Стартап Flapping Airplanes, которому около года, объявил о привлечении $1 млрд в раунде Series A. Раунд совместно возглавили Index и Lux, а оценка компании, по сообщениям, достигла $6 млрд.
Новый раунд состоялся через девять месяцев после посевного раунда на $180 млн от GV, Sequoia и Index. Тогда компанию оценили в $1,5 млрд, а теперь её оценка выросла в четыре раза.
В раунде также участвовали прежние инвесторы Sequoia, GV и Kleiner Perkins. В числе инвесторов компании также указаны Valor, Atreides, Kleiner Perkins, A* и Nvidia.
Flapping Airplanes основали Эйдан Смит и братья Ашер и Бен Спектор. Смит ранее запускал свои проекты, был стипендиатом Thiel Fellowship и во время учёбы работал в Neuralink. Ашер Спектор учился в аспирантуре Стэнфорда по статистике, а Бен Спектор был аспирантом Стэнфорда по компьютерным наукам и основал Prod во время учёбы в MIT.
Prod — студенческий акселератор, работающий около пяти лет. Партнёр Sequoia Дэвид Кан, который инвестировал в Flapping Airplanes, ранее писал, что проект «стал одним из самых сильных инкубаторов талантов в Кремниевой долине». По его словам, основатели вместе создают «лабораторию AGI для молодых».
Сами основатели называют свою разработку «самым полным megakernel-фреймворком». По их описанию, система может выполнять полный цикл обучения моделей, обслуживать инференс, запускать видеоигры и даже делать всё это одновременно в рамках одного kernel.
В материале поясняется, что kernel — это программа, которая выполняется на GPU, а megakernel объединяет много задач в одной программе. Основатели утверждают, что их фреймворк «может совмещать инференс, ограниченный памятью, с обучением, ограниченным вычислениями». Это означает, что чип может параллельно выполнять задачу, которая в основном ждёт загрузки данных, и задачу, которая в основном занята вычислениями, поэтому GPU реже простаивает.
Идея компании в том, что потенциал GPU для ИИ пока использован далеко не полностью. Основатели считают, что можно создавать интеллектуальные системы, «не поглощая половину интернета».
Цель проекта — сделать обучение и запуск моделей дешевле. Вскоре после запуска стартапа Ашер Спектор сказал TechCrunch: «Модель, которая в миллион раз эффективнее по данным, вероятно, в миллион раз проще внедрить в экономику».
Теперь у компании есть ещё $1 млрд на найм сотрудников и попытку довести эту цель до практического результата.
Источник: TechCrunch.
