첫 번째 세대 AI 기반 모델은 사실상 무제한의 리소스로 보이는 데이터로 훈련되었습니다. 오늘날 책과 웹사이트와 같은 가장 접근하기 쉬운 리소스는 대부분 소진되었고, 데이터는 AI 발전의 제한 요인이 되었습니다.
현재 남아있는 데이터의 대부분은 품질이 낮거나 지적재산권 보호로 인해 접근할 수 없습니다. 로봇 공학, 자율주행 차량, 공간 지능 등 가장 유망한 AI 애플리케이션의 경우 데이터 자체가 아직 존재하지 않습니다. 이제 이러한 시스템에는 완전히 새로운 유형의 정보가 필요합니다: 다감각적이고, 엣지 케이스가 풍부하며, 실제 환경에서 캡처된 데이터입니다. 이러한 물리적 세계의 데이터는 어디서 올 수 있을까요?
이 문제는 기술적인 문제만이 아니라 조정의 문제입니다. 수천 명의 기여자들이 차세대 AI에 필요한 물리적 데이터를 소싱하고, 라벨링하고, 유지하기 위해 분산된 방식으로 협력해야 합니다. 우리는 어떤 중앙집중식 접근 방식도 필요한 규모와 다양성 수준에서 데이터 생성 및 큐레이션을 효율적으로 조정할 수 없다고 믿습니다. 분산형 접근 방식이 이 문제를 해결할 수 있습니다.
이것이 우리가 AI 훈련 데이터의 공급과 수요를 조정하기 위한 분산형 데이터 계층을 구축하고 있는 포세이돈에 1,500만 달러의 시드 라운드 투자를 주도하는 이유입니다. 포세이돈은 스토리에 의해 인큐베이션되었으며, 우리는 이 곳에도 투자했습니다. 이 프로젝트는 공급자들이 AI 기업에 필요한 데이터를 수집할 수 있게 하면서 스토리의 프로그래밍 가능한 IP 라이선스를 통해 지적재산권 안전을 보장합니다. 이는 데이터 창작자들이 다음 세대 지능형 시스템을 구동하는 AI 기업을 돕고 공정하게 보상받는 인터넷의 새로운 경제적 기반을 수립하고자 합니다.
수석 과학자이자 공동 창업자인 산디프 친찰리가 이끄는 포세이돈의 팀은 AI 인프라 분야의 깊은 전문성을 가지고 있습니다. 산디프는 AI, 로봇 공학, 분산 시스템을 전문으로 하는 UT 오스틴 대학의 교수이며, 스탠포드에서 AI와 분산 시스템 분야의 박사 학위를 받았습니다. 제품 책임자이자 공동 창업자인 새릭 샤는 10년간 머신러닝 엔지니어로 근무하며 금융 서비스, 통신, 의료 분야의 대기업을 위한 AI 제품을 확장했습니다.
우리는 포세이돈이 AI 개발의 가장 중요한 병목 현상 중 하나를 해결하는 작업을 지원하게 되어 기쁩니다.
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