ახალი გამოწვევა ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიებისთვის: რეალურად ცდილობენ თუ არა ისინი ფულის გამომუშავებას?

ხელოვნური ინტელექტის (AI) სფეროში ფუნდამენტური მოდელების შემქმნელი კომპანიებისთვის უნიკალური პერიოდი დგას. ერთი მხრივ, ბაზარზე გამოჩნდა ინდუსტრიის ვეტერანთა მთელი თაობა, რომლებმაც სახელი დიდ ტექნოლოგიურ გიგანტებში დაიმკვიდრეს და ახლა დამოუკიდებელ საქმიანობას იწყებენ. მეორე მხრივ, არსებობენ ლეგენდარული მკვლევრები უზარმაზარი გამოცდილებით, თუმცა მათი კომერციული მისწრაფებები ხშირად ბუნდოვანია.

არსებობს რეალური შანსი იმისა, რომ ზოგიერთი ახალი ლაბორატორია OpenAI-ის მასშტაბის გიგანტად იქცეს, თუმცა ასევე დიდია ალბათობა, რომ მათ უბრალოდ საინტერესო კვლევების კეთება განაგრძონ კომერციალიზაციაზე ზედმეტი ზრუნვის გარეშე. შედეგად, სულ უფრო რთული ხდება იმის გარკვევა, თუ ვინ ცდილობს რეალურად ფულის გამომუშავებას. ამ პროცესის გასამარტივებლად, შემოთავაზებულია ხუთდონიანი შკალა, რომელიც ზომავს არა კომპანიის წარმატებას, არამედ მის ამბიციას.

ეს შკალა შემდეგნაირად გამოიყურება:

• დონე 5: ჩვენ უკვე ყოველდღიურად მილიონობით დოლარს გამოვიმუშავებთ.
• დონე 4: გვაქვს დეტალური, მრავალეტაპიანი გეგმა, რომ გავხდეთ პლანეტის უმდიდრესი ადამიანები.
• დონე 3: გვაქვს მრავალი პერსპექტიული იდეა პროდუქტებისთვის, რომლებსაც დროთა განმავლობაში წარვადგენთ.
• დონე 2: გვაქვს გეგმის კონცეფციის ზოგადი მონახაზი.
• დონე 1: ნამდვილი სიმდიდრე საკუთარი თავის სიყვარულია.

ცნობილი სახელები, როგორიცაა OpenAI, Anthropic და Gemini, მე-5 დონეზე იმყოფებიან. თუმცა, შკალა გაცილებით საინტერესო ხდება ახალი თაობის ლაბორატორიების შემთხვევაში, რომელთა ამბიციების ამოცნობა რთულია. ამ სფეროში ამჟამად იმდენი ფული ტრიალებს, რომ ინვესტორები ხშირად ბიზნეს გეგმასაც კი არ ითხოვენ. თუ მკვლევარს არ აქვს მილიარდერობის განსაკუთრებული მოტივაცია, მან შესაძლოა მე-2 დონეზე უფრო ბედნიერად იცხოვროს, ვიდრე მე-5-ზე. პრობლემები მაშინ იქმნება, როდესაც გაურკვეველია, თუ რომელ საფეხურზე დგას ლაბორატორია — ინდუსტრიაში არსებული დრამის დიდი ნაწილი სწორედ ამ გაურკვევლობიდან მოდის.

Humans&

კომპანია Humans& ამ კვირის მთავარი სიახლე იყო. დამფუძნებლებს აქვთ საინტერესო ხედვა მომავალი თაობის AI მოდელებზე, სადაც აქცენტი კეთდება არა მხოლოდ მასშტაბირებაზე, არამედ კომუნიკაციისა და კოორდინაციის ინსტრუმენტებზე. მიუხედავად პრესის დიდი ყურადღებისა, კომპანია არ საუბრობს იმაზე, თუ როგორ გარდაიქმნება ეს ხედვა რეალურ პროდუქტად.

როგორც ჩანს, მათ სურთ პროდუქტების შექმნა, თუმცა კონკრეტულ ვალდებულებებს არ იღებენ. მაქსიმუმი, რაც მათ განაცხადეს, არის ის, რომ შექმნიან სამუშაო სივრცის AI ინსტრუმენტს, რომელიც ჩაანაცვლებს ისეთ პლატფორმებს, როგორიცაა Slack, Jira და Google Docs, და ფუნდამენტურად შეცვლის მათ მუშაობის პრინციპს. ეს არის „სამუშაო პროგრამული უზრუნველყოფა პოსტ-პროგრამული სამყაროსთვის“. ეს აღწერა საკმარისად კონკრეტულია იმისთვის, რომ კომპანია მე-3 დონეზე განთავსდეს.

