Odyssey Raises $310 Million Series B tại $1.45 Billion Valuation để Phát triển Mô hình Thế giới Trí tuệ nhân tạo

Cuộc đua xây dựng thế hệ trí tuệ nhân tạo tiếp theo đang ngày càng chuyển hướng vượt ra ngoài ngôn ngữ. Odyssey, một phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tại Palo Alto tập trung vào mô hình thế giới, đã thu được $310 triệu trong vòng tài trợ Series B với mức định giá $1,45 tỷ. Vòng tài trợ này được dẫn đầu bởi Natural Capital và có sự tham gia của Amazon, AMD Ventures, GV, EQT, In-Q-Tel (IQT) và một số nhà đầu tư hiện tại, đặt công ty vào vị trí là một trong những công ty khởi nghiệp được tài trợ nhiều nhất trong lĩnh vực hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hiểu và mô phỏng thế giới vật lý.

Odyssey được thành lập bởi những chuyên gia công nghệ tự lái Oliver Cameron và Jeff Hawke, đang phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo được thiết kế để học về nguyên nhân, vật lý và động lực môi trường thay vì chỉ tập trung vào việc tạo ra ngôn ngữ. Công ty tin rằng những hệ thống này có thể trở thành nền tảng cho các đột phá trong các ngành như robot, trò chơi, khoa học, y tế, giáo dục, quốc phòng và các ngành khác.

Sự Đầu tư Tăng trưởng vào Mô hình Thế giới

Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn đã chiếm ưu thế trong cuộc trò chuyện về trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây, nhiều nhà nghiên cứu coi mô hình thế giới là một bước quan trọng tiếp theo. Không giống như các mô hình ngôn ngữ, chủ yếu dự đoán từ ngữ, mô hình thế giới cố gắng dự đoán cách môi trường thay đổi theo thời gian và cách các vật thể tương tác với nhau.

Phương pháp này đã thu hút sự chú ý ngày càng tăng từ một số nhân vật có ảnh hưởng nhất trong ngành. Các công ty và nhóm nghiên cứu từ Google DeepMind và Waymo đến các công ty khởi nghiệp mới nổi đã đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu mô hình thế giới, phản ánh niềm tin rộng lớn rằng các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong tương lai sẽ cần hiểu biết sâu sắc hơn về thế giới vật lý.

Lãnh đạo của Odyssey lập luận rằng ngôn ngữ đơn thuần không thể nắm bắt được nhiều khía cạnh của thực tế, bao gồm động lực vật lý, hành vi con người, ngôn ngữ cơ thể và mối quan hệ nguyên nhân – kết quả. Công ty coi mô hình thế giới là một loại mô hình nền tảng mới có thể hỗ trợ một loạt các ứng dụng thực tế rộng lớn hơn.

AWS Trở thành Đối tác Đám mây Ưu tiên của Odyssey

Cùng với thông báo về việc tài trợ, Odyssey đã tiết lộ một quan hệ đối tác chiến lược với Amazon Web Services. AWS sẽ trở thành nhà cung cấp đám mây ưa thích của công ty, và Odyssey dự định triển khai chip Trainium của AWS cùng với phần cứng khác để đào tạo và chạy các mô hình đòi hỏi ngày càng cao.

Quan hệ đối tác này nhấn mạnh một lĩnh vực cạnh tranh mới nổi trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo. Khi nhu cầu về tính toán trí tuệ nhân tạo tiếp tục tăng, các nhà cung cấp đám mây và nhà sản xuất chip đang cạnh tranh để cung cấp các giải pháp thay thế cho hệ sinh thái GPU thống trị của Nvidia. Đối với Amazon, Odyssey đại diện cho một khách hàng có uy tín có khả năng kiểm tra phần cứng Trainium trên một số khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo đòi hỏi tính toán cao nhất hiện đang được phát triển.

Mô hình thế giới đòi hỏi tài nguyên tính toán khổng lồ vì chúng phải tạo ra các mô phỏng tương tác nhất quán trong khi vẫn duy trì hiểu biết về các định luật vật lý và động lực môi trường lâu dài. Khả năng đào tạo những hệ thống này một cách hiệu quả có thể trở thành một lợi thế cạnh tranh lớn khi lĩnh vực này trưởng thành.

Xây dựng Hướng tới “Giờ GPT-3” cho Mô hình Thế giới

Odyssey đã dành ba năm qua để phát triển các hệ thống mô hình thế giới ngày càng tinh vi. Theo công ty, mỗi bản phát hành thành công đã mở rộng khả năng của các mô phỏng được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo.

