* مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أداة Unbounded AI *
أعلنت شركة Databricks العملاقة للبيانات الضخمة صباح اليوم أنها وقعت اتفاقية نهائية للاستحواذ على شركة MosaicML ، وهي شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي مقرها سان فرانسيسكو ، مقابل 1.3 مليار دولار.
بعد الاستحواذ ، ستصبح MosaicML جزءًا من منصة Databricks Lakehouse. سيتم وضع فريق MosaicML بأكمله والتكنولوجيا تحت راية Databricks ، مما يوفر للمؤسسات منصة موحدة لإدارة أصول البيانات وتكون قادرة على استخدام بيانات الملكية الخاصة بها لبناء ، امتلاك نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة وحمايتها.
تجدر الإشارة إلى أن ** MosaicML هي شركة ذكاء اصطناعي مولدة شابة جدًا ، وقد تم تأسيسها في سان فرانسيسكو عام 2021. وقد كشفت علنًا عن جولة واحدة فقط من التمويل ولديها 62 موظفًا فقط. في الجولة الأخيرة من التمويل ، كان تقييمها 220 مليون دولار أمريكي ، أي أن تقييم الاستحواذ على MosaicML قفز بشكل مباشر 6 مرات. **
الصفقة هي أكبر عملية استحواذ تم الإعلان عنها في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي حتى الآن هذا العام. منذ وقت ليس ببعيد ، أعلنت شركة سنوفليك ، عملاق الحوسبة السحابية ، عن استحواذها على شركة الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى ، Neeva. بعد بضعة أشهر من جنون الاستثمار ، يبدو أن موجة ضخمة من عمليات الاستحواذ للشركات الناشئة العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي جارية.
** من هو MosaicML؟ **
تم تأسيس MosaicML من قبل Naveen Rao ، الرئيس السابق لمنتجات الذكاء الاصطناعي في Intel ، والمؤسس المشارك لـ Nervanas ، و Hanlin Tang ، المدير الأول في Intel AI Labs.
مؤسسو MosaicML ، هانلين تانغ (الأول من اليسار) ، نافين راو (الثاني من اليسار) ، صور من MosaicML
تخرج نافين راو من جامعة ديوك مع تخصص في علوم الكمبيوتر في عام 1997 ، وحصل لاحقًا على درجة الدكتوراه في علم الأعصاب من جامعة براون ، وهو ملتزم منذ فترة طويلة بدراسة وتطوير الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي. عمل كباحث في الأجهزة العصبية في شركة Qualcomm وأسس شركة الذكاء الاصطناعي Nervanas في عام 2014.
ربما لم يكن الكثير من الناس على دراية بـ Nervana الآن ، ولكن في مجال التعلم العميق ورقائق الذكاء الاصطناعي ، يمكن القول إن نيرفانا قد حظيت بنفس الأضواء. ** هدف Nervana هو تحسين كفاءة الحوسبة للتعلم العميق من خلال خدماتها السحابية ومنتجات الأجهزة. في عام 2015 ، أطلقت Neon ، وهو إطار عمل أساسي للتعلم العميق فائق الأداء ، والذي حقق نجاحًا كبيرًا في الصناعة ، ثم أطلقه في 2016. النظام الأساسي السحابي للتعلم العميق Nervana Cloud ، ومسرع الأجهزة المخصص من Nervana Engine. **
قال Nervana أنه بعد تشغيل إطار عمل Neon على شريحة Nervana Engine في Nervana Cloud ، يمكن للجمع أن يحقق أداء أعلى بعشر مرات من NVIDIA Titan X. اجتذب أداء Nervana القوي أيضًا انتباه رقاقة Intel في ذلك الوقت ، وكانت أول خطوة كبيرة لشركة Intel في مجال الذكاء الاصطناعي هي الاستحواذ على Nervana مقابل 400 مليون دولار. **
تقرير عن استحواذ إنتل على نيرفانا في عام 2016 ، الصورة مأخوذة من Vox
بعد الاستحواذ ، أصبح Naveen Rao هو المسؤول عن منتجات الذكاء الاصطناعي من Intel. كما تم دمج هندسة النيون والمنتجات ذات الصلة بـ Nervana في خط منتجات Intel ، وتم تسمية محرك Nervana باسم سلسلة Crest.
