კერძო კომპანიების დეფოლტის მაჩვენებელი 9.2%-ს აღწევს, რაც ბოლო წლების ყველაზე მაღალი ნიშნულია. ამ ფონზე, VC ფირმა Lux Capital-მა AI-ზე დამოკიდებულ კომპანიებს ურჩია, რომ გამოთვლითი სიმძლავრის (compute capacity) ვალდებულებები წერილობით დაადასტურონ. AI-ის მიწოდების ჯაჭვში არსებული ფინანსური არასტაბილურობის გამო, მხოლოდ სიტყვიერი შეთანხმება საკმარისი აღარ არის.
თუმცა, არსებობს სრულიად განსხვავებული ალტერნატივა: გარე გამოთვლით ინფრასტრუქტურაზე უარის თქმა. მცირე ზომის AI მოდელები, რომლებიც უშუალოდ მომხმარებლის მოწყობილობაზე ეშვება — მონაცემთა ცენტრის, cloud პროვაიდერისა და კონტრაგენტის რისკის გარეშე — საკმარისად იხვეწება იმისთვის, რომ ბიზნესებმა მათი გამოყენება განიხილონ. სწორედ ამ მიმართულებით დგამს მნიშვნელოვან ნაბიჯებს Multiverse Computing.
ესპანური სტარტაპი აქამდე ნაკლებად ყურადღების ცენტრში იყო, მაგრამ AI ეფექტურობაზე მოთხოვნის ზრდასთან ერთად, სიტუაცია იცვლება. წამყვანი AI ლაბორატორიების (OpenAI, Meta, DeepSeek და Mistral AI) მოდელების კომპრესიის შემდეგ, კომპანიამ გამოუშვა აპლიკაცია, რომელიც ამ კომპრესირებული მოდელების შესაძლებლობებს აჩვენებს, ასევე API პორტალი, რომელიც დეველოპერებს ამ მოდელებზე წვდომისა და მათი ინტეგრაციის საშუალებას აძლევს.
აპლიკაცია CompactifAI, რომელიც Multiverse-ის კვანტური ინსპირაციით შექმნილი კომპრესიის ტექნოლოგიის სახელს ატარებს, არის AI ჩატის ინსტრუმენტი ChatGPT-ის ან Mistral-ის Le Chat-ის მსგავსად. მომხმარებელი სვამს კითხვას და მოდელი პასუხობს. მთავარი განსხვავება ისაა, რომ Multiverse-მა მასში ჩააშენა Gilda — მოდელი, რომელიც იმდენად მცირეა, რომ კომპანიის განცხადებით, ლოკალურად და ოფლაინ რეჟიმში მუშაობს.
საბოლოო მომხმარებლებისთვის ეს არის edge AI-ის გამოცდილება, სადაც მონაცემები მოწყობილობას არ ტოვებს და ინტერნეტთან კავშირი არ სჭირდება. თუმცა არსებობს ერთი პირობა: მობილურ მოწყობილობას უნდა ჰქონდეს საკმარისი RAM და მეხსიერება. თუ ასე არ არის (მაგალითად, ძველი iPhone-ების შემთხვევაში), აპლიკაცია ავტომატურად გადართავს cloud-ზე დაფუძნებულ მოდელებზე API-ის მეშვეობით. ამ გადართვას უზრუნველყოფს სისტემა Ash Nazg (სახელწოდება შთაგონებულია ტოლკინის "ბეჭდების მბრძანებლით"). თუმცა, cloud-ზე გადართვისას აპლიკაცია კარგავს თავის მთავარ უპირატესობას — კონფიდენციალურობას.
ეს შეზღუდვები ნიშნავს, რომ CompactifAI ჯერ არ არის მზად მასობრივი მოხმარებისთვის, თუმცა შესაძლოა ეს არც ყოფილა მთავარი მიზანი. Sensor Tower-ის მონაცემებით, აპლიკაციას ბოლო თვის განმავლობაში 5,000-ზე ნაკლები გადმოწერა ჰქონდა.
