Огляд восьми провідних AI-компаній Китаю та США та їх засновників

Загальна редакція: PANews

У світі стартапів у сфері AI немає єдиного правильного шляху. На цій арені можуть знайти своє місце як науковці, які пишуть статті, так і команди з академічної індустрії, квантові інженери, підприємці з різних галузей та організатори.

Протягом останнього десятиліття штучний інтелект перетворився з передових досліджень у лабораторіях на основну силу, що визначає ландшафт технологічної індустрії. Сьогодні до найбільш відомих AI-компаній у світі належать OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, xAI, а також DeepSeek, Темна сторона Місяця, Zhiyuan AI та MiniMax.

На перший погляд, всі вони займаються розробкою великих моделей, але насправді представляють абсолютно різні шляхи підприємництва: деякі з них походять з провідних наукових статей та академічних досліджень, інші переносять результати наукових досліджень у промисловість, деякі спочатку накопичують обчислювальні потужності та капітал у квантовій фінансовій сфері, а інші спеціалізуються на фінансуванні, продуктах, операціях та організації, об'єднуючи технічні команди в світову компанію.

🇨🇳Китай: від наукових статей, академічних лабораторій до квантової інженерії

Темна сторона Місяця: перетворення впливової статті на продукт для всіх

Темна сторона Місяця була заснована у 2023 році, її продукт Kimi є одним з найвпізнаваніших у Китаї у сфері застосування великих моделей, представляючи модель Kimi K3, що спеціалізується на мультимодальності, довгих контекстах, програмуванні та глибокому висновку.

Засновник Ян Чжілінь, народився у 1992 році в Шаньтоу, отримав бакалавра в Ціньхуа, а потім здобув докторський ступінь з комп'ютерних наук у Університеті Карнегі-Меллона, навчаючись у дослідників у сфері обробки природної мови. Під час аспірантури він брав участь у роботах, таких як Transformer-XL, XLNet, які згодом стали широко цитованими, а також працював у Google Brain та Meta.

Серед китайських підприємців Ян Чжілінь обрав найтиповіший шлях: спочатку довести свою здатність у науковому середовищі, а потім перетворити цю здатність на продукт, який може використовувати звичайна людина. На відміну від Zhiyuan, який більше орієнтований на корпоративні послуги, Темна сторона Місяця з самого початку націлилася на кінцевого споживача.

Zhiyuan AI: зразок комерціалізації, що вийшов з лабораторії Ціньхуа

Zhiyuan AI була заснована у 2019 році, походить з системи лабораторії знань Ціньхуа, представляючи технологічний напрям GLM, з довгостроковими інвестиціями в базові моделі, корпоративні послуги та платформу моделей.

Співзасновник та CEO Чжан Пень, навчався в Ціньхуа на всіх рівнях, з 2005 по 2020 рік глибоко працював у лабораторії знань та на платформі AMiner, не маючи досвіду роботи в традиційних великих інтернет-компаніях.

Особливість Zhiyuan AI полягає в її стартовій точці: вона не почала з нуля завдяки одному успішному продукту, а безпосередньо перетворила знання та академічну мережу, накопичені протягом десятиліть у лабораторії, на платформу базових моделей, що надає послуги. Це також є найбільшою відмінністю від Темної сторони Місяця: одна спочатку створює платформу, інша - продукт.

DeepSeek: інвестиції з квантової торгівлі у великі моделі

DeepSeek була заснована у 2023 році, зосереджуючись на базових моделях, ефективності навчання та відкритих вагах, представляючи моделі, такі як DeepSeek-V3, R1 та наступні серії V4.

Засновник Лянь Веньфенг, народився у 1985 році в Учуані, отримав бакалавра в Університеті Чжецзян з електронної інформаційної інженерії, а потім магістратуру з інформаційних та комунікаційних технологій, досліджуючи машинне зору. Він не має досвіду роботи в таких великих компаніях, як Huawei, Tencent, Baidu, а під час аспірантури зосередився на квантовій торгівлі машинного навчання, а потім спільно заснував компанію Huanshifang.

Шлях Лянь Веньфенга є найунікальнішим серед цих компаній: він не починав як дослідник, щоб потім шукати фінансування, а спочатку накопичив капітал та обчислювальні потужності через квантові інвестиції, а потім інвестував ці ресурси у розробку великих моделей. DeepSeek, в певному сенсі, є продуктом "обчислювальної потужності, заробленої фінансами, що йдуть на AI".

MiniMax: від технічного керівника великої компанії до підприємця в мультимодальності

MiniMax була заснована у 2022 році, це компанія, що спеціалізується на мультимодальних базових моделях, охоплюючи текст, голос, зображення та відео, її продукти включають AI Hai Luo, Xingye тощо.

