Açık ağırlıklı yapay zeka modelleri geliştiren Arcee AI, B serisi yatırım turunu 1 milyar doların üzerinde değerlemeyle tamamladığını açıkladı. Tura Vista Equity Partners, Cambium Capital ve Emergence Capital liderlik etti. AI10 Ventures, Hitachi, IAG, Microsoft'un yatırım kolu M12, P7 ve Wipro da tura katılan isimler arasında yer aldı.
Yatırım miktarı resmi olarak açıklanmadı. Fortune'a konuşan bir kaynak, turda en az 150 milyon dolar yatırım alındığını belirtti.
Yeni kaynak nereye gidecek
Girişim, yeni yatırımı Trinity model ailesini geliştirmek ve kurumların açık modelleri kullanmasını kolaylaştıran ürünlerini genişletmek için kullanacak. Arcee AI ayrıca eğitimi devam eden yeni nesil Trinity modellerinin geliştirilmesini hızlandıracak ve ABD Enerji Bakanlığı ile 17 ulusal laboratuvarla yürüttüğü iş birliğini genişletecek. Bilimsel hesaplama ve araştırma görevleri için geliştirilen açık ağırlıklı Genesis-Science-1 modeli bu çalışmaların odağında yer alıyor.
Şirket, model geliştirmenin yanı sıra kurumların açık modelleri özelleştirmesini, test etmesini, devreye almasını ve işletmesini sağlayan araçlara da yatırım yapmayı sürdürecek. Böylece Arcee AI, kendi modelleriyle birlikte bu modellerin kurumsal kullanımını destekleyen altyapısını da büyütmeyi planlıyor.
Arcee AI nedir?
2023 yılında kurulan San Francisco merkezli Arcee AI, şirketlerin yapay zeka sistemleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmasını hedefliyor. Girişimin geliştirdiği açık ağırlıklı modeller, modelin öğrendiği sayısal parametrelerin paylaşılması sayesinde kullanıcılar tarafından indirilebiliyor, özelleştirilebiliyor ve kurumların kendi altyapılarında çalıştırılabiliyor.
Hugging Face'ten ayrıldıktan sonra Arcee AI'ı kuran Mark McQuade, ABD'nin kapalı modellerdeki güçlü konumuna rağmen açık modellerde Çinli geliştiricilerin gerisinde kaldığını düşünüyor. Girişimin kurucu ortağı ve CEO'su olan McQuade, Arcee AI ile bu farkı kapatmayı amaçlıyor. Şirket, kurumların gelişmiş model yetenekleri ile kullandıkları teknoloji üzerindeki kontrol arasında tercih yapmak zorunda kalmaması gerektiğini savunuyor.
Trinity ailesi ve maliyet tarafı
Başlangıçta mevcut yapay zeka modellerini belirli ihtiyaçlara uyarlamak için eğitim sonrası süreçlere ve ince ayar araçlarına odaklanan Arcee AI, daha sonra kendi modellerini geliştirmeye yöneldi. Bu çalışmalar sonucunda ortaya çıkan Trinity ailesinin en güçlü modeli Trinity Large, toplam 400 milyar parametreye sahip. Model, her bir token işlenirken bu parametrelerin 13 milyarını etkinleştiriyor.
Girişimin dikkat çeken noktalarından biri de modellerini geliştirmek için kullandığı bütçe. Arcee AI, Trinity Large dahil 2025 model portföyünün tamamını yaklaşık 20 milyon dolara geliştirdiğini belirtiyor. Bu tutara hesaplama kaynakları, veri, altyapı, operasyon giderleri ve çalışan maaşları da dahil. McQuade'in aktardığına göre şirket, kendi modellerini geliştirme kararı aldığında yaklaşık 30 milyon dolara sahipti ve sermayesinin yaklaşık yüzde 70'ini bu çalışmalara ayırdı.
Neden önemli
Arcee AI'nın turu, açık ağırlıklı modellerin kurumsal tarafta ayrı bir pazar oluşturduğunu gösteriyor. Şirketin kurumsal müşterilere sunduğu temel argüman, kapalı modellerde olduğu gibi yetenek ile kontrol arasında bir tercih yapmak zorunda kalmamak. Model ağırlıklarının paylaşılması, kurumların modelleri kendi altyapılarında çalıştırmasına ve özelleştirmesine imkân tanıyor; bu da veri egemenliği ve maliyet kontrolü açısından farklı bir denklem ortaya çıkarıyor.
Yatırımcı listesindeki çeşitlilik dikkat çekici: bir yanda Vista Equity Partners, Cambium Capital ve Emergence Capital gibi finansal yatırımcılar, diğer yanda Hitachi, IAG, Microsoft'un kolu M12 ve Wipro gibi kurumsal ve stratejik isimler var. Bu tablo, açık model altyapısının yalnızca bir araştırma meselesi değil, kurumsal teknoloji tedarik zincirinin parçası olarak görüldüğüne işaret ediyor.
Maliyet tarafı ise ayrı bir tartışma başlığı. Arcee AI'nın 2025 portföyünün tamamını yaklaşık 20 milyon dolara geliştirdiğini belirtmesi, büyük ölçekli kapalı model yarışında konuşulan rakamlarla kıyaslandığında belirgin bir fark yaratıyor. Trinity Large'ın 400 milyar parametreye sahip olup her token'da bunun 13 milyarını etkinleştirmesi, seyrek (sparse) mimarilerin hesaplama maliyetini düşürme potansiyelini öne çıkarıyor. ABD Enerji Bakanlığı ve 17 ulusal laboratuvarla yürütülen iş birliği ile Genesis-Science-1 modeli, açık modellerin bilimsel hesaplama gibi yüksek uzmanlık gerektiren alanlarda da konumlanabileceğini gösteriyor.