მთავარი სამიზნე ბიზნესებია. Multiverse უშვებს self-serve API პორტალს, რომელიც დეველოპერებსა და კომპანიებს პირდაპირ წვდომას აძლევს კომპრესირებულ მოდელებზე — ყოველგვარი AWS Marketplace-ის გარეშე.
"CompactifAI API პორტალი დეველოპერებს აძლევს პირდაპირ წვდომას კომპრესირებულ მოდელებზე იმ გამჭვირვალობითა და კონტროლით, რაც მათ პროდუქციაში გასაშვებად სჭირდებათ," — განაცხადა CEO-მ ენრიკე ლიზასომ.
API-ის ერთ-ერთი მთავარი ფუნქცია რეალურ დროში გამოყენების მონიტორინგია. ლოკალურად გაშვების პოტენციურ უპირატესობებთან ერთად, შემცირებული გამოთვლითი დანახარჯები არის მთავარი მიზეზი, რის გამოც კომპანიები მცირე მოდელებს განიხილავენ დიდ ენობრივ მოდელებთან (LLMs) შედარებით.
გარდა ამისა, მცირე მოდელები დღეს გაცილებით უფრო ფუნქციურია. ცოტა ხნის წინ, Mistral-მა განაახლა თავისი მცირე მოდელების სერია Mistral Small 4-ის გამოშვებით, რომელიც ოპტიმიზებულია ზოგადი ჩატისთვის, კოდირებისთვის, აგენტური ამოცანებისა და მსჯელობისთვის. ფრანგულმა კომპანიამ ასევე გამოუშვა Forge — სისტემა, რომელიც ბიზნესებს საშუალებას აძლევს შექმნან მორგებული მოდელები.
Multiverse-ის ბოლო შედეგებიც აჩვენებს, რომ განსხვავება LLM-ებთან მცირდება. მათი უახლესი კომპრესირებული მოდელი, HyperNova 60B 2602, აგებულია gpt-oss-120b-ზე (OpenAI-ის მოდელი). კომპანიის მტკიცებით, ის ახლა უფრო სწრაფ პასუხებს იძლევა და უფრო იაფია, ვიდრე ორიგინალი, რაც განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია აგენტური კოდირების პროცესებისთვის, სადაც AI ავტონომიურად ასრულებს კომპლექსურ პროგრამულ ამოცანებს.
მოდელების მობილურზე გაშვების სირთულეს Apple Intelligence-მა ლოკალური და cloud მოდელების კომბინაციით აუარა გვერდი. Multiverse-ის CompactifAI აპლიკაციასაც შეუძლია მოთხოვნების gpt-oss-120b-ზე გაგზავნა API-ით, მაგრამ მისი მთავარი მიზანია აჩვენოს, რომ ლოკალურ მოდელებს (როგორიცაა Gilda) აქვთ უპირატესობები, რომლებიც სცდება მხოლოდ ხარჯების დაზოგვას.
კრიტიკულ სფეროებში მომუშავე პროფესიონალებისთვის, მოდელი, რომელიც ლოკალურად მუშაობს, მეტ კონფიდენციალურობასა და უსაფრთხოებას უზრუნველყოფს. თუმცა, უფრო დიდი ღირებულება იმ ბიზნეს შესაძლებლობებშია, რომლებსაც ეს ტექნოლოგია ხსნის — მაგალითად, AI-ის ინტეგრაცია დრონებში, სატელიტებსა და სხვა ისეთ გარემოში, სადაც ინტერნეტთან კავშირი გარანტირებული არ არის.
კომპანია უკვე ემსახურება 100-ზე მეტ გლობალურ კლიენტს, მათ შორის Bank of Canada-ს, Bosch-სა და Iberdrola-ს. კლიენტების ბაზის გაფართოება მათ დამატებითი დაფინანსების მოზიდვაში დაეხმარება. გასულ წელს $215 მილიონიანი Series B რაუნდის დახურვის შემდეგ, ვრცელდება ინფორმაცია, რომ კომპანია ახლა €500 მილიონიან დაფინანსებას იზიდავს, რაც მის შეფასებას €1.5 მილიარდს გადააჭარბებს.
წყარო: techcrunch.com
