Не на благо всего человечества: какой ИИ создает Cohere, конкурент OpenAI

Компания по разработке ИИ Cohere гораздо реже своих именитых конкурентов попадает в заголовки новостей. Причем, как утверждает ее соучредитель Ник Фросст, делает это совершенно сознательно, не гоняясь за вниманием широкой публики и сосредоточившись на «тихих» продажах в корпоративном сегменте. Однако в конце октября компания заявила, что собралась на IPO. А это значит, что пора присмотреться к ней повнимательнее.

Гендиректор и сооснователь Cohere Эйдан Гомес рос в канадской глубинке — дом стоял в лесу в провинции Онтарио. 

«Из-за нашего места жительства мы не могли пользоваться высокоскоростным интернетом, поэтому приходилось подключаться по dial-up, с ужасным шумом и настолько медленно, что картинки загружались попиксельно. Поскольку интернет был практически недоступен, он был чем-то особенным, волшебным… Этот дефицит меня подстегивал. Я пытался выжать максимум из компьютеров, сделать их быстрее, улучшить работу интернета. Это заставило меня разобраться в технологиях», — вспоминает он.

В 2011 году, будучи еще 15-летним школьником, Гомес основал компанию AdGo Design, которая за 500 канадских долларов делала и поддерживала сайты для местного бизнеса — от магазина товаров для вязания до семейной страховой компании.

С таким бэкграундом неудивительно, что он поступил на курс информатики в университет Торонто, который окончил в 2018 году и сразу же стал аспирантом в отделении компьютерных наук в Оксфордском университете (Великобритания).

Еще студентом он стажировался в подразделении искусственного интеллекта Google Brain, и в 2017 году стал соавтором статьи «Все что вам нужно — это внимание», которая во многом определила будущее технологий, нынешнюю гонку ИИ и, как ни странно, судьбу самого Эйдана.

В статье обсуждается новая для того времени архитектура компьютерных нейронных сетей под названием «трансформер», которая с помощью специального механизма «внимания» позволила лучше переводить тексты с английского на французский и немецкий, работая при этом быстрее и требуя меньше ресурсов на обучение. Кроме того, природа сетей-трансформеров позволила наилучшим образом использовать преимущества графических процессоров, приспособленных к параллельной обработке множества потоков данных. Это, опять же, получается быстрее, чем обрабатывать их последовательно, одно слово за другим. Как сказано в примечании к тексту, Эйдан потратил «бесконечные длинные дни», переписывая код, что позволило существенно ускорить исследование и улучшить результаты.

Тогда еще никто не знал, что разработка сетей-трансформеров приведет к нынешнему буму генеративного ИИ, который стартовал в 2022 году с появления чат-бота ChatGPT от компании OpenAI. Причем GPT в его названии — это Generative Pre-trained Transformer (генеративный предобученный трансформер). То есть фактически в 2017 году инженеры Google Brain при участии Гомеса изобрели для ИИ третью важную недостающую часть — букву Т.

«Пока мы работали, это ощущалось как обычный исследовательский проект… У нас уже был Google Translate. Мы хотели сделать его немного лучше. Мы повысили точность на несколько процентов, создав эту архитектуру, и я думал, что дело сделано. Вот и весь вклад… Позже мы увидели, что сообщество подхватило архитектуру и стало применять ее к гораздо большему количеству задач, чем мы когда-либо предполагали при ее разработке. Думаю, сообществу потребовалось около года, чтобы это заметили… а затем мы просто увидели эффект снежного кома, когда все начали адаптировать это к новым сценариям использования… Это стало той искрой, с которой все начало меняться», — вспоминал Гомес в интервью The Verge.

Спустя два года после публикации статьи о трансформерах вместе с коллегами по Google Brain Эйваном Чжаном и Ником Фросстом Гомес учредил Cohere.

Все трое — канадцы, поэтому не удивительно, что головной офис компании открыли в Торонто. Хотя поначалу, как вспоминал Гомес, это была «просто каморка, не помню сколько квадратных метров, но точно меньше десяти», в которой они сидели втроем.

