Znotraj potez vodstva Googla, ki so privedle do velike preobrazbe na področju umetne inteligence ↗
Google krepi nadzor nad DeepMind, saj si prizadeva, da bi Gemini spet prevzel vodilno vlogo. Sergey Brin naj bi po poročanjih pozival zaposlene v področju umetne inteligence, naj se popolnoma posvetijo Geminiju, vključno z delom na področju rekurzivnega samoizboljševanja.
Preoblikovanje daje tudi glavnemu arhitektu umetne inteligence Korayu Kavukcuogluju več pooblastil, medtem ko so nekatere ekipe bolj neposredno povezane z Googlom. Nekoliko neroden del? Naslednji paradni model Geminija naj bi bil odložen, potem ko je zaostajal za tekmeci na področjih, kot je kodiranje. (Reuters)
Platforma za pregledovanje kode umetne inteligence CodeRabbit je bila v zadnjem krogu financiranja ocenjena na 1,5 milijarde dolarjev ↗
CodeRabbit je v krogu financiranja, ki sta ga skupaj vodila Atomico in Smash Capital, zbral 143 milijonov dolarjev, s čimer se je njegova vrednost dvignila na 1,5 milijarde dolarjev. Podjetje pravi, da že izvaja več kot 2 milijona pregledov kode vsak teden za več kot 17.000 strank.
Časovni okvir je smiseln: ko umetna inteligenca piše več programske opreme, mora nekdo – ali morda druga umetna inteligenca – pregledati plaz. CodeRabbit načrtuje nadaljnjo širitev po Evropi in Aziji ter pravi, da bo porabil več kot 10 milijonov dolarjev, da bodo njegova orodja za pregled umetne inteligence ostala brezplačna za projekte odprte kode. (Reuters)
Zagonsko podjetje Lovable, ki se ukvarja s kodiranjem naravnega jezika, je zbralo 400 milijonov dolarjev, vrednost pa je bila ocenjena na 13,3 milijarde dolarjev ↗
Lovable je zbral dodatnih 400 milijonov dolarjev, s čimer se je njegova vrednost podvojila na 13,3 milijarde dolarjev. Krog financiranja sta skupaj vodila Menlo Ventures in EQT-jev sklad Scaleup Europe Fund, med drugimi vlagatelji pa sta bila tudi Tencent in Balderton Capital.
Razvijalec aplikacij v naravnem jeziku pravi, da se je letni prihodek s 200 milijonov dolarjev skoraj potrojil in se bliža 600 milijonom dolarjev. Uporabniki so ustvarili več kot 60 milijonov projektov – kodiranje v naravnem jeziku se je iz nišnega eksperimenta spremenilo v precej ogromen posel, vsaj tako se zdi. (Reuters)
Delnice Cerebrasa so strmoglavile za 16 %, potem ko rezultati niso navdušili vlagateljev ↗
Proizvajalec čipov za umetno inteligenco Cerebras je v podaljšanem trgovanju izgubil 16 % delnic, potem ko četrtletni prihodki niso dosegli ocen Wall Streeta, kljub temu da je podjetje zvišalo napoved za celotno leto. Prodaja je dosegla 180,11 milijona dolarjev, medtem ko so analitiki pričakovali 194,23 milijona dolarjev.
Njegovo poslovanje z oblakom se je približno početverilo na 126 milijonov dolarjev, čeprav se je prodaja strojne opreme zmanjšala. Cerebras prav tako povečuje zmogljivosti za svoj ogromen računalniški sporazum z OpenAI v vrednosti 20 milijard dolarjev – zato zgodba o rasti ostaja še vedno živa; vlagatelji so preprosto želeli, da bi mu bilo postreženo bolj vroče. (Reuters)
Cisco napoveduje, da bodo letni prihodki zaradi trajnostne porabe umetne inteligence presegli pričakovanja ↗
Cisco je napovedal letne prihodke nad pričakovanji Wall Streeta, saj povpraševanje po omrežni opremi, ki stoji za grozdi umetne inteligence, še naprej narašča. Podjetje je v zadnjem fiskalnem letu zabeležilo 9,3 milijarde dolarjev naročil za infrastrukturo umetne inteligence, vključno s 4 milijardami dolarjev samo v zadnjem četrtletju.
Kljub temu so delnice po urah trgovanja padle, saj so vlagatelji raje prehiteli marže in že tako visoka pričakovanja. Infrastruktura umetne inteligence postaja izjemna cev za denar – a očitno mora tudi cev za denar v teh dneh škropiti hitreje. (Reuters)
Nebius poganja pretekle ocene, saj stranke hitijo z zagotavljanjem zmogljivosti umetne inteligence ↗
Ponudnik storitev umetne inteligence v oblaku Nebius je presegel četrtletna pričakovanja glede prihodkov, saj so podjetja hitela z zaklepanjem omejenih računalniških zmogljivosti, kar je povzročilo močno rast delnic podjetja. Vrednost njegovih poslov z umetno inteligenco v oblaku se je skoraj početverila, pri čemer so štiri pogodbe v povprečju vredne več kot milijardo dolarjev.
