Ceramic.ai, AI startēšana, kuru dibinājusi bijusī Google inženierzinātņu un gradientu ventilācijas dibinātāja Anna Pattersone, ir parādījusies no Stealth ar 12 miljonu dolāru lielu finansējumu, lai pārveidotu to, kā uzņēmumi trenējas un precizē AI modeļus.
Investori, tostarp NEA, IBM, Samsung Next, Earthshot Ventures un Absolventu uzņēmumi, Ceramic infrastruktūra ir paredzēta, lai uzlabotu efektivitāti, padarot AI apmācību ātrāku un lētāku partneriem, piemēram, AWS un Lambda.
Šis finansējums paātrinās produktu attīstību un palīdzēs apmierināt uzņēmuma klientu pieprasījumu, kas meklē labākus AI apmācības risinājumus.
Kaut arī tradicionālā AI infrastruktūra var mērogot ar koeficientu 10, patiesais eksponenciālais pieaugums – 100x vai vairāk – ir pamata kapitālais remonts. Tā ir problēma Ceramic.ai risina.
Tās tehnoloģija ļauj AI modeļiem trenēties ar ilgu kontekstu un jebkurā klastera lielumā, ļaujot uzņēmumiem efektīvāk attīstīt un mērogot savus AI modeļus. Agrīnos izmēģinājumos Ceramic.ai ir parādījis ātrumu līdz 2,5 reizes ātrāk nekā vismodernākās platformas, kad darbojas ar NVIDIA H100 GPU. Liela mēroga, garu konteksta modeļiem tas ir viens pats kā labākais risinājums.
“AI pieauguma pieauguma vidū pārāk daudz uzņēmumu joprojām kavē šķēršļi mērogam – no pārmērīgām izmaksām līdz ierobežotai infrastruktūrai,” sacīja Anna Pattersone, Ceramic.ai dibinātāja un izpilddirektore. “Mēs demokratizējam piekļuvi augstas veiktspējas AI infrastruktūrai, lai uzņēmumi varētu orientēties AI apmācības sarežģītībā, netērējot simtiem miljonu pētniecības un inženiertehnisko resursu jomā. Bet pāreja uz Enterprise AI nav tikai par labākiem rīkiem – tas ir par to, kā mainīt uzņēmumus. Ja AI adopcija būtu beisbola spēle, mēs joprojām dziedātu valsts himnu. ”
Barjeru pārkāpšana uzņēmuma AI
AI investīcijas ir palielinājušās, pieaugot no 16 miljardiem USD 2023. gadā līdz paredzamajam 143 miljardus USD līdz 2027. gadam. Tomēr mērogošana AI joprojām ir cīņa daudziem uzņēmumiem. AI infrastruktūras veidošana ir dārga un resursu ietilpīga, atstājot mazākus uzņēmumus neizdevīgākā situācijā, kamēr tehnoloģiju milži ieliek miljardiem patentētās sistēmās.
Ceramic.ai risina šo izaicinājumu. Tās programmatūra nodrošina uzņēmumam gatavu risinājumu, kas uzlabo mērogojamību, samazina izmaksas un vienkāršo AI apmācības procesu. Uzņēmuma platforma ir unikāli spējīga apmācīt modeļus ar garu konteksta datiem, pārspējot esošos etalonus un nodrošinot augstu efektivitāti pat modeļiem ar 70 miljardiem vai vairāk parametru.
Anna Patterson, Ceramic.ai dibinātāja un izpilddirektore, atklāti izteicās: “Pārāk daudz uzņēmumu ir iestrēdzis ar debesu augstajām izmaksām un infrastruktūras šķēršļiem. Mēs padarām augstas veiktspējas AI infrastruktūru pieejamu, tāpēc uzņēmumi var mērogot AI apmācību, nededzinot simtiem miljonu pētniecībā un inženierzinātnēs. Ja AI adopcija būtu beisbola spēle, mēs joprojām dziedātu valsts himnu. ”
Atšķirīga pieeja AI apmācībai
Ceramic.ai nav tikai vēl viens AI infrastruktūras uzņēmums – tas pārdomā visu apmācības procesu. Ātrums un efektivitāte ir tās pieejas pamatā. Salīdzinot ar atvērtā koda alternatīvām, tās platforma nodrošina apmācības ātrumu līdz 2,5 reizes ātrāk, samazinot izmaksas. Tas nozīmē, ka uzņēmumi var efektīvāk izstrādāt AI modeļus, nepārsniedzot aprēķināšanas resursus.
Bet ar ātrumu vien nepietiek. Ceramic.ai izceļas ar savu spēju rīkoties ar garu konteksta apmācību, ar kaut ko citu risinājumu cīnās. Uzņēmumiem, kas strādā ar masīvām datu kopām, tas nozīmē precīzākus modeļus un labāku vispārējo veiktspēju. Faktiski uzņēmums ir pārspējis visus ziņotos etalonus ilgstoša apmācībai, pierādot savu spēju saglabāt efektivitāti pat ar modeļiem, kas pārsniedz 70 miljardus parametru.
Platforma arī uzlabo spriešanas modeļus. Nesenā testēšanā keramika apmācīja AI, kas palielināja savu piespēli@1 rezultātu GSM8K no 78%līdz 92%, pārspējot Meta LLAMA 70B 3,3 bāzes modeli un pārspējot Deepseek R1 rezultātu 84%.
Datu apstrāde ir vēl viena joma, kurā keramika.ai ietekmē. Parastās pieejas vietā, kas maskē nav nozīmes dokumentos vai piespiež modeļus, lai pievērstu uzmanību nevajadzīgiem datiem, keramikas pārkārtošanas apmācības dati, lai katra mikro partija būtu saskaņota pēc tēmas. Šī optimizācija nodrošina, ka modeļi mācās efektīvāk, ievērojami uzlabojot apmācības rezultātus.
Agrīnie uzņēmumu izmēģinājumi jau ir parādījuši, ka šī pieeja samazina izmaksas un uzlabo modeļa veiktspēju. Ar tādiem partneriem kā AWS un Lambda uz klāja, Ceramic.ai ir paredzēts, lai šīs priekšrocības sniegtu vēl vairāk uzņēmumu.
Veidot izaugsmi ar stratēģiskiem ieguldījumiem
Ceramic.ai 12 miljonu dolāru sēklu kārta atbalstīs tā straujo paplašināšanos, produktu attīstību un uzņēmuma ieviešanu. Investori redz tā potenciālu no jauna definēt AI apmācības efektivitāti.
“AI ir bijusi kā raķete, kas piesieta pie zirga vilkšanas, līdz tagad,” sacīja Lila Tretikova, NEA AI stratēģijas vadītāja un vadītāja. “Ceramic.ai ir satricinājis būtisku sašaurinājumu modeļa apmācībā, padarot to ātrāku, efektīvāku un patiesi mērogojamāku.”
IBM arī atbalsta uzņēmuma redzējumu. “Mēs esam priecīgi sadarboties ar Ceramic, lai samazinātu AI aprēķināšanas izmaksas un padarītu apmācību efektīvāku,” sacīja Emīlija Fontaine, IBM globālā riska kapitāla vadītāja viceprezidente.
Tā kā AI adopcija paātrinās, uzņēmumiem ir nepieciešama infrastruktūra, kas var sekot līdzi. Ceramic.ai sevi pozicionē kā risinājumu uzņēmumiem, kuri vēlas trenēties un mērogot AI, nesalaužot banku.
