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Ceramic.ai von Anna Patterson: Erhöhen Sie die Geschwindigkeit und Effizienz von Enterprise -KI -Modellentwicklungen
Anna Pattersons Reise durch das Silicon Valley ist nichts weniger als beeindruckend. Sie ist das Mastermind hinter drei Startups, einschließlich der Suchmaschinen Xift und Cuil sowie recall.archive.org, das schließlich zum Internet Archive wurde. Sie war auch Vizepräsidentin für Ingenieurwesen bei Google, bevor sie Gradient Ventures gründete, einen auf KI fokussierten Seed-Fonds. Und raten Sie mal? Sie ist immer noch nicht fertig mit dem Innovieren.
In einem Gespräch mit TechCrunch erzählte Patterson, dass sie vor einigen Jahren den Drang verspürte, sich in etwas Neues zu stürzen, aber nicht sicher war, ob sie noch ein weiteres Startup in sich hatte. Doch dann, nach einer Brustkrebsdiagnose im Jahr 2023 und nachdem sie den Großteil dieses Jahres nicht arbeitete, stand sie vor einer Wahl: zurück zu ihrem alten Leben oder ein neues Abenteuer beginnen.
Sie entschied sich für Letzteres, und so entstand Ceramic.ai. Dieses neue Unternehmen zielt darauf ab, eine grundlegende KI-Trainingsinfrastruktur bereitzustellen, die Unternehmen hilft, große Sprachmodelle (LLMs) schneller und mit weniger GPUs zu trainieren, als es derzeit möglich ist. Ceramic rühmt sich, dass sein Modell lange Kontexte verarbeiten, mit beliebigen Clustern arbeiten und Modelle um beeindruckende 100-fache skalieren kann.
Die Idee für Ceramic kam Patterson, als sie erkannte, dass die bestehende LLM-Infrastruktur zu komplex und variabel für den flächendeckenden Einsatz in Unternehmen war. Sie erklärte: „Wenn du eine Infrastruktur um das Zehnfache ausdehnen willst, funktioniert das meist problemlos. Aber wenn du sie, sagen wir, um das Hundertfache oder mehr ausdehnen willst, musst du oft einen Schritt zurücktreten und sie neu überdenken. Also dachte ich mir, wenn dies eine Infrastruktur ist, die wir die nächsten zehn Jahre nutzen werden, würde ich es so machen?“
Anna Patterson. Bildnachweis: Steve Jennings / Getty Images für TechCrunch Diese Überlegung führte zur Gründung von Ceramic AI im Januar 2024, die sie zusammen mit Tom Costello, dem wissenschaftlichen Leiter des Unternehmens, ins Leben rief. Seitdem arbeiten sie im Stillen und haben bereits Partnerschaften mit AWS und Lambda gesichert, obwohl sie noch keine Einnahmen erzielen. Pattersons Strategie ist es, zunächst Glaubwürdigkeit, Bekanntheit und Vertrauen bei potenziellen Kunden aufzubauen, bevor sie in den Verkauf einsteigen.
Kürzlich sammelte Ceramic in einer von NEA geführten Seed-Runde 12 Millionen Dollar ein, mit Beteiligungen von IBM, Samsung Next und Earthshot Ventures. Patterson wählte NEA für die Führung der Runde aufgrund ihrer technischen Expertise. Die Mittel werden hauptsächlich in den Vertrieb und die Weiterentwicklung fließen.
Also, was ist diesmal anders für Patterson? Nach drei Startups, einer Karriere voller leitender Positionen und Jahren als Investorin sagt sie, dass sich ihr Ansatz beim Aufbau von Startups weiterentwickelt hat. Sie spürt jetzt mehr Zeitdruck als damals, als sie jünger war und ihre ersten Unternehmen gründete. „Als ich jünger war und Unternehmen aufbaute, fühlte ich, das klingt vielleicht traurig, aber ich fühlte diese wirklich entspannte Zeit, in der ich ein reines Ingenieursunternehmen ohne Vertrieb führte“, sagte sie. „Während ich jetzt, nach einigen Jahren als VC, definitiv mehr Zeitdruck verspüre.“
Aber sie sieht das als positive Veränderung und glaubt, dass es besser ist, das Produkt früher vor Kunden zu bringen, Feedback zu sammeln und zu iterieren.
Dieser Ansatz ist für Ceramic besonders wichtig, da es nicht der einzige Akteur auf dem Markt ist. Together AI beispielsweise zielt ebenfalls darauf ab, Unternehmen zu helfen, ihre Modellbildung zu „turboboosten“, und hat über 530 Millionen Dollar an Wagniskapital eingesammelt. MosiacML, das sich auf die Beschleunigung der LLM-Erstellung konzentrierte, sammelte 37 Millionen Dollar ein, bevor es 2023 von Databricks für 1,3 Milliarden Dollar übernommen wurde.
Ceramic hat in diesem schnelllebigen Markt alle Hände voll zu tun, aber mit Pattersons Erfolgsbilanz und Vision ist es definitiv ein Startup, das man im Auge behalten sollte.
