Arcee AI korporativ foydalanish uchun amerikalik ochiq modellarini yaratishga 150 million dollar jalb qildi

Farmatsevtika sohasiga ixtisoslashgan texnologik startap Graph AI A seriya moliyalashtirish turida 13,3 million dollar muvaffaqiyatli jalb qildi. Ushbu turdagi raundda Insight Partners kompaniyasi yetakchi boʻldi, shuningdek, Bessemer Venture Partners kabi mavjud investorlar ham ishtirok etdi.

Olingan mablagʻlar kompaniyaning AQSh va Yevropa hududlaridagi faoliyatini kengaytirishga, shuningdek, mahsulotlarni ishlab chiqishni tezlashtirishga yoʻnaltiriladi.

Graph AI 2024-yilda Google, Wipro, Infosys, LTI va ServiceNow kabi tashkilotlarda avval ishlaydigan tajribali korporativ texnologiyalar xodimlari tomonidan asos solindi. Startap farmakovigilans va bemor xavfsizligi bilan bogʻliq jarayonlarni avtomatlashtiruvchi sunʼiy intellekt platformasini ishlab chiqdi.

Graph AI bosh ijrochi direktori Raghav Parvataraj taʼkidlaganidek, anʼanaviy farmakovigilans shtatni va eskirgan tizimlar atrofidagi jarayonlarni oshirish orqali kengaygan. U: «Biz intellekt bu oʻzgarishi mumkin deb hisoblaymiz. Graph Safety ekspertlarga operatsion murakkablikni oʻz zimmasiga oladigan, ammo kuzatuvchanlik, javobgarlik va inson nazoratining markaziy oʻrnini saqlab qoladigan intellektual tizimni taqdim etadi» dedi.

Startap platformasi sunʼiy intellektni farmakovigilansning tartibga solinadigan muhitlari uchun maxsus ishlab chiqilgan aniq nazorat vositalari, validatsiya darajalari va toʻliq audit izlari bilan birlashtiradi. Platformaning ishlab chiqilishi qoʻllaniladigan tartibga solish talablari va dorilar ishlab chiqish hamda bemor xavfsizligini taʼminlashda AI dan foydalanishga oid oʻzgaruvchan kutishmalarni hisobga oldi.

Graph AI da taʼkidlanishicha, real joriy etish jarayonida uning platformasi holatlarni qayta ishlash vaqtini uch soatdan kamroq, oʻn daqiqadan kamgacha qisqartirdi, bu esa operatsion xarajatlarni 66% gacha kamaytirish imkonini beradi.

Kompaniya allaqachon Shimoliy Amerika va boshqa bozorlardagi farmatsevtika va biotexnologiya sohalaridan mijozlarni jalb qildi, shuningdek, modul ishlab chiqish boʻyicha hamkorlik shartnomalarini tuzdi.

Insight Partnersning katta sherigi Richard Matus vaziyatga sharh berib, farmatsevtika kompaniyalari bemorlarning mutlaq xavfsizligini taʼminlashi kerakligini, ammo ularning aksariyati bu maqsadga erishish uchun tarqalgan vositalarni integratsiya qilish bilan shugʻullanmoqchi emasligini taʼkidladi. U zamonaviy AI farmatsevtika kompaniyalari uchun aniqlik va qiymatni oshirishda nimalarni amalga oshira olishini dasturiy taʼminot va xizmat koʻrsatuvchilar yetib bora olmasligini qoʻshimcha qildi.

Sunʼiy intellekt rivojlanishi bilan sinov qilish muammosi yuzaga keldi. Koʻplari investorlarni jalb qilish uchun taʼsirli katta til modellarini yaratishga eʼtibor qaratayotgan boʻlsa-da, bu murakkab tizimlarning oʻqitish tugagandan soʻng ishlashini tekshirish uchun faqat oz miqdordagi tasdiqlangan platformalar mavjud.

AI modellarida «halüsinatsiyalar» paydo boʻlishi va vaqt oʻtishi bilan normaldan chetga chiqishi mumkin. Bu jiddiy operatsion muammoni hal qilish uchun, uzoq muddatli korporativ foydalanuvchilarni doimiy ravishda qoʻrqitib turadigan bu muammoni hal qilish uchun UniPat 300 million dollar jalb qildi. UniPat ushbu murakkab tizimlarni toʻliq ishonch darajasini taʼminlash uchun faol ravishda stress-testdan oʻtkazmoqda.

