Репортаж от Wedoany，4 июня стало известно о приобретении компанией NVIDIA (США) стартапа Kumo AI, специализирующегося на корпоративном прогнозировании на основе искусственного интеллекта. Kumo AI, основанный около четырёх лет назад, сосредоточен на разработке прогностических моделей для реляционных данных предприятий. Трое сооснователей — Ваня Йосифовски, Хема Рагхаван и Юре Лесковец — уже присоединились к NVIDIA в прошлом месяце.
Технологический фокус Kumo AI не направлен на генерацию универсальных текстов, а сосредоточен на прогностическом моделировании на основе существующих бизнес-данных предприятий. Продукты компании ориентированы на такие часто встречающиеся бизнес-задачи, как отток клиентов, мошенничество с транзакциями, рекламные кампании, прогнозирование спроса, оценка рисков, рекомендательные системы, стремясь сократить объём работы предприятий по многократному созданию конвейеров данных, ручной инженерии признаков и обучению точечных моделей в традиционных проектах машинного обучения. Для NVIDIA такие возможности сопряжены с её расширяющимся портфелем корпоративного ИИ-ПО, платформой ускоренных вычислений и экосистемой центров обработки данных: по мере перехода корпоративного ИИ от пилотных проектов с большими языковыми моделями к реальным бизнес-системам клиенты всё больше заинтересованы в том, чтобы модели могли напрямую интегрироваться в процессы продаж, финансов, цепочек поставок, розничной торговли и операционной деятельности, предоставляя выполнимые прогнозы на основе структурированных данных.
На официальном сайте Kumo AI их основной продукт описывается как фундаментальная модель для бизнес-данных в хранилищах данных, подчёркивая возможность быстрого прогнозирования на реляционных данных. Команда компании имеет ярко выраженный опыт в области графового обучения и крупномасштабной платформенной инженерии: сооснователи ранее работали в Airbnb, Pinterest, LinkedIn и в исследовательских структурах Стэнфордского университета.
Это приобретение продолжает путь NVIDIA от поставщика чипов к полноценному поставщику инфраструктуры ИИ полного стека. Ранее закупки предприятий у NVIDIA были в основном сосредоточены на GPU, серверах, сетях и кластерных решениях; по мере внедрения ИИ на уровень бизнес-приложений программный стек, инструменты для работы с моделями, фреймворки обработки данных и отраслевые рабочие процессы становятся ключевой частью клиентских решений о закупках. Сценарии прогностического ИИ, которые охватывает Kumo AI, как раз соответствуют тем бизнес-процессам внутри предприятий, которые до сих пор поддерживаются традиционными BI-системами, механизмами правил и офлайн-машинным обучением. Если соответствующие возможности будут интегрированы в экосистему NVIDIA, роль компании в корпоративном внедрении ИИ расширится от предоставления вычислительных мощностей до разработки моделей, интеграции данных, прогнозных задач и интерфейсов бизнес-приложений.
Коммерческая ценность корпоративных прогностических моделей заключается в их прямой связи с такими показателями, как доход, риски, запасы, поведение пользователей и операционная эффективность. Розничным предприятиям необходимо оценивать спрос на следующий квартал, финансовым учреждениям — выявлять аномальные транзакции, платформенным компаниям — оптимизировать рекомендации и ранжирование рекламы, а производственным и логистическим компаниям — отслеживать колебания оборудования, запасов и заказов. Такие сценарии предъявляют высокие требования к оперативности, точности, управлению данными и системной интеграции, а также с большей вероятностью формируют долгосрочный спрос на программное обеспечение и платформенные услуги. После приобретения Kumo AI то, смогут ли соответствующие возможности сформировать продуктовую комбинацию с корпоративной ИИ-платформой NVIDIA, кластерами GPU в ЦОД и экосистемой облачных партнёров, определит, какой дополнительный прирост стоимости, помимо продаж оборудования, принесёт эта сделка.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
