Fundamental привлекла $255 млн на модель Nexus для анализа больших данных

Лаборатория искусственного интеллекта Fundamental вышла из скрытого режима работы в четверг, представив новую базовую модель для решения старой проблемы: как извлекать полезные сведения из огромных объёмов структурированных данных, генерируемых предприятиями. Комбинируя старые системы прогнозного ИИ с более современными инструментами, компания считает, что может изменить подход крупных корпораций к анализу своей информации.

«Хотя большие языковые модели отлично справляются с неструктурированными данными, такими как текст, аудио, видео и код, они плохо работают со структурированными данными, например, таблицами, — заявил TechCrunch генеральный директор компании Джереми Френкель. — С нашей моделью Nexus мы создали лучшую базовую модель для обработки именно этого типа данных».

Идея уже вызвала значительный интерес инвесторов. Компания выходит из скрытого режима, привлекши 255 миллионов долларов (около 20,4 млрд рублей) финансирования при оценке в 1,2 миллиарда долларов. Основная часть средств поступила от недавнего раунда финансирования серии А на сумму 225 миллионов долларов, который возглавили Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures и Salesforce Ventures. В раунде также участвовали Hetz Ventures и бизнес-ангелы, включая генерального директора Perplexity Аравинда Шриниваса, сооснователя Brex Энрике Дубуграса и генерального директора Datadog Оливье Помеля.

Модель Fundamental, получившая название Nexus, позиционируется как «большая табличная модель» (Large Tabular Model, LTM), а не как большая языковая модель (LLM). Она отличается от современных практик ИИ несколькими важными способами. Модель является детерминированной — то есть она будет давать один и тот же ответ на один и тот же вопрос каждый раз — и не полагается на архитектуру трансформера, которая лежит в основе моделей большинства современных ИИ-лабораторий. Fundamental называет её базовой моделью, поскольку она проходит обычные этапы предварительного обучения и тонкой настройки, но результат кардинально отличается от того, что клиент получил бы при сотрудничестве с OpenAI или Anthropic.

Эти различия важны, потому что Fundamental нацелена на сценарии использования, в которых современные модели ИИ часто дают сбой. Поскольку модели ИИ на основе трансформеров могут обрабатывать только данные, находящиеся в пределах их контекстного окна, им часто трудно анализировать чрезвычайно большие наборы данных — например, электронную таблицу с миллиардами строк. Но такие огромные структурированные наборы данных обычны для крупных предприятий, что создаёт значительные возможности для моделей, способных работать с таким масштабом.

По мнению Френкеля, это огромная возможность для Fundamental. Используя Nexus, компания может привнести современные методы в анализ больших данных, предложив нечто более мощное и гибкое, чем алгоритмы, используемые в настоящее время.

«Теперь вы можете иметь одну модель для всех ваших сценариев использования, что позволяет вам значительно расширить количество решаемых задач, — сказал он TechCrunch. — И в каждом из этих сценариев вы получаете лучшую производительность, чем та, которую вы могли бы достичь с целой армией специалистов по данным».

Это обещание уже привлекло ряд крупных контрактов, включая контракты на семизначные суммы с клиентами из списка Fortune 100. Компания также заключила стратегическое партнёрство с AWS, которое позволит пользователям AWS развёртывать Nexus непосредственно из существующих экземпляров.

ИИ: Выход Fundamental с новой специализированной моделью для табличных данных — это логичный шаг в эволюции ИИ, где универсальные LLM показывают свои ограничения. Привлечение столь крупного финансирования на раннем этапе говорит о высоком спросе со стороны бизнеса на инструменты для анализа собственных гигантских массивов структурированной информации. Успех Nexus будет зависеть от того, насколько её детерминированность и производительность превзойдут традиционные методы и сложатся ли обещанные преимущества в реальных корпоративных условиях.