Засновник Ян Цзюньцзе, бакалавр математики в Університеті Південно-Східного Китаю, доктор філософії в Інституті автоматизації Китайської академії наук, а також постдокторські дослідження в Ціньхуа. Перед початком підприємницької діяльності він працював у SenseTime понад шість років, досягнувши посади віце-президента та заступника директора дослідницького інституту.

Ян Цзюньцзе має дві різні професійні історії: міцну академічну підготовку та практичний досвід управління продуктами та командами в масштабних AI-командах, таких як SenseTime. Вибір MiniMax зайнятися більш складним шляхом мультимодальності, певною мірою є природним вибором, що виникає з поєднання цих двох досвідів.

🇺🇸США: від базових досліджень, безпеки до міжгалузевої інтеграції ресурсів

Anthropic: брат і сестра, один фізик, інший управлінець

Anthropic була заснована у 2021 році групою дослідників, які вийшли з OpenAI, основна ідея полягає в тому, що "безпека AI повинна розвиватися паралельно з розробкою можливостей", представляючи продукт серії Claude.

Співзасновник та CEO Даріо Амодеї отримав бакалавра з фізики в Стенфордському університеті, а на докторському етапі перейшов до Принстонського університету в галузі біофізики. Цей міждисциплінарний фон пізніше продовжився в його дослідницькому шляху: спочатку він приєднався до Google Brain як старший науковий співробітник, а потім перейшов до OpenAI на посаду віце-президента з досліджень, беручи участь у навчанні GPT-2, GPT-3, а також був одним з ключових учасників ранніх досліджень RLHF (підкріплене навчання з урахуванням людського зворотного зв'язку). У 2021 році він разом з сестрою Даніелою та кількома колегами з OpenAI заснував Anthropic.

Шлях Даніели зовсім інший. Вона отримала ступінь з англійської літератури, після закінчення навчання не пішла безпосередньо в технічну галузь, а спочатку працювала в Stripe та OpenAI в операційних питаннях. У Anthropic її роль полягає не в навчанні моделей, а в створенні системи, яка забезпечує безпечну та стабільну роботу компанії - від набору персоналу, управління компанією до реалізації політики безпеки.

Ця братська пара певною мірою є втіленням компанії Anthropic: потрібні як Даріо, який може оцінити технічний напрямок і розуміє межі можливостей моделей, так і Даніела, яка розуміє організацію, процеси та управління ризиками.

OpenAI: людина, яка вміє розповідати історії, та людина, яка розуміє технології

OpenAI була заснована у 2015 році, випустивши такі знакові продукти, як ChatGPT, GPT, Sora, є основною компанією, що вивела генеративний AI на загальний огляд.

Сем Альтман, після двох років навчання комп'ютерних наук у Стенфорді, залишив навчання, заснував компанію Loopt, а потім став президентом Y Combinator. Його сильна сторона завжди полягала не в публікації провідних статей, а в фінансуванні, оцінці продуктів, організації та вмінні розповідати технічні історії.

Ілля Сутскевер, навпаки, є представником іншого типу. Він має докторський ступінь з математики та комп'ютерних наук в Університеті Торонто, навчався у піонера глибокого навчання Джеффрі Хінтона, брав участь у важливих досягненнях у Google Brain, таких як AlexNet, Seq2Seq, а також очолював ранні етапи масштабного навчання OpenAI.

Якщо Ілля визначає, які моделі може створити OpenAI, то Сем визначає, чи зможе компанія вижити, отримати фінансування, продати технології. Комбінація двох людей є, мабуть, найуспішнішою практикою поєднання "вченого + організатора" в Силіконовій долині.

xAI: Ілон Маск переносить свої навички з автомобілебудування та ракетобудування в AI

xAI була заснована у 2023 році, її основний продукт - Grok, що акцентує увагу на реальному часі, висновках та генеративних медіа, тісно пов'язаний з платформою X.

Засновник Ілон Маск народився в Преторії, Південноафриканська Республіка, навчався фізиці та економіці, а також коротко навчався в аспірантурі Стенфорда, але залишив навчання. На відміну від інших засновників AI, він не має досвіду роботи в традиційних великих компаніях, а брав участь у створенні Zip2, PayPal, SpaceX, Neuralink та довгий час очолював Tesla.

Маск не починав свій шлях у AI з наукових статей чи лабораторій, а об'єднав ресурси, накопичені в таких галузях, як платежі, електромобілі, космос, супутниковий зв'язок та соціальні платформи, і безпосередньо інвестував їх у обчислювальні потужності та дані, необхідні для навчання великих моделей.

