Imbue, una startup que se dedica a construir grandes modelos de lenguaje para impulsar herramientas de inteligencia artificial, ha recaudado 200 millones de dólares de inversionistas, incluyendo a Nvidia, alcanzando una valoración de más de 1,000 millones de dólares.
La ronda de financiamiento fue liderada por Astera Institute, una organización sin fines de lucro fundada por el multimillonario de criptomonedas Jed McCaleb, con la participación de otros inversionistas, incluyendo a Kyle Vogt, CEO de Cruise, la unidad de conducción autónoma de General Motors. Esta cantidad es 10 veces lo que la startup ha recaudado hasta ahora.
Imbue es una de varias nuevas startups que están llevando a cabo grandes rondas de financiamiento este año, lo que refleja tanto el entusiasmo en torno a la tecnología como los altos costos asociados con el entrenamiento de modelos de IA mediante la alimentación con grandes cantidades de datos en línea.
Otras empresas como OpenAI, Anthropic, Cohere e Inflection AI también han recaudado cientos de millones de dólares o más para competir con las empresas tecnológicas más grandes en el desarrollo e implementación de nuevos modelos de IA.
Imbue anunció que ha asegurado el acceso a 10,000 unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia, que son altamente demandadas por las empresas de IA que construyen grandes modelos de lenguaje y que son capaces de manejar tareas informáticas intensivas.
La participación de Nvidia en la ronda de financiamiento fue realizada completamente en efectivo, según Kajun Qiu, cofundador y CEO de Imbue.
A pesar de la atención generalizada que han ganado los chatbots de IA como ChatGPT, algunas de estas herramientas pueden tener respuestas poco confiables y estar llenas de imprecisiones y errores graves.
Algunos en la industria tecnológica están centrando sus esfuerzos en desarrollar agentes de IA que pueden llevar a cabo una variedad de tareas complejas en nombre del usuario, como la realización de investigaciones de mercado o la gestión de pedidos de suministros.
Qiu argumenta que mejorar la capacidad de razonamiento de un sistema es fundamental para crear agentes de IA eficaces. ‘Construimos sistemas optimizados para el razonamiento, de modo que podamos obtener una IA que realmente pueda ayudarnos a hacer lo que queremos, y solo lo que le indicamos’, afirmó Qiu.
Para lograr este objetivo, Imbue anunció que está desarrollando modelos de IA masivos con ‘puntos de referencia de razonamiento interno’ y agentes de creación de prototipos internos. Por el momento, la empresa se centra principalmente en agentes de IA que pueden codificar casos de uso populares para otras herramientas de IA.