منذ ذلك الحين ، من 2017 إلى 2019 ، أعلنت Intel مرارًا وتكرارًا عن تقدم Nervana Lake Crest ، وأعلنت مرارًا وتكرارًا عن منتجات الرقائق ذات الصلة بما في ذلك سلسلة Nervana NNP-T. ولكن بينما كان الجميع ينتظر الإنتاج الضخم لهذه السلسلة من الرقائق ، في عام 2020 ، أعلنت إنتل فجأة أنها ستستبدل شريحة تسريع الذكاء الاصطناعي من جانب الخادم Nervana الأصلية بمنتجات سلسلة Habana الإسرائيلية التي حصلت عليها لاحقًا مقابل 2 مليار دولار. كان السبب الذي حللته الصناعة في ذلك الوقت هو أن تقنية Habana وتصميمها كانا أكثر قابلية للتوسع ، ولديها بالفعل قدرات تسليم الإنتاج الضخم.
** بعد أن قررت إنتل "التخلي" عن نيرفانا ، ترك نافين راو وهانلين تانج ، الموظفين الأساسيين السابقين في نيرفانا ، شركة إنتل أيضًا ، وأسس الاثنان MosaicML بشكل منفصل. ** وفقًا لمعلومات LinkedIn ، يجب أن يكون Hanlin Tang صينيًا ، حاصل على درجة الدكتوراه في الفيزياء الحيوية من جامعة هارفارد ، وهو حاليًا كبير مسؤولي التكنولوجيا في MosaicML.
إذن ، ما هو العمل الرئيسي لـ MosaicML بعد ترك Intel؟
لا تزال MosaicML ملتزمة بمساعدة الشركات على تحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي ، لكن هذه المرة لم تعد تستثمر الكثير من الطاقة في الأجهزة ، ولكنها تركز على الذكاء الاصطناعي التوليدي. ** ببساطة ، يوفر MosaicML نظامًا أساسيًا يسمح لأنواع مختلفة من المؤسسات بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها بسهولة في بيئة آمنة ، ويساعد المؤسسات على تقليل النفقات العامة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. **
تتضمن محفظة منتجاتهم نماذج سلسلة MPT Foundation مفتوحة المصدر ومرخصة تجاريًا وخدمات استدلال وتدريب MosaicML ، مما يوفر سلسلة من الأدوات للمؤسسات.
على سبيل المثال ، يمكن لـ MosaicML Explorer مساعدة المطورين في استكشاف وفهم الوقت والأداء والتكلفة بين الخدمات السحابية المختلفة وخيارات الأجهزة لتبسيط خيارات التنفيذ وتقييمها. إطلاق MosaicML Composer ، مكتبة التعلم العميق مفتوحة المصدر التي توفر 20 طريقة لرؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك النماذج ومجموعات البيانات والمعايير. إطلاق منصة تطوير MosaicML AI ، والتي توفر نشر نموذج فعال من حيث التكلفة وتدريبًا مخصصًا ، مع ضمان أمان البيانات ، وتمكين المستخدمين من امتلاك النموذج ، وما إلى ذلك.
صورة من موقع MosaicML الرسمي
** تستهدف خدمات المؤسسات ، تستخدم Databricks أيضًا الذكاء الاصطناعي التوليدي لإجراء التحركات **
بالنظر إلى الفريق المؤسس لـ MosaicML ، يمكن القول أن خيارات أعمالهم كانت دائمًا متقدمًا بخطوة واحدة على هذا الاتجاه. اصنع رقائق الذكاء الاصطناعي بينما لا يزال الجميع ينتظرون ويشاهدون ، وتولى زمام المبادرة في استكشاف تسويق الذكاء الاصطناعي التوليدي في حوض صناعة الذكاء الاصطناعي.
