Scaled Cognition huy động 100 triệu USD để xây dựng AI đáng tin cậy cho doanh nghiệp

Ảo giác AI có câu trả lời trị giá 100 triệu USD — và nó đến từ hai cựu nhà nghiên cứu của Microsoft.

Scaled Cognition, một startup AI được thành lập bởi hai cựu nhà nghiên cứu của Microsoft, đã huy động được 100 triệu USD trong vòng gọi vốn Series A để thương mại hóa một kiến trúc mô hình được thiết kế nhằm loại bỏ ảo giác trong các ứng dụng AI doanh nghiệp.

"Những mô hình tiên tiến này giống như những thiên tài tâm thần phân liệt — chúng có thể tạo ra những câu trả lời tuyệt vời, nhưng sau đó bạn hỏi cùng một câu hỏi và nhận được một câu trả lời hoàn toàn khác, thậm chí có thể không chính xác," Dan Roth, giám đốc điều hành của Scaled Cognition, cho biết.

Agentic Pretrained Transformer (APT) của công ty dự đoán các đối tượng có cấu trúc như chương trình và truy vấn hệ thống song song với các luồng token truyền thống, một sự khác biệt so với các mô hình ngôn ngữ lớn vốn tối ưu hóa tính hợp lý ngôn ngữ mà không xác minh độ chính xác thực tế. Cách tiếp cận này hoạt động tốt nhất trong các lĩnh vực doanh nghiệp hẹp, nơi phạm vi các truy vấn khả thi bị giới hạn, Roth cho biết.

Mức định giá 750 triệu USD và sự hậu thuẫn từ Khosla Ventures, một trong những nhà đầu tư AI nổi bật nhất Thung lũng Silicon, cho thấy nhu cầu ngày càng tăng đối với cơ sở hạ tầng AI tập trung vào độ tin cậy. Genesys, một nền tảng trải nghiệm khách hàng dựa trên đám mây, đã sử dụng APT trong nền tảng Genesys Cloud của mình cho các khả năng đại lý ảo.

Các mô hình ngôn ngữ lớn từ OpenAI, Anthropic và Google đã chứng minh khả năng vượt trội trong các tác vụ kiến thức tổng quát, đạt điểm trên 90% ở các chuẩn mực như MMLU và HumanEval. Nhưng chính những mô hình đó có thể đưa ra những câu trả lời nghe có vẻ tự tin nhưng sai sự thật — một lỗ hổng trở nên không thể chấp nhận được trong các ngành được quản lý chặt chẽ, nơi một lỗi sai một chữ số trong số đơn thuốc có thể gây ra trách nhiệm pháp lý. "Một lỗi duy nhất có thể gây ra hậu quả thảm khốc," Roth nói, mô tả một tác nhân chăm sóc sức khỏe tự động "không thể có ảo giác dù chỉ một chữ số trong số đơn thuốc."

Kiến trúc của Scaled Cognition giải quyết vấn đề này bằng cách định tuyến các phần khác nhau của một truy vấn đến hệ thống phù hợp nhất, tùy thuộc vào nhu cầu về độ tin cậy, theo Vinod Khosla, đối tác sáng lập của Khosla Ventures. "Đó là một mô hình riêng biệt cho những phần của hệ thống cần độ tin cậy thực sự và không thể chịu đựng được ảo giác," ông nói.

Thách thức trong việc xác minh đầu ra do AI tạo ra ở quy mô lớn là rào cản chính đối với việc áp dụng tại doanh nghiệp. Trong khi con người có thể dễ dàng kiểm tra một vài dòng mã, việc xác minh hàng trăm nghìn dòng mã do AI tạo ra là điều gần như không thể, Ion Stoica, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học California, Berkeley và đồng sáng lập Databricks, cho biết. "Điều này khiến độ tin cậy theo chương trình trở thành một yêu cầu tuyệt đối cho các hệ thống doanh nghiệp," ông nói.

Scaled Cognition có kế hoạch sử dụng số tiền huy động được để mở rộng đội ngũ nghiên cứu và đẩy nhanh việc triển khai tại doanh nghiệp. Startup có trụ sở tại Mountain View, California, được thành lập bởi Roth và Dan Klein, một nhà nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giáo sư AI tại UC Berkeley. Cặp đôi này trước đây đã bán startup Semantic Machines của mình cho Microsoft vào năm 2018. Công ty đang nhắm mục tiêu vào trải nghiệm khách hàng như thị trường đầu tiên, một phân khúc nơi các tác nhân AI xử lý hàng triệu tương tác mỗi ngày và nơi độ chính xác ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng giữ chân khách hàng và tuân thủ quy định. Việc Genesys áp dụng APT mang đến một bằng chứng ban đầu cho khả năng thương mại hóa của công nghệ này.

Đối với các nhà đầu tư, đặt cược vào Scaled Cognition phản ánh một luận điểm rộng hơn: khi các doanh nghiệp vượt ra khỏi giai đoạn thử nghiệm với AI tạo sinh, khả năng tin tưởng vào đầu ra của mô hình trở thành một lợi thế cạnh tranh. Các công ty giải quyết được vấn đề độ tin cậy có thể chiếm được một phần không tương xứng trong thị trường AI doanh nghiệp, mà Gartner dự báo sẽ đạt 300 tỷ USD chi tiêu vào năm 2027. Cách tiếp cận tập trung vào lĩnh vực hẹp của Scaled Cognition có thể hạn chế tổng thị trường có thể phục vụ của công ty so với các mô hình đa năng, nhưng mức phí bảo hiểm mà các doanh nghiệp sẵn sàng trả cho các đầu ra có thể kiểm chứng chính xác có thể bù đắp cho hạn chế đó.

Bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành lời khuyên đầu tư.