Flapping Airplanes: 1 Mrd. $ für KI-Training mit weniger Daten

Die führenden Modelle von heute verschlingen beim Training große Teile des öffentlichen Internets. Flapping Airplanes will Modelle, die davon einen kleinen Bruchteil brauchen, was sie sowohl im Bau als auch im Betrieb billiger machen würde.

Bisher hat das Team an den Grafikchips (GPUs) selbst gearbeitet. Sein Megakernel-Framework packt die Arbeit eines Chips in ein einziges Programm, sodass eine einzelne GPU ein Modell trainieren, Nutzer bedienen und ein Videospiel gleichzeitig laufen lassen kann. Der Trick liegt im Mischen der Arbeitstypen: Während eine Aufgabe auf Speicher wartet, hält eine andere die Rechenwerke des Chips ausgelastet, berichtet TechCrunch.

Im Januar bewertete eine Seed-Runde über 180 Millionen $ das Labor mit 1.5 Milliarden $; neun Monate später ist der Preis viermal so hoch. Auch Nvidia, Kleiner Perkins, GV und Sequoia unterstützen das Labor. Die Brüder Ben und Asher Spector, beide Doktoranden an der Stanford University, gründeten es mit Aidan Smith, einem Thiel Fellow, der bei Neuralink gearbeitet hat.

Ein Labor ohne Produkt trägt nun ein Preisschild von 6 Milliarden $, getragen vom Versprechen billigerer KI.