A startup River AI captou US$ 1,1 bilhão em uma rodada de financiamento inicial/Series A, apenas cerca de dois meses após sua fundação. A rodada foi liderada pelas empresas General Catalyst e AMP PBC, com participação da Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator e Temasek.
A empresa foi fundada por Igor Babuschkin, cofundador da xAI, que anteriormente ocupou cargos na área de inteligência artificial na DeepMind e na OpenAI. A River saiu do modo furtivo em junho, anunciando uma visão focada em reconstruir a inteligência artificial desde seus fundamentos, começando pela forma como os modelos são treinados.
Agentes treináveis pessoalmente
Babuschkin quer transformar os agentes de inteligência artificial em assistentes que os usuários possam treinar por conta própria, em vez de direcionar a tecnologia para substituir trabalhadores humanos, conforme apresentou no blog de lançamento da empresa.
A River considera que concretizar essa visão exige reconstruir todo o ecossistema, incluindo treinamento, modelos e a camada de produto, além de novo hardware que permita manter a inteligência artificial pessoal próxima do usuário. Babuschkin descreve os futuros agentes como sistemas que estarão discretamente presentes na vida cotidiana, conhecerão bem o usuário e trabalharão em seu benefício.
API para personalização de modelos
A empresa atualmente oferece uma API cobrada por milhão de tokens, com preços que variam de acordo com o modelo aberto utilizado. A interface permite que os desenvolvedores usem aprendizado por reforço (RL) e a técnica de adaptação de baixa ordem (LoRA) para ajustar os modelos.
A River apresenta seu primeiro produto como uma alternativa à dependência exclusiva da engenharia de prompts. Segundo a descrição da empresa, escrever prompts direciona um modelo que o usuário não possui nem consegue aprimorar, enquanto a River permite treinar modelos abertos para que se tornem personalizados para ele e, depois, executá-los como qualquer outro endpoint.
Aposta nas necessidades das empresas
A grande rodada ocorre em um momento em que as empresas demonstram interesse crescente em controlar o futuro de seus modelos por meio do uso de uma combinação de modelos, incluindo modelos de pesos abertos. A River aposta em oferecer experiências de pós-treinamento como parte de sua oferta de nuvem, que chama de neocloud.
A empresa afirma que qualquer organização pode executar um processo complexo de aprendizado por reforço em 15 a 20 minutos, sem a necessidade de uma equipe de infraestrutura e com economias entre duas e quatro vezes o custo em comparação com alternativas de código fechado. Esses números constam do anúncio de financiamento divulgado pela empresa.
Visão ampla e financiamento expressivo
A visão mais ampla da River é que cada pessoa tenha seus próprios agentes, treinados por ela mesma e trabalhando em seu nome. O contexto do mercado indica o surgimento de agentes pessoais que operam localmente, como o OpenClaw e seus derivados, além dos movimentos da Nvidia para firmar parcerias com fabricantes de computadores como Dell, Microsoft e HP, a fim de oferecer hardware capaz de executar aplicações de inteligência artificial.
Ainda não está claro como a tecnologia da River se diferenciará, na prática, de outras soluções, mas a empresa inicia sua trajetória com um financiamento expressivo que lhe proporciona recursos significativos para desenvolver sua visão.