أطلقت MosaicML خدمة جديدة في محاولة لتحدي OpenAI على السعر

(رويترز) – أصدرت شركة MosaicML ، وهي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي أسسها مسؤولون تنفيذيون سابقون في شركة إنتل (INTC.O) وباحثون أكاديميون ، يوم الأربعاء منتجين جديدين يهدفان إلى التغلب على عمالقة الصناعة مثل شركة أوبن إيه آي بسعرهما.

تم إطلاق MosaicML ومقرها سان فرانسيسكو ، والتي جمعت 64 مليون دولار حتى الآن ، في عام 2021 مع مجموعة من الأدوات البرمجية المصممة لجعل تنفيذ أعمال الذكاء الاصطناعي أرخص ، والتي غالبًا ما تتضمن تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على مجموعات ضخمة من البيانات باستخدام رقائق كمبيوتر باهظة الثمن . تجني الشركة الأموال من بيع الأدوات للشركات التي ترغب في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المخصصة الخاصة بها.

ولكن يوم الأربعاء ، أعلنت MosaicML عن العديد من الخدمات الجديدة التي ستنافس بشكل مباشر شركات مثل OpenAI أو Anthropic ، التي تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي ثم تفرض رسومًا مقابل الوصول إليها. قالت MosaicML إنها ستقدم ما يُعرف باسم خدمة الاستدلال لمطوري البرامج الذين يرغبون في إضافة ميزات إلى تطبيقاتهم مثل القدرة على قراءة النص والرد عليه أو إنشاء صور من موجه.

تقدم MosaicML هذه الخدمات بتكلفة تقول إنها أقل بـ 15 مرة من الخدمات المنافسة.

وقال نافين راو الرئيس التنفيذي لشركة MosaicML لرويترز “نحن نتفهم كيفية جعل هذه الأشياء محسنة للغاية. وكذلك يفعلون.” “هناك الكثير من الهوامش المضمنة في هذه الأشياء ، وبسعر أرخص 15 مرة ، ما زلنا نجني الأموال منها.”

وراء الخدمة الجديدة ، طورت MosaicML نماذجها الأساسية الخاصة بها ، وهي فئة التكنولوجيا الأساسية وراء الخدمات مثل المنتجات التي تدعم روبوتات المحادثة من Microsoft Corp (MSFT.O) و Alphabet Inc (GOOGL.O) Google.

مثل العديد من منافسيها ، ستقوم MosaicML بتأجير التكنولوجيا للعملاء ، ولكن على عكس معظمهم ، ستقوم أيضًا بتسليم الكود الخاص بها إلى العملاء لتشغيلها على أجهزتهم الخاصة ، بحيث لا ترى MosaicML البيانات أبدًا. قال راو لأن الكثير من قيمة نظام الذكاء الاصطناعي يأتي من البيانات المستخدمة في التدريب ، يرغب العديد من العملاء من الشركات في السير في هذا الطريق.

قال راو: “يشتري الناس لنا لأننا نستطيع القيام بأشياء على بياناتهم الخاصة. ولديهم تأكيدات بأن النموذج المبني على البيانات الخاصة مملوك لهم”.

معاييرنا: مبادئ الثقة في Thomson Reuters.