Стартап Mowito, разрабатывающий физический ИИ, привлек $3 млн в рамках посевного раунда финансирования

Искусственные агенты на базе искусственного интеллекта значительно улучшили свои возможности за последние месяцы, научившись писать код, отвечать на запросы клиентов и выполнять базовые цифровые задачи. Тем не менее, им все еще сложно обеспечивать стабильно надежные результаты в течение нескольких часов или даже дней.

Привлечение финансирования

Стартап Bespoke Labs, базирующийся в Маунтин-Вью, стремится решить эту проблему. Компания объявила о привлечении 40 миллионов долларов в рамках раундов Seed и Series A. Эти средства будут использованы для создания сложных сред, необходимых для обучения по-настоящему надежных ИИ-агентов.

Инвесторы и основатели

Финансирование Bespoke Labs привлекло внимание известных фигур из сферы глубоких технологий и ИИ. Раунд Series A возглавил Wing VC, а раунд Seed — 8VC. Среди других значимых участников были Mayfield и The House Fund. В состав участников также вошли высокопоставленные технологические руководители, такие как Джефф Дина из Google, генеральный директор dbt Labs Тристан Хэнди, а также ангельские инвесторы из Meta, OpenAI и Anthropic.

Научный подход к обучению

Компания, основанная в 2024 году Махешем Сатиамоорти и Алексом Димакисом, планирует направить новый капитал на расширение своей элитной инженерной команды и масштабирование основной инфраструктуры. Bespoke Labs решает проблему надежности агентов, создавая внутреннюю инфраструктуру, которая имитирует полноценное цифровое рабочее пространство. Это включает большие кодовые базы, активные чаты Slack, текущие электронные письма и системные журналы.

Симуляции и обучение

Агенты обучаются в этих реалистичных симуляциях, выполняя сложные рабочие процессы с долгосрочной перспективой, которые имеют реальную экономическую ценность в современных компаниях. В отличие от многих стартапов, полагающихся на ручных подрядчиков и простые настройки на уровне приложений, Bespoke Labs применяет строго исследовательский подход. Компания использует передовые методы обучения с подкреплением, позволяя агентам учиться на ошибках внутри своих сред.

Автоматизация и вклад в открытый код

Кроме того, команда использует запатентованный оптимизатор Genetic-Pareto Agent Optimizer (GEPA), который автоматизирует поиск политик и подсказок. Эта автоматизация позволяет организациям измерять и повышать точность ИИ гораздо быстрее, чем это возможно при ручном проектировании подсказок. Команда также активно участвует в развитии открытого исходного кода, способствуя созданию широко признанных бенчмарков, таких как Terminal-Bench и OpenThoughts.

Масштабирование возможностей ИИ

Согласно независимым бенчмаркингам, проведенным METR, время, в течение которого ИИ-агенты могут успешно завершить задачи, сокращается примерно каждые семь месяцев. Тренировочные площадки должны соответствовать этому впечатляющему темпу развития. Bespoke Labs мгновенно создает эти синтетические среды с помощью новых конвейеров для курирования данных, а также способна создавать цифровое изображение существующей корпоративной инфраструктуры. Это позволяет тестировать корпоративных агентов до обработки реальных производственных данных.

Будущее роста ИИ

Привлеченные 40 миллионов долларов напрямую пойдут на масштабирование инфраструктуры построения сред Bespoke Labs. Инвестируя значительные средства в фундаментальные исследования и технические кадры, компания позиционирует себя как критически важный компонент современной экосистемы ИИ. Ведущие лаборатории ИИ и нативные технологические предприятия остро нуждаются в качественных симуляционных пространствах для разработки своих инструментов, и Bespoke Labs предоставляет необходимую основу для оптимизации и бенчмаркинга, делая возможной автономность корпоративного уровня.

Компания LinqAlpha успешно привлекла 22 миллиона долларов в рамках раунда финансирования Серии А. Эти средства направлены на ускорение роста ее платформы искусственного интеллекта, предназначенной для институциональных инвесторов.

Инвестиции и партнеры

Раунд был поддержан такими инвесторами, как AVP, Atinum Investment и GFT Ventures. Кроме того, в него приняли участие ряд стратегических финансовых учреждений и венчурных платформ из Европы, Азии и Соединенных Штатов. Компания, базирующаяся в Нью-Йорке, разрабатывает то, что она называет Слоем Интеллекта Альфа для глобальных публичных рынков.