UniPat boshqa AI kompaniyalaridan farq qiladi; ular shunchaki qimmat texnologik konferensiyalarda namoyish qilish uchun yangi algoritmlar yaratmaydi. Buning oʻrniga, startap modellarni steril laboratoriya sharoitlari emas, balki haqiqiy ssenariylarga asoslanib maqsadli tekshiradi.

Buni sunʼiy intellekt uchun qattiq mashgʻulot lageriga oʻxshatish mumkin. Model haqiqiy isteʼmolchi maʼlumotlariga kirishdan yoki avtomatlashtirilgan moliyaviy operatsiyalarni bajarishdan oldin, UniPat uni intensiv sinovlardan oʻtkazadi. Bu tizimning ishlashligi haqida yuqori sifatli maʼlumotlar hosil qilish imkonini beradi, bu esa ishlab chiquvchilarga tanqidiy kamchiliklarni bartaraf etish uchun zarur, chunki birinchi navbatda diqqat bilan buzilmagan narsani tuzatish mumkin emas.

Texnologik gigant Alibaba bu yirik moliyalashtirish turini boshqarib, sanoatda toʻlqin keltirdi. Ushbu turdagi moliyaviy tafsilotlar juda sezilarli: yangi kapital oqimi investitsiyadan soʻng startap bahosini taʼsirli 2,5 milliard dollarga koʻtardi. Shuningdek, bu maxsus markazning sobiq xodim tomonidan boshqarilishi ham qiziqarli.

Alibaba oʻzining yuqori malakali kadrlarini saqlab qolishga qiziqish bildirayotgani aniq. Kengroq ventura kapital bozori ehtiyotkorligi mantiqiga qaramay, sezilarli mablagʻlar oqib bormoqda. Bundan tashqari, ushbu aniq bitim barcha roʻyxatdan oʻtgan kechki bosqichli ventura kapital turlari TOP-uch foiziga kiradi.

Sinov platformasining yuqori narxi asosiy korporativ iqtisodiyot va raqobatbardosh yashash zarurati bilan bogʻliq. Faol dastlabki investorlar orasida Sequoia China vakillari ham bor edi. Bu yetakchi moliyaviy oʻyinchilar hozirgi AI uchun kurash sharoitida infratuzilma bilan bogʻliq korxonalar izlayotganini koʻrsatadi. Biz aqlli chat-botlarga oddiy hayratlanish bosqichini bosib oʻtdik.

Endi yirik xalqaro korporatsiyalar mukammal tahlil talab qiladi. Ular AI ni millionlab dollar qiymatdagi joriy etishining jamoatchilikda uyatga olib kelmasligiga qatʼiy dalilga muhtoj. UniPat bunday zarur sugʻurta siyosatini taqdim etadi. Bu shunchaki yana bir rutin texnologik investitsiya emas. Bu hisob-kitob qilingan qadam. Dunyo davlatlari sunʼiy intellekt sohasidagi ustunlik uchun qattiq raqobatlashayotgani sababli, bu vositalarni baholash uchun asosiy infratuzilma cheksiz qimmatga ega boʻladi.

Alibaba ning keng miqyosdagi sarmoyasi bozoriy ustuvorliklarda aniq oʻzgarishni bildiradi. Kelajak nafaqat eng katta modelni yaratadigan, balki uning modeli haqiqiy sharoitlarda eng xavfsiz, tez va ishonchli ekanligini isbotlay oladigan kishiga tegishli.

Dasturiy taʼminotga boʻlgan talabning ortishi va jamoalarning funksiyalarni yakunlashiga, zaifliklarni tuzatishiga va tizimlarni yangilashiga toʻsqinlik qiladigan muhandislar yetishmasligi sharoitida Cognition AI kodlash vositalari asosida yechimni taqdim etdi. Asosiy gʻoya muhandislarga arxitektor sifatida harakat qilishga, AI agentlariga esa haqiqiy kodlash, sinovdan oʻtkazish va joylashtirishni bajarish imkonini berishdir.

Cognition AI Seri E turidagi raundda muvaffaqiyatli ravishda 2 milliard dollar jalb qildi. Ushbu raundning liderlari yangi investorlar Andreessen Horowitz va Accel boʻlib, mavjud hamkorlar, jumladan Founders Fund, General Catalyst va Avenir ishtirok etdi.

