Startup TypeSafe AI, đơn vị cho biết họ muốn xây dựng một mô hình AI xuất ra xác suất thay vì tạo văn bản hoặc mã để dùng vào việc tự động hóa tác vụ, đã huy động 870 triệu USD. Trong vòng gọi vốn này, công ty được định giá 7,5 tỷ USD. Vòng đầu tư do Andreessen Horowitz dẫn đầu, với sự tham gia của Sequoia và nhà đầu tư hiện hữu DCVC.

Bối cảnh

Mô hình Jev của TypeSafe AI nhanh chóng thu hút sự chú ý chỉ vài tuần sau khi ra mắt vào ngày 15 tháng 9. Công ty tuyên bố rằng một phần ba số công ty thuộc Fortune 500 đã sử dụng Jev. Đây là thông tin do công ty đưa ra về quy mô doanh nghiệp áp dụng được đề cập trong bài viết; công ty không nêu rõ thế nào được tính là “áp dụng”.

Jev dựa trên kiến trúc transformer (cấu trúc mô hình AI xử lý thông tin đầu vào), nhưng không phải là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM, mô hình được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ và chủ yếu xử lý văn bản). Jev xuất ra xác suất thay vì văn bản, điều mà TypeSafe AI gọi là “các quyết định đã hiệu chuẩn” (calibrated decisions). Công ty tuyên bố Jev nhanh hơn nhiều và sử dụng ít token hơn đáng kể so với LLM. Token là đơn vị văn bản mà mô hình xử lý.

Sự khác biệt này gắn với mục đích sử dụng mà TypeSafe AI đề ra. Công ty mô tả Jev là mô hình phù hợp để tự động hóa tác vụ hơn là tạo văn bản hoặc mã. Đồng sáng lập Diogo Almeida nói với TechCrunch rằng việc thành thạo ngôn ngữ của con người không hữu ích cho tự động hóa, bởi máy tính sử dụng một ngôn ngữ khác với con người.

TypeSafe AI được đồng sáng lập năm 2024 bởi Sasha Sheng, cựu kỹ sư nghiên cứu tại Meta, và Eric Gaffney, một kỹ sư kiêm doanh nhân. Almeida cũng được giới thiệu là đồng sáng lập; trước đây ông từng làm nhà nghiên cứu tại OpenAI. Định hướng của Jev—tự động hóa công việc doanh nghiệp thay vì tạo văn bản—là một trong những lý do khiến việc huy động vốn lớn và tuyên bố về mức độ doanh nghiệp áp dụng của công ty thu hút sự chú ý.

Ý nghĩa của thông tin này

Thông tin cho thấy khi đánh giá AI dành cho doanh nghiệp, không chỉ khả năng tạo văn bản tự nhiên mà cả phương thức đầu ra phù hợp với việc xử lý một tác vụ cụ thể cũng có thể là yếu tố quan trọng. Tuy nhiên, việc huy động vốn và được định giá ở mức cao không đồng nghĩa với kết quả chứng minh độc lập về hiệu năng của mô hình.

Chẳng hạn, nếu một doanh nghiệp đang cân nhắc tự động hóa việc đọc nội dung tài liệu và phân loại công việc theo các nhóm đã định sẵn, họ có thể xem xét liệu có thực sự cần tạo câu văn hay đầu ra dưới dạng xác suất có phù hợp với công việc hay không. Đây là ví dụ giả định; bài viết không cho biết Jev đã đạt được kết quả như thế nào trong một công việc cụ thể.

Tuyên bố rằng Jev có tốc độ nhanh, sử dụng ít token và được một phần ba số công ty thuộc Fortune 500 sử dụng là do công ty đưa ra. Bài viết không cung cấp kết quả kiểm chứng hiệu năng độc lập hay tiêu chí sử dụng cụ thể để chứng minh những tuyên bố này.

Những gì đã xác nhận và những gì vẫn chưa rõ

Những gì đã xác nhận

  • TypeSafe AI phát triển Jev, huy động 870 triệu USD và được định giá 7,5 tỷ USD.
  • Vòng đầu tư do Andreessen Horowitz dẫn đầu, với sự tham gia của Sequoia và nhà đầu tư hiện hữu DCVC.
  • Jev dựa trên kiến trúc transformer nhưng không phải LLM, và xuất ra xác suất thay vì văn bản.
  • TypeSafe AI mô tả Jev là mô hình phù hợp để tự động hóa tác vụ hơn là tạo văn bản hoặc mã.

Những gì vẫn chưa rõ

  • Bài viết không cho biết công ty dự định sử dụng 870 triệu USD đã huy động vào mục đích nào.
  • Chưa xác định được có kết quả kiểm chứng hiệu năng độc lập nào chứng minh các tuyên bố của công ty về tốc độ và mức sử dụng token của Jev hay không.
  • Chưa rõ tiêu chí sử dụng và số lượng doanh nghiệp được tính trong tuyên bố rằng một phần ba số công ty thuộc Fortune 500 đang sử dụng Jev.

Những điều độc giả nên kiểm tra

  • Nếu cân nhắc sử dụng Jev, trước tiên cần phân biệt công việc đó có đòi hỏi tạo văn bản hay phù hợp với tự động hóa dựa trên xác suất.
  • Khi đánh giá các thông tin công ty đưa ra về tốc độ và mức sử dụng token, cần kiểm tra đối tượng so sánh, điều kiện đo lường và việc có kiểm chứng độc lập hay không.
  • Khi xem xét các trường hợp doanh nghiệp áp dụng, điều quan trọng là phải xác định rõ định nghĩa của “sử dụng” và phạm vi công việc thực tế mà mô hình đảm nhiệm.