** بالاعتماد على خلفية فريق تقني قوي وخبرة صناعية ، تلقت MosaicML تمويلاً بقيمة 37 مليون دولار أمريكي من رأس المال الاستثماري المعروف DCVC و Lux Capital و Future Ventures ومستثمرين آخرين بعد فترة وجيزة من إنشائها ، وارتفع إجمالي التمويل إلى 64 دولارًا أمريكيًا مليون منذ ذلك الحين. ** من المفهوم أن استحواذ Databricks على MosaicML يرجع أساسًا إلى قدرات التسويق لنموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بها في نهاية المؤسسة.
ذكر نافين راو ، الرئيس التنفيذي لشركة MosaicML سابقًا ، أنه منذ عام 2018 ، ازداد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم كميات كبيرة من البيانات من أجل "التدريب" بشكل حاد ، ويكلف تدريب نموذج الآن ملايين الدولارات على الأقل. المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم عموما لا تستطيع تحمله.
بعد هذا الاستحواذ ، سيمكن المنتج المشترك من ** منصة Lakehouse التابعة لـ Databricks وتقنية MosaicML المؤسسات من استخدام بيانات الملكية الخاصة بها لتدريب وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ببساطة وبسرعة وبتكلفة منخفضة ، مما يتيح للمستخدمين إمكانية تطوير نموذج مخصص للذكاء الاصطناعي. تحدث دون سيطرة وملكية البيانات. **
صورة من موقع MosaicML الرسمي
يعد التحسين الآلي لـ MosaicML لتدريب النموذج بتدريب أسرع مرتين إلى 7 مرات من الطرق التقليدية ، وتضمن قابلية التوسع شبه الخطية للموارد إمكانية تدريب النماذج التي تحتوي على مليارات من المعلمات في ساعات ، وليس أيامًا من الماضي. ** وفقًا لـ Databricks ، مع النظام الأساسي والدعم الفني لـ Databricks و MosaicML ، سيتم تخفيض تكلفة التدريب واستخدام LLM للمؤسسات بشكل كبير ، ومن المتوقع أن تنخفض إلى آلاف الدولارات. **
تجدر الإشارة إلى أنه قبل انضمام MosaicML ، طورت Databricks نموذج لغة 12 مليار معلمة يسمى Dolly-2 استنادًا إلى Pythia-12b من EleutherAI ، ومع إضافة MosiacML ، ستوفر Databricks Dolly-2 و MosaicML MPT اثنين من نماذج اللغات الكبيرة الرائدة .
"يجب أن تكون كل مؤسسة قادرة على الاستفادة من ثورة الذكاء الاصطناعي وأن تتمتع بقدر أكبر من التحكم في كيفية استخدام بياناتها. تتمتع Databricks و MosaicML بفرصة مذهلة لإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وجعل Lakehouse مركزًا قويًا لتوليد الإنشاءات أفضل مكان للذكاء الاصطناعي ، قال علي قدسي ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Databricks ، في بيان صحفي.
يعد الاستحواذ على MosaicML حاليًا أكبر صفقة تم الكشف عنها علنًا في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولا شك أن مبلغ الاستحواذ الذي يصل إلى 1.3 مليار يمثل "حزمة هدايا كبيرة" لشركة MosaicML ، التي تضم حاليًا 62 موظفًا فقط.
** وفقًا لـ Levels.fyi ، كان متوسط الراتب لمهندس برمجيات في MosaicML يتراوح بين 750 ألف دولار و 850 ألف دولار **. من غير الواضح ما إذا كان سيتم خصم خيارات الموظفين نقدًا أو تحويلها إلى خيارات Databricks ، ولكن مع الاستحواذ ، سينضم فريق MosaicML بأكمله إلى Databricks.
