Создатель Internet Explorer Томас Рирдон привлек $500 миллионов для Flourish, стартапа в области искусственного интеллекта, вдохновленного работой мозга, стоимостью $2,5 миллиарда.

      TL;DRТомас Рирдон, который создал Internet Explorer и продал стартап нейронного интерфейса CTRL-labs компании Meta за сумму до 1 миллиарда долларов, собирает около 500 миллионов долларов для Flourish при оценке в 2,5 миллиарда долларов. Стартап использует коннектомику и нейробиологию для проектирования архитектур ИИ, которые радикально более энергоэффективны, нацеливаясь на архитектурный уровень выше кремния, а не на создание новых чипов. Ожидается, что Lux Capital и GV, которые поддержали CTRL-labs, возглавят этот раунд.

      У Томаса Рирдона есть определенный шаблон. В 1994 году он создал проект, который стал Internet Explorer, браузер, который превратил Microsoft из компании по разработке программного обеспечения в интернет-компанию и инициировал самый значительный антимонопольный процесс в истории технологий. В 2015 году он стал соучредителем CTRL-labs, стартапа нейронного интерфейса, который создал браслет, способный переводить электрические сигналы из мозга в команды для компьютера, и продал его Meta за сумму от 500 миллионов до 1 миллиарда долларов. За это время он получил степень доктора философии в области нейробиологии в Колумбийском университете, был одним из учредителей Всемирного консорциума Всемирной паутины и реализовал первую реализацию CSS в веб-браузере. Теперь Рирдон собирает около 500 миллионов долларов для Flourish, стартапа, который хочет сделать искусственный интеллект радикально менее энергоемким, заимствуя принципы проектирования из одной системы, которая уже эффективно управляет интеллектом: человеческого мозга. Lux Capital и GV, те же инвесторы, которые возглавили серию A CTRL-labs почти десять лет назад, ожидается, что возглавят этот раунд при оценке в 2,5 миллиарда долларов, согласно Bloomberg. У компании нет коммерческого продукта. У нее есть тезис, команда нейробиологов и основатель, чья карьера говорит о том, что на него стоит ставить до появления продукта.

      Проблема

      Энергетическое потребление в индустрии ИИ приближается к масштабам национальной экономики. В 2022 году дата-центры, рабочие нагрузки ИИ и связанная инфраструктура потребили примерно 460 тераватт-часов электроэнергии по всему миру. Международное энергетическое агентство прогнозирует, что эта цифра почти удвоится к концу 2026 года, и что только дата-центры могут составить 3 процента от глобального потребления электроэнергии к 2030 году, что примерно вдвое превышает текущее общее потребление Германии. В Соединенных Штатах дата-центры потребили более 4 процентов от общего потребления электроэнергии в стране в 2023 году, и эта цифра, как ожидается, достигнет 9 процентов к 2030 году. Технологические компании, которые движут этим спросом, отвечают решениями со стороны предложения: стартапы стремятся сократить потребление энергии в дата-центрах, Meta исследует солнечные панели на орбите, Microsoft подписала соглашения о ядерной энергии, а Amazon покупает целые ветровые электростанции. Совокупные капитальные затраты на инфраструктуру ИИ только от Alphabet, Amazon, Meta и Microsoft превышают 650 миллиардов долларов в прогнозах на 2026 год. Ответ индустрии на вопрос о том, как обеспечить ИИ энергией, в основном заключался в том, чтобы строить больше мощностей.

      Аргумент Рирдона заключается в том, что ответ неверен или, по крайней мере, неполон. Человеческий мозг выполняет задачи, которые ни одна система ИИ не может сопоставить, включая обобщение, абстракцию и непрерывное обучение на минимальных данных, при этом потребляя примерно 20 ватт энергии, что примерно соответствует паре светодиодных лампочек. Один запуск обучения модели передового ИИ может потреблять мегаватты в течение недель или месяцев. Разрыв между биологическим и искусственным интеллектом в энергоэффективности не составляет двух или десяти раз. Это фактор тысяч. Тезис Flourish заключается в том, что этот разрыв существует не из-за аппаратных ограничений, а из-за архитектурных: то, как структурированы модели ИИ, как они обрабатывают информацию и как они учатся, мало похоже на то, как работают биологические нейронные сети. МЭА предположила, что сам ИИ может помочь сократить потребление энергии за счет оптимизации сетей и повышения эффективности, но Flourish стремится к чему-то более фундаментальному: изменению дизайна самих систем ИИ.