Thinking Machines Lab (TML)

ამ ლაბორატორიის შეფასება საკმაოდ რთულია. როგორც წესი, როდესაც ChatGPT-ის ყოფილი ტექნოლოგიური დირექტორი (CTO) 2 მილიარდი დოლარის ინვესტიციას იზიდავს, იგულისხმება, რომ მას კონკრეტული საგზაო რუკა აქვს. მირა მურატი არ ტოვებს ისეთი ადამიანის შთაბეჭდილებას, რომელიც საქმეს გეგმის გარეშე იწყებს, ამიტომ 2026 წლისთვის TML-ის მე-4 დონეზე განთავსება ლოგიკური იქნებოდა.

თუმცა, ბოლო მოვლენებმა სურათი შეცვალა. თანადამფუძნებლისა და CTO-ს, ბარეტ ზოფის წასვლამ და მასთან ერთად კიდევ ხუთი თანამშრომლის წასვლამ კომპანიის მიმართულებასთან დაკავშირებით კითხვები გააჩინა. დაარსებიდან სულ რაღაც ერთ წელიწადში, დამფუძნებელი გუნდის ხელმძღვანელების თითქმის ნახევარი კომპანიაში აღარ მუშაობს. შესაძლოა, მათ ეგონათ, რომ ჰქონდათ მყარი გეგმა მე-4 დონისთვის, მაგრამ აღმოაჩინეს, რომ რეალურად მე-2 ან მე-3 დონეზე იმყოფებოდნენ. ჯერჯერობით მათი რეიტინგის ოფიციალური დაქვეითება ნაადრევია, თუმცა ამის ნიშნები იკვეთება.

World Labs

ფეი-ფეი ლი AI კვლევების სფეროში ერთ-ერთი ყველაზე პატივსაცემი ფიგურაა. როდესაც მან 2024 წელს „სივრცითი AI“ (spatial AI) კომპანიისთვის, World Labs, 230 მილიონი დოლარი მოიზიდა, ბევრმა ჩათვალა, რომ ეს მე-2 დონის ან უფრო დაბალი ამბიციის პროექტი იქნებოდა. თუმცა, მას შემდეგ World Labs-მა უკვე გამოუშვა სამყაროს გენერირების სრული მოდელი და მასზე დაფუძნებული კომერციული პროდუქტი.

ამავე პერიოდში გამოიკვეთა რეალური მოთხოვნა სამყაროს მოდელირებაზე ვიდეო თამაშებისა და სპეცეფექტების ინდუსტრიებიდან. ჯერჯერობით არცერთ დიდ ლაბორატორიას არ შეუქმნია მსგავსი კონკურენტუნარიანი პროდუქტი. შედეგად, World Labs სულ უფრო მეტად ემსგავსება მე-4 დონის კომპანიას, რომელიც შესაძლოა მალე მე-5 დონეზეც გადავიდეს.

Safe Superintelligence (SSI)

OpenAI-ის ყოფილი მთავარი მეცნიერის, ილია სუცკევერის მიერ დაარსებული Safe Superintelligence (SSI) მე-1 დონის სტარტაპის კლასიკური მაგალითია. სუცკევერი ყველანაირად ცდილობს SSI კომერციული წნეხისგან დაიცვას, იქამდეც კი, რომ Meta-ს მხრიდან შესყიდვის შეთავაზებაზე უარი თქვა.

კომპანიას არ აქვს პროდუქტის ციკლები და, გარდა სუპერინტელექტუალური ფუნდამენტური მოდელისა, რომელიც ჯერ კიდევ დამუშავების პროცესშია, არ ჩანს არანაირი სხვა პროდუქტი. ამ ხედვით მან 3 მილიარდი დოლარის მოზიდვა შეძლო. სუცკევერი ყოველთვის უფრო მეტად იყო დაინტერესებული AI-ის მეცნიერებით, ვიდრე ბიზნესით. თუმცა, თუ კვლევა ძალიან კარგად ან ძალიან ცუდად წავა, შესაძლოა SSI-მ სწრაფად გადაინაცვლოს რამდენიმე საფეხურით ზევით, რადგან ყველაზე ძლიერი AI-ის შექმნას მსოფლიოზე უდიდესი გავლენის მოხდენა შეუძლია.