Функционал платформы

Платформа помогает специалистам в области инвестиций обрабатывать сложную рыночную информацию с помощью специализированных агентов ИИ. Благодаря этому новому финансированию общий объем привлеченного капитала LinqAlpha увеличился примерно до 28,6 миллиона долларов.

История и команда основателей

LinqAlpha была основана в 2022 году Джейкобом Чой, Субином Пангом, Джин Кимом и Ходжуном Чой. Команда основателей объединяет финансовую экспертизу с исследованиями в области искусственного интеллекта. Среди основателей — бывшие аналитики Goldman Sachs и выпускники MIT по компьютерным наукам.

Применение ИИ-агентов в исследованиях

Поскольку публичные рынки становятся все более взаимосвязанными, инвесторы вынуждены одновременно отслеживать отчеты о прибылях, изменения в политике, события в цепочках поставок, кредитные рынки и сигналы из социальных сетей. LinqAlpha считает, что традиционные методы анализа не успевают за таким растущим объемом данных. Платформа позволяет инвестиционным командам использовать агентов ИИ, обученных на собственной истории исследований, вместо того чтобы полагаться на общие языковые модели. Затем эти агенты связывают новые рыночные события с предыдущими инвестиционными идеями для генерации релевантных выводов. Один из основателей отметил, что конкурентное преимущество заключается в выявлении сигналов, влияющих на рынок, еще до того, как они станут широко известны.

Расширение клиентской базы и планы

На данный момент платформа используется более чем 70 финансовыми учреждениями. Среди клиентов — команды по исследованиям, трейдингу и продажам крупных инвестиционных банков. Клиенты с покупательской стороны включают Causeway Capital Management LLC и Schonfeld Strategic Advisors LLC. Изначально компания стартовала в Кембридже, Массачусетс, а затем работала между Южной Кореей и Соединенными Штатами, прежде чем установить штаб-квартиру в Нью-Йорке. В этот период бизнес также прошел через два ребрендинга, прежде чем принять название LinqAlpha.

Новое финансирование позволит компании расширить международный штат сотрудников. Руководство также планирует усилить интеграцию с рыночными и альтернативными наборами данных. Дополнительные инвестиции будут направлены на внедрение стратегий инвестирования в акциях, макроэкономике, кредитовании и мультиактивных стратегиях.

Конкурентная среда в сфере ИИ

LinqAlpha выходит на конкурентный рынок платформ для исследований в области искусственного интеллекта. Спрос продолжает расти, поскольку инвестиционные фирмы ищут более быстрый анализ без ущерба для собственных инсайтов. По словам Генерального партнера AVP Маниша Агарвала, многие продукты ИИ сосредоточены на автоматизации рутинной работы или ускорении поиска информации. Он считает, что LinqAlpha помогает инвесторам находить дифференцированные инвестиционные идеи благодаря контекстно-ориентированному интеллекту.

Конкуренция остается значительной, поскольку крупные поставщики услуг ИИ привлекли значительно больше средств за последние годы. Тем не менее, LinqAlpha утверждает, что ее специализированный подход лучше соответствует потребностям институциональных инвесторов, которые ищут индивидуальный анализ, а не стандартные результаты ИИ. Прогнозы отрасли также указывают на продолжающееся расширение в сфере финансовых ИИ, ожидается, что растущее внедрение среди банков, страховых компаний и управляющих активами привлечет дальнейшие инвестиции в компании, разрабатывающие специализированные корпоративные платформы ИИ. Успех LinqAlpha в долгосрочной перспективе, вероятно, будет зависеть от демонстрации измеримой ценности для институциональных клиентов, работающих на все более сложных мировых рынках.

Компания Quantifind объявила о привлечении крупного инвестиционного раунда в размере 200 миллионов долларов. Лидером этого раунда выступила глобальная компания по венчурному капиталу Summit Partners. Раунд также поддержала стратегическая группа финансовых, консалтинговых и аналитических гигантов, включая Citi Ventures, S&P Global, Deloitte и The Stephens Group.

