قامت Gimlet Labs بتطوير تقنية قائمة على السحابة تقول الشركة إنها يمكنها تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر كفاءة من مراكز بيانات الجيل الحالي.
قالت شركة Gimlet Labs، وهي شركة ناشئة متخصصة في تطوير برمجيات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، إنها جمعت 80 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة A بقيادة شركة Menlo Ventures.
ترفع الجولة الجديدة إجمالي تمويل Gimlet Labs إلى 92 مليون دولار، والذي يتضمن أيضًا جولة التمويل الأولي السابقة بقيادة Factory. شارك Factory أيضًا في جولة التمويل الأخيرة جنبًا إلى جنب مع Eclipse وProsperity7 وTriatomic.
خرجت شركة Gimlet Labs من السرية قبل خمسة أشهر فقط. وقالت الشركة التي يقع مقرها في سان فرانسيسكو إنها تخطط لاستخدام التمويل الإضافي لتوسيع نطاق توظيف الموظفين وتوسيع نطاق العرض السحابي لاستدلال الوكيل بسرعة.
(ذات صلة: تمت ترقية محرك الذكاء الاصطناعي بالكامل: 2025 CRN AI 100)
تقوم Gimlet Labs بتطوير “سحابة استدلال متعددة السيليكون” استنادًا إلى مجموعة البرامج الخاصة بها والتي تقوم تلقائيًا بتعيين أعباء العمل الوكيل إلى المعالجات الأكثر ملاءمة. وفقًا لإعلان التمويل، يمكن للتكنولوجيا أيضًا “تقسيم وتنفيذ” نموذج عبر بنيات أنظمة مختلفة، باستخدام الشريحة المثالية لكل جزء من النموذج.
وقال زين أصغر، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Gimlet Labs، في بيان: “لقد دخلنا حقبة جديدة بشكل أساسي من الحوسبة حيث أصبحت سرعة الذكاء هي عنق الزجاجة الحاسم. ولإطلاق العنان للزيادة التالية في الأداء بمقدار 10 إلى 100X المطلوبة في حالات الاستخدام مثل وكلاء التشفير، حددنا كيفية الاستفادة من الأجهزة غير المتجانسة من أجل استدلال أسرع وأكثر كفاءة”.
وقال: “في Gimlet، نرى أن هذا النهج يوفر أداءً أفضل لكل واط لعملائنا، وهو أمر مهم لأي شخص يعمل على نطاق واسع نظرًا للقيود المفروضة على سعة مراكز البيانات اليوم”.
إلى جانب إعلان التمويل، كشفت Gimlet Labs أيضًا أن لديها الآن “إيرادات مكونة من ثمانية أرقام”، وتضاعفت قاعدة عملائها ثلاث مرات منذ خروجها من التخفي، وتعد الآن واحدة من أفضل ثلاثة مختبرات رائدة وواحدة من أفضل ثلاثة مختبرات فائقة السرعة كعملاء. تعمل الشركة أيضًا مع شركات شرائح الذكاء الاصطناعي الكبرى بما في ذلك AMD وARM وCerebras وD-Matrix وIntel وNvidia.
تقوم الشركة الناشئة بتشغيل برنامجها على “مركز بيانات متعدد السيليكون” تديره الشركة نظرًا لتصميم نظامها الفريد غير المتجانس. وفقًا للشركة، يمكن للعملاء أيضًا نشر برنامج Gimlet في مراكز البيانات الخاصة بهم.
وتعتقد الشركة أن الزيادة في أعباء العمل الوكيل قد كشفت عن “خلل خطير” في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اليوم، حيث وصلت الأجهزة المتجانسة إلى حدودها القصوى من حيث زمن الوصول وكفاءة الطاقة – على الرغم من التوقعات التي تبلغ 650 مليار دولار في النفقات الرأسمالية لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي هذا العام.
قالت Gimlet Labs إن تقنيتها توفر سرعات معالجة استدلالية للذكاء الاصطناعي أسرع بثلاث إلى 10 مرات من مراكز البيانات التقليدية بتكلفة مماثلة واستخدام الطاقة للنماذج الحدودية الكبيرة جدًا.
تعتمد هذه التقنية على أبحاث الشركة التي “تجمع بين النظرية والبحث” لتحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل إنشاء نواة وحدة معالجة الرسومات الآلية، وتنسيق عبء العمل، والتنفيذ غير المتجانس عبر أجهزة متنوعة.
