قد يكون الذكاء الاصطناعي هو الشيء الأكثر أهمية منذ شرائح الخبز. لكن هذا لا يعني أنه أصبح من الأسهل تطويره وتشغيله. وفقًا لاستطلاع أجرته مجموعة بوسطن الاستشارية مؤخرًا، فإن 74% من المؤسسات تكافح من أجل استخلاص القيمة من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.

يقول William Falcon، مبتكر PyTorch Lightning، وهو إطار عمل شهير للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، إن أحد أكبر الأخطاء التي ترتكبها الشركات هو التقليل من حجم العمل القانوني الذي ينطوي عليه تنسيق الذكاء الاصطناعي. قال لـ TechCrunch: “إن بناء منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك اليوم يشبه بناء Slack الخاص بك – فهو معقد ومكلف وليس أساسيًا لشركتك”. “تكمن القيمة بالنسبة للمؤسسات في بياناتها ومعرفتها بالمجال ونماذجها الفريدة – وليس في الحفاظ على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.”

بدأ فالكون، وهو متدرب سابق في قوات البحرية الأمريكية وأبحاث فيسبوك للذكاء الاصطناعي، في تطوير PyTorch Lightning عندما كان طالبًا جامعيًا في جامعة كولومبيا. يوفر إطار العمل واجهة عالية المستوى لمكتبة PyTorch للذكاء الاصطناعي، مما يستخلص التعليمات البرمجية لإعداد أنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها.

بعد ترك درجة الدكتوراه في جامعة نيويورك. بعد انتهاء البرنامج، قررت شركة Falcon التعاون مع لويس كابيلو، مدير منتجات البيانات السابق لدى Forbes، لتسويق PyTorch Lighting. يأخذ مشروعهم، Lightning AI، إطار العمل مفتوح المصدر ويضع الخدمات والأدوات التي تركز على المؤسسة في المقدمة.

“لدينا الآلاف من المطورين الذين يقومون بتدريب ونشر النماذج بمفردهم [with Lightning AI] وقال فالكون: “على نطاق كان يتطلب فرقًا من المطورين بدون Lightning”.

يتعامل Lightning AI مع المهام المرهقة عادةً مثل توزيع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي عبر الخوادم وتوفير البنية التحتية اللازمة لتقييم الذكاء الاصطناعي وتدريبه. يتيح المنتج الرئيسي للشركة، AI Studios، للعملاء ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها في البيئات السحابية التي يفضلونها.

يمكن للشركات أيضًا استخدام Lightning AI لاستضافة التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تعمل على البنية التحتية السحابية الخاصة أو مراكز البيانات المحلية الخاصة بها. يتم التسعير على أساس الدفع أولاً بأول، مع طبقة مجانية تتضمن 22 “ساعة وحدة معالجة الرسومات” شهريًا.

يقول Falcon إن هدف Lightning AI هو جعل تطوير الذكاء الاصطناعي “بديهيًا مثل استخدام iPhone”. ويزعم أن المنصة ساعدت شركة سيسكو على خفض وقت إعداد البنية التحتية إلى يومين، كما مكنت الباحثين في جامعته الأم، كولومبيا، من إنهاء مئات التجارب في 12 ساعة.

قال فالكون: “معظم الناس لا يعرفون ذلك، لكن العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي الرائدة في العالم تم تدريبها أو بنائها على Lightning”. “على سبيل المثال، تم إنشاء مجموعة نماذج Nvidia، NeMo، باستخدام أدوات Lightning – يعد Stable Diffusion بواسطة Stability AI بمثابة أداة أخرى.”

من المؤكد أن Lightning AI يتمتع بالزخم. ويستخدم أكثر من 230 ألف مطور للذكاء الاصطناعي و3200 مؤسسة المنصة اليوم، وقد جمعت الشركة مؤخرًا 50 مليون دولار في جولة تمويل.

هناك منافسة، رغم ذلك. تقدم Comet وGalileo وFedML وArize وDeepset وDiveplane وWeights & Biases وInfuseAI مزيجًا مشابهًا من خدمات تنسيق الذكاء الاصطناعي المدفوعة والمجانية.

من جانبه، يعتقد فالكون أن سوق حلول الذكاء الاصطناعي المُدار كبير بما يكفي لدعم العديد من اللاعبين. ومن المرجح أنه ليس مخطئا. وفقًا لـ Fortune Business Insights، يمكن أن تبلغ قيمة قطاع عمليات التعلم الآلي – قطاع Lightning AI – ما يقرب من 13 مليار دولار بحلول عام 2030.

ومع الاستثمار الأخير بقيمة 50 مليون دولار، والذي قادته شركة Cisco بمشاركة JP Morgan وNvidia، يصل إجمالي صندوق الحرب لشركة Lightning AI إلى 103 ملايين دولار. وتخطط الشركة التي يقع مقرها في نيويورك، والتي تضم 50 شخصًا، لإنفاق العائدات على تجنيد عملاء جدد، بما في ذلك العملاء الحكوميين، وتوسيع منصة Lightning إلى أسواق جديدة.

قال فالكون: “بفضل فريق بسيط وعالي الأداء ومنتج هامش إجمالي يزيد عن 90%، نحن نسير على الطريق الصحيح للوصول إلى 10 ملايين دولار إلى 20 مليون دولار من الإيرادات السنوية المتكررة بحلول نهاية العام المقبل وتحقيق الربحية بعد فترة وجيزة. “