Wiresock с помощью ИИ изучает потребности в данных, успешно привлекла 23 миллиона долларов инвестиций

Искусственный интеллект и стартап по сбору данных Wirestock успешно привлекли новые инвестиции в размере 23 миллиона долларов (около 34,53 миллиарда вон). По мере роста спроса на «мировую модель» и модели использования компьютеров, превосходящие генеративный ИИ, компании, поставляющие данные на основе изображений и видео, сталкиваются с более очевидным потоком финансирования.

Сообщает TechCrunch, что раунд финансирования возглавила ранняя инвестиционная компания Nava Ventures, а также участвовали SBVP, Formula VC и I2BF Ventures. Общий объем внешних инвестиций в Wirestock достиг 26 миллионов долларов (около 39,03 миллиарда вон).

Преобразование бизнеса и расширение поставки данных

Основанная в 2018 году, Wirestock изначально предоставляла услугу помощи фотографам и создателям контента в распространении материалов на платформе стоковых изображений. Однако с этого года компания сосредоточилась на предоставлении обучающих данных для компаний, разрабатывающих ИИ. Известно, что у компании сейчас есть каталог из более чем 50 миллионов изображений и видео, созданных примерно 700 тысячами пользователей.

Wirestock продает не только универсальные наборы данных, но и кастомизированные обучающие данные. Ее ключевое преимущество — создание видеороликов, показывающих, как пользователи работают с приложением. Например, стартап, разрабатывающий AI-основанный инструмент для веб-дизайна, может заказать создание данных, включающих сцену с элементами интерфейса, редактируемыми в Figma.

Рост показателей и спрос на мировую модель

Такое расширение бизнеса, похоже, также привело к росту показателей. TechCrunch сообщает, что до этого раунда финансирования годовой объем продаж Wirestock превысил 40 миллионов долларов (около 60,04 миллиарда вон). Это происходит на фоне массового притока инвестиций в область «мировых моделей» за последний год. Мировая модель — это AI, который учится на визуальных данных для понимания и моделирования реальной среды, и её потенциал применения в робототехнике и автоматизации вызывает большой интерес.

На самом деле, связанные с этим инвестиции сосредоточены в руках нескольких перспективных компаний. World Labs под руководством Ли Фейфей в феврале этого года привлекла 1 миллиард долларов от консорциума, включающего Nvidia ($NVDA). В то же время конкурентная компания AMI Labs завершила инвестиции объемом 1,03 миллиарда долларов и приступила к разработке мировых моделей для автоматизации аппаратных инженерных процессов.

Модель использования компьютеров и расширение в будущее

Визуальные данные, предоставляемые Wirestock, также могут использоваться для обучения моделей использования компьютеров. В прошлом месяце компания Standard Intelligence, получившая 75 миллионов долларов инвестиций, использовала видео с действиями пользователей в приложениях для создания алгоритма «FDM-1». Компания заявляет, что эта AI способна автоматизировать многопроцессные задачи с меньшими затратами аппаратных ресурсов по сравнению с существующими моделями.

Wirestock планирует использовать привлеченные средства для расширения команды исследователей и инженеров по ИИ. Новые сотрудники будут работать над разработкой программного продукта, который позволит предприятиям совместно создавать и сотрудничать над наборами данных для AI-лабораторий. Также компания рассматривает возможность расширения бизнеса за пределы изображений и видео на другие типы обучающих данных.

Тенденции рынка данных для ИИ

Это финансирование также привлекло внимание в свете масштабных инвестиций других поставщиков данных для ИИ. Недавно компания Afterquery из Сан-Франциско привлекла 30 миллионов долларов. Она продает подготовленные наборы данных, включающие подсказки для ИИ, ответы пользователей и пошаговые размышления, приводящие к ответам. Такие данные помогают повысить «рассудочную способность» ИИ.

В конечном итоге, кажется, что рынок смещается от простого увеличения размеров моделей к более тонкой подготовке обучающих данных. Последнее финансирование Wirestock вновь подтверждает, что ключ к конкурентоспособности ИИ заключается не только в полупроводниках и производительности моделей, но и в получении «качественных данных», отражающих реальные сценарии использования.

TP AI Внимание: В статье использована модель на базе TokenPost.ai для составления резюме. Основное содержание текста может быть пропущено или не соответствовать фактам.