La startup River AI recaudó 1.100 millones de dólares en una ronda de financiación semilla/Serie A, apenas unos dos meses después de su fundación. La ronda fue liderada por General Catalyst y AMP PBC, con la participación de Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator y Temasek.
La empresa fue fundada por Igor Babushkin, cofundador de xAI, quien anteriormente ocupó cargos relacionados con la inteligencia artificial en DeepMind y OpenAI. River salió del modo sigiloso en junio y anunció una visión centrada en reconstruir la inteligencia artificial desde sus cimientos, empezando por la forma en que se entrenan los modelos.
Agentes entrenables personalmente
Babushkin quiere convertir los agentes de inteligencia artificial en asistentes que los usuarios puedan entrenar por sí mismos, en lugar de orientar la tecnología hacia la sustitución de los trabajadores humanos, según expuso en la publicación de lanzamiento de la empresa.
River considera que hacer realidad esta visión requiere reconstruir todo el ecosistema, incluido el entrenamiento, los modelos y la capa de producto, además de nuevo hardware que permita que la inteligencia artificial personal permanezca cerca del usuario. Babushkin describe a los futuros agentes como entidades que estarán discretamente presentes en la vida cotidiana, conocerán bien al usuario y actuarán en su beneficio.
Una API para personalizar modelos
Actualmente, la empresa ofrece una API cuyo precio se calcula por cada millón de tokens, con tarifas que varían según el modelo abierto utilizado. La interfaz permite a los desarrolladores utilizar el aprendizaje por refuerzo (RL) y la técnica de adaptación de bajo rango (LoRA) para ajustar los modelos.
River presenta su primer producto como una alternativa a depender únicamente de la ingeniería de prompts. Según la descripción de la empresa, escribir prompts dirige un modelo que el usuario no posee ni puede mejorar, mientras que River permite entrenar modelos abiertos para personalizarlos y luego ejecutarlos como cualquier otro endpoint.
Una apuesta por las necesidades de las empresas
La gran ronda llega en un momento en que las empresas muestran un interés creciente por controlar el futuro de sus modelos mediante el uso de una combinación de modelos, incluidos aquellos con pesos abiertos. River apuesta por ofrecer capacidades de posentrenamiento dentro de su propuesta en la nube, a la que denomina neocloud.
La empresa afirma que cualquier organización puede ejecutar un proceso complejo de aprendizaje por refuerzo en un plazo de 15 a 20 minutos, sin necesidad de un equipo de infraestructura y con un ahorro de entre dos y cuatro veces el coste frente a alternativas de código cerrado. Estas cifras aparecen en el anuncio de financiación emitido por la empresa.
Una visión amplia y una financiación enorme
La visión más amplia de River es que cada persona tenga sus propios agentes, los entrene personalmente y estos actúen en su nombre. El contexto del mercado apunta a la aparición de agentes personales que funcionan localmente, como OpenClaw y sus bifurcaciones, junto con los movimientos de Nvidia para asociarse con fabricantes de ordenadores como Dell, Microsoft y HP con el fin de proporcionar hardware capaz de ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial.
Aún no está claro en qué se diferenciará en la práctica la tecnología de River de otras soluciones, pero la empresa inicia su trayectoria con una financiación enorme que le proporciona recursos considerables para desarrollar su visión.