الصورة عبر Levels.fyi
في فترة ازدهار الذكاء الاصطناعي الحالية ، ربما يكون الاندماج والاستحواذ على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات الكبرى قد بدأ للتو.
منذ وقت ليس ببعيد ، أعلنت شركة Snowflake ، الشركة الرائدة في إدارة البيانات السحابية في العالم ، أنها استحوذت على Neeva ، وهي شركة ناشئة للبحث في الذكاء الاصطناعي أسسها اثنان من موظفي Google السابقين ، بمبلغ معاملة لم يتم الكشف عنه. يتمثل عمل Neeva الرئيسي في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للبحث ، ويركز بشكل أساسي على مجال البحث عن المؤسسات. ** بعد الانضمام إلى Snowflake ، ستساعد Neeva عملاء المؤسسات الخدمية على استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث بسرعة وتحليل نقاط البيانات وأصول البيانات واكتساب رؤى عن البيانات.
من عمليات الاستحواذ المتعاقبة على Snowflake و Databricks ، يمكننا أن نرى أن شركات التكنولوجيا الكبيرة تنتقل تدريجياً من البحث والتطوير المستقل والاستثمار الاستراتيجي إلى عمليات الدمج والاستحواذ لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية. يوفر هذا أيضًا المزيد من الفرص لبعض شركات الذكاء الاصطناعي المبتدئة ، وإذا لم يكن هناك شيء آخر ، فسنشهد المزيد من عمليات الاستحواذ المماثلة في النصف الثاني من هذا العام.
بالإضافة إلى ذلك ، سواء كان ذلك هو اتجاه التطبيق لهاتين الاستحواذات الكبيرة أو أحادي القرن الحديثة مثل Cohere و Anthropic ، فإن تركيز أعمالهم ينصب بشكل أساسي على التطبيق على مستوى المؤسسة لتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية. **
بعد أكثر من نصف عام من الإثارة من جانب المستهلك ، بدأت تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية في التحرك بقوة نحو مستخدمي المؤسسات.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
أكبر عملية استحواذ في مجال AIGC: اشترت Databricks شركة MosaicML مقابل 1.3 مليار دولار أمريكي ، ولديها 60 موظفًا بعد عامين فقط من التأسيس
النص: جوني محرر: VickyXiao
أعلنت شركة Databricks العملاقة للبيانات الضخمة صباح اليوم أنها وقعت اتفاقية نهائية للاستحواذ على شركة MosaicML ، وهي شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي مقرها سان فرانسيسكو ، مقابل 1.3 مليار دولار.
بعد الاستحواذ ، ستصبح MosaicML جزءًا من منصة Databricks Lakehouse. سيتم وضع فريق MosaicML بأكمله والتكنولوجيا تحت راية Databricks ، مما يوفر للمؤسسات منصة موحدة لإدارة أصول البيانات وتكون قادرة على استخدام بيانات الملكية الخاصة بها لبناء ، امتلاك نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة وحمايتها.
تجدر الإشارة إلى أن ** MosaicML هي شركة ذكاء اصطناعي مولدة شابة جدًا ، وقد تم تأسيسها في سان فرانسيسكو عام 2021. وقد كشفت علنًا عن جولة واحدة فقط من التمويل ولديها 62 موظفًا فقط. في الجولة الأخيرة من التمويل ، كان تقييمها 220 مليون دولار أمريكي ، أي أن تقييم الاستحواذ على MosaicML قفز بشكل مباشر 6 مرات. **
الصفقة هي أكبر عملية استحواذ تم الإعلان عنها في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي حتى الآن هذا العام. منذ وقت ليس ببعيد ، أعلنت شركة سنوفليك ، عملاق الحوسبة السحابية ، عن استحواذها على شركة الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى ، Neeva. بعد بضعة أشهر من جنون الاستثمار ، يبدو أن موجة ضخمة من عمليات الاستحواذ للشركات الناشئة العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي جارية.
