🎙️ ElevenLabs компани 500 сая долларын шинэ эргэлтийн дараа 11 тэрбум долларын үнэлгээнд хүрлээ ↗
ElevenLabs саяхан "энэ ноцтой болж байна" гэсэн түвшинд хүрч, 500 сая доллар босгож, 11 тэрбум долларын үнэлгээ хийлээ. Энэ нь олон нийтэд хэлэлцэгдсэн өмнөх тооноос огцом үсрэлт бөгөөд хөрөнгө оруулагчид хиймэл оюун ухааны дуу хоолойг зочны өрөөнөөс заль мэх биш, харин платформ гэж хэр их харж байгааг харуулж байна.
Үзүүлэлт: илүү бодитой яриа, илүү олон хэл, илүү "сэтгэл хөдлөлтэй" ярианы дуу хоолой, илүү их дубляж - үндсэндээ олон тооны медиа болон агентын ажлын урсгалын доор суухыг зорьж байна ... сайн эсвэл муу аль нь ч байсан.
🧠 Cerebras компани хиймэл оюун ухааны чипийн уралдаанд 1 тэрбум доллараар илүү, 23.1 тэрбум долларын үнэлгээтэй боллоо ↗
Cerebras нь сүүлийн шатандаа 1 тэрбум долларын санхүүжилт авсан бөгөөд үнэлгээ нь чанга байна: 23.1 тэрбум доллар. Хэрэв та "Nvidia цорын ганц хариулт байж чадахгүй" гэсэн үгийг хэдэн сарын турш сонсож байгаа бол чек бичих хэлбэрээр ингэж сонсогдож байна.
Тэд хүн бүр тооцоолол хийхийг оролдож байгаа тул ваферын хэмжээний техник хангамж - сургалт, дүгнэлт хийхэд зориулсан аварга том чипүүд - удаан хугацааны эрэлтийг бий болгосоор байх болно гэж мөрийцөж байна. Энэ нь нэг талаас төрөлжилт, нөгөө талаас цөхрөл, нөгөө талаас "GPU нийлүүлэлт миний бүхэл бүтэн замын зургийг захирахыг бүү зөвшөөр" гэсэн хэсэг юм.
💸 Alphabet-ийн хиймэл оюун ухааны хөрөнгө оруулалтын төлөвлөгөөнүүд нүдийг нулимстай болгож байна - мөн саад бэрхшээл нь зөвхөн мөнгө биш юм ↗
Alphabet компани дэд бүтцийн зарцуулалтын төлөвлөгөөг гаргасан бөгөөд энэ нь ... хэмжээний хувьд утгагүй юм. Үндсэн санаа нь: бетон цутгасаар байх, чип худалдаж авсаар байх, дата төвүүдийг өргөжүүлсээр байх - учир нь хиймэл оюун ухаан нь чип дээр ажилладаггүй, харин цахилгаан болон цахиур дээр ажилладаг.
Бага зэрэг тайвшруулах, бас түгшүүр төрүүлэх зүйл байна: ийм төрлийн төсөвтэй байсан ч хангамжийн хязгаарлалт чухал хэвээр байна. Мөнгө тусалдаг нь ойлгомжтой - гэхдээ та трансформатор, сүлжээний хүчин чадал эсвэл мянга мянган шинэ дата төвийг агаараас шууд бүтээж чадахгүй.
🎓 Сара Хукерын Дасан зохицох Лабораториуд "нисэх явцдаа суралцах" загваруудыг бүтээхэд зориулж 50 сая долларын үрийг авчээ ↗
Adaptation Labs нь 50 сая долларын үрийн шатыг амжилттай зохион байгуулсан бөгөөд үүнийг жижиг, ухаалаг, хурдан дасан зохицдог загварууд бодит ертөнцийн олон нөхцөлд энгийн цар хүрээнээс давж гарах боломжтой гэсэн санаагаар удирдсан.
Үндсэн санаа нь тодорхой байна: зүгээр л үүрд илүү их урьдчилсан сургалт хийхийн оронд үр дүнтэй суралцсаар байх системүүд дээр анхаарлаа төвлөрүүл. Энэ нь дараагийн ухаалаг үе шат ... эсвэл сэтгэл санаанаасаа хамааран GPU зэвсгийн уралдааныг тойрч гарах зоригтой оролдлого юм.
🧾 Microsoft-ын OpenAI тооцооллын гэрээ хөрөнгө оруулагчдын хувьд эрсдэлийн түүх болж хувирч байна ↗
Блүүмбергийн үзэж байгаагаар хөрөнгө оруулагчид Microsoft-ын OpenAI-тай харилцах харилцааг баталгаатай хожил гэхээсээ илүү эрсдэлийн гадаргуу - зардал, үүрэг хариуцлага, засаглал гэх мэт бүхэл бүтэн орооцолдсон багц гэж үзэж эхэлж байна.
Энэ нь яг "түншлэл муу" гэсэн үг биш - энэ нь төлбөр хангалттай том болоход стратегийн давуу тал ч гэсэн өр төлбөр мэт санагдаж эхэлдэгтэй адил юм. Яг л байшингаа идэж байхдаа түрүүлсээр байдаг уралдааны морь эзэмшихтэй адил юм.
📜 Европын Холбооны хиймэл оюун ухааны тухай хуулийн эрч хүч - хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгдсэн контентын гадаргуугийн ил тод байдлын кодын төсөл ↗
Хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгдсэн эсвэл өөрчилсөн контентын ил тод байдлын талаарх Практикийн Кодын төсөл эргэлдэж байгаа бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухааны гаралтыг хэрхэн шошголох, зохицуулахтай холбоотой юм. Хамгийн тансаг гарчиг биш ч гэсэн бүтээгдэхүүний шийдвэрийг хурдан тодорхойлдог "бичиг цаасны давхарга" юм.
