شركة تسويق البيانات الناشئة Scale AI تجمع 1 مليار دولار مع تضاعف قيمتها إلى 13.8 مليار دولار

شركة Scale AI، التي توفر خدمات تسمية البيانات للشركات الراغبة في تدريب نماذج التعلم الآلي، قد جمعت جولة تمويل سلسلة F بقيمة مليار دولار من مجموعة من المستثمرين المؤسسيين والشركات الكبيرة التي تشمل أمازون وميتا.

وتعتبر عملية جمع التمويل مزيجًا من التمويل الأساسي والثانوي، وهي أحدث في سلسلة من الاستثمارات الكبيرة في رأس المال الاستثماري في مجال الذكاء الاصطناعي. أغلقت أمازون مؤخرًا استثمارًا بقيمة 4 مليارات دولار في Anthropic، الذي ينافس OpenAI، وتقوم شركات مثل Mistral AI وPerplexity أيضًا بجمع جولات تمويل بقيمة بليون دولار أكبر بكثير بتقديرات،

قبل هذه الجولة، كان لدى شركة Scale AI جمعت حوالي 600 مليون دولار في تاريخها البالغ ثماني سنوات، بما في ذلك جولة E بقيمة 325 مليون دولار في عام 2021 والتي قدرت قيمتها بحوالي 7 مليارات دولار - ضعف تقييم الجولة السابقة D في عام 2020. بعد مرور ثلاث سنوات، وعلى الرغم من التحديات التي أدت إلى إقالة 20% من موظفيها العام الماضي، تُقدر الآن قيمة Scale AI بنحو 13.8 مليار دولار - علامة على الأزمنة، حيث يسابق المستثمرون للامتياز في سباق الذهب للذكاء الاصطناعي.

قادت جولة F الشركة Accel، التي قادت أيضًا جولة الشركة A وشاركت في الجولات الاستثمارية التالية.

بالإضافة إلى أمازون وميتا، لقد جذبت Scale AI مجموعة من المستثمرين الجدد: شاركت ذراع الاستثمار في شركات مثل سيسكو وإنتل وAMD وServiceNow، بالإضافة إلى DFJ Growth وWCM والمستثمر إيلاد جيل. كما عاد العديد من المستثمرين الحاليين: Nvidia وCoatue وY Combinator وIndex Ventures وFounders Fund وTiger Global Management وThrive Capital وSpark Capital وGreenoaks وWellington Management والرئيس التنفيذي السابق لـ GitHub، نات فيدرمان.

قوانين اعتمادية نمو مهمة للبيانات

البيانات هي دماء الذكاء الاصطناعي، ولهذا السبب تحظى الشركات المتخصصة في إدارة البيانات ومعالجتها بحالة جيدة الآن. لقد أعلن Weka الأسبوع الماضي عن جمع 140 مليون دولار بقيمة ما بعد المالية 1.6 مليار دولار لمساعدة الشركات على بناء خطوط أنابيب البيانات لتطبيقاتها الذكاء الاصطناعي.

تأسست Scale AI في عام 2016، وتمازج التعلم الآلي مع الإشراف "البشري في الحلقة" لإدارة وتعليق كميات كبيرة من البيانات، وهو أمر حيوي لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المركبات ذاتية القيادة.

ولكن معظم البيانات غير منظمة، وتجد أنظمة الذكاء الاصطناعي صعوبة في استخدام مثل تلك البيانات على الفور. يجب تسميتها، وهو جهد يتطلب الكثير من الموارد، خاصة مع مجموعات بيانات كبيرة. يوفر Scale AI للشركات بيانات تم تسميتها بشكل صحيح وتمهيدها لتدريب النماذج. كما أنها متخصصة لصناعات مختلفة ذات احتياجات مختلفة - فإن شركة تصنيع السيارات ذاتية القيادة من المحتمل أن تحتاج إلى بيانات مسماة من الكاميرات و lidar، بينما ستحتاج حالات استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إلى نصوص معلقة.

وعملاء الشركة يشملون Microsoft وToyota وGM وميتا ووزارة الدفاع الأمريكية و، اعتبارًا من أغسطس الماضي، منتج ChatGPT-maker OpenAI، الذي يستخدم Scale AI للسماح للشركات بضبط نماذجها لإنتاج نصوص GPT-3.5.

تقول Scale AI إنها ستستخدم النقد الجديد لمساعدة تسريع \"وفرة البيانات الجديدة التي ستمهد طريقنا إلى الذكاء الاصطناعي العام\".

\"الوفرة البيانية ليست الافتراضيات - إنها خيار\"، قال الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Scale AI، ألكسندر وانغ، في بيان صحفي. \"إنه يتطلب جمع أفضل عقول في الهندسة والعمليات والذكاء الاصطناعي. رؤيتنا هي للوفرة البيانية، حيث لدينا وسائط الإنتاج لمواصلة تسليم نماذج أمامية LLMs بنسب أمر مقياسي كثيرًا. لا يجب أن نكون مقيدين بالبيانات للوصول إلى GPT-10.\"