И, кстати, даже не очень понимали, какой именно коммерческий продукт они хотят создать. Было только общее ощущение (верное, как мы теперь понимаем), что технология компьютерной обработки естественного языка очень перспективная и будет быстро развиваться. А там и коммерческое применение найдется. 

«Мы просто сосредоточились на создании инфраструктуры для обучения больших языковых моделей на суперкомпьютерах, используя любые доступные нам вычислительные мощности. Вскоре после запуска Cohere вышел GPT-3, и это стало огромным прорывом, который во многом убедил нас и показал, что мы движемся в правильном направлении», — сказал Гомес порталу Contrary Research.

Первый раунд финансирования в $40 млн компания получила в 2021 году от Index Ventures при участии Section 32, Radical Ventures и нескольких мировых светил искусственного интеллекта, включая «крестного отца ИИ» Джеффри Хинтона и «крестную мать ИИ» Фэй-Фэй Ли.

Меньше чем через год последовал второй раунд — уже на $125 млн. Причем, как было объявлено, число пользователей платформы между раундами «увеличилось более чем на 800%». Но относительные цифры лукавы — может, их было двое, а стало 18.

Тем не менее, начавшаяся революция ИИ подстегнула и финасирование Cohere. К настоящему моменту компания собрала  $1,7 млрд при общей оценке $7 млрд, пишет TechCrunch. Среди недавних инвесторов — такие имена, как технологический гигант Nvidia, чипмейкер AMD и пионер облачного софта Salesforce.

Десять лет назад рост оценки от нуля до $7 млрд за шесть лет был бы просто потрясающим. Но с тех пор Cohere отошла на второй план на фоне невероятно быстрого роста OpenAI и его ближайшего конкурента Anthropic. Например, в октябре оценка OpenAI составила $500 млрд, а Anthropic в начале сентября достигла оценки в $183 млрд, отмечает портал. 

Зато, в отличие от OpenAI, чей гендиректор Сэм Альтман просто отмахивается от вопросов о прибыли, Гомес уверяет, что его компания с прогнозируемой годовой выручкой в $150 млн в 2025 году находится на «верном пути к прибыльности» и достигнет ее ранее 2029 года, пишет Bloomberg.

Ник Фросст признает, что Cohere в последнее время не продвигала себя  в публичном поле и держалась «ниже радаров». 

«Мы очень такие канадцы, знаете ли, а ходить и рассказывать всем вокруг, какие мы классные, вовсе не в привычках канадцев», — пошутил он в интервью журналу Fortune. 

Реальная же причина такой скромности в том, что компания изначально нацелилась на работу с корпоративным сектором, который превыше всего ценит конфиденциальность и безопасность, лишняя шумиха тут ни к чему. Так чем именно они занимаются?

Гомес декларирует, что компания делает действительно полезные ИИ-модели, которые повышают продуктивность работников компаний. 

При этом с фокусом на надежности и безопасности — модель может быть развернута в облаке или на собственном оборудовании компании, и тогда ценные данные не «уходят» за ее периметр контроля. Он ссылается на исследование Массачусетского технологического института, согласно которому использование ИИ на основе GPT сокращает время исполнения задач на 40%, одновременно повышая качество результатов на 18%.

В качестве примера применения генеративного ИИ в бизнесе, Гомес рассказал о модели Cohere, разработанной для страховщика. Эта технология позволила актуариям — специалистам, которые проводят исследования по проекту, оценивают риски и составляют смету —  быстрее отправлять ценовые предложения, чтобы обойти конкурентов, когда поступает запрос от горнодобывающей или трубопроводной компании. Благодаря этому страховая компания смогла заключить больше контрактов.

«Я никогда не думал, что страховая компания, специализирующаяся на проектах, связанных с природными ресурсами, будет использовать большие языковые модели, но это так», — цитирует его CNBC.

По словам Фросста, Cohere стремится к банальному возврату инвестиций (ROI)  и прибыли, а не к созданию общего искусственного интеллекта «на благо всего человечества», как OpenAI, или даже «суперинтеллекта» — как Meta.

Если честно, такой прагматичный план выглядит более подходящим для IPO, чем масштабный, но несколько, скажем так, зыбкий подход OpenAI, которая прибыли в ближайшее время не обещает.