Ведущие исследователи покидают такие гиганты технологической индустрии, как Meta и Google, чтобы создавать стартапы и привлекать при этом огромные объемы финансирования, поскольку инвесторы делают крупные ставки на коммерческий потенциал лабораторий ИИ, находящихся на ранней стадии развития.
На фоне колоссальных инвестиций в ИИ многие из этих новых стартапов привлекают сотни миллионов долларов уже через несколько месяцев после основания.
27 апреля бывший исследователь Google DeepMind, Дэвид Сильвер объявил, что привлек рекордный стартовый раунд финансирования в размере 1,1 миллиарда долларов для своего стартапа Ineffable Intelligence, существующего всего несколько месяцев. Тим Рокташель, еще один бывший сотрудник DeepMind, по сообщениям, привлекает до 1 миллиарда долларов для своего нового стартапа Recursive Superintelligence.
AMI Labs объявил о привлечении 1 млрд долларов в марте, через несколько месяцев после того, как его основатель Ян ЛеКун заявил, что покидает пост руководителя отдела ИИ в Meta. Компания разрабатывает системы ИИ, способные учиться на основе непрерывных данных из реального мира.
В прошлом году бывшие сотрудники OpenAI, DeepMind, Anthropic и xAI также привлекли сотни миллионов долларов от инвесторов для своих стартапов, существующих всего несколько месяцев, включая лаборатории искусственного интеллекта Periodic Labs, Ricursive Intelligence и Humans&.
Многие из этих компаний сами активно нанимали сотрудников из числа бывших работодателей, основателей и других гигантов ИИ, поскольку инвесторы предоставили им необходимые средства для привлечения ведущих исследователей из крупных технологических компаний.
«Гонка за лидерство в сфере ИИ между крупнейшими исследовательскими лабораториями открыла возможности для более мелких и маневренных компаний», — заявила CNBC Элиз Стерн, управляющий директор французского венчурного фонда Eurazeo, который инвестировал в AMI Labs.
«Когда вы участвуете в гонке, вы сужаете фокус», — добавила она. «Это создает вакуум. Целые области исследований, такие как новые архитектуры, агенты, интерпретируемость и вертикальные модели, теряют приоритет не потому, что они не важны, а потому, что они не помогают выиграть текущую гонку».
Выход из игры.
Инвесторы стремятся вложить средства в лаборатории ИИ, основанные ведущими исследователями, ранее работавшими в ведущих технологических компаниях.
По данным Dealroom, в 2026 году венчурные фонды вложили 18,8 млрд долларов в стартапы в сфере ИИ, основанные с начала 2025 года. Это может превысить 27,9 млрд долларов, привлеченных в прошлом году компаниями, основанными с начала 2024 года.
Основатели, работавшие в передовых лабораториях, обладают «уникальным» пониманием, сказала Стерн из Eurazeo.
«Они знают, что работает в масштабе, и точно знают, что остается невостребованным внутри компании», — сказала она. «В этом и заключается возможность».
Все более резкий акцент на коммерческих целях — поскольку крупные лаборатории ИИ стремятся оправдать астрономические оценки — ограничивает свободу ведущих исследователей, сказал CNBC Александр Жоэль-Карбонелл, партнер HV Capital, который также инвестировал в AMI Labs.
«Давление внутри крупных фундаментальных лабораторий, связанное с необходимостью демонстрировать эталонные результаты и поддерживать быстрые циклы выпуска, оставляет ограниченное пространство для подлинно исследовательской работы, особенно за пределами доминирующей парадигмы LLM», — добавил он.
Поиск пробелов.
Ricursive Intelligence, который привлёк 335 миллионов долларов в ходе двух раундов в декабре и январе после своего основания в сентябре, разрабатывает инструменты ИИ для помощи в проектировании микросхем. Основательницы Анна Голди и Азалия Мирхосейни ранее работали в Anthropic, а также в Google DeepMind, где они участвовали в проекте AlphaChip, направленном на автоматизацию проектирования микросхем.
Голди рассказала CNBC, что потенциальные клиенты скорее рассматривают новую компанию как нейтрального партнера, а не как конкурента.
«Чтобы производители микросхем доверили нам свою самую ценную интеллектуальную собственность, мы должны быть как Швейцария, а это было бы невозможно, если бы мы работали в Google», — добавила она.
Компания также обратилась к бывшим коллегам. «Мы вновь собрали основную команду AlphaChip, и для этого пришлось нанять некоторых из наших старых сотрудников», — сказала Голди. Другие члены команды ранее работали в Google, Anthropic, Nvidia, Apple и xAI, добавила она.
Компания Periodic Labs, основанная бывшими сотрудниками OpenAI и DeepMind, привлекла 300 миллионов долларов в сентябре, спустя несколько месяцев после запуска. Она намерена заниматься созданием автономных лабораторий.
Джоэль-Карбонелл из HV Capital заявил, что всё больше исследователей в области ИИ задаются вопросом, хватит ли дальнейшего масштабирования нынешнего подхода, основанного на крупных языковых моделях (LLM), для выхода на следующий уровень возможностей ИИ.
AMI Labs, основанный бывшим руководителем Meta AI, Яном ЛеКуном, заявил, что «настал подходящий момент, поскольку ИИ добился значительного прогресса в генерации контента, но по-прежнему испытывает трудности с привязкой к реальности, причинно-следственными связями и надежным поведением в реальных условиях».
«По мере того как ИИ выходит за пределы экранов и проникает в промышленность, робототехнику, здравоохранение и другие физические среды, эти ограничения становятся все более значимыми», — сообщил представитель компании.
Ineffable Intelligence сосредоточится на обучении с подкреплением, при котором модели ИИ учатся на опыте, а не на данных, предоставленных людьми — в отличие от многих ведущих моделей ИИ, обученных на текстах из Интернета, — сообщил CNBC источник, знакомый с компанией.
Этот подход также использует компания Humans& из Сан-Франциско, которая была основана в октябре бывшими сотрудниками Anthropic и xAI и в январе привлекла 480 миллионов долларов.
Google, Meta, Anthropic и OpenAI не ответили на запрос о комментарии.
Добавить комментарий