Mô hình Odyssey-2 của họ tập trung vào việc cải thiện tính thực tế vật lý và tính nhất quán của môi trường. Odyssey-2 Max đã đẩy mạnh hơn nữa vào mô phỏng dựa trên vật lý và tính tương tác thời gian thực, nhằm tạo ra các môi trường hành xử giống như thế giới thực hơn là chỉ tạo ra video trực quan.

Công ty cũng đã giới thiệu một số dự án nghiên cứu đáng chú ý. Starchild-1 đã đưa khả năng đa phương tiện vào mô hình thế giới bằng cách kết hợp hiểu biết về thị giác và âm thanh. Agora-1 đã cho phép nhiều người và tác nhân trí tuệ nhân tạo tương tác trong một môi trường mô phỏng được chia sẻ theo thời gian thực. PROWL đã chứng minh cách mô hình thế giới có thể được cải thiện thông qua việc khám phá chủ động, cho phép hệ thống trí tuệ nhân tạo học hỏi từ kinh nghiệm và thất bại của chính mình.

Cùng nhau, những dự án này đại diện cho nỗ lực của Odyssey trong việc chuyển từ việc tạo ra trí tuệ nhân tạo tĩnh sang các hệ thống có thể hiểu và tương tác với môi trường động.

Lãnh đạo của Odyssey tin rằng lĩnh vực này đang tiếp cận một điểm chuyển đổi quan trọng tương tự như thời điểm GPT-3 đã chứng minh tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn. Vòng tài trợ mới này nhằm cung cấp cơ sở hạ tầng, tài nguyên tính toán và năng lực nghiên cứu cần thiết để theo đuổi mục tiêu đó.

Tác động Tương lai của Mô hình Thế giới

Nếu mô hình thế giới tiếp tục được cải thiện, tác động của chúng có thể vượt ra ngoài các hệ thống tạo nội dung và trò chuyện trí tuệ nhân tạo hiện nay. Một trong những ứng dụng trực tiếp nhất có thể là trong lĩnh vực robot, nơi máy móc phải hiểu môi trường vật lý, dự đoán kết quả và thích nghi với điều kiện thay đổi theo thời gian thực. Thay vì dựa vào thử nghiệm thực tế tốn kém, robot trong tương lai có thể được đào tạo rộng rãi trong các mô phỏng rất thực tế trước khi được triển khai.

Công nghệ này cũng có thể thay đổi các ngành công nghiệp phụ thuộc nặng vào mô hình hóa hệ thống phức tạp. Trong y tế, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng mô hình thế giới để mô phỏng sự tiến triển của bệnh hoặc kiểm tra chiến lược điều trị. Trong nghiên cứu khoa học, họ có thể giúp mô hình hóa các phản ứng hóa học, hệ thống khí hậu, hoặc các quá trình sinh học khó, tốn kém hoặc mất thời gian để nghiên cứu trực tiếp. Các phương tiện tự động, mạng lưới hậu cần và hệ thống tự động hóa công nghiệp cũng có thể được hưởng lợi từ trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán cách môi trường thực tế sẽ thay đổi theo thời gian.

Trò chơi là một lĩnh vực khác nơi mô hình thế giới có thể có tác động đáng kể. Thay vì dựa vào môi trường và tương tác được tạo thủ công, các trò chơi trong tương lai có thể có các thế giới được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, phát triển động và phản ứng thông minh với hành vi của người chơi. Các khả năng tương tự có thể được sử dụng để đào tạo mô phỏng trong các lĩnh vực từ hàng không, quốc phòng đến ứng phó khẩn cấp và giáo dục.

Mặc dù có những hứa hẹn, vẫn còn những thách thức kỹ thuật đáng kể. Tạo ra các mô phỏng phản ánh chính xác sự phức tạp của thế giới vật lý đòi hỏi tài nguyên tính toán khổng lồ, lượng dữ liệu đào tạo lớn và tiến bộ trong lý luận và dự đoán dài hạn. Liệu mô hình thế giới cuối cùng có trở thành một lớp nền tảng của các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong tương lai hay không vẫn còn là một câu hỏi mở, nhưng sự đầu tư ngày càng tăng trên toàn ngành cho thấy nhiều nhà nghiên cứu coi đây là một trong những biên giới quan trọng nhất vượt ra ngoài các mô hình ngôn ngữ.