Substrate, стартап, основанный ветеранами технологий Робом Ченгом и Беном Гуо, вышел из режима скрытности и запустил свою инновационную платформу для разработки искусственного интеллекта. Компания также объявила о раунде финансирования на сумму 8 миллионов долларов, который возглавил Lightspeed Venture Partners, с целью расширения команды и увеличения ассортимента продукции.
Миссия Substrate — демократизация ИИ, предоставление единой платформы для предприятий для создания, развертывания и управления моделями и конвейерами машинного обучения. Ключевое предложение компании — API, который позволяет разработчикам создавать сложные ИИ-процессы, интегрируя тщательно подобранные и оптимизированные открытые модели.
Платформа направлена на упрощение и снижение затрат, связанных с передовыми возможностями ИИ, такими как крупные языковые модели и генеративные технологии ИИ, способствуя их внедрению в различных отраслях, включая создание контента, бизнес-аналитику и поддержку клиентов.
Упрощение сложных задач
Роб Ченг, соучредитель и генеральный директор Substrate, обсудил текущие проблемы интеграции ИИ и языковых моделей, такие как точность, затраты и задержка. "Substrate решает эти проблемы, позволяя разработчикам разбивать сложные задачи на более мелкие, управляемые," — пояснил он.
Ченг сравнил этот процесс с работой Google Search, который использует множество моделей машинного обучения для эффективной обработки запросов. "При наличии огромного запроса вероятность получения точных ответов значительно снижается," — отметил он. "Разбивая эти проблемы, мы можем повысить точность и надежность."
Большинство компаний не располагает обширной инфраструктурой, как у таких технологических гигантов, как Google, для оптимизации и координации множества моделей машинного обучения. "Централизация оптимизации производительности и предложение этого в качестве услуги имеет смысл, поскольку это соответствует истинным желаниям клиентов," — отметил Ченг, выделив Substack как пример клиента, который предпочитает простые в использовании "конструкторы" для своих рабочих процессов.
Курированные модели для повышения продуктивности
Бен Гуо, соучредитель Substrate, поделился опытом первых клиентов, например, использованием платформы Substack для генерации резюме блогов и тематических категорий. "Наше решение позволяет клиентам запускать все свои модели на одном кластере, что приводит к более высокой производительности, снижению затрат и повышению надежности," — сказал он.
Гуо также подчеркнул привлекательность курированной коллекции моделей Substrate, предназначенной для предприятий, стремящихся эффективно ориентироваться в постоянно расширяющемся мире открытого ИИ. "Наша цель — выделить лучшие модели из потока текущих разработок," — добавил он.
Кроме того, Substrate нацелена на улучшение опыта разработчиков, предоставляя простые абстракции и шаблоны для распространенных сценариев в бизнесе. "Мы определяем идеальные абстракции для упрощения процесса," — прокомментировал Гуо, проводя параллели со своим опытом в Stripe, где простота интеграции кода создала значительную ценность.
Трансформация разработки ИИ для бизнеса
С учетом увеличения мощности и доступности языковых моделей и других инструментов ИИ, такие платформы, как Substrate, играют жизненно важную роль в помощи предприятиям в использовании этих возможностей для получения реальных результатов. Substrate стремится трансформировать разработку машинного обучения так, как облачные платформы революционизировали общие вычисления, упрощая и снижая затраты на создание и развертывание надежных программных решений.
С недавним раундом финансирования в 8 миллионов долларов Substrate готова расширить свою платформу, укрепить команду и увеличить свое присутствие на рынке, чтобы привлечь больше клиентов из числа предприятий. С учетом опытного руководства и многообещающих первых результатов стартап имеет все шансы стать значимым игроком в быстро развивающемся секторе ИИ для бизнеса.
Рейтинг
