Mirai تجمع 10 ملايين دولار لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي على الأجهزة

حصلت شركة Mirai الناشئة، التي تتخذ من لندن مقراً لها، على 10 ملايين دولار في جولة تمويل أولية بقيادة Uncork Capital لتطوير “محرك استنتاج” (inference engine) — وهو المكون البرمجي الذي ينفذ نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة على الأجهزة. ويعمل الفريق التقني للشركة، المكون من 14 شخصاً والذي تأسس العام الماضي، على تحسين كيفية تشغيل النماذج على أجهزة المستهلكين مثل الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة، مما ينقل أعباء العمل بعيداً عن خوادم السحابة المركزية. وسيدعم هذا التمويل الأولي الفريق في بناء إطار عملهم لتحسين الأداء على الأجهزة.

يمكن لمحرك الشركة، الذي بُني باستخدام لغة البرمجة Rust، زيادة سرعة توليد النماذج بنسبة تصل إلى 37٪. وتهدف Mirai إلى تبسيط عملية النشر للمطورين من خلال تقديم تجربة تكامل تشبه تجربة Stripe. وأوضح Shvets، المؤسس المشارك لشركة Mirai، أن الشركة ترغب في تزويد المطورين بتجربة تكامل تتطلب ثمانية أسطر فقط من التعليمات البرمجية، مما يسمح لهم بالاتصال بالمنصة وتشغيل مهام مثل التلخيص أو التصنيف على الفور. وفي حين أن إطار العمل الحالي للشركة مُحسّن لـ Apple Silicon، يخطط الفريق لجلب محركه إلى أجهزة Android في المستقبل لتوسيع توافقه عبر أنظمة تشغيل الهواتف المحمولة المختلفة.

يتمتع المؤسسان المشاركان Dima Shvets وAlexey Moiseenkov بخبرة عميقة في تكنولوجيا المستهلك، حيث شاركا سابقاً في تأسيس تطبيق تبديل الوجوه Reface وتطبيق مرشحات الذكاء الاصطناعي Prisma، على التوالي. ويمتلك كلا المؤسسين خبرة في بناء تطبيقات استهلاكية قابلة للتوسع، وهو ما يوجه تركيزهما على تجربة المستخدم وقيود الأجهزة المحمولة. وأشار Shvets إلى أنه خلال طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالية: “عندما التقينا في لندن، بدأنا نتحدث عن التكنولوجيا، وأدركنا أنه في ظل ضجيج الذكاء الاصطناعي التوليدي وزيادة تبني الذكاء الاصطناعي، يتحدث الجميع عن السحابة، وعن الخوادم، وعن قدوم الذكاء الاصطناعي العام (AGI). لكن القطعة المفقودة هي الذكاء الاصطناعي على الأجهزة (on-device) لأجهزة المستهلكين”.

وأيد Andy McLoughlin، الشريك الإداري في Uncork Capital، وجهة النظر هذه، مشيراً إلى أن اتجاه رأس المال الاستثماري الحالي لتمويل تكاليف الاستنتاج السحابي الضخمة غير مستدام. وأوضح أنه مع بدء الشركات في التركيز على الاقتصاديات الأساسية، سيسعى صانعو النماذج بشكل متزايد إلى تشغيل أجزاء من أعباء عمل الاستنتاج الخاصة بهم عند الحافة (edge)، مما يضع Mirai في موقع جيد لاغتنام هذا الطلب.

لماذا يهم

التحول نحو الذكاء الاصطناعي على الأجهزة مدفوع بالحاجة إلى تقليل التكاليف المرتفعة للاستنتاج القائم على السحابة، مما يجعل المحركات المُحسّنة للحافة طبقة بنية تحتية حاسمة لتطبيقات المستهلك المستقبلية.