Startup Writer ra mắt mô hình AI chi phí thấp thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư

Mô hình trí tuệ nhân tạo của Startup Writer có khả năng tạo ra văn bản có tính thuyết phục và tự nhiên như con người.

Startup Writer có trụ sở tại San Francisco, vừa ra mắt một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) quy mô lớn để cạnh tranh với các giải pháp dành cho doanh nghiệp của OpenAI, Anthropic và các đối thủ khác. Tuy nhiên, khác với một số đối thủ cạnh tranh, Writer không cần đầu tư quá nhiều để huấn luyện mô hình AI của mình.

Công ty chia sẻ với CNBC rằng, họ đã chi khoảng 700.000 USD để huấn luyện mô hình mới nhất của mình, bao gồm chi phí cho dữ liệu và GPU. Con số này rất khiêm tốn so với hàng triệu USD mà các startup cạnh tranh phải chi ra để xây dựng mô hình riêng. Chiến lược tiết kiệm chi phí này đã thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư.

Cũng theo CNBC tiết lộ, Writer đang huy động đến 200 triệu USD với mức định giá 1,9 tỷ USD. Đây là mức tăng gần gấp bốn lần so với định giá của công ty vào tháng 9/2023, khi họ huy động được 100 triệu USD với định giá hơn 500 triệu USD.

Điểm mấu chốt trong chiến lược của Writer là sử dụng dữ liệu tổng hợp – dữ liệu do AI tạo ra để mô phỏng thông tin thực tế, nhưng vẫn đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư. Phương pháp này ngày càng được ưa chuộng trong việc đào tạo AI.

Một nghiên cứu do các nhà khoa học AI công bố vào tháng 6 cho thấy, nếu xu hướng phát triển AI tiếp tục như hiện tại, các công ty công nghệ sẽ “cạn kiệt hoàn toàn” nguồn dữ liệu huấn luyện công khai vào khoảng năm 2026 đến 2032. Họ cảnh báo rằng "dữ liệu văn bản công khai do con người tạo ra sẽ không thể đáp ứng đủ cho quy mô phát triển của AI trong thập kỷ tới".

Giám đốc điều hành của Writer, May Habib.

Hiện nay, nhiều tập đoàn lớn như Amazon, Meta và OpenAI (được hậu thuẫn bởi Microsoft) đã và đang áp dụng dữ liệu tổng hợp vào quy trình đào tạo AI. Amazon đã dùng nó để cải thiện Alexa, Meta để tinh chỉnh mô hình Llama, và OpenAI đang tích hợp phương pháp này vào các mô hình của mình.

Tuy nhiên, một số chuyên gia cảnh báo rằng dữ liệu tổng hợp cần được sử dụng cẩn trọng, bởi nó có thể làm suy giảm chất lượng của mô hình và làm gia tăng các thành kiến sẵn có.

Waseem Alshikh, đồng sáng lập và Giám đốc công nghệ của Writer, khẳng định rằng, công ty đã phát triển quy trình dữ liệu tổng hợp trong nhiều năm.

“Hiện vẫn còn sự nhầm lẫn trong ngành về khái niệm dữ liệu tổng hợp”, Alshikh cho biết. “Chúng tôi không huấn luyện các mô hình của mình trên dữ liệu giả hay thông tin ảo, và không sử dụng mô hình để tạo ra dữ liệu ngẫu nhiên... Chúng tôi sử dụng dữ liệu thực, chính xác và chuyển đổi chúng thành dữ liệu tổng hợp được tổ chức một cách rõ ràng và tối ưu hơn cho việc huấn luyện”.

Công nghệ AI tạo sinh của Writer cho phép các doanh nghiệp sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra văn bản có tính thuyết phục và tự nhiên như con người, từ các bài đăng trên LinkedIn, mô tả công việc, đến đưa ra sứ mệnh. Nó cũng có thể phân tích, tóm tắt dữ liệu, văn bản và xây dựng các ứng dụng AI tùy chỉnh phục vụ cho phân tích thị trường và nhiều lĩnh vực khác. Writer hiện có hơn 250 khách hàng doanh nghiệp, bao gồm Accenture, Uber, Salesforce, L’Oreal và Vanguard, sử dụng công nghệ này trong nhiều lĩnh vực như hỗ trợ khách hàng, công nghệ thông tin, vận hành, bán hàng và tiếp thị.

Dự báo, thị trường AI tạo sinh có thể đạt doanh thu hơn 1 nghìn tỷ USD trong vòng một thập kỷ tới. Chỉ riêng trong năm 2024, các nhà đầu tư đã đổ 26,8 tỷ USD vào 498 thương vụ AI tạo sinh, theo thống kê từ PitchBook. Con số này tăng so với năm 2023, khi các công ty trong ngành huy động được 25,9 tỷ USD – tăng hơn 200% so với năm trước đó.