La startup de IA Writer lanza un nuevo modelo para competir con OpenAI

Writer, una startup de inteligencia artificial con sede en San Francisco, presentó el miércoles un gran modelo de inteligencia artificial para competir con las ofertas empresariales de OpenAI, Anthropic y otros. Pero, a diferencia de algunos de esos competidores, no necesita gastar tanto para entrenar su IA.

La compañía dijo a CNBC que gastó alrededor de 700.000 dólares para entrenar su último modelo, incluidos los datos y las GPU, en comparación con los millones de dólares que gastan las nuevas empresas competidoras para construir sus propios modelos. Su estrategia ha llamado la atención de los inversores.

Writer está recaudando hasta 200 millones de dólares con una valoración de 1.900 millones de dólares, según una fuente familiarizada con la situación que habló con CNBC. Eso es casi cuatro veces la valoración de la compañía en septiembre pasado, cuando recaudó 100 millones de dólares a una valoración de más de 500 millones de dólares.

La empresa reduce costos utilizando datos sintéticos o datos creados por IA. Está diseñado para imitar la información del mundo real que normalmente se introduce en los modelos sin comprometer la privacidad y se está convirtiendo en un método de capacitación más popular.

Un estudio realizado por investigadores de IA revisado en junio encontró que si las tendencias actuales de desarrollo de la IA continúan, las empresas de tecnología “agotarán por completo” los datos de capacitación disponibles públicamente entre 2026 y 2032, y escribió que “los datos de texto públicos generados por humanos no pueden sostener la escala más allá de esta década”. “

Amazonas ha utilizado datos sintéticos en el entrenamiento de Alexa, Meta lo ha utilizado para perfeccionar sus modelos Llama y microsoftOpenAI, respaldado por Google, lo está incorporando a sus modelos, según las descripciones de trabajo publicadas por la empresa. Sin embargo, algunos expertos han advertido que los datos sintéticos deben utilizarse con cautela, ya que tienen el potencial de degradar el rendimiento del modelo y exacerbar los sesgos existentes.

Waseem Alshikh, cofundador y director de tecnología de Writer, dijo a CNBC que Writer ha estado trabajando en su canal de datos sintéticos durante años.

“Existe cierta confusión en la industria acerca de la definición de datos ‘sintéticos'”, afirmó Alshikh. “Para ser claros, no entrenamos nuestros modelos con datos falsos o de alucinaciones, y no usamos un modelo para generar datos aleatorios… Tomamos datos reales y factuales y los convertimos en datos sintéticos que están estructurados específicamente en una forma más clara y limpia para el entrenamiento de modelos”.

La IA generativa de la compañía permite a los clientes corporativos utilizar sus grandes modelos de lenguaje (LLM) para generar texto con sonido humano para cualquier cosa, desde publicaciones de LinkedIn hasta descripciones de puestos y declaraciones de misión, analizar y resumir datos o texto y crear aplicaciones de IA personalizadas para análisis de mercado y más. . La compañía tiene más de 250 clientes empresariales, incluidos Accenture, Uber, Salesforce, L’Oreal y Vanguard, que utilizan la tecnología en sectores como soporte, TI, operaciones, ventas y marketing.

El mercado de la IA generativa está a punto de superar el billón de dólares en ingresos en una década. Hasta la fecha, en 2024, los inversores han inyectado 26.800 millones de dólares en 498 acuerdos de IA generativa, según PitchBook, y las empresas del sector recaudaron 25.900 millones de dólares en 2023, más del 200% más que en 2022.