В 2024 году на рынке ИИ возникла волна независимых исследовательских лабораторий, основанных бывшими сотрудниками OpenAI, Google DeepMind и Meta. Эти компании привлекают миллиардные инвестиции, не имея готовых продуктов, так как делают ставку на то, что текущие методы обучения моделей на огромных массивах данных не приведут к созданию полноценного сильного ИИ.
Инвесторы вкладывают средства в такие стартапы, рассчитывая, что небольшие команды смогут найти решения, которые упускают крупные корпорации из-за внутренних бюрократических ограничений. В октябре компания Flapping Airplanes привлекла $1 миллиард при оценке в $6 миллиардов, а Ineffable Intelligence в апреле закрыла раунд на $1,1 миллиарда при оценке в $5,1 миллиарда.
Исследовательские цели лабораторий направлены на преодоление ограничений современных моделей, таких как неспособность к постоянному обучению. Например, Core Automation работает над алгоритмами, позволяющими моделям обновлять веса в процессе работы, используя в сто раз меньше данных, чем текущие системы, а компания Adaption фокусируется на создании эффективных моделей без бесконечного масштабирования параметров.
Другие лаборатории экспериментируют с альтернативными методами обучения. Flapping Airplanes разрабатывает системы, способные обучаться на малых выборках данных, используя биологические принципы. Ineffable Intelligence под руководством Дэвида Силвера создает модели, обучающиеся на собственном опыте, а Ndea применяет синтез программ для вывода правил из ограниченного числа примеров.
Крупные технологические компании активно скупают таланты из таких лабораторий. Microsoft наняла ключевую команду Inflection, Google приобрела основателей Character.ai, а AMD ведет переговоры о покупке World Labs за сумму около $8,2 миллиарда. Для многих стартапов такие сделки становятся стратегической целью на фоне конкуренции с лидерами рынка.
