AI ინფრასტრუქტურის ბაზარი ფართოვდება: SGLang-ის ბაზაზე შექმნილი RadixArk 400 მილიონ დოლარადაა შეფასებული

ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის სამყაროში ახალი ტენდენცია იკვეთება: პოპულარული ღია კოდის (open source) ინსტრუმენტები მრავალმილიონიან ვენჩურულ სტარტაპებად გარდაიქმნება. ამის უახლესი მაგალითია RadixArk — კომერციული კომპანია, რომელიც SGLang-ის ბაზაზე შეიქმნა. SGLang სულ უფრო მოთხოვნადი ინსტრუმენტია, რომელიც AI მოდელების უფრო სწრაფად და იაფად მუშაობას უზრუნველყოფს.

საკითხთან დაახლოებული პირების ინფორმაციით, RadixArk-ის ღირებულება დაახლოებით 400 მილიონ დოლარს შეადგენს. დაფინანსების რაუნდს ვენჩურული ფონდი Accel ხელმძღვანელობს. ეს შთამბეჭდავი მაჩვენებელია სტარტაპისთვის, რომლის შესახებაც საზოგადოებამ პირველად გასული წლის აგვისტოში შეიტყო. მიუხედავად იმისა, რომ დაფინანსების ზუსტი მოცულობა ოფიციალურად არ დადასტურებულა, ცნობილია, რომ SGLang-ის გუნდის ნაწილი, რომელიც ისეთ კომპანიებთან თანამშრომლობს, როგორიცაა xAI და Cursor, უკვე გადავიდა ახალ კომერციულ სტრუქტურაში.

RadixArk-ის ისტორია 2023 წელს, ბერკლის უნივერსიტეტის (UC Berkeley) ლაბორატორიაში დაიწყო, რომელიც Databricks-ის თანადამფუძნებლის, იონ სტოიკას ხელმძღვანელობით ფუნქციონირებს. სტარტაპმა მანამდე ანგელოზ-ინვესტორებისგანაც მიიღო კაპიტალი, მათ შორის Intel-ის აღმასრულებელი დირექტორისგან, ლიპ-ბუ ტანისგან.

ლიდერობა და ტექნოლოგიური ფოკუსი

კომპანიის თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორია ინ შენი (Ying Sheng), SGLang-ის ერთ-ერთი მთავარი ავტორი. მანამდე იგი xAI-ში ინჟინრად მუშაობდა, საიდანაც ილონ მასკის სტარტაპი სწორედ RadixArk-ის დასაფუძნებლად დატოვა. წარსულში შენი ასევე იყო Databricks-ის მკვლევარი მეცნიერი.

SGLang და RadixArk ორიენტირებულნი არიან ინფერენსის (inference) პროცესის ოპტიმიზაციაზე. ეს ტექნოლოგია საშუალებას აძლევს AI მოდელებს, არსებულ აპარატურულ რესურსებზე უფრო სწრაფად და ეფექტურად იმუშაონ. მოდელების წვრთნასთან ერთად, ინფერენსი სერვერული ხარჯების უდიდეს ნაწილს შეადგენს. შესაბამისად, ინსტრუმენტები, რომლებიც ამ პროცესს აუმჯობესებენ, კომპანიებს თითქმის მყისიერ და მნიშვნელოვან დანაზოგს სთავაზობენ.

კონკურენცია და ბაზრის დინამიკა

RadixArk არ არის ერთადერთი პროექტი, რომელმაც ღია კოდიდან ბიზნესისკენ გადაინაცვლა. vLLM, რომელიც ინფერენსის ოპტიმიზაციის უფრო გამოცდილი პროექტია, ასევე გადის ანალოგიურ გზას. არსებული ინფორმაციით, vLLM-ის გარშემო შექმნილი ახალი კომპანია 160 მილიონ დოლარზე მეტი ინვესტიციის მოზიდვაზე აწარმოებს მოლაპარაკებებს, რაც მის ღირებულებას 1 მილიარდ დოლარამდე გაზრდის. ამ ინვესტიციას Andreessen Horowitz ხელმძღვანელობს.

საინტერესოა, რომ vLLM-იც იონ სტოიკას ლაბორატორიაში შეიქმნა. სტოიკა, რომელიც ბერკლის პროფესორია, ცნობილია როგორც Databricks-ისა და რამდენიმე სხვა წარმატებული სტარტაპის თანადამფუძნებელი. ექსპერტების შეფასებით, ბევრი მსხვილი ტექნოლოგიური კომპანია უკვე იყენებს vLLM-ს, თუმცა ბოლო ექვსი თვის განმავლობაში SGLang-ის პოპულარობაც მკვეთრად გაიზარდა.

პროდუქტები და სამომავლო გეგმები

RadixArk აგრძელებს SGLang-ის განვითარებას, როგორც ღია კოდის მქონე AI ძრავის. პარალელურად, სტარტაპი მუშაობს Miles-ზე — სპეციალიზებულ ფრეიმვორკზე, რომელიც განკუთვნილია განმამტკიცებელი სწავლებისთვის (reinforcement learning). ეს სისტემა ბიზნესებს საშუალებას აძლევს, დროთა განმავლობაში თავიანთი AI მოდელები უფრო „გონიერი“ გახადონ.

მიუხედავად იმისა, რომ კომპანიის ინსტრუმენტების უმეტესობა უფასო რჩება, RadixArk-მა უკვე დაიწყო ჰოსტინგის სერვისებისთვის საფასურის დაწესება, რაც მისი ბიზნეს მოდელის ნაწილია.

ინფერენსის ინფრასტრუქტურის ბუმი

დეველოპერებისთვის ინფერენსის ინფრასტრუქტურის მიმწოდებელი სტარტაპების დაფინანსების ზრდა ხაზს უსვამს ამ სფეროს მნიშვნელობას. ბაზარზე სხვა მსხვილი მოთამაშეებიც აქტიურობენ:

• Baseten: ცოტა ხნის წინ მოიზიდა 300 მილიონი დოლარი, 5 მილიარდი დოლარის შეფასებით.
• Fireworks AI: გასულ ოქტომბერში მოიზიდა 250 მილიონი დოლარი, 4 მილიარდი დოლარის შეფასებით.

ეს ტენდენცია მიუთითებს იმაზე, რომ ინვესტორები დიდ პოტენციალს ხედავენ იმ ტექნოლოგიებში, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტის მუშაობას უფრო ხელმისაწვდომს და ეფექტურს ხდის.