Стартап River AI привлёк 1,1 миллиарда долларов в посевном раунде/раунде Series A примерно через два месяца после основания. Раунд возглавили General Catalyst и AMP PBC при участии Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator и Temasek.
Компанию основал Игорь Бабушкин, соучредитель xAI, ранее занимавший должности в сфере искусственного интеллекта в DeepMind и OpenAI. River вышла из режима скрытности в июне, объявив о видении, ориентированном на перестройку искусственного интеллекта с нуля, начиная со способа обучения моделей.
Агенты для персонального обучения
Бабушкин хочет превратить ИИ-агентов в помощников, которых пользователи смогут обучать самостоятельно, вместо того чтобы направлять технологию на замену людей-работников, согласно изложению в блоге компании, посвящённом запуску.
River считает, что для реализации этого видения необходимо полностью перестроить экосистему, включая обучение, модели и продуктовый уровень, а также создать новое аппаратное обеспечение, позволяющее персональному искусственному интеллекту оставаться рядом с пользователем. Бабушкин описывает будущих агентов как незаметно присутствующих в повседневной жизни, хорошо знающих пользователя и действующих в его интересах.
API для настройки моделей
В настоящее время компания предлагает API с оплатой за каждый миллион токенов; цены различаются в зависимости от используемой открытой модели. Интерфейс позволяет разработчикам применять обучение с подкреплением (RL) и метод адаптации низкого ранга (LoRA) для настройки моделей.
River представляет свой первый продукт как альтернативу зависимости только от инженерии запросов. Согласно описанию компании, написание запросов направляет модель, которой пользователь не владеет и которую не может улучшать, тогда как River позволяет обучать открытые модели, делая их персонализированными, а затем запускать их как любую другую конечную точку.
Ставка на потребности предприятий
Крупный раунд проходит в период, когда предприятия проявляют всё больший интерес к контролю над будущим своих моделей за счёт использования сочетания моделей, включая модели с открытыми весами. River рассчитывает предоставлять услуги посттренировочной обработки в рамках своего облачного предложения, которое она называет neocloud.
Компания утверждает, что любое предприятие может выполнить сложный процесс обучения с подкреплением за 15–20 минут без необходимости в инфраструктурной команде и с экономией от двух до четырёх раз по сравнению с закрытыми альтернативами. Эти цифры приведены в опубликованном компанией объявлении о финансировании.
Широкое видение и огромное финансирование
Более широкое видение River заключается в том, чтобы у каждого человека были собственные агенты, которых он обучает самостоятельно и которые действуют от его имени. Рыночный контекст указывает на появление локально работающих персональных агентов, таких как OpenClaw и его ответвления, наряду с шагами Nvidia по партнёрству с производителями компьютеров, такими как Dell, Microsoft и HP, для предоставления оборудования, способного запускать приложения искусственного интеллекта.
Пока неясно, чем технология River на практике будет отличаться от других решений, однако компания начинает свой путь с огромным финансированием, которое предоставляет ей значительные ресурсы для развития её видения.