EvolutionaryScale залучила 142 млн доларів для біологічних "світових моделей"

EvolutionaryScale закрила раунд посівного фінансування на суму 142 мільйони доларів (forbes.com) для прискорення розробки "світових моделей" ШІ, здатних симулювати та інженерно розробляти біологічні системи. Раунд, очолюваний Lux Capital, Nat Friedman та Daniel Gross, за участю Nvidia та Amazon, ставить стартап на передову гонки озброєнь "дані для біології". Капітал призначений для вдосконалення ESM3, передової мовної моделі для біології, яка має 98 мільярдів параметрів (evolutionaryscale.ai) і була навчена на величезному наборі даних з 2,78 мільярда білків (evolutionaryscale.ai).

Зростання біологічних світових моделей

На відміну від традиційного генеративного ШІ, який зосереджується на тексті чи пікселях, EvolutionaryScale створює те, що дослідники називають "світовою моделлю" для наук про життя. Розглядаючи генетичний код як мову, модель ESM3 продемонструвала здатність генерувати абсолютно нові флуоресцентні білки, які суттєво відрізняються від тих, що зустрічаються в природі — ефективно симулюючи 500 мільйонів років еволюції (evolutionaryscale.ai) у цифровому середовищі. Ця можливість сигналізує про зсув на ринку даних, де найціннішими наборами даних є вже не просто зібраний з Інтернету текст, а високоспеціалізовані, структуровані біологічні послідовності, які можна використовувати для "програмування" матерії.

Зміна моделі ліцензування даних: від добросовісного використання до платних активів

Раунд EvolutionaryScale збігається з ширшим ринковим зсувом у бік ліцензування даних з високою цілісністю. У той час як біологічні дані токенізуються для відкриття ліків, медіагіганти захищають свої власні архіви. OpenAI нещодавно підписала багаторічну угоду про ліцензування контенту (time.com) з Time Magazine, надавши лабораторії ШІ доступ до понад 100 років журналістських архівів. Хоча фінансові умови залишаються нерозкритими (reuters.com), угода слідує за розкритим орієнтиром у 250 мільйонів доларів (reuters.com), встановленим угодою News Corp. Аналогічно, YouTube веде переговори (ft.com) з великими музичними лейблами, включаючи Sony та Universal, про пропозицію приблизних багатомільйонних одноразових виплат (ft.com) за легальний доступ до музичних каталогів для навчання ШІ.

Регуляторні перешкоди та походження даних

Оскільки вартість навчальних даних стрімко зростає, регулятори та творці виступають проти несанкціонованого використання. Figma нещодавно вимкнула свою функцію ШІ "Make Design" (theverge.com) після звинувачень у тому, що вона була навчена на існуючих дизайнах додатків, що підкреслює юридичні ризики непрозорих конвеєрів даних. Крім того, повідомлення про інвестиції SoftBank у розмірі від 10 до 20 мільйонів доларів (bloomberg.com) у Perplexity AI відбуваються на тлі шквалу повідомлень про порушення авторських прав від видавців, що свідчить про те, що навіть стартапи ШІ з високим зростанням тепер повинні значно виділяти кошти на відповідність даних та врегулювання. Ця тенденція додатково підтверджується оціночним раундом фінансування Harvey у розмірі 100 мільйонів доларів (techcrunch.com), який оцінює спеціаліста з юридичних даних у приблизно 1,5 мільярда доларів (techcrunch.com premium, зумовленим його доступом до пропрієтарних, високоризикованих юридичних наборів даних.

Чому це важливо для власників даних

Угода EvolutionaryScale доводить, що найприбутковіший фронт для монетизації даних зміщується від загального веб-контенту до "доменно-специфічних світових моделей". Для власників даних у галузі біології, права та музики ринок вийшов за межі простого ліцензування до моделі стратегічного партнерства, де дані є основним каталізатором наукових та творчих проривів. Оскільки лабораторії ШІ, такі як OpenAI та Anthropic, вичерпують загальнодоступні веб-дані, премія за чисті, пропрієтарні та юридично затверджені набори даних продовжуватиме зростати, перетворюючи пасивні архіви на високоприбуткові фінансові активи.