      Подход

      Flourish объединяет исследователей ИИ и нейробиологов для изучения коннектомики, картирования и анализа нейронных соединений в биологических мозгах. Эта область произвела все более детализированные карты того, как нейроны соединяются, общаются и обрабатывают информацию в организмах от плодовых мушек до мышей, и эти карты раскрывают архитектурные принципы, которые резко отличаются от моделей на основе трансформеров, которые доминируют в современном ИИ. Биологические нейронные сети разрежены, что означает, что большинство нейронов не соединены с большинством других нейронов, и они обрабатывают информацию асинхронно, активируясь только тогда, когда достигается порог, а не выполняя вычисления на каждом входе на каждом шаге. Они также чрезвычайно эффективны в маршрутизации информации, используя локальную обработку и иерархическую абстракцию, чтобы избежать грубой силы вычислений, которые характеризуют текущие архитектуры ИИ.

      Подход Рирдона заключается в том, чтобы изучить эти биологические принципы и перевести их в новые алгоритмы и архитектуры ИИ, а не в новые чипы. Это значительное различие. Индустрия нейроморфных вычислений, возглавляемая программой Loihi от Intel и растущей экосистемой стартапов, в основном сосредоточилась на создании специализированного оборудования, которое имитирует нейронное поведение в кремнии. Flourish работает на другом уровне: программное обеспечение и математические структуры, которые определяют, как модель ИИ учится и рассуждает. Ставка компании заключается в том, что улучшения архитектуры, основанные на нейробиологии, могут обеспечить приросты эффективности, которые аппаратные улучшения сами по себе не могут, и что эти приросты могут быть применены к существующим и будущим платформам чипов, а не требовать совершенно новых процессов производства. Anthropic исследовала возможность создания собственных пользовательских чипов ИИ для оптимизации производительности и стоимости, и другие передовые лаборатории также инвестируют в оборудование. Flourish утверждает, что проблема находится на одном уровне выше кремния.

      Основатель

      Оценка в 2,5 миллиарда долларов для компании без продукта — это ставка на послужной список Рирдона и убеждение инвесторов, которые поддерживали его ранее. Lux Capital, венчурная компания из Нью-Йорка, которая инвестирует в то, что она называет «научно-фантастическими» технологиями, работала с Рирдоном с тех пор, как он был в CTRL-labs. Джош Уолф, соучредитель Lux, возглавлял финансирование CTRL-labs и был публичным сторонником способности Рирдона работать на пересечении нейробиологии и коммерческих технологий. GV, венчурное подразделение Alphabet, также поддерживало свои отношения с Рирдоном на протяжении нескольких предприятий. Тот факт, что обе фирмы возвращаются для раунда такого размера, предполагает, что Flourish не является спекулятивной ставкой на новый рынок, а конкретной ставкой на основателя, который, по их мнению, продемонстрировал способность превращать эзотерические исследования нейробиологии в технологии, за которые крупные компании будут готовы платить или лицензировать.

      Биография Рирдона поддерживает это мнение. Его карьера необычна не из-за какого-либо единственного достижения, а из-за диапазона, в котором он работал. Он создал Internet Explorer в 25 лет, что является достижением в области управления продуктами и инженерии. Затем он покинул Microsoft, завершил докторскую диссертацию в области вычислительной нейробиологии в Колумбийском университете и стал соучредителем компании, которая построила работающий интерфейс «мозг-компьютер», считывающий нейронные сигналы с запястья, что является научным и инженерным достижением другого порядка. Приобретение Meta CTRL-labs было вызвано потенциалом технологии стать устройством ввода для очков дополненной реальности, и Рирдон провел несколько лет в Meta, возглавляя программу Neural