Databricks mua lại MosaicML để đẩy mạnh ứng dụng AI tạo sinh

Thương vụ mua lại, trị giá khoảng 1,3 tỉ USD, nhắm đến mục tiêu tất cả các tổ chức đều có thể ứng dụng được AI tạo sinh để xây dựng, sở hữu, và bảo mật các mô hình AI tạo sinh của riêng họ nhờ sử dụng dữ liệu độc quyền.

Naveen Rao, cựu giám đốc sản phẩm trí tuệ nhân tạo tại Intel cũng là nhà đồng sáng lập Nervana Systems, được Intel mua lại với giá 350 triệu USD, tạo ra MosaicML.

Sau khi Intel ngừng sản xuất chip AI do Nervana phát triển, Rao rời khỏi công ty để bắt đầu thành lập MosaicML với mục tiêu hỗ trợ các công ty giảm chi phí chung trong khi phát triển hệ thống AI. MosaicML tập trung vào AI tạo sinh, cung cấp nền tảng để dễ dàng huấn luyện cũng như triển khai an toàn các mô hình AI. 

Danh mục sản phẩm của họ bao gồm những mô hình nền tảng mã nguồn mở MPT, được cấp phép thương mại hóa cùng với hai dịch vụ chính: huấn luyện và suy luận. Công ty cung cấp dịch vụ triển khai mô hình với hiệu quả chi phí cũng như huấn luyện theo nhu cầu. Điểm khác biệt chính của nền tảng MosiacML là bảo mật dữ liệu, tạo điều kiện cho người dùng có quyền sở hữu mô hình cũng như bảo đảm tính minh bạch trong quá trình đưa ra quyết định.

MosaicML gọi được 37 triệu USD vốn đầu tư mạo hiểm, từ những nhà đầu tư bao gồm Lux Capital, DCVC Playground Global, AME, Correlation và E14.

Databricks và MosaicML đều có chung tầm nhìn xoay quanh việc dân chủ hóa AI và thiết lập kiến trúc quản lý dữ liệu (Lakehouse) thành môi trường hàng đầu để xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn và AI tạo sinh. Bằng cách tận dụng cam kết về tính minh bạch cũng như lịch sử phát triển mã nguồn mở, sự hợp tác này nhằm mục đích mang lại giá trị cho khách hàng đang hướng đến lĩnh vực AI với những thay đổi gần đây.

Theo Databricks, cùng nhau cung cấp nền tảng Lakehouse và công nghệ của MosaicML sẽ mang đến cho các tổ chức cách đơn giản cũng như nhanh chóng để duy trì quyền kiểm soát, bảo mật, cùng với quyền sở hữu dữ liệu có giá trị mà không phải tốn chi phí cao.

Khả năng tự động tối ưu hóa việc huấn luyện mô hình của MosaicML hứa hẹn tốc độ huấn luyện nhanh hơn 2 đến 7 lần so với các phương pháp thông thường. Ngoài ra, khả năng mở rộng gần như hoàn toàn của nguồn tài nguyên đảm bảo rằng các mô hình với hàng tỉ tham số có thể được huấn luyện chỉ trong vòng vài giờ, thay vì vài ngày.

Ngoài ra, Databricks kết hợp cùng MosaicML giúp giảm chi phí huấn luyện và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn xuống hàng ngàn đô la Mỹ so với mức hàng triệu đô la Mỹ trước đây.

Sau khi hoàn tất thương vụ mua lại, toàn bộ đội ngũ của MosaicML, bao gồm cả nhóm nghiên cứu, sẽ gia nhập vào Databricks. Các chuyên gia về học máy và mô hình toán học của MosaicML đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy những nghiên cứu về AI tạo sinh, góp phần phát triển những mô hình nền tảng nguồn mở phổ biến như MPT-30B và thuật toán huấn luyện làm cho các sản phẩm của MosaicML tiên tiến hơn.

Điều thú vị là, Databricks sở hữu mô hình ngôn ngữ lớn Dolly-2 gồm 12 tỉ tham số, tạo ra dựa vào mô hình Pythia-12b của EleutherAI. Sau khi MosiacML được sáp nhập vào Databricks, công ty sẽ cung cấp cả hai mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu là Dolly-2 và MPT.

Databricks mua lại MosiacML đánh dấu một trong những thương vụ mua lại lớn đầu tiên trong thị trường AI tạo sinh mới nổi. Trong nửa cuối năm 2023, rất có khả năng sẽ xuất hiện thêm một vài giao dịch sáp nhập trong phân khúc này.

Biên dịch: Gia Nhi
———————-

Xem thêm:
Tính năng AI tạo sinh của Grammarly sẽ sớm có thế viết và biên tập văn bản
Microsoft đánh cược tương lai vào trí tuệ nhân tạo