Cognitionning yillik daromadi may oyidagi 492 million dollardan hozirgi kunda deyarli 900 million dollarga oshdi. Startup Devin — bu inson aralashuvi minimal boʻlgan kodni rejalashtirish, yozish, sinovdan oʻtkazish va joylashtirish qobiliyatiga ega avtonom dasturiy taʼminot ishlab chiqish agentini ishlab chiqdi.

Devin Copilot kabi oddiy kod avtomatik toʻldiruvchi vositalaridan farq qiladiki, u yuqori darajadagi talablarga asoslanib ishlaydi. Foydalanuvchi faqat 'bu xatolikni tuzat' yoki 'bu funksiyani yarat' kabi buyruq berishi kifoya. Devin zarur qadamlarni mustaqil aniqlaydi, kod yozadi, uni tekshiradi, barcha kamchiliklarni bartaraf etadi va keyin uni xavfsiz sinov muhitiga chiqaradi.

Yakuniy funksionallik qoʻshimchalari ishlab chiqarishdagi hodisalarni tahlil qilish uchun Devin Auto-Triage, koddagi zaifliklarni topish uchun Devin Security Swarm va Slack, GitHub va Linear orqali agentlarning ishlashini boshlovchi Devin Automations kabi. Katta korporatsiyalar allaqachon mahsulotdan foydalanmoqda. Cognition mijozlari orasida chip dizayni uchun Nvidia, aviatsiya sohasida GE Aerospace, moliyaviy xizmatlarda Citi, avtomobil sanoatida Mercedes-Benz va Goldman Sachs bor. Tizim bitta AI kompaniyasiga bogʻliq boʻlmagani uchun, u har bir vazifa uchun eng mos keladigan AI 'miyasini' tanlashi mumkin, bu OpenAI, Anthropic yoki Cognitionning oʻz ishlab chiqishi boʻlishi mumkin. Muhandislar dizayn va tekshirishga eʼtibor qaratishsa, agentlar ijro bilan shugʻullanadi.

AI kodlash ishlarini kengaytirish sezilarli xarajatlarni talab qiladi, chunki Cognition koʻp miqdordagi Nvidia chiplarini ijaraga oladi, bu ularga har yili yuzlab millionlar dollar turadi. Ekspertlar 2026 yilda kompaniya xarajatlari 800 million dollarga yetishi mumkinligini bashorat qilishmoqda. Bu muammoni hal qilish uchun Cognition ochiq kodli alternativalarga asoslangan oʻz modelini oʻrgatmoqda, qimmatbaho uchinchi tomon modellariga bogʻliqlikni kamaytirishga va nol foyda nuqtasiga yaqinlashishga intilmoqda.

Kompaniya shuningdek Devin imkoniyatlarini kengaytirmoqda va yangi bozorlarga kirib kelmoqda. 2026 yil oxiriga qadar yillik daromad 4–5 milliard dollarga yetishi kutilmoqda. Dasturiy taʼminotga boʻlgan talab AI rivojlanishi bilan bogʻliq: har bir kompaniya AI funksiyalariga muhtoj, ammo ularni amalga oshirish uchun kod kerak, bu esa AI koʻproq dasturiy taʼminotga, dasturiy taʼminot esa yozish uchun koʻproq AI ga muhtoj boʻlgan yopiq siklni yaratadi. Cognition bu sikl shunchalik katta ekanligiga ishonadi, u 50 milliard dollarlik bir nechta kompaniyani qoʻllab-quvvatlashi mumkin.

Bosh direktor Scott U ning viziyasi muhandislarning AI agentlari menejerlariga aylanishidir. Ular har bir kod satrini yozish oʻrniga, uning tekshirilishi, yoʻnaltirilishi va tasdiqlanishi bilan shugʻullanadi. Agar bu model muvaffaqiyatli boʻlsa, dunyodagi dasturiy taʼminot yaratish potentsiali koʻp barobar oshishi mumkin, bu xavfsizlik tuzatmalarini tezroq chiqarish va startaplarni oylardan emas, balki haftalar ichida ishga tushirish imkonini beradi.

48 milliard dollarlik bahoga erishgan Cognition AI kodlash sohasidagi yana bir gigant boʻldi. Toʻrt oy oldin uning bahosi 26 milliard dollar edi va kelgusi yilga qadar yanada oshishi mumkin. Investorlar aniq ravishda dasturiy taʼminotning kelajagi bitta AI da emas, balki koʻp AIlarda ekanligiga va kodlash AI tomonidan haqiqatda keng miqyosda avtomatlashtiriladigan birinchi vazifa boʻlishiga ishonishmoqda.