** من هو MosaicML؟ **
تم تأسيس MosaicML من قبل Naveen Rao ، الرئيس السابق لمنتجات الذكاء الاصطناعي في Intel ، والمؤسس المشارك لـ Nervanas ، و Hanlin Tang ، المدير الأول في Intel AI Labs.
تخرج نافين راو من جامعة ديوك مع تخصص في علوم الكمبيوتر في عام 1997 ، وحصل لاحقًا على درجة الدكتوراه في علم الأعصاب من جامعة براون ، وهو ملتزم منذ فترة طويلة بدراسة وتطوير الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي. عمل كباحث في الأجهزة العصبية في شركة Qualcomm وأسس شركة الذكاء الاصطناعي Nervanas في عام 2014.
ربما لم يكن الكثير من الناس على دراية بـ Nervana الآن ، ولكن في مجال التعلم العميق ورقائق الذكاء الاصطناعي ، يمكن القول إن نيرفانا قد حظيت بنفس الأضواء. ** هدف Nervana هو تحسين كفاءة الحوسبة للتعلم العميق من خلال خدماتها السحابية ومنتجات الأجهزة. في عام 2015 ، أطلقت Neon ، وهو إطار عمل أساسي للتعلم العميق فائق الأداء ، والذي حقق نجاحًا كبيرًا في الصناعة ، ثم أطلقه في 2016. النظام الأساسي السحابي للتعلم العميق Nervana Cloud ، ومسرع الأجهزة المخصص من Nervana Engine. **
قال Nervana أنه بعد تشغيل إطار عمل Neon على شريحة Nervana Engine في Nervana Cloud ، يمكن للجمع أن يحقق أداء أعلى بعشر مرات من NVIDIA Titan X. اجتذب أداء Nervana القوي أيضًا انتباه رقاقة Intel في ذلك الوقت ، وكانت أول خطوة كبيرة لشركة Intel في مجال الذكاء الاصطناعي هي الاستحواذ على Nervana مقابل 400 مليون دولار. **
بعد الاستحواذ ، أصبح Naveen Rao هو المسؤول عن منتجات الذكاء الاصطناعي من Intel. كما تم دمج هندسة النيون والمنتجات ذات الصلة بـ Nervana في خط منتجات Intel ، وتم تسمية محرك Nervana باسم سلسلة Crest.
منذ ذلك الحين ، من 2017 إلى 2019 ، أعلنت Intel مرارًا وتكرارًا عن تقدم Nervana Lake Crest ، وأعلنت مرارًا وتكرارًا عن منتجات الرقائق ذات الصلة بما في ذلك سلسلة Nervana NNP-T. ولكن بينما كان الجميع ينتظر الإنتاج الضخم لهذه السلسلة من الرقائق ، في عام 2020 ، أعلنت إنتل فجأة أنها ستستبدل شريحة تسريع الذكاء الاصطناعي من جانب الخادم Nervana الأصلية بمنتجات سلسلة Habana الإسرائيلية التي حصلت عليها لاحقًا مقابل 2 مليار دولار. كان السبب الذي حللته الصناعة في ذلك الوقت هو أن تقنية Habana وتصميمها كانا أكثر قابلية للتوسع ، ولديها بالفعل قدرات تسليم الإنتاج الضخم.
** بعد أن قررت إنتل "التخلي" عن نيرفانا ، ترك نافين راو وهانلين تانج ، الموظفين الأساسيين السابقين في نيرفانا ، شركة إنتل أيضًا ، وأسس الاثنان MosaicML بشكل منفصل. ** وفقًا لمعلومات LinkedIn ، يجب أن يكون Hanlin Tang صينيًا ، حاصل على درجة الدكتوراه في الفيزياء الحيوية من جامعة هارفارد ، وهو حاليًا كبير مسؤولي التكنولوجيا في MosaicML.