Nebius je prav tako zvišal svoj cilj glede zmogljivosti in dejal, da je povpraševanje dovolj veliko, da bi lahko pod trenutnimi pogoji prodal vso načrtovano zmogljivost za naslednje leto. Pomanjkanje računalniške zmogljivosti se nekako še naprej obnaša kot nepremičnina na plaži s priključenimi grafičnimi procesorji. (Reuters)
Ameriški proizvajalci modelov umetne inteligence zavohajo priložnost ↗
Poceni in zmogljivi kitajski modeli z odprto težo silijo ameriška podjetja za umetno inteligenco, da ponovno premislijo o svojih strategijah. Meta se vrača k odprtim modelom, medtem ko Nvidia razvija večje sisteme Nemotron, katerih cilj je konkurirati vodilnim alternativam z odprto težo.
Ekonomija je ključna. Podjetja vse bolj ne potrebujejo absolutno najboljšega modela za vsako nalogo, zaradi česar so cenejši odprti modeli privlačnejši in se dodatno obremenjujejo drage zaprte ponudbe OpenAI in Anthropic. (Reuters)
Pogosta vprašanja
Kaj pomeni Googlova prenova umetne inteligence za Gemini in DeepMind?
Google DeepMind tesneje vključuje v svojo širšo strategijo umetne inteligence, hkrati pa daje glavnemu arhitektu umetne inteligence Korayu Kavukcuogluju večja pooblastila. Sergey Brin naj bi tudi spodbudil ekipe, naj se močno osredotočijo na Gemini, vključno z raziskavami rekurzivnega samoizboljševanja. Spremembe kažejo, da si Google želi tesnejšega in hitrejšega usklajevanja, saj si prizadeva okrepiti Gemini v primerjavi s konkurenčnimi modeli na meji.
Zakaj naj bi bil naslednji vodilni model umetne inteligence podjetja Gemini odložen?
Naslednji paradni konj Gemini naj bi se soočal z zamudami, ker je zaostajal za konkurenco na področjih, kot je kodiranje. Zdi se, da je Googlova prerazporeditev vodstva deloma namenjena izboljšanju koordinacije med raziskavami umetne inteligence, razvojem izdelkov in vodstvom. Bolj integrirana struktura bi lahko podjetju pomagala hitreje se odzvati, ko uspešnost modela ne dosega notranjih ali konkurenčnih pričakovanj.
Zakaj podjetja za kodiranje umetne inteligence, kot sta CodeRabbit in Lovable, privabljajo toliko naložb?
Vlagatelji podpirajo podjetja, ki služijo različnim delom hitro rastočega delovnega toka programske opreme za umetno inteligenco. Lovable pomaga uporabnikom graditi aplikacije z navodili v naravnem jeziku, medtem ko se CodeRabbit osredotoča na pregledovanje kode, ki jo ustvari umetna inteligenca, in kode, ki jo napiše človek. Ker umetna inteligenca proizvaja več programske opreme, lahko orodja za ustvarjanje, preverjanje in vzdrževanje te programske opreme postanejo vse bolj dragoceni deli razvojnega procesa.
Kaj spodbuja povpraševanje po infrastrukturi umetne inteligence s strani Cisca in Nebiusa?
Podjetja veliko vlagajo v omrežja, zmogljivosti v oblaku in računalniške vire, potrebne za izvajanje vse večjih delovnih obremenitev umetne inteligence. Cisco je poročal o velikih naročilih za infrastrukturo umetne inteligence, medtem ko je Nebius dejal, da stranke hitijo pri zagotavljanju računalniških zmogljivosti z velikimi pogodbami o oblaku. Številke kažejo, da povpraševanje ostaja močno tako na fizični omrežni ravni kot na specializiranih storitvah v oblaku z umetno inteligenco.
Zakaj so delnice Cerebrasa padle kljub velikemu povpraševanju po čipih umetne inteligence?
Delnice podjetja Cerebras so padle, potem ko so bili četrtletni prihodki nižji od pričakovanj Wall Streeta, čeprav je podjetje zvišalo svoje napovedi za celotno leto. Njegovo poslovanje z oblačnimi storitvami se je znatno povečalo, medtem ko se je prodaja strojne opreme zmanjšala. Reakcija kaže, da močno dolgoročno povpraševanje po umetni inteligenci ne ščiti nujno podjetja pred kratkoročnim razočaranjem na trgu, ko prihodki ali drugi pozorno spremljani rezultati ne dosežejo pričakovanj vlagateljev.
Zakaj se ameriška podjetja za umetno inteligenco vse bolj zanimajo za modele odprte teže?
Poceni in zmogljivi kitajski modeli z odprto težo izvajajo vse večji pritisk na ameriška podjetja za umetno inteligenco, da ponudijo konkurenčnejše alternative. Meta se vrača k odprtim modelom, medtem ko Nvidia razvija večje sisteme Nemotron. Za številne poslovne naloge bodo uporabniki morda raje izbrali cenejši model, ki deluje dovolj dobro, kot pa plačali za najzmogljivejši model na trgu.