Сдвиг в управлении финансовыми рисками

Приток капитала указывает на фундаментальное изменение в том, как ведущие финансовые учреждения справляются с комплексными проблемами, связанными с соблюдением требований по борьбе с отмыванием денег (AML), процедурам идентификации клиентов (KYC) и сложным геополитическим санкциям.

Решение проблемы «Черного ящика»

Quantifind, базирующаяся в Пало-Альто и основанная физиками Ари Тучманом и Джоном Стоктоном, завоевала репутацию благодаря своей основной платформе Graphyte. Традиционные системы обнаружения финансовых преступлений часто страдают от огромного количества ложных срабатываний, что вынуждает отделы комплаенса содержать большие штаты ручных проверяющих для устранения безобидных оповещений.

Несмотря на обещания генеративных чат-ботов и больших языковых моделей (LLM) автоматизировать эти рутинные процессы, они сталкиваются с серьезными препятствиями внедрения в строго регулируемых средах. Стандартные LLM подвержены галлюцинациям и не имеют строгой прослеживаемости данных, что не позволяет сотрудникам по комплаенсу использовать их для принятия необоснованных решений высокого риска относительно отмывания денег или обхода санкций.

Механизм Governed Agentic Middleware

Quantifind преодолевает этот пробел, предлагая так называемое «Управляемое агентное промежуточное ПО» (Governed Agentic Middleware). Вместо того чтобы выпускать неконтролируемых ИИ-агентов для проведения расследований, Graphyte функционирует как высокодисциплинированный уровень оркестрации. Эта система заставляет модели ИИ обосновывать каждый автоматизированный вывод детерминированными, проверяемыми и полностью объяснимыми данными.

Платформа непрерывно собирает структурированные внутренние корпоративные записи, базы данных рисков третьих сторон и огромные объемы неструктурированных открытых данных. Применяя специализированные алгоритмы разрешения сущностей и собственную технологию «Name Science», система точно объединяет разрозненные данные в единый профиль риска с высокой степенью достоверности, отслеживая скрытые международные незаконные сети в режиме реального времени.

Потребности современного финансового сектора

Ари Тучман, генеральный директор и соучредитель Quantifind, заявил: «Современные операции по борьбе с финансовыми преступлениями требуют одновременно точности, скорости, масштаба и объяснимости; в регулируемой среде нет приемлемого компромисса между ними». Он добавил, что «по мере трансформации операций по управлению рисками с помощью ИИ успех будет полностью зависеть от управляемых систем ИИ, которые прочно основаны на доверенных данных и структурированном человеческом надзоре».

Экономическое влияние на банки

Значительные финансовые обязательства институциональных инвесторов напрямую связаны с подтвержденным экономическим эффектом, который Quantifind обеспечивает элитным банковским учреждениям. Шесть из десяти крупнейших мировых финансовых учреждений первого уровня уже интегрировали архитектуру Quantifind в свои операционные процессы управления рисками, поддерживая десятки тысяч специалистов по комплаенсу и разведке угроз по всему миру.

Согласно независимому экономическому анализу, проведенному исследовательской фирмой Celent, операционная эффективность, предоставляемая платформой Graphyte, является поразительной. Анализ показал, что типичный банк первого уровня, внедривший инструменты на основе ИИ от Quantifind в свои рабочие процессы проверки транзакций и KYC, может сократить ежегодные расходы на обработку оповещений до 177,9 миллиона долларов. Это снижение достигается исключительно за счет способности платформы устранять ложные срабатывания и предоставлять следователям автоматизированные, мгновенно исполняемые сводки дел.

Стратегия глобального расширения

Обладая 200 миллионами долларов нового капитала, Quantifind разработала план экспансии для быстрого наращивания своей деятельности в различных регионах. Стартап постоянно усиливает свои локализованные предложения по интеллектуальному анализу рисков и укрепляет региональные альянсы в Великобритании, Европе, Азиатско-Тихоокеанском регионе и Америке.

Это глобальное присутствие станет все более важным по мере того, как транснациональные компании сталкиваются с фрагментированными и быстро меняющимися регуляторными требованиями. Quantifind намерена утвердить свое управляемое промежуточное ПО в качестве стандартной операционной инфраструктуры для будущего глобального снижения рисков, помогая отслеживать изощренные методы обхода санкций, выявлять международную торговлю людьми, коррупцию и сети финансирования терроризма.