Sa loob ng mga hakbang ng ehekutibo ng Google na humantong sa malaking pagbabago sa AI nito ↗
Pinahigpit ng Google ang kapit nito sa DeepMind habang sinisikap nitong ibalik ang Gemini sa unahan. Naiulat na hinihimok ni Sergey Brin ang mga kawani ng AI na gawin ang lahat para sa Gemini, kabilang ang pag-aaral ng recursive self-improvement.
Ang pagbabago ay nagbibigay din sa punong arkitekto ng AI na si Koray Kavukcuoglu ng mas maraming awtoridad, habang ang ilang mga koponan ay direktang isinasama sa Google. Ang medyo nakakahiyang bahagi? Ang susunod na pangunahing modelo ng Gemini ay naiulat na naantala matapos mahuli sa mga karibal sa mga larangan tulad ng coding. (Reuters)
Ang platform ng pagsusuri ng AI code na CodeRabbit ay nagkakahalaga ng $1.5 bilyon sa pinakabagong round ng pagpopondo ↗
Nakalikom ang CodeRabbit ng $143 milyon sa isang round na pinangunahan ng Atomico at Smash Capital, kaya tumaas ang valuation nito sa $1.5 bilyon. Sinasabi ng kumpanya na nagsasagawa na ito ng mahigit 2 milyong code review bawat linggo para sa mahigit 17,000 customer.
May katuturan ang tiyempo: habang nagsusulat ang AI ng mas maraming software, may isang tao - o marahil isa pang AI - ang kailangang siyasatin ang avalanche. Nagpaplano ang CodeRabbit ng karagdagang pagpapalawak sa buong Europa at Asya at sinasabing gagastos ito ng mahigit $10 milyon upang panatilihing libre ang mga tool sa pagsusuri ng AI nito para sa mga open-source na proyekto. (Reuters)
Ang startup ng natural-language coding na Lovable ay nakalikom ng $400 milyon na may halagang $13.3 bilyon ↗
Ang Lovable ay nakalikom ng karagdagang $400 milyon, na nagdoble sa halaga nito sa $13.3 bilyon. Ang Menlo Ventures at ang Scaleup Europe Fund ng EQT ang nanguna sa round na ito, kasama ang Tencent at Balderton Capital sa iba pang mga mamumuhunan.
Ayon sa natural-language app builder, ang taunang kita ay halos triple mula sa $200 milyon at patungo na sa $600 milyon. Nakalikha na ang mga gumagamit ng mahigit 60 milyong proyekto - ang natural-language coding ay mula sa isang niche experiment ay naging isang napakalaking negosyo, o tila ganoon. (Reuters)
Bumagsak ng 16% ang mga share ng Cerebras matapos hindi mapabilib ng mga resulta ang mga mamumuhunan ↗
Bumagsak ng 16% ang AI chipmaker na Cerebras sa pinalawig na kalakalan matapos lumampas ang quarterly revenue sa mga pagtatantya ng Wall Street, sa kabila ng pagtaas ng kumpanya ng full-year outlook nito. Umabot sa $180.11 milyon ang benta, habang inaasahan ng mga analyst ang $194.23 milyon.
Ang negosyo nito sa cloud ay halos tumaas ng apat na beses sa $126 milyon, bagama't bumaba ang benta ng hardware. Pinalalawak din ng Cerebras ang kapasidad para sa malaking $20 bilyong kasunduan sa compute nito sa OpenAI - kaya't nananatiling buhay ang kwento ng paglago; nais lamang ng mga mamumuhunan na mas mainit ang serbisyo nito. (Reuters)
Tinataya ng Cisco ang taunang kita na higit pa sa mga pagtatantya dahil sa patuloy na paggastos sa AI ↗
Tinataya ng Cisco ang taunang kita na higit pa sa inaasahan ng Wall Street dahil patuloy na tumataas ang demand para sa mga kagamitan sa networking sa likod ng mga AI cluster. Nakapagtala ang kumpanya ng $9.3 bilyong order sa imprastraktura ng AI sa pinakahuling taon ng pananalapi nito, kabilang ang $4 bilyon sa huling quarter pa lamang.
Gayunpaman, bumaba ang mga bahagi pagkalipas ng ilang oras dahil mas pinili ng mga mamumuhunan ang mga margin at ang mga inaasahan na mataas na. Ang imprastraktura ng AI ay nagiging isang pambihirang tubo ng pera - ngunit tila kahit ang tubo ng pera ay kailangang mas mabilis na gamitin sa mga panahong ito. (Reuters)
Pinapalakas ng Nebius ang mga pagtatantya habang nagmamadali ang mga customer na ma-secure ang kapasidad ng AI ↗
Nalampasan ng Nebius, isang AI cloud provider, ang inaasahang quarterly revenue expectations dahil nagmamadali ang mga kumpanya na i-lock ang limitadong compute capacity, na nagtulak sa kanilang shares na tumaas nang husto. Halos apat na beses na tumaas ang halaga ng kanilang AI cloud deals, na may apat na kontrata na may average na mahigit $1 bilyon bawat isa.
