EvolutionaryScale تؤمن 142 مليون دولار لتوسيع نطاق نماذج البيانات البيولوجية للذكاء الاصطناعي

أتمت EvolutionaryScale جولة تمويل أولية (seed funding) معلنة بقيمة $142 million (bloomberg.com) لتسويق نموذجها ESM3، وهو ذكاء اصطناعي يعتمد على تقنية transformer تم تدريبه على مجموعة بيانات مملوكة تضم 2.78 billion تسلسل بروتيني. تضع هذه الجولة، التي قادها Nat Friedman و Daniel Gross و Lux Capital (techcrunch.com)، الشركة الناشئة كمنافس رئيسي في السباق لتطبيق بنيات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) على أصول البيانات البيولوجية، وهو قطاع كانت تهيمن عليه سابقاً AlphaFold التابعة لـ DeepMind.

الرهانات العالية لأصول البيانات البيولوجية

تكمن القيمة الجوهرية لـ EvolutionaryScale في نموذجها ESM3، الذي تم تدريبه باستخدام ما يقرب من 1 trillion تيرافلوب من قوة الحوسبة — وهو استثمار ضخم في معالجة بيانات التسلسل البيولوجي (https://www.evolutionaryscale.ai/blog/esm3-release). وعلى عكس نماذج LLMs العامة التي يتم تدريبها على نصوص مجمعة من الويب، فإن أصول EvolutionaryScale مبنية على بيانات جينومية وبروتينية عالية الدقة. تشير هذه الخطوة إلى اتجاه أوسع في السوق حيث تنتقل أعلى التقييمات نحو الشركات التي تمتلك أو تشرف على مجموعات بيانات متخصصة وغير عامة. ومن خلال التعامل مع الشفرة الوراثية كلغة، تقوم EvolutionaryScale فعلياً بإنشاء سوق جديد لتصميم البروتينات الاصطناعية، حيث تكون "البيانات" هي مجموعة التعليمات للحياة نفسها.

سيادة بيانات المؤسسات: ميثاق HPE-Nvidia

بينما تركز EvolutionaryScale على البيانات البيولوجية، يتجه سوق المؤسسات الأوسع نحو التحكم المحلي في البيانات. أطلقت Hewlett Packard Enterprise (HPE) و Nvidia مؤخراً "NVIDIA AI Computing by HPE" (hpe.com)، وهو حل تم تطويره بشكل مشترك للسماح للشركات بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على صوامع بياناتها الخاصة. تعالج هذه الشراكة الطلب المتزايد على "الذكاء الاصطناعي الخاص" (Private AI)، حيث لا تغادر أصول البيانات جدار الحماية الخاص بالشركة أبداً. ومع وصول القيمة السوقية لشركة Nvidia إلى $3.34 trillion (reuters.com) هذا الأسبوع، تحول التركيز من مجرد مبيعات الأجهزة إلى البنية التحتية الأساسية للبيانات التي تشغل هذه النماذج ذات النطاق الصناعي.

السوابق القانونية في كشط البيانات وترخيصها

يتشكل تقييم أصول البيانات أيضاً من خلال حدود قانونية جديدة. في حكم تاريخي، انحاز قاضٍ أمريكي مؤخراً إلى Bright Data في معركتها القانونية ضد Meta (reuters.com)، وخلص إلى أن كشط البيانات المتاحة للجمهور لا ينتهك شروط خدمة Meta. يعد هذا القرار فوزاً حاسماً لأسواق ومجمعي البيانات، مما يعزز قانونية جمع البيانات الموجهة للجمهور لتدريب الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، يبرز الشرق الأوسط كمركز لاستثمار البيانات السيادية، وهو ما يتضح من اتفاقية Etisalat (e&) و AWS المعلنة بقيمة $2 billion (reuters.com) لتوسيع قدرات بيانات السحابة والذكاء الاصطناعي في UAE على مدى العقد المقبل.

عمليات الاستحواذ الاستراتيجية في ذكاء البيانات السحابية

يستمر الاندماج في قطاع البيانات مع تحرك اللاعبين الرئيسيين للاستحواذ على طبقات استخبارات متخصصة. تفيد التقارير أن Nvidia تستحوذ على Shoreline.io مقابل ما يقدر بنحو $100 million (bloomberg.com). تركز تقنية Shoreline على أتمتة الاستجابة للحوادث في البيئات السحابية، مما يوفر لـ Nvidia تدفقاً غنياً من البيانات التشغيلية لتحسين إدارة مراكز البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يأتي هذا في إطار نمط من "الاستحواذ من أجل التوظيف" (acqui-hiring) والاستحواذ على أصول البيانات بهدف تعزيز موثوقية المجموعات الضخمة المطلوبة لتدريب نماذج الجيل القادم.

لماذا يهم هذا أصحاب البيانات

بالنسبة لأصحاب البيانات، تؤكد جولة EvolutionaryScale وحكم Bright Data على مسارين متباعدين ولكنهما مربحان: تسييل مجموعات البيانات المملوكة والمتخصصة للغاية، والاستمرارية المستمرة لتجميع البيانات العامة. ومع نمو طلب المؤسسات على "الذكاء الاصطناعي الخاص" عبر تحالف HPE-Nvidia، فإن القيمة المضافة لأصول البيانات النظيفة والمصنفة والمتوافقة قانونياً لم تكن أعلى مما هي عليه الآن. أصبح أصحاب مجموعات البيانات الفريدة في مجالات البيولوجيا والتمويل والعمليات الصناعية الآن في موقع "صناع الملوك" النهائيين في اقتصاد الذكاء الاصطناعي الذي تجاوز عصر "الحوسبة أولاً" إلى واقع "البيانات أولاً".