EvolutionaryScale залучила 142 млн доларів для масштабування біологічних даних для ШІ-моделей

EvolutionaryScale завершила оголошений раунд початкового фінансування на суму 142 мільйони доларів (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-18/ai-startup-evolutionaryscale-raises-142-million-to-design-proteins) для комерціалізації своєї моделі ESM3, трансформерної ШІ-моделі, навченої на пропрієтарному наборі даних з 278 мільйонів послідовностей білків. Раунд, очолюваний Нет Фрідманом, Даніелем Ґроссом та Lux Capital (https://techcrunch.com/2024/06/18/evolutionaryscale-raises-142m-from-nat-friedman-daniel-gross-and-lux-capital-to-pioneer-generative-ai-for-biology/), позиціонує стартап як основного конкурента в гонці за застосування архітектур великих мовних моделей (LLM) до біологічних даних, секторі, який раніше домінував DeepMind з AlphaFold.

Високі ставки біологічних даних

Основна цінність EvolutionaryScale полягає в її моделі ESM3, яка була навчена з використанням приблизно 1 трильйона терафлопс обчислювальної потужності — величезні інвестиції в обробку даних біологічних послідовностей (https://www.evolutionaryscale.ai/blog/esm3-release). На відміну від універсальних LLM, навчених на текстах, зібраних з Інтернету, активи EvolutionaryScale побудовані на високоточних геномних та протеомних даних. Цей крок сигналізує про ширшу ринкову тенденцію, де найвищі оцінки зміщуються до компаній, які володіють або курують спеціалізовані, непублічні набори даних. Розглядаючи генетичний код як мову, EvolutionaryScale фактично створює новий ринок для синтетичного дизайну білків, де «дані» є набором інструкцій для самого життя.

Корпоративний суверенітет даних: пакт HPE-Nvidia

Хоча EvolutionaryScale зосереджується на біологічних даних, ширший корпоративний ринок переорієнтовується на локалізований контроль даних. Hewlett Packard Enterprise (HPE) та Nvidia нещодавно запустили "NVIDIA AI Computing by HPE" (https://www.hpe.com/us/en/newsroom/press-release/2024/06/hpe-and-nvidia-announce-nvidia-ai-computing-by-hpe-to-accelerate-the-generative-ai-industrial-revolution.html), спільне рішення, розроблене для того, щоб дозволити корпораціям навчати ШІ-моделі на власних приватних сховищах даних. Це партнерство відповідає зростаючому попиту на "Приватний ШІ", де активи даних ніколи не залишають корпоративний брандмауер. Оскільки ринкова капіталізація Nvidia цього тижня досягла 3,34 трильйона доларів (https://www.reuters.com/technology/nvidia-set-overtake-microsoft-worlds-most-valuable-company-2024-06-18/), фокус змістився з простого продажу обладнання на базову інфраструктуру даних, яка живить ці промислові моделі.

Юридичні прецеденти у зборі та ліцензуванні даних

Оцінка активів даних також формується новими юридичними межами. У знаковому рішенні суддя США нещодавно став на бік Bright Data у її юридичній битві проти Meta (https://www.reuters.com/legal/meta-loses-bid-block-bright-data-scraping-its-sites-2024-06-18/), дійшовши висновку, що збір загальнодоступних даних не порушує умови обслуговування Meta. Це рішення є критично важливою перемогою для ринків даних та агрегаторів, підтверджуючи законність збору загальнодоступних даних для навчання ШІ. Одночасно Близький Схід стає центром інвестицій у суверенні дані, про що свідчить оголошена угода Etisalat (e&) та AWS на суму 2 мільярди доларів (https://www.reuters.com/technology/etisalat-aws-invest-2-bln-uae-cloud-expansion-2024-06-17/) щодо розширення хмарних можливостей та можливостей ШІ в ОАЕ протягом наступного десятиліття.

Стратегічні придбання в галузі хмарної аналітики даних

Консолідація в секторі даних триває, оскільки великі гравці рухаються до придбання спеціалізованих рівнів аналітики. Nvidia, за повідомленнями, купує Shoreline.io за приблизно 100 мільйонів доларів (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-17/nvidia-is-said-to-acquire-software-startup-shoreline). Технологія Shoreline зосереджена на автоматизації реагування на інциденти в хмарних середовищах, надаючи Nvidia багатий потік операційних даних для оптимізації управління центрами обробки даних на основі ШІ. Це відповідає моделі "acqui-hiring" (придбання компаній з метою найму їхніх співробітників) та придбання активів даних, спрямованих на підвищення надійності масивних кластерів, необхідних для навчання моделей наступного покоління.

Чому це важливо для власників даних

Для власників даних раунд EvolutionaryScale та рішення щодо Bright Data підкреслюють два різні, але прибуткові шляхи: монетизація гіперспеціалізованих, пропрієтарних наборів даних та подальша життєздатність агрегації загальнодоступних даних. Зі зростанням корпоративного попиту на "Приватний ШІ" через альянс HPE-Nvidia, премія за чисті, марковані та юридично сумісні активи даних ніколи не була вищою. Власники унікальних наборів даних у галузі біології, фінансів та промислових операцій тепер позиціонуються як головні гравці в економіці ШІ, яка пройшла епоху "спочатку обчислення" і перейшла до реальності "спочатку дані".