EvolutionaryScale تؤمن 142 مليون دولار لنماذج الذكاء الاصطناعي للبيانات البيولوجية

حصلت EvolutionaryScale على 142 مليون دولار (https://www.reuters.com/technology/ai-startup-evolutionaryscale-raises-142-million-with-backing-amazon-nvidia-2024-06-17/) في جولة تمويل أولية معلنة لتسريع تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية للبيولوجيا، مما يمثل لحظة محورية لتحقيق الدخل من الأصول البيانية العلمية المتخصصة. بقيادة باحثين سابقين في Meta AI، تطلق الشركة الناشئة ESM-3، وهو نموذج لغوي رائد تم تدريبه على مجموعة بيانات خاصة تتكون من 2.78 مليار بروتين (https://techcrunch.com/2024/06/17/evolutionaryscale-seed-biological-ai/). شهدت الجولة مشاركة من عمالقة الصناعة بما في ذلك NVentures (Nvidia) و Amazon Web Services (AWS)، مما يشير إلى تحول استراتيجي نحو البيانات عالية الدقة والمتخصصة في مجال معين كمحرك أساسي لتقييم الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

حدود البيانات البيولوجية: ESM-3 و 142 مليون دولار كتمويل أولي

يكمن جوهر عرض القيمة لـ EvolutionaryScale في قدرتها على محاكاة مليارات السنين من التطور البيولوجي من خلال البيانات. تقدر قيمة الاستثمار المعلن بقيمة 142 مليون دولار (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-17/ex-meta-scientists-raise-142-million-for-biological-ai-startup) للشركة بحوالي 1 مليار دولار (https://www.reuters.com/technology/ai-startup-evolutionaryscale-raises-142-million-with-backing-amazon-nvidia-2024-06-17/)، مما يعكس العلاوة العالية المفروضة على 98 مليار معلمة في نموذج ESM-3. على عكس نماذج اللغة الكبيرة للأغراض العامة، تم تدريب ESM-3 على تسلسلات بيولوجية منظمة، مما يسمح له بتوليد بروتينات جديدة تمامًا غير موجودة في الطبيعة. تعتمد هذه القدرة على "البيولوجيا القابلة للبرمجة" على اكتساب ومعالجة مجموعات بيانات جينومية وبروتينية ضخمة، والتي تنوي الشركة ترخيصها لشركات الأدوية الكبرى لاكتشاف الأدوية والهندسة البيئية.

البنية التحتية كوعاء: صفقة KKR بقيمة 50 مليار دولار

بينما تركز EvolutionaryScale على طبقة ذكاء البيانات، تشهد البنية التحتية المادية المطلوبة لمعالجة هذه الأصول تدفقات رأسمالية غير مسبوقة. أعلنت KKR و Energy Capital Partners (ECP) عن شراكة استراتيجية بقيمة 50 مليار دولار (https://www.reuters.com/business/energy/kkr-energy-capital-partners-form-50-bln-strategic-partnership-ai-2024-06-17/) لتسريع تطوير مراكز البيانات والبنية التحتية للطاقة. يعالج هذا الالتزام متعدد السنوات المعلن "الاختناق" في اقتصاد البيانات: الطلب الهائل على الطاقة لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لأصحاب أصول البيانات، تضمن هذه الطفرة في البنية التحتية بقاء السيولة وقدرة المعالجة لمجموعات البيانات واسعة النطاق قوية، حتى مع تزايد تعقيد النماذج بشكل كبير.

السيادة الأوروبية وحصن بيانات Mistral

يتشكل سوق البيانات العالمي أيضًا من قبل الأبطال الإقليميين الذين يسعون إلى "السيادة على البيانات". أغلقت شركة Mistral AI التي تتخذ من باريس مقراً لها مؤخرًا جولة تمويل من السلسلة B بقيمة 600 مليون يورو (640 مليون دولار) (https://techcrunch.com/2024/06/11/mistral-ai-raises-600-million-at-a-5-8-billion-valuation/) بتقييم معلن بلغ 5.8 مليار يورو (https://www.ft.com/content/88d68994-633b-419b-9c71-f76e736a617c). تعتمد استراتيجية Mistral بشكل كبير على مجموعات البيانات المنسقة والمتعددة اللغات التي تقدم بديلاً تنافسيًا للنماذج التي تركز على الولايات المتحدة. من خلال تأمين تمويل ضخم من مستثمرين مثل General Catalyst و Lightspeed، تضع Mistral نفسها لقيادة السوق الأوروبية في ترخيص بيانات المؤسسات، حيث تكون اللوائح المحلية وخصوصية البيانات ذات أهمية قصوى.

نقاط الاختناق التنظيمية: مأزق بيانات Meta في الاتحاد الأوروبي

ومع ذلك، يواجه اكتساب البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي تدقيقًا تنظيميًا متزايدًا. اضطرت Meta Platforms إلى إيقاف خططها لاستخدام بيانات مستخدمي Facebook و Instagram الأوروبيين لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بعد طلب من المفوضية الأيرلندية لحماية البيانات. هذه الخطوة، التي أثارتها شكاوى من مجموعة advocacy NOYB، تسلط الضوء على فجوة متزايدة في توافر البيانات. بينما قد تستمر الشركات الأمريكية والآسيوية في جمع مجموعات البيانات العامة الضخمة، يجب على الشركات الأوروبية التنقل في مشهد "الموافقة أولاً"، مما قد يؤدي إلى زيادة سعر السوق للبيانات المرخصة والمتوافقة قانونًا.

لماذا يهم أصحاب البيانات

تؤكد صفقتا EvolutionaryScale و KKR على تحول أساسي في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي: الانتقال من التفوق الخوارزمي إلى التفوق في البيانات والطاقة. بالنسبة لأصحاب مجموعات البيانات الخاصة - سواء في علم الأحياء أو التمويل أو القانون - يثبت إطلاق ESM-3 أن البيانات المتخصصة يمكن أن تحقق تقييمات بمليارات الدولارات بشكل مستقل عن نماذج اللغة الكبيرة للأغراض العامة. مع توسع البنية التحتية للحوسبة من خلال اتفاقيات بقيمة 50 مليار دولار وارتفاع الجدران التنظيمية في أوروبا، من المرجح أن يؤدي ندرة البيانات عالية الجودة و "النظيفة" إلى موجة جديدة من اتفاقيات الترخيص ذات القيمة العالية. لم تعد البيانات مجرد مدخل؛ إنها الأصل الرأسمالي الأساسي لاقتصاد الذكاء في عام 2026.