Стартап River AI сооснователя xAI привлёк $1,1 млрд спустя два месяца после запуска
River AI под руководством бывшего сооснователя xAI Игоря Бабушкина привлёк 1,1 миллиарда долларов при участии General Catalyst и AMP PBC. Компания хочет дать пользователям возможность самим обучать своих ИИ-агентов, а не следовать курсу отрасли на замену работников.
Стартап в сфере искусственного интеллекта River AI, основанный бывшим сооснователем xAI Игорем Бабушкиным, привлёк 1,1 миллиарда долларов в рамках раунда посевного и A финансирования. Раунд возглавили венчурная фирма General Catalyst и компания AMP PBC, основанная в этом году бывшим генеральным партнёром Andreessen Horowitz Анджнеем Мидхой. В раунде также приняли участие Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator и Temasek.
Бабушкин, ранее занимавший должности, связанные с ИИ, в DeepMind и OpenAI, публично представил компанию в июне. Его видение отличается от стратегии других ведущих ИИ-лабораторий, которые в основном нацелены на замену людей-работников — River AI, напротив, стремится создавать персонально обучаемых ассистентов.
Иной подход к обучению моделей
В блоге, посвящённом запуску компании, Бабушкин написал, что весь технологический стек необходимо перестроить с нуля — обучение, модели, продуктовый слой и новое оборудование, позволяющее персональному ИИ работать рядом с пользователем. По его мнению, полноценные ИИ-агенты станут обычной частью повседневной жизни, действуя скорее как постоянные, надёжные спутники, а не инструменты, к которым обращаются только для выполнения отдельных задач.
Компания уже предлагает API с оплатой за миллион обработанных токенов, ставки зависят от используемой открытой модели. Сервис позволяет разработчикам применять обучение с подкреплением (RL) и тонкую настройку методом низкоранговой адаптации (LoRA), чтобы превращать открытые модели в по-настоящему свои, вместо того чтобы полагаться на инженерию промптов для чужой модели, которую нельзя улучшить.
Интерес со стороны бизнеса
Согласно заявлению компании о финансировании, предприятия, использующие сервис River AI, могут завершить сложный цикл обучения с подкреплением за 15–20 минут без отдельной команды по инфраструктуре, экономя в два-четыре раза больше по сравнению с закрытыми альтернативами. Это происходит на фоне растущего желания компаний самостоятельно контролировать используемый набор ИИ-моделей, включая модели с открытыми весами.
Масштаб финансирования примечателен для столь молодой компании и может также отражать нынешний высокий интерес инвесторов ко всей сфере искусственного интеллекта.