Хэрэв та бүтээмжтэй зүйлсийг бүтээх эсвэл байршуулах юм бол энэ нь таныг илүү их усны тэмдэглэгээ/шошгоны сахилга бат руу түлхэж, Баасан гарагт хэнээс ч илүү их аудит, баримтжуулалт хийх болно. (Гэхдээ... тийм ээ, энэ нь удахгүй болно.)
Түгээмэл асуултууд
ElevenLabs-ын 11 тэрбум долларын үнэлгээ нь хиймэл оюун ухааны дуу хоолой хаашаа явж байгааг юу харуулж байна вэ?
Энэ нь хөрөнгө оруулагчид хиймэл оюун ухааны дуу хоолойг медиа болон агент маягийн бүтээгдэхүүний гол дэд бүтэц гэж үзэхээс гадна шинэлэг зүйл гэж үзэхийг санал болгож байна. Гол анхаарал нь бодитой, олон хэлтэй, сэтгэл хөдлөлөөр илэрхийлэгддэг, хуулбар болон харилцан ярианы ажлын урсгалд цэвэрхэн багтдаг ярианд чиглэгддэг. Олон дамжуулах хоолойд энэ нь дуу хоолойг нэг удаагийн туршилтын боломжоос илүүтэйгээр аппликейшн даяар дахин ашиглах боломжтой давхарга болгодог.
ElevenLabs, Cerebras зэрэг хиймэл оюун ухааны санхүүжилтийн огцом өсөлтийг практик талаас нь хэрхэн бодох ёстой вэ?
Том хэмжээний тоймууд нь зах зээл тооцоолол, өгөгдөл, түгээлтийн салбарт их хэмжээний, тогтвортой зардал гаргах нь ялалт байгуулна гэж найдаж байгааг илтгэх хандлагатай байдаг. Барилгачдын хувьд энэ нь ихэвчлэн сайн санхүүжилттэй үйлдвэрлэгчдээс бүтээгдэхүүний илүү хурдан хувилбар гаргах, үнэ, гүйцэтгэлийн хувьд илүү ширүүн өрсөлдөөнийг бий болгоход хүргэдэг. Энэ нь мөн "платформ" ангилал болох дуу хоолой, чип, дэд бүтэц зэрэг нь хамгаалалттай байр суурийг бий болгож байгааг илтгэж болно.
Cerebras-ийн вафлины хэмжээний арга барил гэж юу вэ, хүмүүс яагаад одоо үүнд мөрий тавьж байна вэ?
Cerebras нь тооцооллын эрэлтийг хангах өөр нэг арга зам болгон сургалт, дүгнэлт хийхэд зориулсан аварга том, вафер хэмжээтэй чипүүдийг байрлуулж байна. Багууд ганц давамгайлсан GPU хангамжийн сүлжээнээс гадна сонголтуудыг хайж байх хооронд тусгай тоног төхөөрөмж нь удаан эдэлгээтэй орон зайг бий болгож чадна гэдэгт итгэлтэй байна. Практикт энэ нь төрөлжүүлэлтийн стратеги, найдвартай хүчин чадлыг хангахын тулд яаралтай арга хэмжээ авах шаардлагатай хэсэг юм.
Яагаад Alphabet компани хиймэл оюун ухааны дэд бүтцэд их хэмжээний мөнгө зарцуулж байгаа ч нийлүүлэлтийн хязгаарлалттай тулгарсаар байна вэ?
Учир нь хиймэл оюун ухааны цар хүрээ нь зөвхөн төсөв төдийгүй физик саад бэрхшээлээр хязгаарлагддаг. Эрчим хүчний хүртээмж, дата төвийн бүтээн байгуулалт, чип болон эд ангиудад хандах боломж зэрэг нь өргөжихөд цаг хугацаа шаардаж болно. Хүчирхэг капиталын зардалтай байсан ч та сүлжээний хүчин чадлыг шууд нэмэх эсвэл техник хангамж болон барилгын шугам хоолойн бүх хэсгийг нэг дор хурдасгах боломжгүй.
"Шууд суралцах" загварууд гэж юу вэ, тэд хэзээ илүү том, урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудыг давж гарах вэ?
Эдгээр нь зөвхөн урьдчилсан сургалтад найдахаас илүүтэйгээр байршуулсны дараа үр дүнтэй дасан зохицох зориулалттай системүүд юм. Олон үйлдвэрлэлийн орчинд, ялангуяа өгөгдөл өөрчлөгдөх эсвэл ажлын урсгал өөрчлөгдөх үед илүү хурдан дасан зохицох нь түүхий хэмжээнээс илүү чухал байж болно. Нийтлэг арга бол загваруудыг жижигрүүлж, үйлдвэрлэлд суралцах эсвэл шинэчлэлтийг илүү үр ашигтай болгох явдал юм.
Европын Холбооны хиймэл оюун ухааны тухай хуулийн ил тод байдлын хүчин чармайлт нь бүтээмжтэй контент илгээдэг багуудад хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Тэд хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгдсэн эсвэл өөрчилсөн гаралтыг илүү тодорхой шошголох, зохицуулахын тулд бүтээгдэхүүнийг түлхдэг. Олон байгууллагад энэ нь илүү их усны тэмдэглэгээ эсвэл ил тод байдлын сахилга бат, түүнчлэн илүү хүчтэй баримтжуулалт, аудитын практикийг бий болгодог. Хэрэв та бүтээгч медиа байршуулбал гарал үүслийг хянах, хөнгөн нийцлийн ажлын урсгалыг эрт төлөвлөх нь ухаалаг хэрэг юм.