებს ავითარებს, რომლებიც წამყვან ღია წონის ალტერნატივებთან კონკურენციას ისახავს მიზნად.
ეკონომიკური ასპექტია გადამწყვეტი. ბიზნესებს სულ უფრო მეტად აღარ სჭირდებათ აბსოლუტურად საუკეთესო სასაზღვრო მოდელი ყველა დავალებისთვის, რაც უფრო იაფ ღია მოდელებს უფრო მიმზიდველს ხდის და დამატებით ზეწოლას ახდენს OpenAI-ისა და Anthropic-ის ძვირადღირებულ დახურულ შეთავაზებებზე. (როიტერი)
ხშირად დასმული კითხვები
რას ნიშნავს Google-ის ხელოვნური ინტელექტის რეორგანიზაცია Gemini-სა და DeepMind-ისთვის?
Google-ი DeepMind-ს უფრო მჭიდროდ აერთიანებს თავის ფართო ხელოვნური ინტელექტის სტრატეგიაში, ამავდროულად კი მთავარ ხელოვნური ინტელექტის არქიტექტორს, კორაი კავუკჩუოღლუს, მეტ უფლებამოსილებას ანიჭებს. როგორც ამბობენ, სერგეი ბრინმა ასევე მოუწოდა გუნდებს, დიდი ყურადღება დაუთმონ Gemini-ს, მათ შორის რეკურსიული თვითგანვითარების კვლევას. ცვლილებები იმაზე მიუთითებს, რომ Google-ს სურს უფრო მჭიდრო და სწრაფი კოორდინაცია, რადგან ის მუშაობს Gemini-ს გასაძლიერებლად კონკურენტი საფრონტო მოდელების წინააღმდეგ.
რატომ გადაიდო Gemini-ის შემდეგი ფლაგმანი ხელოვნური ინტელექტის მოდელის გამოშვება, როგორც ამბობენ?
როგორც ამბობენ, Gemini-ს შემდეგ ფლაგმანურ მოდელს შეფერხებები შეექმნა კონკურენტების ჩამორჩენის გამო ისეთ სფეროებში, როგორიცაა კოდირება. Google-ის აღმასრულებელი დირექტორის გადახალისება, როგორც ჩანს, ნაწილობრივ ხელოვნური ინტელექტის კვლევის, პროდუქტის განვითარებისა და ლიდერობის კოორდინაციის გაუმჯობესებას ისახავს მიზნად. უფრო ინტეგრირებული სტრუქტურა კომპანიას დაეხმარება უფრო სწრაფად რეაგირებაში, როდესაც მოდელის მუშაობა შიდა ან კონკურენტულ მოლოდინებს ვერ აკმაყოფილებს.
რატომ იზიდავენ ხელოვნური ინტელექტის კოდირების კომპანიები, როგორიცაა CodeRabbit და Lovable, ამდენ ინვესტიციას?
ინვესტორები მხარს უჭერენ კომპანიებს, რომლებიც სწრაფად მზარდი ხელოვნური ინტელექტის პროგრამული უზრუნველყოფის სამუშაო პროცესის სხვადასხვა ნაწილს ემსახურებიან. Lovable ეხმარება მომხმარებლებს აპლიკაციების შექმნაში ბუნებრივი ენის ინსტრუქციების საშუალებით, ხოლო CodeRabbit ფოკუსირებულია როგორც ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული, ასევე ადამიანის მიერ დაწერილი კოდის განხილვაზე. რადგან ხელოვნური ინტელექტი უფრო მეტ პროგრამულ უზრუნველყოფას აწარმოებს, ამ პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნის, შემოწმებისა და შენარჩუნების ინსტრუმენტები შეიძლება განვითარების პროცესის სულ უფრო ღირებულ ნაწილად იქცეს.
რა განაპირობებს Cisco-სა და Nebius-ის მხრიდან ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურაზე მოთხოვნას?
კომპანიები დიდ თანხებს ხარჯავენ ქსელურ, ღრუბლოვან სიმძლავრეებსა და გამოთვლით რესურსებზე, რომლებიც საჭიროა სულ უფრო დიდი ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო დატვირთვების შესასრულებლად. Cisco-მ განაცხადა ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის დიდი შეკვეთების შესახებ, ხოლო Nebius-მა განაცხადა, რომ მომხმარებლები დიდი ღრუბლოვანი ხელშეკრულებების მეშვეობით გამოთვლითი სიმძლავრის უზრუნველსაყოფად იბრძვიან. მონაცემები მიუთითებს, რომ მოთხოვნა კვლავ მაღალია როგორც ფიზიკური ქსელის დონეზე, ასევე ხელოვნური ინტელექტის სპეციალიზებული ღრუბლოვანი სერვისების მასშტაბით.
რატომ დაეცა Cerebras-ის აქციები ხელოვნური ინტელექტის ჩიპებზე მაღალი მოთხოვნის მიუხედავად?
Cerebras-ის აქციები დაეცა მას შემდეგ, რაც კვარტალური შემოსავალი უოლ სტრიტის მოლოდინებზე დაბალი აღმოჩნდა, მიუხედავად იმისა, რომ კომპანიამ გაზარდა მთელი წლის პროგნოზი. მისი ღრუბლოვანი ბიზნესი მნიშვნელოვნად გაიზარდა, ხოლო აპარატურის გაყიდვები შემცირდა. რეაქცია აჩვენებს, რომ ხელოვნურ ინტელექტზე ძლიერი გრძელვადიანი მოთხოვნა აუცილებლად არ იცავს კომპანიას ბაზრის მოკლევადიანი იმედგაცრუებისგან, როდესაც შემოსავალი ან სხვა ყურადღებით დაკვირვებადი შედეგები ინვესტორების მოლოდინებს ჩამორჩება.
რატომ ინტერესდებიან ამერიკული ხელოვნური ინტელექტის კომპანიები ღია წონის მოდელებით უფრო მეტად?
იაფი, მძლავრი ჩინური ღია წონის მოდელები უფრო დიდ ზეწოლას ახდენენ აშშ-ის ხელოვნური ინტელექტის კომპანიებზე, რათა მათ უფრო კონკურენტუნარიანი ალტერნატივები შესთავაზონ. Meta ბრუნდება ღია მოდელებზე, ხოლო Nvidia ავითარებს უფრო დიდ Nemotron სისტემებს. ბიზნეს ამოცანებისთვის, მომხმარებლებმა შეიძლება უპირატესობა მიანიჭონ უფრო დაბალფასიან მოდელს, რომელიც საკმარისად კარგად მუშაობს, ვიდრე ყველაზე მძლავრი Frontier მოდელის შეძენას.