Возможно, искусственный интеллект - самая горячая новинка с тех пор, как был испечен хлеб. Но это не значит, что разрабатывать и запускать его становится все проще. Согласно недавнему опросу Boston Consulting Group, 74 % организаций с трудом извлекают пользу из своих инвестиций в ИИ.
Уильям Фалькон, создатель PyTorch Lightning, популярного фреймворка для ИИ с открытым исходным кодом, говорит, что одна из самых больших ошибок компаний - недооценка объема работы, связанной с оркестровкой ИИ.
«Создать собственную платформу ИИ сегодня - все равно что создать собственный Slack: это сложно, дорого и не является основой вашего бизнеса», - сказал он. «Ценность для предприятий заключается в их данных, знаниях в области и уникальных моделях, а не в поддержании инфраструктуры ИИ».
Фалькон, бывший стажер Navy Seal и стажер Facebook AI Research, начал разрабатывать PyTorch Lightning, будучи студентом Колумбийского университета. Фреймворк предоставляет высокоуровневый интерфейс для библиотеки искусственного интеллекта PyTorch, абстрагируясь от кода, необходимого для создания и поддержки систем искусственного интеллекта.
После отчисления из аспирантуры Нью-Йоркского университета Фалькон решил объединиться с Луисом Капело, бывшим руководителем отдела информационных продуктов Forbes, чтобы коммерциализировать PyTorch Lighting. Их предприятие, Lightning AI, берет фреймворк с открытым исходным кодом и накладывает на него сервисы и инструменты, ориентированные на предприятия.
«У нас тысячи разработчиков в одиночку обучают и развертывают модели [с помощью Lightning AI] в таких масштабах, что без Lightning потребовались бы команды разработчиков», - говорит Фалькон.
Lightning AI решает такие обычно обременительные задачи, как распределение рабочих нагрузок ИИ по серверам и создание инфраструктуры, необходимой для оценки и обучения ИИ. Флагманский продукт компании, AI Studios, позволяет клиентам точно настраивать и запускать модели ИИ в облачных средах, которые они предпочитают.
Компании также могут использовать Lightning AI для размещения приложений, работающих на основе ИИ, в частной облачной инфраструктуре или в собственных центрах обработки данных. Цены устанавливаются по мере необходимости, а бесплатный уровень включает 22 «GPU-часа» в месяц.
Фалькон говорит, что цель Lightning AI - сделать разработку ИИ «такой же интуитивной, как использование iPhone». Платформа позволила исследователям из его альма-матер, Колумбийского университета, завершить сотни экспериментов за 12 часов.
«Большинство людей не знают об этом, но многие ведущие мировые ИИ-продукты были обучены или созданы на Lightning», - сказал Фалкон. Например, набор моделей NeMo от Nvidia был создан с помощью инструментов Lightning». Еще одним примером является Stable Diffusion от Stability AI».
Безусловно, Lightning AI набирает обороты. Сегодня платформу используют более 230 000 разработчиков ИИ и 3200 организаций, а недавно компания привлекла 50 миллионов долларов в рамках раунда финансирования.
Однако есть и конкуренты. Comet, Galileo, FedML, Arize, Deepset, Diveplane, Weights & Biases и InfuseAI предлагают сопоставимые сочетания платных и бесплатных сервисов оркестровки ИИ.
Фалькон, в свою очередь, считает, что рынок управляемых ИИ-решений достаточно велик, чтобы на нем могло появиться много игроков. И он, скорее всего, не ошибается. По данным Fortune Business Insights, к 2030 году вертикаль операций машинного обучения - вертикаль Lightning AI - может стоить около 13 миллиардов долларов.
С учетом новых инвестиций в размере 50 миллионов долларов, которые поступили от Cisco Investments, J.P. Morgan, Nvidia и K5 Global, общий объем средств Lightning AI составляет 103 миллиона долларов. Компания, базирующаяся в Нью-Йорке и состоящая из 50 человек, планирует потратить полученные средства на привлечение новых клиентов, в том числе государственных, и расширение платформы Lightning на новые рынки.
«Благодаря бережливой, высокопроизводительной команде и продукту с валовой маржой более 90 %, - говорит Фалкон, - мы планируем достичь годового повторяющегося дохода в размере от 10 до 20 миллионов долларов к концу следующего года и вскоре после этого выйти на прибыльность».
Оригинал
Уникальность
