EvolutionaryScale залучила $142 млн для ШІ-моделей біологічних даних

EvolutionaryScale залучила $142 мільйони (https://www.reuters.com/technology/ai-startup-evolutionaryscale-raises-142-million-with-backing-amazon-nvidia-2024-06-17/) у рамках розкритого посівного раунду фінансування для прискорення розробки генеративних ШІ-моделей для біології, що знаменує ключовий момент для монетизації спеціалізованих наукових даних. Стартап, очолюваний колишніми дослідниками Meta AI, запускає ESM-3, передову мовну модель, навчену на пропрієтарному наборі даних, що складається з 2,78 мільярда білків (https://techcrunch.com/2024/06/17/evolutionaryscale-seed-biological-ai/). У раунді взяли участь такі титани індустрії, як NVentures (Nvidia) та Amazon Web Services (AWS), що свідчить про стратегічний зсув у бік високоточних, доменно-специфічних даних як наступного основного драйвера оцінки ШІ.

Фронтир біологічних даних: ESM-3 та посівний раунд на $142 млн

Суть ціннісної пропозиції EvolutionaryScale полягає в її здатності симулювати мільярди років біологічної еволюції за допомогою даних. Розкриті інвестиції в розмірі $142 мільйонів (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-17/ex-meta-scientists-raise-142-million-for-biological-ai-startup) оцінюють компанію приблизно в $1 мільярд (https://www.reuters.com/technology/ai-startup-evolutionaryscale-raises-142-million-with-backing-amazon-nvidia-2024-06-17/), що відображає високу премію, яку отримує модель ESM-3 з її 98 мільярдами параметрів. На відміну від загальних LLM, ESM-3 навчена на структурованих біологічних послідовностях, що дозволяє їй генерувати абсолютно нові білки, які не існують у природі. Ця здатність до "програмованої біології" побудована на придбанні та обробці величезних геномних та протеомних наборів даних, які компанія має намір ліцензувати фармацевтичним гігантам для розробки ліків та екологічного інжинірингу.

Інфраструктура як носій: гра KKR на $50 млрд

У той час як EvolutionaryScale зосереджується на рівні інтелекту даних, фізична інфраструктура, необхідна для обробки таких активів, бачить безпрецедентні припливи капіталу. KKR та Energy Capital Partners (ECP) оголосили про стратегічне партнерство на суму $50 мільярдів (https://www.reuters.com/business/energy/kkr-energy-capital-partners-form-50-bln-strategic-partnership-ai-2024-06-17/) для прискорення розвитку центрів обробки даних та енергетичної інфраструктури. Це розкрите багаторічне зобов'язання вирішує "вузьке місце" економіки даних: величезні енергетичні потреби кластерів навчання ШІ. Для власників даних ця сплеск інфраструктури гарантує, що ліквідність та обчислювальна потужність для великомасштабних наборів даних залишатимуться стабільними, навіть коли складність моделей експоненційно зростає.

Європейський суверенітет та захист даних Mistral

Глобальний ринок даних також формується регіональними чемпіонами, які прагнуть до "суверенітету даних". Паризька Mistral AI нещодавно закрила раунд Серії B на суму 600 мільйонів євро ($640 мільйонів) (https://techcrunch.com/2024/06/11/mistral-ai-raises-600-million-at-a-5-8-billion-valuation/) з розкритою оцінкою в 5,8 мільярда євро (https://www.ft.com/content/88d68994-633b-419b-9c71-f76e736a617c). Стратегія Mistral значною мірою спирається на куровані, багатомовні набори даних, які пропонують конкурентну альтернативу моделям, орієнтованим на США. Забезпечивши величезне фінансування від таких інвесторів, як General Catalyst та Lightspeed, Mistral позиціонує себе як лідера на європейському ринку ліцензування корпоративних даних, де місцеве регулювання та конфіденційність даних мають першочергове значення.

Регуляторні перешкоди: європейська даних Meta

Однак придбання даних для навчання ШІ стикається з посиленим регуляторним контролем. Meta Platforms була змушена призупинити свої плани щодо використання даних європейських користувачів Facebook та Instagram для навчання своїх ШІ-моделей після запиту від Ірландської комісії із захисту даних. Цей крок, викликаний скаргами правозахисної групи NOYB, підкреслює зростаючий розрив у доступності даних. У той час як американські та азіатські компанії можуть продовжувати збирати величезні загальнодоступні набори даних, європейські компанії повинні орієнтуватися в ландшафті "згода перш за все", що потенційно може підвищити ринкову ціну на юридично сумісні, ліцензовані набори даних.

Чому це важливо для власників даних

Угоди EvolutionaryScale та KKR підкреслюють фундаментальний зсув у ланцюжку створення вартості ШІ: перехід від алгоритмічної переваги до переваги даних та енергії. Для власників пропрієтарних наборів даних — чи то в біології, фінансах, чи праві — запуск ESM-3 доводить, що спеціалізовані дані можуть мати оцінку в мільярди доларів незалежно від загальних LLM. Оскільки обчислювальна інфраструктура розширюється завдяки угодам на $50 мільярдів, а в Європі зростають регуляторні бар'єри, дефіцит високоякісних, "чистих" даних, ймовірно, призведе до нової хвилі високоцінних ліцензійних угод. Дані більше не є просто вхідним ресурсом; вони є основним капітальним активом економіки інтелекту 2026 року.