لا تزال MosaicML ملتزمة بمساعدة الشركات على تحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي ، لكن هذه المرة لم تعد تستثمر الكثير من الطاقة في الأجهزة ، ولكنها تركز على الذكاء الاصطناعي التوليدي. ** ببساطة ، يوفر MosaicML نظامًا أساسيًا يسمح لأنواع مختلفة من المؤسسات بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها بسهولة في بيئة آمنة ، ويساعد المؤسسات على تقليل النفقات العامة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. **
تتضمن محفظة منتجاتهم نماذج سلسلة MPT Foundation مفتوحة المصدر ومرخصة تجاريًا وخدمات استدلال وتدريب MosaicML ، مما يوفر سلسلة من الأدوات للمؤسسات.
على سبيل المثال ، يمكن لـ MosaicML Explorer مساعدة المطورين في استكشاف وفهم الوقت والأداء والتكلفة بين الخدمات السحابية المختلفة وخيارات الأجهزة لتبسيط خيارات التنفيذ وتقييمها. إطلاق MosaicML Composer ، مكتبة التعلم العميق مفتوحة المصدر التي توفر 20 طريقة لرؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك النماذج ومجموعات البيانات والمعايير. إطلاق منصة تطوير MosaicML AI ، والتي توفر نشر نموذج فعال من حيث التكلفة وتدريبًا مخصصًا ، مع ضمان أمان البيانات ، وتمكين المستخدمين من امتلاك النموذج ، وما إلى ذلك.
** تستهدف خدمات المؤسسات ، تستخدم Databricks أيضًا الذكاء الاصطناعي التوليدي لإجراء التحركات **
بالنظر إلى الفريق المؤسس لـ MosaicML ، يمكن القول أن خيارات أعمالهم كانت دائمًا متقدمًا بخطوة واحدة على هذا الاتجاه. اصنع رقائق الذكاء الاصطناعي بينما لا يزال الجميع ينتظرون ويشاهدون ، وتولى زمام المبادرة في استكشاف تسويق الذكاء الاصطناعي التوليدي في حوض صناعة الذكاء الاصطناعي.
** بالاعتماد على خلفية فريق تقني قوي وخبرة صناعية ، تلقت MosaicML تمويلاً بقيمة 37 مليون دولار أمريكي من رأس المال الاستثماري المعروف DCVC و Lux Capital و Future Ventures ومستثمرين آخرين بعد فترة وجيزة من إنشائها ، وارتفع إجمالي التمويل إلى 64 دولارًا أمريكيًا مليون منذ ذلك الحين. ** من المفهوم أن استحواذ Databricks على MosaicML يرجع أساسًا إلى قدرات التسويق لنموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بها في نهاية المؤسسة.
ذكر نافين راو ، الرئيس التنفيذي لشركة MosaicML سابقًا ، أنه منذ عام 2018 ، ازداد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم كميات كبيرة من البيانات من أجل "التدريب" بشكل حاد ، ويكلف تدريب نموذج الآن ملايين الدولارات على الأقل. المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم عموما لا تستطيع تحمله.
بعد هذا الاستحواذ ، سيمكن المنتج المشترك من ** منصة Lakehouse التابعة لـ Databricks وتقنية MosaicML المؤسسات من استخدام بيانات الملكية الخاصة بها لتدريب وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ببساطة وبسرعة وبتكلفة منخفضة ، مما يتيح للمستخدمين إمكانية تطوير نموذج مخصص للذكاء الاصطناعي. تحدث دون سيطرة وملكية البيانات. **
يعد التحسين الآلي لـ MosaicML لتدريب النموذج بتدريب أسرع مرتين إلى 7 مرات من الطرق التقليدية ، وتضمن قابلية التوسع شبه الخطية للموارد إمكانية تدريب النماذج التي تحتوي على مليارات من المعلمات في ساعات ، وليس أيامًا من الماضي. ** وفقًا لـ Databricks ، مع النظام الأساسي والدعم الفني لـ Databricks و MosaicML ، سيتم تخفيض تكلفة التدريب واستخدام LLM للمؤسسات بشكل كبير ، ومن المتوقع أن تنخفض إلى آلاف الدولارات. **
تجدر الإشارة إلى أنه قبل انضمام MosaicML ، طورت Databricks نموذج لغة 12 مليار معلمة يسمى Dolly-2 استنادًا إلى Pythia-12b من EleutherAI ، ومع إضافة MosiacML ، ستوفر Databricks Dolly-2 و MosaicML MPT اثنين من نماذج اللغات الكبيرة الرائدة .