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Kommentare (42)
![BruceHernández]()
Ceramic.ai 看起來很實用，尤其是加快企業 AI 模型開發這點 🚀 不過價格會不會太高？中小企業可能負擔不起...
![CharlesHernández]()
Anna Patterson's track record is wild! From Xift to Cuil to the Internet Archive, and now Ceramic.ai? She’s like the Midas of tech, turning ideas into gold. Curious how Ceramic.ai will shake up enterprise AI—faster models sound like a game-changer! 🚀
![RalphSanchez]()
Anna Patterson의 Ceramic.ai는 기업 AI 개발 속도를 엄청나게 높여줍니다! 다만, 인터페이스가 조금 더 개선되면 좋겠어요. 그래도 AI에서 앞서가고 싶은 기업에는 필수입니다. 🚀
![IsabellaLevis]()
Anna PattersonのCeramic.aiは企業のAI開発を劇的に加速させます！ただ、インターフェースはもう少し改善の余地があります。それでも、AIで先を行きたい企業には必須ですね。🚀
![ThomasYoung]()
O Ceramic.ai da Anna Patterson é um divisor de águas para a IA empresarial! Acelera o desenvolvimento de modelos como nada mais. O aumento de eficiência é surreal, mas pode ser um pouco avassalador no início. Vale muito a pena o esforço de aprendizado, no entanto! 🚀
![RogerGonzalez]()
El Ceramic.ai de Anna Patterson es un cambio de juego para la IA empresarial. Acelera el desarrollo de modelos como nada más. El aumento de eficiencia es irreal, pero puede ser un poco abrumador al principio. ¡Definitivamente vale la pena el esfuerzo de aprendizaje! 🚀
Anna Pattersons Reise durch das Silicon Valley ist nichts weniger als beeindruckend. Sie ist das Mastermind hinter drei Startups, einschließlich der Suchmaschinen Xift und Cuil sowie recall.archive.org, das schließlich zum Internet Archive wurde. Sie war auch Vizepräsidentin für Ingenieurwesen bei Google, bevor sie Gradient Ventures gründete, einen auf KI fokussierten Seed-Fonds. Und raten Sie mal? Sie ist immer noch nicht fertig mit dem Innovieren.
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Diese Überlegung führte zur Gründung von Ceramic AI im Januar 2024, die sie zusammen mit Tom Costello, dem wissenschaftlichen Leiter des Unternehmens, ins Leben rief. Seitdem arbeiten sie im Stillen und haben bereits Partnerschaften mit AWS und Lambda gesichert, obwohl sie noch keine Einnahmen erzielen. Pattersons Strategie ist es, zunächst Glaubwürdigkeit, Bekanntheit und Vertrauen bei potenziellen Kunden aufzubauen, bevor sie in den Verkauf einsteigen.
Kürzlich sammelte Ceramic in einer von NEA geführten Seed-Runde 12 Millionen Dollar ein, mit Beteiligungen von IBM, Samsung Next und Earthshot Ventures. Patterson wählte NEA für die Führung der Runde aufgrund ihrer technischen Expertise. Die Mittel werden hauptsächlich in den Vertrieb und die Weiterentwicklung fließen.
Also, was ist diesmal anders für Patterson? Nach drei Startups, einer Karriere voller leitender Positionen und Jahren als Investorin sagt sie, dass sich ihr Ansatz beim Aufbau von Startups weiterentwickelt hat. Sie spürt jetzt mehr Zeitdruck als damals, als sie jünger war und ihre ersten Unternehmen gründete. „Als ich jünger war und Unternehmen aufbaute, fühlte ich, das klingt vielleicht traurig, aber ich fühlte diese wirklich entspannte Zeit, in der ich ein reines Ingenieursunternehmen ohne Vertrieb führte“, sagte sie. „Während ich jetzt, nach einigen Jahren als VC, definitiv mehr Zeitdruck verspüre.“
Aber sie sieht das als positive Veränderung und glaubt, dass es besser ist, das Produkt früher vor Kunden zu bringen, Feedback zu sammeln und zu iterieren.
Dieser Ansatz ist für Ceramic besonders wichtig, da es nicht der einzige Akteur auf dem Markt ist. Together AI beispielsweise zielt ebenfalls darauf ab, Unternehmen zu helfen, ihre Modellbildung zu „turboboosten“, und hat über 530 Millionen Dollar an Wagniskapital eingesammelt. MosiacML, das sich auf die Beschleunigung der LLM-Erstellung konzentrierte, sammelte 37 Millionen Dollar ein, bevor es 2023 von Databricks für 1,3 Milliarden Dollar übernommen wurde.
Ceramic hat in diesem schnelllebigen Markt alle Hände voll zu tun, aber mit Pattersons Erfolgsbilanz und Vision ist es definitiv ein Startup, das man im Auge behalten sollte.
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El Ceramic.ai de Anna Patterson es un cambio de juego para la IA empresarial. Acelera el desarrollo de modelos como nada más. El aumento de eficiencia es irreal, pero puede ser un poco abrumador al principio. ¡Definitivamente vale la pena el esfuerzo de aprendizaje! 🚀
