Стартап Flapping Airplanes привлёк $1 млрд в рамках раунда Series A, который совместно возглавили Index и Lux. По данным Bloomberg, после сделки стоимость компании достигла $6 млрд. О привлечении инвестиций компания объявила в среду, а TechCrunch назвал Flapping Airplanes годовалой компанией.
Новый раунд состоялся спустя девять месяцев после запуска стартапа. Тогда Flapping Airplanes получила $180 млн от GV, Sequoia и Index при оценке в $1,5 млрд. Таким образом, за этот период оценка компании выросла примерно в четыре раза.
В нынешнем финансировании также участвовали прежние инвесторы Sequoia, GV и Kleiner Perkins. Среди других инвесторов Flapping Airplanes указаны Valor, Atreides, A*, Kleiner Perkins и Nvidia. Полученные средства компания намерена направить на найм сотрудников и развитие своей технологии.
Основателями стартапа стали Эйдан Смит и братья Ашер и Бен Спекторы. Смит ранее создавал компанию, был участником программы Thiel Fellowship и во время учёбы работал в Neuralink, занимающейся мозговыми имплантами. Ашер Спектор получил степень PhD по статистике в Стэнфорде, а Бен Спектор учился там на докторантуре по компьютерным наукам и основал в Массачусетском технологическом институте стартап Prod.
Prod — созданный студентами акселератор стартапов, работающий около пяти лет и сохраняющий почти закрытый характер. Партнёр Sequoia Дэвид Кан, инвестировавший в Flapping Airplanes, ранее назвал Prod одним из самых влиятельных центров подготовки талантов в Кремниевой долине. По его описанию, основатели Flapping Airplanes создают «лабораторию общего искусственного интеллекта для молодых людей».
Разработчики называют свою систему «самой полной в мире платформой мегаядра». По их словам, она способна проводить полный цикл обучения моделей, выполнять их работу после обучения, запускать видеоигры и одновременно делать всё это в рамках одного ядра. Ядром называют программу, работающую на графическом процессоре, а мегаядро объединяет в одной программе множество задач.
Создатели утверждают, что их технология может параллельно выполнять вывод, ограниченный скоростью работы с памятью, и обучение, требующее вычислений. Это должно уменьшить простои графического процессора и снизить стоимость обучения и эксплуатации моделей. Основатели считают, что системы искусственного интеллекта можно создавать без обработки огромных объёмов данных, а Ашер Спектор ранее заявил TechCrunch: «Модель, которая в миллион раз эффективнее использует данные, вероятно, в миллион раз легче внедряется в экономику».