"يجب أن تكون كل مؤسسة قادرة على الاستفادة من ثورة الذكاء الاصطناعي وأن تتمتع بقدر أكبر من التحكم في كيفية استخدام بياناتها. تتمتع Databricks و MosaicML بفرصة مذهلة لإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وجعل Lakehouse مركزًا قويًا لتوليد الإنشاءات أفضل مكان للذكاء الاصطناعي ، قال علي قدسي ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Databricks ، في بيان صحفي.
** يسعد 60 موظفًا بذكر "حزمة الهدايا الكبيرة" ، انطلقت موجة الاندماج والاستحواذ الخاصة بشركة AIGC **
يعد الاستحواذ على MosaicML حاليًا أكبر صفقة تم الكشف عنها علنًا في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولا شك أن مبلغ الاستحواذ الذي يصل إلى 1.3 مليار يمثل "حزمة هدايا كبيرة" لشركة MosaicML ، التي تضم حاليًا 62 موظفًا فقط.
** وفقًا لـ Levels.fyi ، كان متوسط الراتب لمهندس برمجيات في MosaicML يتراوح بين 750 ألف دولار و 850 ألف دولار **. من غير الواضح ما إذا كان سيتم خصم خيارات الموظفين نقدًا أو تحويلها إلى خيارات Databricks ، ولكن مع الاستحواذ ، سينضم فريق MosaicML بأكمله إلى Databricks.
في فترة ازدهار الذكاء الاصطناعي الحالية ، ربما يكون الاندماج والاستحواذ على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات الكبرى قد بدأ للتو.
منذ وقت ليس ببعيد ، أعلنت شركة Snowflake ، الشركة الرائدة في إدارة البيانات السحابية في العالم ، أنها استحوذت على Neeva ، وهي شركة ناشئة للبحث في الذكاء الاصطناعي أسسها اثنان من موظفي Google السابقين ، بمبلغ معاملة لم يتم الكشف عنه. يتمثل عمل Neeva الرئيسي في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للبحث ، ويركز بشكل أساسي على مجال البحث عن المؤسسات. ** بعد الانضمام إلى Snowflake ، ستساعد Neeva عملاء المؤسسات الخدمية على استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث بسرعة وتحليل نقاط البيانات وأصول البيانات واكتساب رؤى عن البيانات.
من عمليات الاستحواذ المتعاقبة على Snowflake و Databricks ، يمكننا أن نرى أن شركات التكنولوجيا الكبيرة تنتقل تدريجياً من البحث والتطوير المستقل والاستثمار الاستراتيجي إلى عمليات الدمج والاستحواذ لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية. يوفر هذا أيضًا المزيد من الفرص لبعض شركات الذكاء الاصطناعي المبتدئة ، وإذا لم يكن هناك شيء آخر ، فسنشهد المزيد من عمليات الاستحواذ المماثلة في النصف الثاني من هذا العام.
بالإضافة إلى ذلك ، سواء كان ذلك هو اتجاه التطبيق لهاتين الاستحواذات الكبيرة أو أحادي القرن الحديثة مثل Cohere و Anthropic ، فإن تركيز أعمالهم ينصب بشكل أساسي على التطبيق على مستوى المؤسسة لتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية. **
بعد أكثر من نصف عام من الإثارة من جانب المستهلك ، بدأت تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية في التحرك بقوة نحو مستخدمي المؤسسات.