Google DeepMind: геній шахів, що пройшов шлях від ігор до білків

Google DeepMind була заснована у 2010 році, у 2014 році була придбана Google, сьогодні є основним дослідницьким підрозділом AI Google, випустивши AlphaGo, AlphaFold та Gemini.

Співзасновник та CEO Деміс Хассабіс народився в Лондоні, Великобританія, має диплом з комп'ютерних наук з Кембриджського університету та докторський ступінь з когнітивної нейронауки з Університету Лондона. У дитинстві він був майстром гри в шахи, у 17 років брав участь у розробці гри "Theme Park", а пізніше заснував компанію з розробки ігор Elixir Studios.

Ігри розвинули його інтуїцію щодо складних систем та прийняття рішень, нейронаука надала йому біологічну перспективу для розуміння "інтелекту", а комп'ютерні науки забезпечили інженерні можливості для реалізації цих ідей. Успіхи AlphaGo та AlphaFold є результатом поєднання цих трьох досвідів, останній також приніс йому Нобелівську премію з хімії у 2024 році.

Чотири шляхи засновників: у підприємництві AI немає єдиного шаблону

Оглядаючи ці вісім компаній, можна умовно поділити засновників на чотири категорії.

Перша категорія: засновники, які є чистими технічними науковцями. Ян Чжілінь, Ян Цзюньцзе, Даріо Амодеї, Ілля Сутскевер та Деміс Хассабіс мають системну наукову підготовку, їх спільна риса полягає в здатності оцінювати технічні напрямки, керувати дослідницькими командами та створювати справжні бар'єри в можливостях моделей або методах навчання. Серед них Ян Чжілінь та Ілля ближчі до "спочатку написати статтю, що змінює галузь, а потім перейти до підприємництва"; Хассабіс є продуктом перетворення комп'ютерних наук, ігор та нейронауки.

Друга категорія: комерціалізація наукових досягнень університетів. Zhiyuan AI є найтиповішим прикладом, його основна компетенція безпосередньо походить з багаторічного накопичення знань у лабораторії Ціньхуа. Темна сторона Місяця також має сильну генетичну основу з Ціньхуа та закордонних досліджень, але шлях більш орієнтований на ринок - вона не зупинилася на упаковці академічних досягнень у корпоративні послуги, а безпосередньо створила продукт для широкої аудиторії.

Третя категорія: поєднання математики, інженерії та капіталу. Лянь Веньфенг та Маск належать до цієї категорії, але джерела ресурсів абсолютно різні - Лянь Веньфенг накопичив капітал та обчислювальні потужності через квантові інвестиції, тоді як Маск залучив ресурси з міжгалузевих бізнесів, таких як платежі, автомобілі, космос та соціальні платформи. Спільна риса полягає в тому, що їхній вхід у AI ніколи не залежав лише від алгоритмів.

Четверта категорія: непрофесійні організатори та технічні засновники-партнери. Сем Альтман та Даніела Амодеї є представниками цього шляху. Вони можуть не бути найкращими дослідниками моделей, але визначають, чи зможе компанія найняти людей, отримати фінансування, створити продукти, витримати регуляторний тиск та не розпастися під час швидкого зростання.

Конкуренція в передовому AI ніколи не полягала лише в тому, "хто має докторський ступінь з комп'ютерних наук", або "хто може навчити більшу модель".

Справжнім визначальним фактором, чи зможе компанія залишатися на передовій, є те, чи можуть наукові, інженерні, продуктові, капітальні та організаційні можливості сформувати замкнуте коло: науковці визначають технічний максимум, інженерні команди визначають, чи може модель бути реалізована, продуктові команди визначають, чи готові користувачі використовувати, капітал визначає інвестиції в обчислювальні потужності та таланти, а організація та управління визначають, чи може компанія працювати в довгостроковій перспективі.

З цієї точки зору, у підприємництві AI немає єдиного правильного шляху.

Науковці, команди з академічної індустрії, квантові інженери, підприємці з різних галузей та організатори можуть знайти своє місце в цій конкуренції.

Той, хто зможе об'єднати різні здібності в систему, має більше шансів стати довгостроковим переможцем у наступній хвилі штучного інтелекту.

Відмова від відповідності: цей контент надано лише для загальних брендингових та інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-події або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами або використання послуг. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Послуги WEEX та онлайн-події можуть бути недоступні в усіх регіонах та підпадають під дію чинних законів, правил та вимог до участі. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності використання вами послуг WEEX місцевому законодавству та за ретельну оцінку ризиків перед участю в діяльності, пов’язаній з криптовалютами.