Itinaas din ng Nebius ang target nitong kapasidad ng kuryente at sinabing sapat ang lakas ng demand kaya maibebenta nito ang lahat ng nakaplanong kapasidad nito para sa susunod na taon sa kasalukuyang mga termino. Ang kakulangan sa compute, kahit papaano, ay patuloy na kumikilos na parang ari-arian sa tabing-dagat na may mga GPU na nakakabit. (Reuters)
Naaamoy ng mga gumagawa ng modelo ng AI sa Amerika ang isang pagkakataon ↗
Ang mga mura at may kakayahang modelo ng open-weight na Tsino ay pumipilit sa mga kumpanya ng AI sa Amerika na muling isaalang-alang ang kanilang mga estratehiya. Ang Meta ay bumabalik sa mga open-weight na modelo, habang ang Nvidia ay bumubuo ng mas malalaking sistema ng Nemotron na naglalayong makipagkumpitensya sa mga nangungunang alternatibo sa open-weight.
Ang ekonomiya ang pinakamahalaga. Parami nang parami ang mga negosyong hindi nangangailangan ng pinakamahusay na modelo ng hangganan para sa bawat gawain, na ginagawang mas kaakit-akit ang mas murang mga open model at naglalagay ng karagdagang presyon sa mga mamahaling alok na closed mula sa OpenAI at Anthropic. (Reuters)
Mga Madalas Itanong
Ano ang ibig sabihin ng pagbabago ng AI ng Google para sa Gemini at DeepMind?
Mas mahigpit na isinasama ng Google ang DeepMind sa mas malawak nitong estratehiya sa AI habang binibigyan ang punong arkitekto ng AI na si Koray Kavukcuoglu ng mas malaking awtoridad. Iniulat din na hinikayat ni Sergey Brin ang mga pangkat na magbigay ng malaking pokus sa Gemini, kabilang ang pananaliksik sa recursive self-improvement. Ipinahihiwatig ng mga pagbabagong ito na nais ng Google ng mas malapit at mas mabilis na koordinasyon habang nagsusumikap itong palakasin ang Gemini laban sa mga nakikipagkumpitensyang modelo ng hangganan.
Bakit naiulat na naantala ang susunod na flagship AI model ng Gemini?
Ang susunod na flagship model na Gemini ay naiulat na naharap sa mga pagkaantala matapos mahuli sa mga kakumpitensya sa mga larangan tulad ng coding. Ang executive reshuffle ng Google ay tila bahagyang nilayon upang mapabuti ang koordinasyon sa pananaliksik sa AI, pagbuo ng produkto, at pamumuno. Ang isang mas pinagsamang istraktura ay maaaring makatulong sa kumpanya na mas mabilis na tumugon kapag ang pagganap ng modelo ay hindi umabot sa mga panloob o mapagkumpitensyang inaasahan.
Bakit ang mga kumpanya ng AI coding tulad ng CodeRabbit at Lovable ay umaakit ng napakaraming pamumuhunan?
Sinusuportahan ng mga mamumuhunan ang mga kumpanyang nagsisilbi sa iba't ibang bahagi ng mabilis na lumalawak na daloy ng trabaho ng AI software. Tinutulungan ng Lovable ang mga user na bumuo ng mga application sa pamamagitan ng mga tagubilin sa natural na wika, habang ang CodeRabbit ay nakatuon sa pagsusuri ng parehong AI-generated at nakasulat na code ng tao. Habang gumagawa ang AI ng mas maraming software, ang mga tool para sa paglikha, pagsusuri, at pagpapanatili ng software na iyon ay maaaring maging lalong mahalagang bahagi ng proseso ng pag-develop.
Ano ang nagtutulak sa demand para sa imprastraktura ng AI mula sa Cisco at Nebius?
Malaki ang ginagastos ng mga kumpanya sa networking, kapasidad sa cloud, at mga mapagkukunan ng computing na kinakailangan upang patakbuhin ang lumalaking workload ng AI. Iniulat ng Cisco ang malakas na order sa imprastraktura ng AI, habang sinabi ng Nebius na nagmamadali ang mga customer na makuha ang kapasidad ng compute sa pamamagitan ng malalaking kasunduan sa cloud. Ipinapahiwatig ng mga numero na nananatiling matatag ang demand sa parehong pisikal na layer ng networking at mga espesyalistang serbisyo ng AI cloud.
Bakit bumagsak ang mga bahagi ng Cerebras sa kabila ng malakas na demand para sa mga AI chips?
Bumagsak ang mga bahagi ng Cerebras matapos ang quarterly revenue ay mas mababa sa inaasahan ng Wall Street, kahit na itinaas ng kumpanya ang full-year outlook nito. Malaki ang paglago ng negosyo nito sa cloud, habang bumaba ang benta ng hardware. Ipinapakita ng reaksyon na ang malakas na pangmatagalang demand para sa AI ay hindi kinakailangang protektahan ang isang kumpanya mula sa panandaliang pagkabigo sa merkado kapag ang kita o iba pang malapit na binabantayang resulta ay hindi umaabot sa inaasahan ng mga mamumuhunan.
Bakit nagiging mas interesado ang mga kompanya ng AI sa Amerika sa mga open-weight na modelo?
Ang mga mura at may kakayahang open-weight na modelo ng Tsina ay naglalagay ng mas matinding presyon sa mga kumpanya ng US AI na mag-alok ng mas mapagkumpitensyang mga alternatibo. Ang Meta ay bumabalik sa mga open model, habang ang Nvidia ay bumubuo ng mas malalaking sistema ng Nemotron. Para sa maraming gawain sa negosyo, maaaring mas gusto ng mga gumagamit ang isang mas murang modelo na may sapat na mahusay na pagganap kaysa sa pagbabayad para sa pinakamalakas na modelo ng frontier na magagamit.